Java——聊聊JUC中的原子变量类

news2024/11/16 0:02:12

文章目录:

        1.什么是原子变量类?

        2.AtomicInteger(基本类型原子变量类)

        3.AtomicIntegerArray(数组类型原子变量类)

        4.AtomicMarkableReference(引用类型原子变量类)

        5.AtomicIntegerFieldUpdater(对象Integer类型属性修改原子变量类)

        6.AtomicReferenceFieldUpdater(对象引用类型属性修改原子变量类)

        7.LongAdder、LongAccumulator(原子变量增强类)

        8.浅谈LongAdder为什么这么快?


1.什么是原子变量类?

我们参照jdk的软件包,可以看到就是在 java.util.concurrent.atomic 包下。

一共16个原子变量类,下面我来通过一些Demo简单介绍一下它们的用法。


2.AtomicInteger(基本类型原子变量类)

AtomicInteger 和 AtomicLong 以及 AtomicBoolean 都是一个类别的,都是操作单个数据,只是类型不一样(int、long、布尔)。

所以我就以AtomicInteger举例。

package com.juc.atomic;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * @author: SongZiHao
 * @date: 2023/2/11
 */
class MyNumber {
    AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();

    public void addPlusPlus() {
        atomicInteger.getAndIncrement();
    }
}

public class AtomicIntegerDemo {
    public static final int SIZE = 50;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        MyNumber number = new MyNumber();
        CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(SIZE); //计数器
        for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
            new Thread(() -> {
                try {
                    for (int j = 0; j < 1000; j++) {
                        number.addPlusPlus(); //50个线程,每个线程执行1000次number++自增操作
                    }
                } finally {
                    cdl.countDown(); //每执行完一个线程,计数器减一
                }
            }, String.valueOf(i)).start();
        }
        cdl.await(); //这里阻塞等待,直到50个线程全部执行完,计数器清零,程序才会继续向下执行
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " result: " + number.atomicInteger.get());
    }
}


3.AtomicIntegerArray(数组类型原子变量类)

AtomicIntegerArray 和 AtomicLongArray 以及 AtomicReferenceArray 都是一个类别的,都是操作数组类型数据,只是数组的类型不一样(int、long、引用类型)。

所以我就以 AtomicIntegerArray 举例。

package com.juc.atomic;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicIntegerArray;

/**
 * @author: SongZiHao
 * @date: 2023/2/11
 */
public class AtomicIntegerArrayDemo {
    public static void main(String[] args) {
        AtomicIntegerArray array = new AtomicIntegerArray(new int[5]); //0 0 0 0 0
//        AtomicIntegerArray array = new AtomicIntegerArray(5); //0 0 0 0 0
//        AtomicIntegerArray array = new AtomicIntegerArray(new int[]{1, 2, 3, 4, 5}); //1 2 3 4 5
        for (int i = 0; i < array.length(); i++) {
            System.out.println(array.get(i)); //0 0 0 0 0
        }
        int ans = 0;
        ans = array.getAndSet(0, 666); //先get,后set
        System.out.println(ans + ", " + array.get(0));
        ans = array.getAndIncrement(0); //先get,后自增(i++)
        System.out.println(ans + ", " + array.get(0));
    }
}


4.AtomicMarkableReference(引用类型原子变量类)

AtomicReference:可以带泛型,更新引用类型。

AtomicStampedReference:携带版本号的引用类型原子类,解决修改过几次的问题,可以解决ABA问题。关于这个原子变量类的Demo可以参考我的这篇文章:CAS解决ABA问题

AtomicMarkableReference:类似于AtomicStampedReference,原子更新带有标记位的引用类型对象,只是不采用版本号记录,而是采用标记位true、false。

来看下面关于AtomicMarkableReference的Demo。

package com.juc.atomic;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicMarkableReference;

/**
 * @author: SongZiHao
 * @date: 2023/2/11
 */
public class AtomicMarkableReferenceDemo {
    static AtomicMarkableReference markableReference = new AtomicMarkableReference(100, false);

    public static void main(String[] args) {
        new Thread(() -> {
            boolean marked = markableReference.isMarked(); //false
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 默认标识:" + marked);
            try {
                Thread.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            //1秒之后,t1线程读取值是100,和预期一样,首先将marked由false改为取反之后的值,也即true
            markableReference.compareAndSet(100, 1000, marked, !marked);
        }, "t1").start();
        new Thread(() -> {
            boolean marked = markableReference.isMarked(); //false
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 默认标识:" + marked);
            try {
                Thread.sleep(2);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            //2秒之后,t2再次读取,值已经被改为了1000,marked也被改为了true,所以此次cas失败
            boolean flag = markableReference.compareAndSet(100, 2000, marked, !marked);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " cas-result:" + flag); //cas失败,所以是false
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + markableReference.isMarked()); //marked已被t1线程改为true
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + markableReference.getReference()); //变量值已被t1线程改为1000
        }, "t2").start();
    }
}


5.AtomicIntegerFieldUpdater(对象Integer类型属性修改原子变量类)

AtomicIntegerFieldUpdater:原子更新对象中Integer类型字段的值,该字段必须以 volatile int 修饰。

AtomicLongFieldUpdater:原子更新对象中Long类型字段的值,该字段必须以 volatile long 修饰。

AtomicReferenceFieldUpdater:原子更新引用类型字段的值,该字段必须以 volatile T 修饰。(T是引用类型的泛型值)

因为对象的属性修改类型原子类都是抽象类*,所以每次使用都必须使用静态方法newUpdater()创建一个更新器*,并且需要设置想要更新的类和属性。

下面先看 AtomicIntegerFieldUpdater 的Demo。

package com.juc.atomic;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicIntegerFieldUpdater;

/**
 * @author: SongZiHao
 * @date: 2023/2/11
 */
class BankAccount {
    public String bankName = "CCB";
    public volatile int money = 0;

    AtomicIntegerFieldUpdater<BankAccount> fieldUpdater =
            AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(BankAccount.class, "money");

    public void addMoney(BankAccount bankAccount) {
        fieldUpdater.getAndIncrement(bankAccount);
    }
}

public class AtomicIntegerFieldUpdateDemo {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        BankAccount bankAccount = new BankAccount();
        CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(10); //计数器
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(() -> {
                try {
                    for (int j = 0; j < 1000; j++) {
                        bankAccount.addMoney(bankAccount); //10个线程,每个线程对money执行1000次自增操作
                    }
                } finally {
                    cdl.countDown(); //每执行完一个线程,计数器减一
                }
            }, String.valueOf(i)).start();
        }
        cdl.await(); //阻塞等待,直到10个线程全部执行完,计数器清零,程序继续向下执行
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " result: " + bankAccount.money);
    }
}


6.AtomicReferenceFieldUpdater(对象引用类型属性修改原子变量类)

上面介绍了AtomicIntegerFieldUpdater针对Integer类型的属性进行修改。

下面来看 AtomicReferenceFieldUpdater 如何针对引用类型的属性进行修改。

package com.juc.atomic;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicReferenceFieldUpdater;

/**
 * @author: SongZiHao
 * @date: 2023/2/11
 */
class Resource {
    public volatile Boolean isInit = Boolean.FALSE;

    AtomicReferenceFieldUpdater<Resource, Boolean> fieldUpdater
            = AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(Resource.class, Boolean.class, "isInit");

    public void init(Resource resource) {
        //cas操作,同一时刻只会有一个线程cas成功,其他线程cas失败或者自旋等待
        if (fieldUpdater.compareAndSet(resource, Boolean.FALSE, Boolean.TRUE)) {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " ---- start init, need 1 second");
            try {
                Thread.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " ---- end init....");
        } else {
            System.out.println("已经有其他线程在进行初始化操作....");
        }
    }
}

public class AtomicReferenceFieldUpdateDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Resource resource = new Resource();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            new Thread(() -> {
                resource.init(resource); //5个线程并发去修改资源类中的引用类型属性
            }, String.valueOf(i)).start();
        }
    }
}

由于以上两个案例都是针对某个类中的某个属性进行原子修改,而且这些属性都采用 volatile 修饰,小提一嘴:

面试官问你:你在哪里用了volatile?

  1. 在AtomicReferenceFieldUpdater中,因为是规定好的必须由volatile修饰的。
  2. 单例模式的DCL写法中,采用volatile保证单例在多线程之间的可见性。

7.LongAdder、LongAccumulator(原子变量增强类)

首先,我们来看在阿里巴巴Java开发手册中有这样一个参考内容。他说的是 LongAdder 要比传统的 AtomicLong 的性能更好,同时也会减少乐观锁的重试次数(这个很关键,因为我们都知道原子变量类的底层实现都是CAS,而CAS就是基于乐观锁机制做的)。

下面我们先看一下简单的案例。

package com.juc.atomic;

import java.util.concurrent.atomic.LongAccumulator;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;

/**
 * @author: SongZiHao
 * @date: 2023/2/11
 */
public class LongAdderDemo {
    public static void main(String[] args) {
        LongAdder longAdder = new LongAdder(); //0
        longAdder.increment();
        longAdder.increment();
        longAdder.increment(); //3
        System.out.println(longAdder.sum());

        LongAccumulator longAccumulator = new LongAccumulator((x, y) -> x + y, 0);
        longAccumulator.accumulate(1); //此时x=0,y=1,求和结果是1
        longAccumulator.accumulate(3); //此时x=1,y=3,求和结果是4
        System.out.println(longAccumulator.get()); //4
    }
}

上面的案例就不多说了,主要来看一下下面关于 synchronized、AtomicLong、LongAdder、LongAccumulator 在多线程并发情况下的性能对比(一目了然)。

模拟的是一个点赞器功能,50个线程,每个线程点赞100万次,最终数据一定是五千万。

package com.juc.atomic;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.concurrent.atomic.LongAccumulator;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;

/**
 * @author: SongZiHao
 * @date: 2023/2/11
 */
class ClickNumber {
    int number = 0;
    public synchronized void addBySynchronized() {
        number++;
    }

    AtomicLong atomicLong = new AtomicLong(0);
    public void addByAtomicLong() {
        atomicLong.getAndIncrement();
    }

    LongAdder longAdder = new LongAdder();
    public void addByLongAdder() {
        longAdder.increment();
    }

    LongAccumulator longAccumulator = new LongAccumulator((x, y) -> x + y, 0);
    public void addByLongAccumulator() {
        longAccumulator.accumulate(1);
    }
}

public class LongAccumulatorDemo {
    public static final int CLICK_NUMBER = 1000000;
    public static final int THREAD_NUMBER = 50;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ClickNumber clickNumber = new ClickNumber();
        long startTime;
        long endTime;
        CountDownLatch cdl1 = new CountDownLatch(THREAD_NUMBER);
        CountDownLatch cdl2 = new CountDownLatch(THREAD_NUMBER);
        CountDownLatch cdl3 = new CountDownLatch(THREAD_NUMBER);
        CountDownLatch cdl4 = new CountDownLatch(THREAD_NUMBER);

        //synchronized
        startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < THREAD_NUMBER; i++) {
            new Thread(() -> {
                try {
                    for (int j = 0; j < CLICK_NUMBER; j++) {
                        clickNumber.addBySynchronized();
                    }
                } finally {
                    cdl1.countDown();
                }
            }, String.valueOf(i)).start();
        }
        cdl1.await();
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("synchronized result: " + clickNumber.number + ", cost time: " + (endTime - startTime) + " ms....");

        //AtomicLong
        startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < THREAD_NUMBER; i++) {
            new Thread(() -> {
                try {
                    for (int j = 0; j < CLICK_NUMBER; j++) {
                        clickNumber.addByAtomicLong();
                    }
                } finally {
                    cdl2.countDown();
                }
            }, String.valueOf(i)).start();
        }
        cdl2.await();
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("AtomicLong result: " + clickNumber.atomicLong.get() + ", cost time: " + (endTime - startTime) + " ms....");

        //LongAdder
        startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < THREAD_NUMBER; i++) {
            new Thread(() -> {
                try {
                    for (int j = 0; j < CLICK_NUMBER; j++) {
                        clickNumber.addByLongAdder();
                    }
                } finally {
                    cdl3.countDown();
                }
            }, String.valueOf(i)).start();
        }
        cdl3.await();
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("LongAdder result: " + clickNumber.longAdder.sum() + ", cost time: " + (endTime - startTime) + " ms....");

        //LongAccumulator
        startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < THREAD_NUMBER; i++) {
            new Thread(() -> {
                try {
                    for (int j = 0; j < CLICK_NUMBER; j++) {
                        clickNumber.addByLongAccumulator();
                    }
                } finally {
                    cdl4.countDown();
                }
            }, String.valueOf(i)).start();
        }
        cdl4.await();
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("LongAccumulator result: " + clickNumber.longAccumulator.get() + ", cost time: " + (endTime - startTime) + " ms....");
    }
}

从结果中可以看到, 内部锁synchronized是最耗时的,因为它的锁粒度比较粗,不再多说了。AtomicLong基于CAS乐观锁,性能要好一些。而两个原子变量增强类的性能可以说在AtomicLong基础上提升了将近10倍,这如果是在高并发的场景下就很恐怖了。。。


8.浅谈LongAdder为什么这么快?

我们浅谈一下LongAdder在大并发的情况下,性能为什么这么快?

其实在小并发下情况差不多;但在高并发情况下,在AtomicLong中,等待的线程会不停的自旋,导致效率比较低;而LongAdder用cell[]分了几个块出来,最后统计总的结果值(base+所有的cell值),分散热点。

  • 内部有一个base变量,一个Cell[]数组。
  • base变量:非竞态条件下,直接累加到该变量上。
  • Cell[]数组:竞态条件下,累加各个线程自己的槽Cell[i]中。

举个形象的例子,火车站买火车票,AtomicLong 只要一个窗口,其他人都在排队;而LongAdder 利用cell开了多个卖票窗口,所以效率高了很多。

LongAdder的基本思路就是分散热点 ,将value值分散到一个Cell数组中,不同线程会命中到数组的不同槽中,各个线程只对自己槽中的那个值进行CAS操作,这样热点就被分散了,冲突的概率就小很多。如果要获取真正的long值,只要将各个槽中的变量值累加返回。

sum()会将所有Cell数组中的value和base累加作为返回值,核心的思想就是将之前AtomicLong一个value的更新压力分散到多个value中去,从而降级更新热点 。

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需要安装第三方模块pillow import randomfrom PIL import Image, ImageDraw, ImageFont步骤一&#xff1a;编写一个生成随机颜色的函数 def get_random_color():return random.randint(0, 255), random.randint(0, 255), random.randint(0, 255)步骤二&#xff1a;在面板里放…

31 岁生日快乐,Linux!

Linux 迎来了 31 岁生日&#xff0c;所以和我一起庆祝 Linux 的 31 岁生日吧&#xff0c;喝上一杯好香槟和一个美味的蛋糕&#xff01;虽然有些人不承认 8 月 25 日是 Linux 的生日&#xff0c;但我知道。1991 年 8 月 25 日&#xff0c;21 岁的芬兰学生 Linus Benedict Torval…

三种方式查看linux终端terminal是否可以访问外网ping,curl,wget

方法1&#xff1a;ping注意不要用ping www.google.com.hk来验证&#xff0c;因为有墙&#xff0c;墙阻止了你接受网址发回的响应数据。即使你那啥过&#xff0c;浏览器都可以访问Google&#xff0c;terminal里面也是无法得到响应 百度在墙内&#xff0c;所以可以正常拿到响应信…

二分法攻略

本节内容只有通过例题来记录效果才是最好的,请看下面内容&#xff01; 递归实现二分法 经典二分查找问题&#xff1a;LintCode 炼码 描述**&#xff1a;**在一个排序数组中找一个数&#xff0c;返回该数出现的任意位置&#xff0c;如果不存在&#xff0c;返回 -1。 输入&…

java spring完全注解开发

其实学习注解之后 我们也只有一个开启扫描需要xml的配置了 而 这一步 其实也是可以写到类里面的 我们这边先创建一个java项目 然后引入 spring需要的几个基本包 在src中创建一个包 叫 Bean Bean下创建 一个包 叫 UserData UserData 包下创建一个类 我这里叫 User 参考代码如…