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⏩当前专栏:JUC系列
深入理解CAS
什么是 CAS
CAS compareAndSet 比较并交换
研究底层,才会有所突破
实例代码
//CAS compareAndSet 比较并交换
public static void main(String[] args) {
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(2020);
// 两个参数 : 期望 更新
// public final boolean compareAndSet(int expectedValue, int newValue)
// 如果我们的期望值达到了 那么就更新,否则 就不更新 CAS 是 CPU 并发原语
atomicInteger.compareAndSet(2020, 2021);
System.out.println(atomicInteger.get());
atomicInteger.getAndIncrement();
atomicInteger.compareAndSet(2020, 2021);
System.out.println(atomicInteger.get());
}
加一 方法底层原理 为什么效率高
- 调用了 unsafe 操作内存的方法
- 查看这个getAndAddInt这个方法的参数, var 1 就是原本数字 var 2 就是valueoffset ,var 4 就是要增加多少
- var 是获取内存值,之后调用方法 如果 var1 和 var2 的结果是我们想要的 也就是 var5 那么就讲 var5+var4 也就是原本的结果 +1
这个方法是一个典型的自旋锁
CAS:比较当前工作内存中的值,如果这个值是期望的,那么执行操作,如果不是就一直循环
缺点:
- 循环会耗时
- 一次性只能保证一个共享变量
- ABA问题
unsafe类
CAS ABA问题
A:期望是 1 交换成2 ,但是在还没有交换的时候 另一个线程 把 当前的a 改变成了 3 又改回 1 此时 当前A线程依旧可以正常的交换,但是期间的值已经被别人用过了。
//CAS compareAndSet 比较并交换
public static void main(String[] args) {
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(2020);
//对于 我们平时都 sql 是如何解决的,乐观锁
// 两个参数 : 期望 更新
// public final boolean compareAndSet(int expectedValue, int newValue)
// 如果我们的期望值达到了 那么就更新,否则 就不更新 CAS 是 CPU 并发原语
//=============捣乱的线程====================
atomicInteger.compareAndSet(2020, 2021);
System.out.println(atomicInteger.get());
atomicInteger.compareAndSet(2021, 2020);
System.out.println(atomicInteger.get());
//=================期望的线程=============
atomicInteger.compareAndSet(2020, 2021);
System.out.println(atomicInteger.get());
}
原子引用(解决aba问题)
解决ada问题
原子引用
AtomicStampedReference
可以理解为 乐观锁
PS: integer 使用了 对象缓存机制,默认范围是 -128-127 ,推荐使用静态工厂方法 valueof 获取对象实例,而不是new ,因为 value of 使用缓存,而new 一定会创建心的对象分配新的内存空间
代码实例
//CAS compareAndSet 比较并交换
public static void main(String[] args) {
//AtomicInteger atomicStampedReference = new AtomicInteger(2020);
// 注意 如果 泛型是一个包装类,注意对象的引用问题,
AtomicStampedReference<Integer> atomicStampedReference = new AtomicStampedReference<>(1, 1);
new Thread(() -> {
int stamp = atomicStampedReference.getStamp();
System.out.println("a1 =>" + stamp);
System.out.println("a2 =>" + atomicStampedReference.compareAndSet(1, 2, atomicStampedReference.getStamp(), atomicStampedReference.getStamp() + 1));
System.out.println("a2 =>" + atomicStampedReference.getStamp());
System.out.println("a3 =>" + atomicStampedReference.compareAndSet(2, 1, atomicStampedReference.getStamp(), atomicStampedReference.getStamp() + 1));
System.out.println("a3 =>" + atomicStampedReference.getStamp());
}, "a").start();
new Thread(() -> {
int stamp = atomicStampedReference.getStamp();
System.out.println("b1 =>" + stamp);
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("b2 =>" + atomicStampedReference.compareAndSet(1, 6, atomicStampedReference.getStamp(), atomicStampedReference.getStamp() + 1));
System.out.println("b2 =>" + atomicStampedReference.getStamp());
}, "b").start();
}
对于锁的理解
1、公平锁和非公平锁的区别
公平锁 :不能够插队,必须先来后到
非公平锁: 可以插队 锁 默认的都是非公平的
public ReentrantLock() {
sync = new NonfairSync();
}
也可以修改成 公平锁
public ReentrantLock(boolean fair) {
sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
}
2、可重入锁
sync关键字
这里 是一把锁,每次执行的时候直到方法里逐层向外解锁
public class lockdemo {
public static void main(String[] args) {
phone phone = new phone();
new Thread(() -> {
phone.sms();
}, "a").start();
new Thread(() -> {
phone.sms();
}, "b").start();
}
}
class phone {
public synchronized void sms() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "=>发短信");
//这里也有锁
call();
}
public synchronized void call() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "=>打电话");
}
}
Lock
- lock 锁每个方法是配对一个锁,像下面的例子就是开了两个锁,锁必须配对
public class lockdemo2 {
public static void main(String[] args) {
phone2 phone = new phone2();
new Thread(() -> {
phone.sms();
}, "a").start();
new Thread(() -> {
phone.sms();
}, "b").start();
}
}
class phone2 {
//这里就有区别 sync关键字是一个锁,这里使用lock 是两个锁,锁必须配对,否则就会死锁
Lock lock = new ReentrantLock();
public synchronized void sms() {
lock.lock();
try {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "=>发短信");
//这里也有锁
call();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public synchronized void call() {
lock.lock();
try {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "=>打电话");
//这里也有锁
call();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
3、自旋锁
这里我们之前查看CAS 的时候 有一个调用自增的方法就是自旋锁
自己的简易自旋锁
public class spinlocks {
// int =0
// thread = null
AtomicReference<Thread> atomicReference = new AtomicReference<>();
// 加锁操作
public void mylock() {
Thread thread = Thread.currentThread();
System.out.println(thread.getName() + "=> mylock");
while (!atomicReference.compareAndSet(null, thread)) {
}
}
// 解锁
public void myunlock() {
Thread thread = Thread.currentThread();
System.out.println(thread.getName() + "=> myUnlock");
atomicReference.compareAndSet(thread, null);
}
}
class test {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
//底层使用 CAS 自旋锁
spinlocks lock = new spinlocks();
new Thread(() -> {
lock.mylock();
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.myunlock();
}
}, "t1").start();
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
new Thread(() -> {
lock.mylock();
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.myunlock();
}
}, "t2").start();
}
}
4、死锁
什么是死锁: 互相争抢锁的过程
死锁测试,如何排查死锁
public class DeadLockDemo {
public static void main(String[] args) {
String a = "lockA";
String b = "lockB";
new Thread(new mythread(a, b), "t1").start();
new Thread(new mythread(b, a), "t2").start();
}
}
class mythread implements Runnable {
private String a;
private String b;
public mythread(String a, String b) {
this.a = a;
this.b = b;
}
@Override
public void run() {
synchronized (a) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "lock=>" + a + "lock=>" + b);
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
synchronized (b) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "lock=>" + b + "lock=>" + a);
}
}
}
}
解决问题
1、使用 jps -l 定位 进程
2、 使用jstack+进程号 2916
面试或者工作中,排查锁的问题:
- 日志 百分之九十
- 堆栈 百分之十