非阻塞算法-简单的计数器

1.为何要用非阻塞算法？
咱们知道为了不并发环境下操做共享变量的问题，能够采用同步（synchronize）和锁（Lock）的方式作到线程安全，可是JVM处理锁竞争时对于竞争失败的线程采用的是挂起稍后调度的策略，这样会带来额外的线程上下文切换成本。同时和CAS（Compare And Set）这种非阻塞算法相比，CAS是在底层硬件（CPU）层面实现，只须要锁定独立的内存位置，更细的同步粒度使得CAS失败的线程能够当即重试而不用挂起。总的来讲，大多数场景下非阻塞算法和同步锁相比能带来更好的性能，最小化串行代码的粒度是并行性能的关键。

2.非阻塞算法的弊端
CAS算法是先compare再set，若是compare结果为false的话就不会执行set直接返回false，也就是说非阻塞算法可能会失败，所以非阻塞算法每每须要放在循环里不断重试直到成功，因此在锁竞争很是严重时非阻塞算法的性能可能会严重降低，甚至不如阻塞算法。

3.最简单的CAS用法
CAS的全称是Compare and Set，是现代主流CPU都支持的一个CPU原子语义操做，简单来讲就是先跟某个值对比，若是等于这个值就设置成新的值，若是不等于这个值就放弃操做同时返回失败。这里咱们看一下最经常使用的计数器，首先咱们看一个单线程的计数器：

public class SingleThreadCounter implements Counter {

    @Override
    public void increment() {
        this.counter++;
    }

    @Override
    public int getCounter() {
        return counter;
    }

    private int counter = 0;
}

这个计数器在单线程下彻底没有问题，可是一旦有多个线程并发执行increment，就会出现问题，由于counter++ 是先取值，再赋值，若是A线程取出1，B线程也取出1，A设置counter为2，B后设置counter也为2，最终B把A的结果覆盖了。

接下来咱们看同步的计数器

public class SynchronizedCounter implements Counter {

    private volatile int counter = 0;

    public synchronized void increment() {
        counter = counter + 1;
    }


    @Override
    public int getCounter() {
        return counter;
    }
}

这个计数器解决了前面一个多线程并发increment的问题，由于increment方法是同步的，不会有两个线程同时执行increment操做，实际上increment操做是串行的。这种方式保证了线程安全，可是牺牲了并发度。

最后咱们看无锁算法的计数器

public class CasCounter implements Counter {

    private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);

    @Override
    public void increment() {
        for (; ; ) {
            int cur = counter.get();
            int next = cur + 1;
            if (counter.compareAndSet(cur, next)) {
                return;
            }
        }
    }

    @Override
    public int getCounter() {
        return counter.get();
    }
}

咱们看这个类里的increment方法，其实这个方法和AtomicInteger里的incrementAndGet方法是同样的，就是在每一个循环里作一次CAS操做，先取出当前拿到的值cur，而后CAS(cur,cur+1)，若是返回成功的话说明更新成功了，那就直接return；若是失败的话说明其余线程已经改变了counter的值，就继续循环执行前面的操做直到成功为止。这里须要注意的是counter.get方法返回的底层变量是一个volatile的值，能够保证内存的可见性，所以不会出现读到脏值的问题。

4.总结
CAS算法和同步锁相比，把串行的粒度从方法级别下降到CPU的CAS原子操做，提升了并发度，所以提升了系统的容量，可是CAS在失败时是须要重试的，所以若是并发度很高，竞争十分严重的状况下，由于须要大量重试操做，CAS的效率可能甚至不如同步方法。
下一节咱们继续讲如何把CAS算法用在一些更复杂一些的数据结构上。