JUC中的原子操做类及其原理

时间  2020-01-30
标签 juc 原子 及其 原理 栏目 Java 繁體版
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　　昨天简单的看了看Unsafe的使用，今天咱们看看JUC中的原子类是怎么使用Unsafe的，以及分析一下其中的原理！java

 

一.简单使用AtomicLong编程

　　还记的上一篇博客中咱们使用了volatile关键字修饰了一个int类型的变量，而后两个线程，分别对这个变量进行10000次+1操做，最后结果不是20000，如今咱们改为AtomicLong以后，你会发现结果始终都是20000了！有兴趣的能够试试，代码以下数组

package com.example.demo.study;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

public class Study0127 {

    //这是一个全局变量,注意，这里使用了一个原子类AtomicLong
    public AtomicLong num = new AtomicLong();

    //每次调用这个方法，都会对全局变量加一操做，执行10000次
    public void sum() {
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            //使用了原子类的incrementAndGet方法，其实就是把num++封装成原子操做
            num.incrementAndGet();
            System.out.println("当前num的值为num= "+ num);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Study0127 demo = new Study0127();
        //下面就是新建两个线程,分别调用一次sum方法
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                demo.sum();
            }
        }).start();

        new Thread(new Runnable() {

            @Override
            public void run() {
                demo.sum();
            }
        }).start();    
    }
}

 

二.走近AtomicLong类缓存

　　在java中JDK 1.5以后，就出现了一个包，简称JUC并发包，全称就是java.util .concurrent，其中咱们应该据说过一个类ConcurrentHashMap，这个map挺有意思的，有兴趣能够看看源码！还有不少并发时候须要使用的类好比AtomicInteger，AtomicLong，AtomicBoolean等等，其实都差很少，此次咱们就简单看看AtomicLong，其余的几个类也差很少多线程

public class AtomicLong extends Number implements java.io.Serializable {
    
    //获取Unsafe对象，上篇博客说了咱们本身的类中不能使用这种方式的缘由，可是官方的这个类为何能够这样获取呢？由于本类AtomicLong
    //就是在rt.jar包下面，本类就是用Bootstrap类加载的，因此就能够用这种方式
    private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
    //value这个字段的偏移量
    private static final long valueOffset;

    //判断jvm是否支持long类型的CAS操做
    static final boolean VM_SUPPORTS_LONG_CAS = VMSupportsCS8();
    private static native boolean VMSupportsCS8();

    static {
        try {
            valueOffset = unsafe.objectFieldOffset
                (AtomicLong.class.getDeclaredField("value"));
        } catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
    }
    //这里用了volatile使的多线程下可见性，必定要分清楚原子性和可见性啊
    private volatile long value;

    //两个构造器很少说
    public AtomicLong() {
    }
    public AtomicLong(long initialValue) {
        value = initialValue;
    }

 

　　而后咱们看看AtomicLong的+1操做，能够看到使用的仍是unsafe这个类，只须要看看getAndAddLong方法就能够了并发

 

　　方法getAndAddLong里面就是进行了CAS操做，能够当作若是同时有多个线程都调用incrementAndGet方法进行+1，那么同一时间只有一个线程会去进行操做，而其余的会不断的使用CAS去尝试+1，每次尝试的时候都会去主内存中获取最新的值；app

 public final long getAndAddLong(Object o, long offset, long delta) {
        long v;
        do {
　　　　//这个方法就是从新获取主内存的值，由于使用了volatile修饰了那个变量，因此缓存就没用了
            v = getLongVolatile(o, offset);
　　　　//这里就是一个dowhile无限循环，多个线程不断的调用compareAndSwapLong方法去设置值，其实就是CAS，没什么特别好说的吧，
　　　　//当某个线程CAS成功就跳出这个循环，不然就一直在循环不断的尝试，这也是CAS和线程阻塞的区别
        } while (!compareAndSwapLong(o, offset, v, v + delta));
        return v;
    }

//这个CAS方法看不到，c实现的
public final native boolean compareAndSwapLong(Object o, long offset,long expected,long x);

 　　有兴趣的能够看看AtomicLong的其余方法，不少都同样，CAS是核心less

 

三.CAS的不足以及认识LongAdderdom

　　从上面的例子中，咱们能够知道在多线程下使用AtomicLong类的时候，同一个时刻使用那个共享变量的只能是一个线程，其余的线程都是在无限循环，这种循环也是须要消耗性能的，若是线程比较多，不少的线程都在各自的无限循环中，或者叫作多个线程都在自旋；每一个线程都在自旋无数次真的是比较坑，比较消耗性能，咱们能够想办法自旋必定的次数，线程就结束运行了，有兴趣的能够了解一下自旋锁，其实就是这么一个原理，很容易，哈哈哈！jvm

　　在JDK8以后，提供了一个更好的类取代AtomicLong，那就是LongAdder，上面说过同一时间只有一个线程在使用那个共享变量，其余的线程都在自旋，那么若是能够把这个共享变量拆开成多个部分，那么是否是能够多个线程同时能够去操做呢？而后操做完以后再综合起来，有点分治法的思想，分而治之，最后综合起来。

　　那么咱们怎么把那个共享变量拆成多个部分呢？

　　在LongAdder中是这样处理的，把那个变量拆成一个base（这个是long类型的，初始值为0）和一个Cell（这个里面封装了一个long类型的值，初始值为0），每一个线程只会去竞争不少Cell就好了，最后把多个Cell中的值和base累加起来就是最终结果；并且一个线程若是没有竞争到Cell以后不会傻傻的自旋，直接想办法去竞争下一个Cell；

　　下图所示

 

 

四.简单使用LongAdder

　　用法其实和AtomicLong差很少，有兴趣的能够试试，最后的结果始终都是20000

package com.example.demo.study;

import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;

public class Study0127 {

    //这里使用LongAdder类
    public LongAdder num = new LongAdder();

    //每次调用这个方法，都会对全局变量加一操做，执行10000次
    public void sum() {
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            //LongAdder类的自增操做，至关于i++
            num.increment();
            System.out.println("当前num的值为num= "+ num);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Study0127 demo = new Study0127();
        //下面就是新建两个线程,分别调用一次sum方法
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                demo.sum();
            }
        }).start();

        new Thread(new Runnable() {

            @Override
            public void run() {
                demo.sum();
            }
        }).start();    
    }
}

 

五.走进LongAdder

　　从上面能够看到base只能是一个，而Cell可能有多个，并且Cell太多了也是很占内存的，因此一开始的时候不会建立Cell，只有在须要时才建立，也叫作惰性加载。

　　咱们能够知道LongAdder是继承自Striped64这个类的

 

　　而Striped64类中有三个字段，cells数组用于存放多个Cell，一个是base很少说，还有一个cellsBusy用来实现自旋锁，状态只能是0或1(0表示Cell数组没有被初始化和扩容，也没有正在建立Cell元素，反之则为1)，在建立Cell，初始化Cell数组或者扩容Cell数组的时候，就会用到这个字段，保证同一时刻只有一个线程能够进行其中之一的操做。

 

　　1.咱们简单看看Cell的结构

　　　　从下面代码中能够很清楚的看到所谓的Cell就是对一个long类型变量的CAS操做

@sun.misc.Contended //这个注解的做用是为了不伪共享，至于什么伪共享，后面有机会再说说
static final class Cell {
    //每一个Cell类中就是这个声明的变量后期要进行累加的
    volatile long value;
    //构造函数
    Cell(long x) { value = x; }
    //Unsafe对象
    private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
    //value的偏移量
    private static final long valueOffset;
    //这个静态代码块中就是获取Unsafe对象和偏移量的
    static {
        try {
            UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
            Class<?> ak = Cell.class;
            valueOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
                (ak.getDeclaredField("value"));
        } catch (Exception e) {
            throw new Error(e);
        }
    }
     //CAS操做，没什么好说的
    final boolean cas(long cmp, long val) {
        return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, cmp, val);
    }
}

 

 

　　2.LongAdder类自增方法increment()

　　咱们能够看到increment()方法其实就是调用了add方法，咱们须要关注add方法干了一些什么；

 

 

 

 

 

 public void add(long x) {
    Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
    //这里的cells是父类Striped64中的，不为空的话就保存到as中，而后调用casBase方法，就是CAS给base更新为base+x,也就是每次都新增x，
    //在这里因为add(1L)传入的参数是1，也就是每次就是加一
    //若是CAS成功以后就不说了，就完成操做了，若是CAS失败，则进入到里面去
    if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
        boolean uncontended = true;
        //这个if判断条件贼长，咱们把这几个条件分为1，2，3，4部分，前三部分都是用于决定线程应该访问Cell数组中哪个Cell元素，最后一个部分用于更新Cell的值
        //若是第1，2，3部分都不知足，也就是说Cell数组存在并且已经找到了肯定的Cell元素，那就到第四部分，更新对应的Cell中的值（在Cell类中的cas方法已经看过了）
        //若是第1，2，3部分知足其中一个，那也就是说Cell数组根本就不存在或者线程找不到对应的Cell，就执行longAccumulate方法
        if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 || (a = as[getProbe() & m]) == null || !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))
            //后面仔细看看这个方法，这是对Cell数组的初始化和扩容，颇有意思
            longAccumulate(x, null, uncontended);
    }
}

//一个简单的CAS操做
final boolean casBase(long cmp, long val) {
    return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, BASE, cmp, val);
}

　　

　　对于上面的，有兴趣的能够看看是怎么找到指定的Cell的，在上面的a = as[getProbe() & m]中，其中m=数组的长度-1，其实这里也是一个取余的运算，而getProbe()这个方法是用于获取当前线程的threadLocalRandomProb(当前本地线程探测值，初始值为0)，其实也就是一个随机数啊，而后对数组的长度取余获得的就是对应的数组的索引，首次调用这个方法是数组的第一个元素，若是数组的第一个元素为null，那么就说明没有找到对应的Cell；

　　对于取余运算，举个简单的例子吧，我也有点忘记了，好比随机数9要对4进行取余，咱们能够9&(4-1)=9&3=1001&0011=1，利用位运算取余了解一下；

　　如今咱们重点看看longAccumulate方法，代码比较长，单独提取出来看看

　　3.longAccumulate方法

//此方法是对Cell数组的初始化和扩容，注意有个形参LongBinaryOperator，这是JDK8新增的函数式编程的接口，函数签名为(T,T)->T,这里传进来的是null
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn, boolean wasUncontended) {
    int h;
    //初始化当前线程的threadLocalRandomProbd的值，也就是生成一个随机数
    if ((h = getProbe()) == 0) {
        ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
        h = getProbe();
        wasUncontended = true;
    }
    boolean collide = false;                // True if last slot nonempty
    for (;;) {
        Cell[] as; Cell a; int n; long v;
        //这里表示初始化完毕了
        if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
            //这里表示随机数和数组大小取余，获得的结果就是当前线程要匹配到的Cell元素的索引，若是索引对应在Cell数组中的元素为null，就新增一个Cell对象扔进去
            if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
                //cellsBusy为0，表示当前Cell没有进行扩容、初始化操做或者正在建立Cell等操做，那么当前线程能够对这个Cell数组随心所欲
                if (cellsBusy == 0) {       // Try to attach new Cell
                    Cell r = new Cell(x);   // Optimistically create
                    //看下面的Cell数组初始化，说的很清楚，主要是设置cellsBusy为1，而后将当前线程匹配到的Cell设置为新建立的Cell对象
                    if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                        boolean created = false;
                        try {               // Recheck under lock
                            Cell[] rs; int m, j;
                            if ((rs = cells) != null &&
                                (m = rs.length) > 0 &&
                                rs[j = (m - 1) & h] == null) {
                                rs[j] = r;
                                created = true;
                            }
                        } finally {
                            //将cellsBusy重置为0，表示此时其余线程又能够对Cell数组随心所欲了
                            cellsBusy = 0;
                        }
                        if (created)
                            break;
                        continue;           // Slot is now non-empty
                    }
                }
                collide = false;
            }


            else if (!wasUncontended)       // CAS already known to fail
                wasUncontended = true;      // Continue after rehash

            //Cell元素存在就执行CAS更新Cell中的值，这里fn是形参为null
            else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x :
                                            fn.applyAsLong(v, x))))
                break;



            //当Cell数组元素个数大于CPU的个数
            else if (n >= NCPU || cells != as)
                collide = false;            // At max size or stale
            //是否有冲突
            else if (!collide)
                collide = true;
            //扩容Cell数组，和上面两个else if一块儿看
            //若是当前Cell数组元素没有达到CPU个数并且有冲突就新型扩容，扩容的数量是原来的两倍Cell[] rs = new Cell[n << 1];，为何要和CPU个数比较呢？
            //由于当Cell数组元素和CPU个数相同的时候，效率是最高的，由于每个线程都是一个CPU来执行，再来修改其中其中一个Cell中的值
            //这里仍是利用cellsBusy这个字段，在下面初始化Cell数组中的用法同样，就很少说了
            else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                try {
                    //这里就是新建一个数组是原来的两倍，而后将原来数组的元素复制到新的数组，再改变原来的cells的引用指向新的数组
                    if (cells == as) {      // Expand table unless stale
                        Cell[] rs = new Cell[n << 1];
                        for (int i = 0; i < n; ++i)
                            rs[i] = as[i];
                        cells = rs;
                    }
                } finally {
                    //使用完就重置为0
                    cellsBusy = 0;
                }
                collide = false;
                continue;                   // Retry with expanded table
            }
            //这里的做用是当线程找了很久，发现全部Cell个数已经和CPU个数相同了，而后匹配到的Cell正在被其余线程使用
            //因而为了找到一个空闲的Cell，因而要从新计算hash值
            h = advanceProbe(h);
        }



        //初始化Cell数组 //记得上面好像说过cellsBusy这个字段是能是0或者是1，当时0的时候，说明Cell数组没有初始化和扩容，也没有正在建立Cell元素，
        //反之则为1，而casCellsBusy()方法就是用CAS将cellsBusy的值从0修改成1，表示当前线程正在初始化Cell数组，其余线程就不能进行扩容操做了
        //若是一个线程在初始化这个Cell数组，其余线程在扩容的时候，看上面扩容，也会执行casCellsBusy()方法进行CAS操做，会失败，由于指望的值是1，而不是0
        else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
            boolean init = false;
            try {                           // Initialize table
                if (cells == as) {
                    //这里首先新建一个容量为2的数组，而后用随机数h&1，也就是随机数对数组的容量取余的方式获得索引，而后初始化数组中每一个Cell元素
                    Cell[] rs = new Cell[2];
                    rs[h & 1] = new Cell(x);
                    cells = rs;
                    init = true;
                }
            } finally {
                //初始化完成以后要把这个字段重置为0，表示此时其余线程就又能够对这个Cell进行扩容了
                cellsBusy = 0;
            }
            if (init)
                break;
        }
　　　　　//将base更新为base+x，表示base会逐渐累加Cell数组中每个Cell中的值 else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x :
                                    fn.applyAsLong(v, x))))
            break;                          // Fall back on using base
    }
}

 

　　其实longAccumulate方法就是表示多线程的时候对Cell数组的初始化，添加Cell元素还有扩容操做，还有就是当一个线程匹配到了Cell元素，发现其余线程正在使用就会从新计算随机数，而后继续匹配其余的Cell元素去了，没什么特别难的吧！别看这个方法很长，就是作这几个操做

 

六.总结

　　这一篇核心就是CAS，咱们简单的说了一下原子操做类AtomicLong的自增，可是当线程不少的状况下，使用CAS有很大的缺点，就是同一时间是会有一个线程在执行，其余全部线程都在自旋，自旋会消耗性能，因而可使用JDK提供的一个LongAdder类代替，这个类的做用就是将AtomicLong中的值优化为了一个base和一个Cell数组，多线程去竞争的时候，假设线程个数个CPU个数相同，那么此时每个线程都有单独的一个CPU去运行，而后单独的匹配到Cell数组中的某个元素，若是没有匹配到那么会对这个Cell数组进行初始化操做；若是匹配到的Cell数组中的元素正在使用，那么久判断是否能够新建一个Cell丢数组里面去，若是数组已经满了，并且数组数量小于CPU个数，那么久进行扩容；扩容结束后，仍是匹配到的Cell数组中的位置正在使用，那么就是冲突，就会从新计算，经过一个新的随机数和数组的取余，获得一个新的索引，再去访问该对应的Cell数组的位置。。。。

　　仔细看看仍是挺有意思的啊！

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