Java之CAS
1、CAS解决线程安全问题
java.util.concurrent.atomic包下类都是原子类，原子类都是基于sun.misc.Unsafe实现的， 基本可以分为一下几类：
原子性基本数据类型：AtomicBoolean、AtomicInteger、AtomicLong
原子性对象引用类型：AtomicReference、AtomicStampedReference、AtomicMarkableReference
原子性数组：AtomicIntegerArray、AtomicLongArray、AtomicReferenceArray
原子性对象属性更新：AtomicIntegerFieldUpdater、AtomicLongFieldUpdater、AtomicReferenceFieldUpdater
有如下需求，为了保证account.withdraw取款方法的线程安全，采用了加锁的实现方式：
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51public class TestAccount {
public static void main(String[] args) {
Account.demo(new AccountUnsafe(10000));
}
}
interface Account {
// 获取余额
Integer getBalance();
// 取款
void withdraw(Integer amount);
/**
* 方法内会启动 1000 个线程，每个线程做 -10 元 的操作
* 如果初始余额为 10000 那么正确的结果应当是 0
*/
static void demo(Account account) {
List<Thread> ts = new ArrayList<>();
long start = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
ts.add(new Thread(() -> {
account.withdraw(10);
}));
}
ts.forEach(Thread::start);
ts.forEach(t -> {
try {
t.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
long end = System.nanoTime();
System.out.println(account.getBalance()
+ " cost: " + (end-start)/1000_000 + " ms");
}
}
class AccountUnsafe implements Account {
private Integer balance;
public AccountUnsafe(Integer balance) {
this.balance = balance;
}
public synchronized Integer getBalance() {
return balance;
}
public synchronized void withdraw(Integer amount) {
balance -= amount;
}
}执行结果：
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0 cost: 206 ms
现在改成无锁实现方式也能得到相同的结果，而且发现运行所需的时间也变少了，即使用无锁方式实现比加锁方式的效率高：
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63public class TestAccount {
public static void main(String[] args) {
Account.demo(new AccountCas(10000));
}
}
interface Account {
// 获取余额
Integer getBalance();
// 取款
void withdraw(Integer amount);
/**
* 方法内会启动 1000 个线程，每个线程做 -10 元 的操作
* 如果初始余额为 10000 那么正确的结果应当是 0
*/
static void demo(Account account) {
List<Thread> ts = new ArrayList<>();
long start = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
ts.add(new Thread(() -> {
account.withdraw(10);
}));
}
ts.forEach(Thread::start);
ts.forEach(t -> {
try {
t.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
long end = System.nanoTime();
System.out.println(account.getBalance()
+ " cost: " + (end-start)/1000_000 + " ms");
}
}
class AccountCas implements Account {
private AtomicInteger balance;
public AccountCas(int balance) {
this.balance = new AtomicInteger(balance);
}
public Integer getBalance() {
return balance.get();
}
public void withdraw(Integer amount) {
while(true) {
// 获取余额的最新值
int prev = balance.get();
// 要修改的余额
int next = prev - amount;
// 真正修改
if(balance.compareAndSet(prev, next)) {
break;
}
}
}
}
2、CAS与volatile
前面看到的AtomicInteger的解决方法，内部并没有用锁来保护共享变量的线程安全。那么它是如何实现的呢？
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public void withdraw(Integer amount) {
while(true) {
// 获取余额的最新值
int prev = balance.get();
// 要修改的余额
int next = prev - amount;
// 真正修改
// compareAndSet 正是做这个检查，在 set 前，先比较 prev 与当前值
// 不一致了，next 作废，返回 false 表示失败
// 比如，别的线程已经做了减法，当前值已经被减成了 990,
// 那么本线程的这次 990 就作废了，进入 while 下次循环重试
// 一致，以 next 设置为新值，返回 true 表示成功
if(balance.compareAndSet(prev, next)) {
break;
}
}
}其中的关键是compareAndSet，它的简称就是CAS（也有 Compare And Swap 的说法），它必须是原子操作。
![]()
其实CAS的底层是lock cmpxchg 指令（X86 架构），在单核CPU和多核CPU下都能够保证【比较-交换】的原子性。
在多核状态下，某个核执行到带lock的指令时，CPU会让总线锁住，当这个核把此指令执行完毕，再开启总线。这个过程中不会被线程的调度机制所打断，保证了多个线程对内存操作的准确性，是原子的。
CAS的特点
- 结合CAS和volatile可以实现无锁并发，适用于线程数少、多核CPU的场景下。
- CAS是基于乐观锁的思想：最乐观的估计，不怕别的线程来修改共享变量，就算改了也没关系，我吃亏点再重试呗。
- synchronized是基于悲观锁的思想：最悲观的估计，得防着其它线程来修改共享变量，我上了锁你们都别想改，我改完了解开锁，你们才有机会。
- CAS体现的是无锁并发、无阻塞并发，请仔细体会这两句话的意思。
- 因为没有使用synchronized，所以线程不会陷入阻塞，这是效率提升的因素之一。
- 但如果竞争激烈，可以想到重试必然频繁发生，反而效率会受影响。
- 结合CAS和volatile可以实现无锁并发，适用于线程数少、多核CPU的场景下。
volatile
- 获取共享变量时，为了保证该变量的可见性，需要使用volatile修饰。
- 它可以用来修饰成员变量和静态成员变量，他可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值，必须到主存中获取它的值，线程操作volatile变量都是直接操作主存。即一个线程对volatile变量的修改，对另一个线程可见。
- volatile仅仅保证了共享变量的可见性，让其它线程能够看到最新值，但不能解决指令交错问题（不能保证原子性）。
- CAS必须借助volatile才能读取到共享变量的最新值来实现【比较并交换】的效果。
为什么无锁效率高?
- 无锁情况下，即使重试失败，线程始终在高速运行，没有停歇，而synchronized会让线程在没有获得锁的时候，发生上下文切换，进入阻塞。打个比喻：
- 线程就好像高速跑道上的赛车，高速运行时，速度超快，一旦发生上下文切换，就好比赛车要减速、熄火，等被唤醒又得重新打火、启动、加速… 恢复到高速运行，代价比较大。
- 但无锁情况下，因为线程要保持运行，需要额外CPU的支持，CPU 在这里就好比高速跑道，没有额外的跑道，线程想高速运行也无从谈起，虽然不会进入阻塞，但由于没有分到时间片，仍然会进入可运行状态，还是会导致上下文切换。
- 无锁情况下，即使重试失败，线程始终在高速运行，没有停歇，而synchronized会让线程在没有获得锁的时候，发生上下文切换，进入阻塞。打个比喻：
3、原子整数
J.U.C 并发包提供了：
AtomicBoolean
AtomicInteger
AtomicLong
以 AtomicInteger 为例:
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27AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);
// 获取并自增（i = 0, 结果 i = 1, 返回 0），类似于 i++
System.out.println(i.getAndIncrement());
// 自增并获取（i = 1, 结果 i = 2, 返回 2），类似于 ++i
System.out.println(i.incrementAndGet());
// 自减并获取（i = 2, 结果 i = 1, 返回 1），类似于 --i
System.out.println(i.decrementAndGet());
// 获取并自减（i = 1, 结果 i = 0, 返回 1），类似于 i--
System.out.println(i.getAndDecrement());
// 获取并加值（i = 0, 结果 i = 5, 返回 0）
System.out.println(i.getAndAdd(5));
// 加值并获取（i = 5, 结果 i = 0, 返回 0）
System.out.println(i.addAndGet(-5));
// 获取并更新（i = 0, p 为 i 的当前值, 结果 i = -2, 返回 0）
// 其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
System.out.println(i.getAndUpdate(p -> p - 2));
// 更新并获取（i = -2, p 为 i 的当前值, 结果 i = 0, 返回 0）
// 其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
System.out.println(i.updateAndGet(p -> p + 2));
// 获取并计算（i = 0, p 为 i 的当前值, x 为参数1, 结果 i = 10, 返回 0）
// 其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
// getAndUpdate 如果在 lambda 中引用了外部的局部变量，要保证该局部变量是 final 的
// getAndAccumulate 可以通过 参数1 来引用外部的局部变量，但因为其不在 lambda 中因此不必是 final
System.out.println(i.getAndAccumulate(10, (p, x) -> p + x));
// 计算并获取（i = 10, p 为 i 的当前值, x 为参数1, 结果 i = 0, 返回 0）
// 其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
System.out.println(i.accumulateAndGet(-10, (p, x) -> p + x));如上次的代码可简化为：
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27class AccountCas implements Account {
private AtomicInteger balance;
public AccountCas(int balance) {
this.balance = new AtomicInteger(balance);
}
public Integer getBalance() {
return balance.get();
}
public void withdraw(Integer amount) {
/*while(true) {
// 获取余额的最新值
int prev = balance.get();
// 要修改的余额
int next = prev - amount;
// 真正修改
if(balance.compareAndSet(prev, next)) {
break;
}
}*/
balance.getAndAdd(-1 * amount);
}
}
4、原子引用
原子引用类型有：
- AtomicReference
- AtomicMarkableReference
- AtomicStampedReference
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59public class TestAccount {
public static void main(String[] args) {
DecimalAccount.demo(new DecimalAccountCas(new BigDecimal("10000")));
}
}
class DecimalAccountCas implements DecimalAccount {
private AtomicReference<BigDecimal> balance;
public DecimalAccountCas(BigDecimal balance) {
this.balance = new AtomicReference<>(balance);
}
public BigDecimal getBalance() {
return balance.get();
}
public void withdraw(BigDecimal amount) {
while(true) {
BigDecimal prev = balance.get();
BigDecimal next = prev.subtract(amount);
if (balance.compareAndSet(prev, next)) {
break;
}
}
}
}
interface DecimalAccount {
// 获取余额
BigDecimal getBalance();
// 取款
void withdraw(BigDecimal amount);
/**
* 方法内会启动 1000 个线程，每个线程做 -10 元 的操作
* 如果初始余额为 10000 那么正确的结果应当是 0
*/
static void demo(DecimalAccount account) {
List<Thread> ts = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
ts.add(new Thread(() -> {
account.withdraw(BigDecimal.TEN);
}));
}
ts.forEach(Thread::start);
ts.forEach(t -> {
try {
t.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
System.out.println(account.getBalance());
}
}CAS能否判断共享变量是否被其它线程修改过？，下面例子证明不行。
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public class TestABA {
static AtomicReference<String> ref = new AtomicReference<>("A");
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
log.debug("main start...");
// 获取值 A
// 这个共享变量被它线程修改过？
String prev = ref.get();
other();
Thread.sleep(1000);
// 尝试改为 C
log.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C"));
}
private static void other() {
new Thread(() -> {
log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "B"));
}, "t1").start();
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
new Thread(() -> {
log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "A"));
}, "t2").start();
}
}执行结果：
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421:11:57.256 org.example.TestABA [main] - main start...
21:11:57.304 org.example.TestABA [t1] - change A->B true
21:11:57.806 org.example.TestABA [t2] - change B->A true
21:11:58.808 org.example.TestABA [main] - change A->C true主线程仅能判断出共享变量的值与最初值A是否相同，不能感知到这种从 A 改为 B 又 改回 A 的情况，如果主线程希望只要有其它线程【动过了】共享变量，那么自己的cas就算失败，这时，仅比较值是不够的，需要再加一个版本号AtomicStampedReference。
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public class TestABA {
static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
log.debug("main start...");
// 获取值 A
String prev = ref.getReference();
// 获取版本号
int stamp = ref.getStamp();
log.debug("版本 {}", stamp);
// 如果中间有其它线程干扰，发生了 ABA 现象
other();
Thread.sleep(1000);
// 尝试改为 C
log.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C", stamp, stamp + 1));
}
private static void other() throws InterruptedException {
new Thread(() -> {
log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B", ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));
log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());
}, "t1").start();
Thread.sleep(500);
new Thread(() -> {
log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A", ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));
log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());
}, "t2").start();
}
}执行结果：
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721:19:09.554 org.example.TestABA [main] - main start...
21:19:09.554 org.example.TestABA [main] - 版本 0
21:19:09.631 org.example.TestABA [t1] - change A->B true
21:19:09.631 org.example.TestABA [t1] - 更新版本为 1
21:19:10.132 org.example.TestABA [t2] - change B->A true
21:19:10.132 org.example.TestABA [t2] - 更新版本为 2
21:19:11.143 org.example.TestABA [main] - change A->C false
AtomicStampedReference 可以给原子引用加上版本号，追踪原子引用整个的变化过程，如： A -> B -> A ->
C ，通过AtomicStampedReference，我们可以知道，引用变量中途被更改了几次。但是有时候，并不关心引用变量更改了几次，只是单纯的关心是否更改过，所以就有了AtomicMarkableReference。
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public class TestABA {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
GarbageBag bag = new GarbageBag("装满了垃圾");
// 参数2 mark 可以看作一个标记，表示垃圾袋满了
AtomicMarkableReference<GarbageBag> ref = new AtomicMarkableReference<>(bag, true);
log.debug("start...");
GarbageBag prev = ref.getReference();
log.debug(prev.toString());
new Thread(() -> {
log.debug("start...");
bag.setDesc("空垃圾袋");
ref.compareAndSet(bag, bag, true, false);
log.debug(bag.toString());
}, "保洁阿姨").start();
Thread.sleep(1000);
log.debug("想换一只新垃圾袋？");
boolean success = ref.compareAndSet(prev, new GarbageBag("空垃圾袋"), true, false);
log.debug("换了么？" + success);
log.debug(ref.getReference().toString());
}
}
class GarbageBag {
String desc;
public GarbageBag(String desc) {
this.desc = desc;
}
public void setDesc(String desc) {
this.desc = desc;
}
public String toString() {
return super.toString() + " " + desc;
}
}执行结果：
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721:23:32.039 org.example.TestABA [main] - start...
21:23:32.039 org.example.TestABA [main] - org.example.GarbageBag@18e8568 装满了垃圾
21:23:32.090 org.example.TestABA [保洁阿姨] - start...
21:23:32.090 org.example.TestABA [保洁阿姨] - org.example.GarbageBag@18e8568 空垃圾袋
21:23:33.098 org.example.TestABA [main] - 想换一只新垃圾袋？
21:23:33.098 org.example.TestABA [main] - 换了么？false
21:23:33.098 org.example.TestABA [main] - org.example.GarbageBag@18e8568 空垃圾袋
5、原子数组
原子数组有：
- AtomicIntegerArray
- AtomicLongArray
- AtomicReferenceArray
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53public class TestArray {
public static void main(String[] args) {
demo(
()->new int[10],
(array)->array.length,
(array, index) -> array[index]++,
array-> System.out.println(Arrays.toString(array))
);
demo(
()-> new AtomicIntegerArray(10),
(array) -> array.length(),
(array, index) -> array.getAndIncrement(index),
array -> System.out.println(array)
);
}
/**
参数1，提供数组、可以是线程不安全数组或线程安全数组
参数2，获取数组长度的方法
参数3，自增方法，回传 array, index
参数4，打印数组的方法
*/
// supplier 提供者 无中生有 ()->结果
// function 函数 一个参数一个结果 (参数)->结果 , BiFunction (参数1,参数2)->结果
// consumer 消费者 一个参数没结果 (参数)->void, BiConsumer (参数1,参数2)->
private static <T> void demo(
Supplier<T> arraySupplier,
Function<T, Integer> lengthFun,
BiConsumer<T, Integer> putConsumer,
Consumer<T> printConsumer ) {
List<Thread> ts = new ArrayList<>();
T array = arraySupplier.get();
int length = lengthFun.apply(array);
for (int i = 0; i < length; i++) {
// 每个线程对数组作 10000 次操作
ts.add(new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
putConsumer.accept(array, j%length);
}
}));
}
ts.forEach(t -> t.start()); // 启动所有线程
ts.forEach(t -> {
try {
t.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}); // 等所有线程结束
printConsumer.accept(array);
}
}执行结果：
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2[9421, 9324, 9843, 9866, 9869, 9886, 9892, 9884, 9869, 9875]
[10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000]
6、字段更新器
字段更新器有：
AtomicReferenceFieldUpdater
AtomicIntegerFieldUpdater
AtomicLongFieldUpdater
- 利用字段更新器，可以针对对象的某个域（Field）进行原子操作，只能配合volatile修饰的字段使用，否则会出现异常Exception in thread “main” java.lang.IllegalArgumentException: Must be volatile type。
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23@Slf4j
public class TestFieldUpdater {
public static void main(String[] args) {
Student stu = new Student();
AtomicReferenceFieldUpdater updater =
AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(Student.class, String.class, "name");
System.out.println(updater.compareAndSet(stu, null, "张三"));
System.out.println(stu);
}
}
class Student {
volatile String name;
@Override
public String toString() {
return "Student{" +
"name='" + name + '\'' +
'}';
}
}执行结果：
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2true
Student{name='张三'}
7、原子累加器
原子类型累加器是JDK1.8引进的并发新技术，它可以看做AtomicLong和AtomicDouble的部分加强类型。
- 原子类型累加器有如下四种：
- DoubleAccumulator
- DoubleAdder
- LongAccumulator
- LongAdder
- 原子类型累加器有如下四种：
累加器性能比较
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42public class TestAdd {
public static void main(String[] args) {
demo(
() -> new AtomicLong(0),
(adder) -> adder.getAndIncrement()
);
demo(
() -> new LongAdder(),
adder -> adder.increment()
);
}
/*
() -> 结果 提供累加器对象
(参数) -> 执行累加操作
*/
private static <T> void demo(Supplier<T> adderSupplier, Consumer<T> action) {
T adder = adderSupplier.get();
List<Thread> ts = new ArrayList<>();
// 4 个线程，每人累加 50 万
for (int i = 0; i < 4; i++) {
ts.add(new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 500000; j++) {
action.accept(adder);
}
}));
}
long start = System.nanoTime();
ts.forEach(t -> t.start());
ts.forEach(t -> {
try {
t.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
long end = System.nanoTime();
System.out.println(adder + " cost:" + (end - start) / 1000_000);
}
}从执行结果可以发现使用累加器效率更高：
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22000000 cost:41
2000000 cost:17性能提升的原因很简单，就是在有竞争时，设置多个累加单元，Therad-0 累加 Cell[0]，而 Thread-1 累加
Cell[1]… 最后将结果汇总。这样它们在累加时操作的不同的 Cell 变量，因此减少了CAS重试失败，从而提高性能。
8、Unsafe对象
Unsafe对象提供了非常底层的，操作内存、线程的方法，
Unsafe对象不能直接调用，只能通过反射获得。CAS和LockSupport的park/unpark方法底层都是调用Unsafe对象的相关方法实现的。![]()
![]()
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16public class UnsafeAccessor {
static Unsafe unsafe;
static {
try {
Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
theUnsafe.setAccessible(true);
unsafe = (Unsafe) theUnsafe.get(null);
} catch (NoSuchFieldException | IllegalAccessException e) {
throw new Error(e);
}
}
static Unsafe getUnsafe() {
return unsafe;
}
}使用Unsafe对象进行CAS相关操作。
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20public class TestUnsafe {
public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException {
Field id = Student.class.getDeclaredField("id");
Field name = Student.class.getDeclaredField("name");
// 获得成员变量的偏移量
long idOffset = UnsafeAccessor.unsafe.objectFieldOffset(id);
long nameOffset = UnsafeAccessor.unsafe.objectFieldOffset(name);
Student student = new Student();
// 使用cas方法替换成员变量的值
UnsafeAccessor.unsafe.compareAndSwapInt(student, idOffset, 0, 20); // 返回true
UnsafeAccessor.unsafe.compareAndSwapObject(student, nameOffset, null, "张三"); // 返回true
System.out.println(student);
}
}
class Student {
volatile int id;
volatile String name;
}使用自定义的AtomicData实现之前线程安全的原子整数Account实现。
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82public class MyAtomicData {
public static void main(String[] args) {
Account.demo(new AtomicData(10000));
}
}
interface Account {
// 获取余额
Integer getBalance();
// 取款
void withdraw(Integer amount);
/**
* 方法内会启动 1000 个线程，每个线程做 -10 元 的操作
* 如果初始余额为 10000 那么正确的结果应当是 0
*/
static void demo(Account account) {
List<Thread> ts = new ArrayList<>();
long start = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
ts.add(new Thread(() -> {
account.withdraw(10);
}));
}
ts.forEach(Thread::start);
ts.forEach(t -> {
try {
t.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
long end = System.nanoTime();
System.out.println(account.getBalance()
+ " cost: " + (end - start) / 1000_000 + " ms");
}
}
class AtomicData implements Account {
private volatile int data;
static final Unsafe unsafe;
static final long DATA_OFFSET;
static {
unsafe = UnsafeAccessor.getUnsafe();
try {
// data属性在DataContainer对象中的偏移量，用于Unsafe直接访问该属性
DATA_OFFSET = unsafe.objectFieldOffset(AtomicData.class.getDeclaredField("data"));
} catch (NoSuchFieldException e) {
throw new Error(e);
}
}
public AtomicData(int data) {
this.data = data;
}
public void decrease(int amount) {
while (true) {
int prev = this.data;
int next = prev - amount;
if (unsafe.compareAndSwapInt(this, DATA_OFFSET, prev, next)) {
break;
}
}
}
public int getData() {
return data;
}
public Integer getBalance() {
return getData();
}
public void withdraw(Integer amount) {
decrease(amount);
}
}
