摘要:原子類的作用多線程操作,性能開銷太大并不是原子操作。每次比較的是兩個對象性能比要好使用時,在高并發(fā)下大量線程會同時去競爭更新同一個原子變量,但是由于同時只有一個線程的會成功,所以其他線程會不斷嘗試自旋嘗試操作,這會浪費(fèi)不少的資源。
AtomicInteger 原子類的作用
多線程操作,Synchronized 性能開銷太大count++并不是原子操作。因?yàn)?b>count++需要經(jīng)過讀取-修改-寫入三個步驟。
count++并不是原子操作。因?yàn)?b>count++需要經(jīng)過讀取-修改-寫入三個步驟。
可以這樣做:
public synchronized void increase() { count++; }
Synchronized鎖是獨(dú)占的,意味著如果有別的線程在執(zhí)行,當(dāng)前線程只能是等待!
用CAS操作
CAS有3個操作數(shù):
內(nèi)存值V
舊的預(yù)期值A(chǔ)
要修改的新值B
當(dāng)多個線程嘗試使用CAS同時更新同一個變量時,只有其中一個線程能更新變量的值(A和內(nèi)存值V相同時,將內(nèi)存值V修改為B),而其它線程都失敗,失敗的線程并不會被掛起,而是被告知這次競爭中失敗,并可以再次嘗試(或者什么都不做)。
我們可以發(fā)現(xiàn)CAS有兩種情況:
如果內(nèi)存值V和我們的預(yù)期值A(chǔ)相等,則將內(nèi)存值修改為B,操作成功!
如果內(nèi)存值V和我們的預(yù)期值A(chǔ)不相等,一般也有兩種情況:
重試(自旋)
什么都不做
理解CAS的核心就是:
CAS是原子性的,雖然你可能看到比較后再修改(compare and swap)覺得會有兩個操作,但終究是原子性的!
原子變量類在java.util.concurrent.atomic包下,總體來看有這么多個
基本類型:
AtomicBoolean:布爾型
AtomicInteger:整型
AtomicLong:長整型
數(shù)組:
AtomicIntegerArray:數(shù)組里的整型
AtomicLongArray:數(shù)組里的長整型
AtomicReferenceArray:數(shù)組里的引用類型
引用類型:
AtomicReference:引用類型
AtomicStampedReference:帶有版本號的引用類型
AtomicMarkableReference:帶有標(biāo)記位的引用類型
對象的屬性
AtomicIntegerFieldUpdater:對象的屬性是整型
AtomicLongFieldUpdater:對象的屬性是長整型
AtomicReferenceFieldUpdater:對象的屬性是引用類型
JDK8新增DoubleAccumulator、LongAccumulator、DoubleAdder、LongAdder
是對AtomicLong等類的改進(jìn)。比如LongAccumulator與LongAdder在高并發(fā)環(huán)境下比AtomicLong更高效。
Atomic包里的類基本都是使用Unsafe實(shí)現(xiàn)的包裝類
Unsafe里邊有幾個我們喜歡的方法(CAS):
// 第一和第二個參數(shù)代表對象的實(shí)例以及地址,第三個參數(shù)代表期望值,第四個參數(shù)代表更新值 public final native boolean compareAndSwapObject(Object var1, long var2, Object var4, Object var5); public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5); public final native boolean compareAndSwapLong(Object var1, long var2, long var4, long var6);
原子變量類使用
class Count{ // 共享變量(使用AtomicInteger來替代Synchronized鎖) private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); public Integer getCount() { return count.get(); } public void increase() { count.incrementAndGet(); } }
原子類的ABA問題
下面的操作都可以正常執(zhí)行完的,這樣會發(fā)生什么問題呢??線程C無法得知線程A和線程B修改過的count值,這樣是有風(fēng)險(xiǎn)的。
現(xiàn)在我有一個變量count=10,現(xiàn)在有三個線程,分別為A、B、C
線程A和線程C同時讀到count變量,所以線程A和線程C的內(nèi)存值和預(yù)期值都為10
此時線程A使用CAS將count值修改成100
修改完后,就在這時,線程B進(jìn)來了,讀取得到count的值為100(內(nèi)存值和預(yù)期值都是100),將count值修改成10
線程C拿到執(zhí)行權(quán),發(fā)現(xiàn)內(nèi)存值是10,預(yù)期值也是10,將count值修改成11
解決ABA問題
要解決ABA的問題,我們可以使用JDK給我們提供的AtomicStampedReference和AtomicMarkableReference類。簡單來說就是在給為這個對象提供了一個版本,并且這個版本如果被修改了,是自動更新的。
原理大概就是:維護(hù)了一個Pair對象,Pair對象存儲我們的對象引用和一個stamp值。每次CAS比較的是兩個Pair對象
LongAdder 性能比 AtomicLong 要好
使用AtomicLong時,在高并發(fā)下大量線程會同時去競爭更新同一個原子變量,但是由于同時只有一個線程的CAS會成功,所以其他線程會不斷嘗試自旋嘗試CAS操作,這會浪費(fèi)不少的CPU資源。
而LongAdder可以概括成這樣:內(nèi)部核心數(shù)據(jù)value分離成一個數(shù)組(Cell),每個線程訪問時,通過哈希等算法映射到其中一個數(shù)字進(jìn)行計(jì)數(shù),而最終的計(jì)數(shù)結(jié)果,則為這個數(shù)組的求和累加。
簡單來說就是將一個值分散成多個值,在并發(fā)的時候就可以分散壓力,性能有所提高。
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