CAS

概述

CAS全称为Compare-And-Swap。它是一条CPU的原子指令,是硬件对于并发操作共享数据的支持。其作用是CPU在某个时刻比较两个值是否相等

核心原理：在操作期间CAS先比较下主存中的值和线程中工作内存中的值是否相等,如果相等才会将主存中的值更新为新值，不相等则不交换(如果不相等则会一直通过自旋方式尝试更新值)

CAS指令存在如下问题：

• ABA问题：两个时刻比较值都会存在ABA问题，原来是A,中间变成B,又变回A,CAS检测认为值没有发生变化，但实际上确实发生变化了。
  • 解决方案：JDK1.5中的AtomicStampedReference可以用来解决ABA问题。基本思路是增加版本号，修改的当前值和逾期值是否一致。AtomicStampedReference是通过当前引用和逾期的引用是否相等，来进行CAS操作。

• 循环时间长开销大：如果CAS失败，则会一直通过自旋进行尝试。如果CAS长时间一直不成功，可能会给CPU带来很大的开销。因此冲突如果过于频繁的场景不建议使用CAS原语进行处理(CAS是乐观锁机制，乐观锁不适合冲突频繁的场景，这时候可以选择悲观锁的机制)。

CAS算法示例

package com.bierce;

public class TestCAS {
    public static void main(String[] args) {
        final CAS cas = new CAS();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(() -> {
                int expectedValue = cas.getValue();//每次更新前必须获取内存中最新的值,因为可能与compareAndSwap中第一次获取的Vaule不一样
                boolean updateRes = cas.compareAndSet(expectedValue, (int) Math.random() * 101);
                System.out.print(updateRes + " "); // true true true true true true true true true true
            }).start();
        }
    }
}
class CAS{
    private int value;
    //获取内存值
    public synchronized  int getValue(){
        return value;
    }
    //比较内存值
    public synchronized  int compareAndSwap(int expectedValue, int newValue){
        int oldValue = value;//
        if (oldValue == expectedValue){
            this.value = newValue;
        }
        return oldValue;
    }
    //设置内存值
    public synchronized  boolean compareAndSet(int expectedValue, int newValue){
        return expectedValue == compareAndSwap(expectedValue, newValue);
    }
}

原子类

概述

在多线程环境下我们可以通过加锁(synchronized/Lock)保证数据操作的一致性，但效率显得过于笨重。因此java提供java.util.concurrent.atomic包,里面是原子操作的封装类,使用起来方便且高性能高效。Atomic 类方法没有任何加锁,底层核心就是通过 volatile 保证了线程可见性以及Unsafe类的CAS算法操作保证数据操作的原子性

分类

AtomicInteger实践

package com.bierce;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class TestAtomicDemo {
    public static void main(String[] args) {
        AtomicDemo atomicDemo = new AtomicDemo();

        //模拟多线程,通过原子类保证变量的原子性
        for(int i =0; i < 10; i++){
            new Thread(atomicDemo).start();
        }
    }
}
class AtomicDemo implements Runnable{
    //AtomicInteger原子类提供很多API,根据需求使用
    private AtomicInteger sn = new AtomicInteger(); 
    @Override
    public void run() {
        try {
            Thread.sleep(200);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        //getAndIncrement() :类似于 i++
        //incrementAndGet() :类似于 ++i
        //System.out.print(sn.getAndIncrement() + " "); // 输出：1 9 8 7 0 5 2 6 4 3
        System.out.print(sn.incrementAndGet() + " "); // 输出：1 10 9 5 2 8 3 6 7 4
    }
}

同步容器类

• ConcurrentHashMap: 同步的HashMap的并发实现
• ConcurrentSkipListMap: 同步的TreeMap的并发实现
• CopyOnWriteArrayList：适合于并发读取或者遍历集合数据需求远大于列表更新需求时
• ThreadLocal: 利用空间换时间思想,为每个线程复制一个副本,通过隔离线程实现线程安全
• BlockingQueue
• ConcurrentLinkedQueue: 通过CAS保证线程安全,采用延时更新策略,提高吞吐量

ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap内部采用了“锁分段”思想替代HashTable的独占锁,增加了同步的操作来控制并发,且提高了性能，但JDK1.7&&JDK1.8版本中底层实现有所区别

• JDK1.7版本: 底层为ReentrantLock+Segment+HashEntry,JDK1.8版本: 底层为synchronized+CAS+HashEntry+红黑树
• JDK1.8中降低了锁的粒度：JDK1.7版本锁的粒度是基于Segment的,包含多个HashEntry,而JDK1.8锁的粒度就是HashEntry（首节点）
• JDK1.8中数据结构更加简单：JDK1.8使用synchronized来进行同步,所以不需要Segment这种数据结构
• JDK1.8使用红黑树来优化链表：基于长度很长的链表的遍历是一个很漫长的过程,而红黑树的遍历效率是很快
• 扩展：为何用synchronized来代替reentrantLock
  • 因为粒度降低了,synchronized并不比ReentrantLock差;在粗粒度加锁中ReentrantLock可能通过Condition来控制各个低粒度的边界而更加灵活,而在低粒度中,Condition的优势就没有了
  • JVM的开发团队从来都没有放弃synchronized,而且基于JVM的synchronized优化空间更大,使用内嵌的关键字比使用API更加自然
  • 在大量的数据操作下,对于JVM的内存压力,基于API的ReentrantLock会开销更多的内存

CopyOnWriteArrayList实践

package com.bierce;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;

/**
 * CopyOnWriteArrayList ： 支持并发读取时写入
 * 注意:添加数据操作多时,效率比较低,因为每次添加都会进行复制一个新的列表,开销大；
 *      而并发迭代操作多时效率高
 */
public class TestCopyOnWriteArrayList {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        CopyOnWriteArrayListDemo copyOnWriteArrayListDemo = new CopyOnWriteArrayListDemo();

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(copyOnWriteArrayListDemo).start();
        }
    }
}
class CopyOnWriteArrayListDemo implements  Runnable{
    // 不支持并发修改场景,Exception in thread "Thread-1" java.util.ConcurrentModificationException
    //private static List<String> list = Collections.synchronizedList(new ArrayList<String>());
    public static CopyOnWriteArrayList<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
    static{
        list.add("贾宝玉");
        list.add("林黛玉");
        list.add("薛宝钗");
    }
    @Override
    public void run() {
        Iterator<String> iterator = list.iterator();
        while(iterator.hasNext()){
            System.out.println(iterator.next());
            list.add("test");
        }
    }
}

同步工具类

• 倒计时器CountDownLatch
• 循环栅栏CyclicBarrier
• 资源访问控制Semaphore

CountDownLatch(闭锁)

概述

• CountDownLatch是一个同步工具类,用来协调多个线程之间的同步,用来实现线程间的通信
• CountDownLatch适用于一个线程在等待另外一些线程完成各自工作之后,再继续执行的场景

原理

CountDownLatch底层是通过一个计数器来实现的,计数器的初始化值为线程的数量。每当一个线程完成了自己的任务后，计数器的值就相应的减1。当计数器到达0时，表示所有的线程都已完成任务，然后在闭锁上等待的线程就可以继续执行任务

实践

package com.bierce;
import java.time.Duration;
import java.time.Instant;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;

public class TestCountDownLatchDemo {
    public static void main(String[] args) {
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(5);//声明5个线程
        CountDownLatchDemo countDownLatchDemo = new CountDownLatchDemo(countDownLatch);

        //long start = System.currentTimeMillis();
        Instant start = Instant.now();//JDK8新特性API
        for (int i = 0; i < 5; i++) { //此处循环次数必须和countDownLatch创建的线程个数一致
            new Thread(countDownLatchDemo).start();
        }
        try {
            countDownLatch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
        }
        //long end = System.currentTimeMillis();
        Instant end = Instant.now();
        //System.out.println("执行完成耗费时长： " + (end - start));
        System.out.println("执行完成耗费时长： " + Duration.between(end, start).toMillis()); // 110ms
    }
}
class CountDownLatchDemo implements Runnable{
    private CountDownLatch countDownLatch;
    public CountDownLatchDemo(CountDownLatch countDownLatch) {
        this.countDownLatch = countDownLatch;
    }
    @Override
    public void run() {
        synchronized (this){ //加锁保证并发安全
            try {
                for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                    if (i % 2 == 0) {
                        System.out.println(i);
                    }
                }
            }finally {
                countDownLatch.countDown(); //线程完成后执行减一
            }
        }
    }
}