JAVA 中的 CAS

时间  2019-12-06
标签 java cas 栏目 Java 繁體版
原文   原文链接

原文地址：https://www.xilidou.com/2018/02/01/java-cas/java

CAS 是现代操做系统，解决并发问题的一个重要手段，最近在看 eureka 的源码的时候。遇到了不少 CAS 的操做。今天就系统的回顾一下 Java 中的CAS。linux

阅读这篇文章你将会了解到：spring

  • 什么是 CAS
  • CAS 实现原理是什么？

  • CAS 在现实中的应用编程

    • 自旋锁
    • 原子类型
    • 限流器
  • CAS 的缺点

<!--more-->安全

什么是 CAS

CAS: 全称Compare and swap，字面意思:”比较并交换“，一个 CAS 涉及到如下操做：微信

咱们假设内存中的原数据V，旧的预期值A，须要修改的新值B。多线程

  1. 比较 A 与 V 是否相等。（比较）
  2. 若是比较相等，将 B 写入 V。（交换）
  3. 返回操做是否成功。

当多个线程同时对某个资源进行CAS操做，只能有一个线程操做成功，可是并不会阻塞其余线程,其余线程只会收到操做失败的信号。可见 CAS 实际上是一个乐观锁。架构

CAS 是怎么实现的

跟随AtomInteger的代码咱们一路往下，就能发现最终调用的是 sum.misc.Unsafe 这个类。看名称 Unsafe 就是一个不安全的类，这个类是利用了 Java 的类和包在可见性的的规则中的一个恰到好到处的漏洞。Unsafe 这个类为了速度，在Java的安全标准上作出了必定的妥协。并发

再往下寻找咱们发现 Unsafe的compareAndSwapInt 是 Native 的方法：框架

public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);

也就是说，这几个 CAS 的方法应该是使用了本地的方法。因此这几个方法的具体实现须要咱们本身去 jdk 的源码中搜索。

因而我下载一个 OpenJdk 的源码继续向下探索，咱们发如今 /jdk9u/hotspot/src/share/vm/unsafe.cpp 中有这样的代码：

{CC "compareAndSetInt",   CC "(" OBJ "J""I""I"")Z",  FN_PTR(Unsafe_CompareAndSetInt)},

这个涉及到，JNI 的调用，感兴趣的同窗能够自行学习。咱们搜索 Unsafe_CompareAndSetInt后发现:

UNSAFE_ENTRY(jboolean, Unsafe_CompareAndSetInt(JNIEnv *env, jobject unsafe, jobject obj, jlong offset, jint e, jint x)) {
  oop p = JNIHandles::resolve(obj);
  jint* addr = (jint *)index_oop_from_field_offset_long(p, offset);

  return (jint)(Atomic::cmpxchg(x, addr, e)) == e;
} UNSAFE_END

最终咱们终于看到了核心代码 Atomic::cmpxchg。

继续向底层探索，在文件java/jdk9u/hotspot/src/os_cpu/linux_x86/vm/atomic_linux_x86.hpp有这样的代码:

inline jint     Atomic::cmpxchg    (jint     exchange_value, volatile jint*     dest, jint     compare_value, cmpxchg_memory_order order) {
  int mp = os::is_MP();
  __asm__ volatile (LOCK_IF_MP(%4) "cmpxchgl %1,(%3)"
                    : "=a" (exchange_value)
                    : "r" (exchange_value), "a" (compare_value), "r" (dest), "r" (mp)
                    : "cc", "memory");
  return exchange_value;
}

咱们经过文件名能够知道，针对不一样的操做系统,JVM 对于 Atomic::cmpxchg 应该有不一样的实现。因为咱们服务基本都是使用的是64位linux，因此咱们就看看linux_x86 的实现。

咱们继续看代码：

  • __asm__ 的意思是这个是一段内嵌汇编代码。也就是在 C 语言中使用汇编代码。
  • 这里的 volatile和 JAVA 有一点相似，但不是为了内存的可见性，而是告诉编译器对访问该变量的代码就再也不进行优化。
  • LOCK_IF_MP(%4) 的意思就比较简单，就是若是操做系统是多核的，那就增长一个 LOCK。
  • cmpxchgl 就是汇编版的“比较并交换”。可是咱们知道比较并交换，有三个步骤，不是原子的。因此在多核状况下加一个 LOCK，由CPU硬件保证他的原子性。
  • 咱们再看看 LOCK 是怎么实现的呢？咱们去Intel的官网上看看，能够知道LOCK在的早期实现是直接将 cup 的总线阻塞，这样的实现可见效率是很低下的。后来优化为X86 cpu 有锁定一个特定内存地址的能力，当这个特定内存地址被锁定后，它就能够阻止其余的系统总线读取或修改这个内存地址。

关于 CAS 的底层探索咱们就到此为止。咱们总结一下 JAVA 的 cas 是怎么实现的：

  • java 的 cas 利用的的是 unsafe 这个类提供的 cas 操做。
  • unsafe 的cas 依赖了的是 jvm 针对不一样的操做系统实现的 Atomic::cmpxchg
  • Atomic::cmpxchg 的实现使用了汇编的 cas 操做，并使用 cpu 硬件提供的 lock信号保证其原子性

CAS 的应用

了解了 CAS 的原理咱们继续就看看 CAS 的应用：

自旋锁

public class SpinLock {

  private AtomicReference<Thread> sign =new AtomicReference<>();

  public void lock(){
    Thread current = Thread.currentThread();
    while(!sign .compareAndSet(null, current)){
    }
  }

  public void unlock (){
    Thread current = Thread.currentThread();
    sign .compareAndSet(current, null);
  }
}

所谓自旋锁，我以为这个名字至关的形象，在lock()的时候，一直while()循环，直到 cas 操做成功为止。

AtomicInteger 的 incrementAndGet()

public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
        int var5;
        do {
            var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
        } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));

        return var5;
    }

与自旋锁有殊途同归之妙，就是一直while，直到操做成功为止。

令牌桶限流器

所谓令牌桶限流器，就是系统以恒定的速度向桶内增长令牌。每次请求前从令牌桶里面获取令牌。若是获取到令牌就才能够进行访问。当令牌桶内没有令牌的时候，拒绝提供服务。咱们来看看 eureka 的限流器是如何使用 CAS 来维护多线程环境下对 token 的增长和分发的。

public class RateLimiter {

    private final long rateToMsConversion;

    private final AtomicInteger consumedTokens = new AtomicInteger();
    private final AtomicLong lastRefillTime = new AtomicLong(0);

    @Deprecated
    public RateLimiter() {
        this(TimeUnit.SECONDS);
    }

    public RateLimiter(TimeUnit averageRateUnit) {
        switch (averageRateUnit) {
            case SECONDS:
                rateToMsConversion = 1000;
                break;
            case MINUTES:
                rateToMsConversion = 60 * 1000;
                break;
            default:
                throw new IllegalArgumentException("TimeUnit of " + averageRateUnit + " is not supported");
        }
    }

    //提供给外界获取 token 的方法
    public boolean acquire(int burstSize, long averageRate) {
        return acquire(burstSize, averageRate, System.currentTimeMillis());
    }

    public boolean acquire(int burstSize, long averageRate, long currentTimeMillis) {
        if (burstSize <= 0 || averageRate <= 0) { // Instead of throwing exception, we just let all the traffic go
            return true;
        }

        //添加token
        refillToken(burstSize, averageRate, currentTimeMillis);

        //消费token
        return consumeToken(burstSize);
    }

    private void refillToken(int burstSize, long averageRate, long currentTimeMillis) {
        long refillTime = lastRefillTime.get();
        long timeDelta = currentTimeMillis - refillTime;

        //根据频率计算须要增长多少 token
        long newTokens = timeDelta * averageRate / rateToMsConversion;
        if (newTokens > 0) {
            long newRefillTime = refillTime == 0
                    ? currentTimeMillis
                    : refillTime + newTokens * rateToMsConversion / averageRate;

            // CAS 保证有且仅有一个线程进入填充
            if (lastRefillTime.compareAndSet(refillTime, newRefillTime)) {
                while (true) {
                    int currentLevel = consumedTokens.get();
                    int adjustedLevel = Math.min(currentLevel, burstSize); // In case burstSize decreased
                    int newLevel = (int) Math.max(0, adjustedLevel - newTokens);
                    // while true 直到更新成功为止
                    if (consumedTokens.compareAndSet(currentLevel, newLevel)) {
                        return;
                    }
                }
            }
        }
    }

    private boolean consumeToken(int burstSize) {
        while (true) {
            int currentLevel = consumedTokens.get();
            if (currentLevel >= burstSize) {
                return false;
            }

            // while true 直到没有token 或者 获取到为止
            if (consumedTokens.compareAndSet(currentLevel, currentLevel + 1)) {
                return true;
            }
        }
    }

    public void reset() {
        consumedTokens.set(0);
        lastRefillTime.set(0);
    }
}

因此梳理一下 CAS 在令牌桶限流器的做用。就是保证在多线程状况下，不阻塞线程的填充token 和消费token。

概括

经过上面的三个应用咱们概括一下 CAS 的应用场景：

  • CAS 的使用可以避免线程的阻塞。
  • 多数状况下咱们使用的是 while true 直到成功为止。

CAS 缺点

  1. ABA 的问题，就是一个值从A变成了B又变成了A，使用CAS操做不能发现这个值发生变化了，处理方式是可使用携带相似时间戳的版本AtomicStampedReference
  2. 性能问题，咱们使用时大部分时间使用的是 while true 方式对数据的修改，直到成功为止。优点就是相应极快，但当线程数不停增长时，性能降低明显，由于每一个线程都须要执行，占用CPU时间。

总结

CAS 是整个编程重要的思想之一。整个计算机的实现中都有CAS的身影。微观上看汇编的 CAS 是实现操做系统级别的原子操做的基石。从编程语言角度来看 CAS 是实现多线程非阻塞操做的基石。宏观上看，在分布式系统中，咱们可使用 CAS 的思想利用相似Redis的外部存储，也能实现一个分布式锁。

从某个角度来讲架构就将微观的实现放大，或者底层思想就是将宏观的架构进行微缩。计算机的思想是想通的，因此说了解底层的实现能够提高架构能力，提高架构的能力一样可加深对底层实现的理解。计算机知识浩如烟海，可是套路有限。抓住基础的几个套路突破，从思想和思惟的角度学习计算机知识。不要将本身的精力花费在不停的追求新技术的脚步上，跟随‘start guide line’只能写一个demo，所得也就是一个demo而已。

停下脚步，回顾基础和经典或许对于技术的提高更大一些。

但愿这篇文章对你们有所帮助。

徒手撸框架系列文章地址：

徒手撸框架--高并发环境下的请求合并
徒手撸框架--实现IoC
徒手撸框架--实现Aop

欢迎关注个人微信公众号
二维码

相关文章
相关标签/搜索
每日一句
    每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
本站公众号
   欢迎关注本站公众号,获取更多信息
联系我们 最近搜索 最新文章 沪ICP备13005482号-10 MyBatis教程 SQL 教程 MySQL教程 Java 教程 Thymeleaf 教程 Hibernate教程 Spring教程 Redis教程