共享模型之无锁

共享模型之无锁

CAS 与 volatile
API
- 原子整数
- 原子引用
- 原子数组
- 字段更新器
- 原子累加器
Unsafe

* 原理方面

LongAdder 源码
伪共享
引入

问题

有如下需求，保证 account.withdraw 取款方法的线程安全

package cn.itcast;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
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;
    }
    @Override
    public Integer getBalance() {
        return balance;
    }
    @Override
    public void withdraw(Integer amount) {
        balance -= amount;
    }
}
public static void main(String[] args) {
     Account.demo(new AccountUnsafe(10000));
}

1000个线程相互扣钱是线程不安全的。

解决思路-锁

给扣钱方法加锁

class AccountUnsafe implements Account {
    private Integer balance;
    public AccountUnsafe(Integer balance) {
        this.balance = balance;
    }
    @Override
    public synchronized Integer getBalance() {
        return balance;
    }
    @Override
    public synchronized void withdraw(Integer amount) {
        balance -= amount;
    }
}

解决思路-无锁

class AccountUnsafe implements Account {
    private Integer balance;
    public AccountUnsafe(Integer balance) {
        this.balance = balance;
    }
    @Override
    public Integer getBalance() {
        synchronized (this) {
            return this.balance;
        }
    }
    @Override
    public void withdraw(Integer amount) {
        synchronized (this) {
            this.balance -= amount;
        }
    }
}

此时运行结果都是：0 cost: 399 ms ，账户为0

CAS 与 volatile

CAS原理

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？

public void withdraw (Integer amount){
    while (true) {
        // 需要不断尝试，直到成功为止
        while (true) {
            // 比如拿到了旧值 1000
            int prev = balance.get();
            // 在这个基础上 1000-10 = 990
            int next = prev - amount;
            /*
                    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。

共享模型之无锁 - 图1

每次都获取以前的值来比较，判断是否修改过，值都是存在value变量中，而且使用volatile保证可见性，每次获取最新值。

private volatile int value;

注意：

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。

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。

注意：

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。

上下文切换非常消耗时间。

共享模型之无锁 - 图2

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（循环判断，无阻塞）
- 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（也就是线程过多，同时操作一个变量，此时可能导致性能下降，因为需要一直重试来获取最新值）

注意：再无锁并发时，尽量控制CPU的核数大于线程数，不然线程的时间片使用完后会造成上下文切换，性能反而降低。

以下源码就说明了需要一直重试：

public final int getAndUpdate(IntUnaryOperator updateFunction) {
    int prev, next;
    do {
        prev = get();
        next = updateFunction.applyAsInt(prev);
    } while (!compareAndSet(prev, next));
    return prev;
}

原子整数

J.U.C 并发包提供了：

AtomicBoolean
AtomicInteger
AtomicLong

以 AtomicInteger 为例:

AtomicInteger 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));

原子引用

为什么需要原子引用类型？

AtomicReference
AtomicMarkableReference
AtomicStampedReference

举例

public 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());
    }
}

试着提供不同的 DecimalAccount 实现，实现安全的取款操作

不安全实现

class DecimalAccountUnsafe implements DecimalAccount {
    BigDecimal balance;
    public DecimalAccountUnsafe(BigDecimal balance) {
        this.balance = balance;
    }
    @Override
    public BigDecimal getBalance() {
        return balance;
    }
    @Override
    public void withdraw(BigDecimal amount) {
        BigDecimal balance = this.getBalance();
        this.balance = balance.subtract(amount);
    }
}

安全实现-使用锁

class DecimalAccountSafeLock implements DecimalAccount {
    private final Object lock = new Object();
    BigDecimal balance;
    public DecimalAccountSafeLock(BigDecimal balance) {
        this.balance = balance;
    }
    @Override
    public BigDecimal getBalance() {
        return balance;
    }
    @Override
    public void withdraw(BigDecimal amount) {
        synchronized (lock) {
            BigDecimal balance = this.getBalance();
            this.balance = balance.subtract(amount);
        }
    }
}

安全实现-CAS

class DecimalAccountCas implements DecimalAccount {
    private AtomicReference<BigDecimal> balance;
    public DecimalAccountCas(BigDecimal balance) {
        this.balance = new AtomicReference<>(balance);
    }
    @Override
    public BigDecimal getBalance() {
        return balance.get();
    }
    @Override
    public void withdraw(BigDecimal amount) {
        while (true) {
            BigDecimal prev = balance.get();
            BigDecimal next = prev.subtract(amount);
            if (balance.compareAndSet(prev, next)) {
                break;
            }
        }
    }
}

ABA 问题及解决

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();
    sleep(1);
    // 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();
    sleep(0.5);
    new Thread(() -> {
        log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "A"));
    }, "t2").start();
}

输出

11:29:52.325 c.Test36 [main] - main start... 
11:29:52.379 c.Test36 [t1] - change A->B true 
11:29:52.879 c.Test36 [t2] - change B->A true 
11:29:53.880 c.Test36 [main] - change A->C true

AtomicStampedReference

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。

@Slf4j(topic = "c.Test36")
public class Test36 {
    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();
        sleep(1);
        // 尝试改为 C
        log.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C", stamp, stamp + 1));
    }
    private static void other() {
        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();
        sleep(0.5);
        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();
    }
}

输出：

15:41:34.891 c.Test36 [main] - main start... 
15:41:34.894 c.Test36 [main] - 版本 0 
15:41:34.956 c.Test36 [t1] - change A->B true 
15:41:34.956 c.Test36 [t1] - 更新版本为 1 
15:41:35.457 c.Test36 [t2] - change B->A true 
15:41:35.457 c.Test36 [t2] - 更新版本为 2 
15:41:36.457 c.Test36 [main] - change A->C false

AtomicMarkableReference

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。

举例：

共享模型之无锁 - 图3

@Slf4j(topic = "c.Test38")
public class Test38 {
    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();
        sleep(1);
        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;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return super.toString() + " " + desc;
    }
}

只用boolean表示是否被修改过就行。

输出：

2019-10-13 15:30:09.264 [main] 主线程 start... 
2019-10-13 15:30:09.270 [main] cn.itcast.GarbageBag@5f0fd5a0 装满了垃圾
2019-10-13 15:30:09.293 [Thread-1] 打扫卫生的线程 start... 
2019-10-13 15:30:09.294 [Thread-1] cn.itcast.GarbageBag@5f0fd5a0 空垃圾袋
2019-10-13 15:30:10.294 [main] 主线程想换一只新垃圾袋？
2019-10-13 15:30:10.294 [main] 换了么？false 
2019-10-13 15:30:10.294 [main] cn.itcast.GarbageBag@5f0fd5a0 空垃圾袋

原子数组

AtomicIntegerArray
AtomicLongArray
AtomicReferenceArray

public class Test39 {
    public static void main(String[] args) {
        // 不安全的数组 [9870, 9862, 9774, 9697, 9683, 9678, 9679, 9668, 9680, 9698]
        demo(
                ()->new int[10],
                (array)->array.length,
                (array, index) -> array[index]++,
                array-> System.out.println(Arrays.toString(array))
        );
        // 安全的数组 [10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000]
        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);
    }
}

字段更新器

AtomicReferenceFieldUpdater // 域字段
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。

@Slf4j(topic = "c.Test40")
public class Test40 {
    public static void main(String[] args) {
        Student stu = new Student();
        AtomicReferenceFieldUpdater updater =
                AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(Student.class, String.class, "name");
        // 需要stu的name字段为空才能更新，否则更新失败
        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 + '\'' +
                '}';
    }
}

原子累加器

再多个线程对一个数据进行累加时，可以使用原子累加器提高效率。

public class Test41 {
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            demo(
                    () -> new AtomicLong(0),
                    (adder) -> adder.getAndIncrement()
            );
        }
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            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);
    }
}

结果：

2000000 cost:44
2000000 cost:40
2000000 cost:36
2000000 cost:29
2000000 cost:36
2000000 cost:13
2000000 cost:5
2000000 cost:6
2000000 cost:6
2000000 cost:5

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。

源码之 LongAdder

LongAdder 类有几个关键域

// 累加单元数组, 懒惰初始化
transient volatile Cell[] cells;
// 基础值, 如果没有竞争, 则用 cas 累加这个域
transient volatile long base;
// 在 cells 创建或扩容时, 置为 1, 表示加锁
transient volatile int cellsBusy;

CAS锁

// 不要用于实践！！！
public class LockCas {
    private AtomicInteger state = new AtomicInteger(0);
    public void lock() {
        while (true) {
            if (state.compareAndSet(0, 1)) {
                break;
            }
        }
    }
    public void unlock() {
        log.debug("unlock...");
        state.set(0);
    }
}

测试

LockCas lock = new LockCas();
new Thread(() -> {
    log.debug("begin...");
    lock.lock();
    try {
        log.debug("lock...");
        sleep(1);
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}).start();
new Thread(() -> {
    log.debug("begin...");
    lock.lock();
    try {
        log.debug("lock...");
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}).start();

输出

18:27:07.198 c.Test42 [Thread-0] - begin... 
18:27:07.202 c.Test42 [Thread-0] - lock... 
18:27:07.198 c.Test42 [Thread-1] - begin... 
18:27:08.204 c.Test42 [Thread-0] - unlock... 
18:27:08.204 c.Test42 [Thread-1] - lock... 
18:27:08.204 c.Test42 [Thread-1] - unlock...

原理之伪共享

其中 Cell 即为累加单元

// 防止缓存行伪共享
        @sun.misc.Contended
        static final class Cell {
            volatile long value;
            Cell(long x) { value = x; }
            // 最重要的方法, 用来 cas 方式进行累加, prev 表示旧值, next 表示新值
            final boolean cas(long prev, long next) {
                return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, prev, next);
            }
            // 省略不重要代码
        }

得从缓存说起

缓存与内存的速度比较

共享模型之无锁 - 图4

因为 CPU 与内存的速度差异很大，需要靠预读数据至缓存来提升效率。
而缓存以缓存行为单位，每个缓存行对应着一块内存，一般是 64 byte（8 个 long）
缓存的加入会造成数据副本的产生，即同一份数据会缓存在不同核心的缓存行中
CPU 要保证数据的一致性，如果某个 CPU 核心更改了数据，其它 CPU 核心对应的整个缓存行必须失效

共享模型之无锁 - 图5

因为 Cell 是数组形式，在内存中是连续存储的，一个 Cell 为 24 字节（16 字节的对象头和 8 字节的 value），因此缓存行可以存下 2 个的 Cell 对象。这样问题来了：

Core-0 要修改 Cell[0]
Core-1 要修改 Cell[1]

无论谁修改成功，都会导致对方 Core 的缓存行失效，比如 Core-0 中 Cell[0]=6000, Cell[1]=8000 要累加Cell[0]=6001, Cell[1]=8000 ，这时会让 Core-1 的缓存行失效

@sun.misc.Contended 用来解决这个问题，它的原理是在使用此注解的对象或字段的前后各增加 128 字节大小的padding，从而让 CPU 将对象预读至缓存时占用不同的缓存行，这样，不会造成对方缓存行的失效

共享模型之无锁 - 图6

累加主要调用下面的方法

add方法

public void add(long x) {
    // as 为累加单元数组
    // b 为基础值
    // x 为累加值
    Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
    // 进入 if 的两个条件
    // 1. as 有值, 表示已经发生过竞争, 进入 if
    // 2. cas 给 base 累加时失败了, 表示 base 发生了竞争, 进入 if
    if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
        // uncontended 表示 cell 没有竞争
        boolean uncontended = true;
        if (
            // as 还没有创建
                as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
                        // 当前线程对应的 cell 还没有
                        (a = as[getProbe() & m]) == null ||
                        // cas 给当前线程的 cell 累加失败 uncontended=false ( a 为当前线程的 cell )
                        !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x))
        ) {
            // 进入 cell 数组创建、cell 创建的流程
            longAccumulate(x, null, uncontended);
        }
    }
}

add流程图

共享模型之无锁 - 图7

longAccumulate

final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
boolean wasUncontended) {
    int h;
    // 当前线程还没有对应的 cell, 需要随机生成一个 h 值用来将当前线程绑定到 cell
    if ((h = getProbe()) == 0) {
        // 初始化 probe
        ThreadLocalRandom.current();
        // h 对应新的 probe 值, 用来对应 cell
        h = getProbe();
        wasUncontended = true;
    }
    // collide 为 true 表示需要扩容
    boolean collide = false;
    for (;;) {
        Cell[] as; Cell a; int n; long v;
        // 已经有了 cells
        if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
            // 还没有 cell
            if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
                // 为 cellsBusy 加锁, 创建 cell, cell 的初始累加值为 x
                // 成功则 break, 否则继续 continue 循环
            }
            // 有竞争, 改变线程对应的 cell 来重试 cas
            else if (!wasUncontended)
                wasUncontended = true;
                // cas 尝试累加, fn 配合 LongAccumulator 不为 null, 配合 LongAdder 为 null
            else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
                break;
                // 如果 cells 长度已经超过了最大长度, 或者已经扩容, 改变线程对应的 cell 来重试 cas
            else if (n >= NCPU || cells != as)
                collide = false;
                // 确保 collide 为 false 进入此分支, 就不会进入下面的 else if 进行扩容了
            else if (!collide)
                collide = true;
                // 加锁
            else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                // 加锁成功, 扩容
                continue;
            }
            // 改变线程对应的 cell
            h = advanceProbe(h);
        }
        // 还没有 cells, 尝试给 cellsBusy 加锁
        else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
            // 加锁成功, 初始化 cells, 最开始长度为 2, 并填充一个 cell
            // 成功则 break;
        }
        // 上两种情况失败, 尝试给 base 累加
        else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
            break;
    }
}

longAccumulate 流程图

共享模型之无锁 - 图8

共享模型之无锁 - 图9

每个线程刚进入 longAccumulate 时，会尝试对应一个 cell 对象（找到一个坑位）

共享模型之无锁 - 图10

获取最终结果通过 sum 方法

public long sum() {
    Cell[] as = cells; Cell a;
    long sum = base;
    if (as != null) {
        for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
            if ((a = as[i]) != null)
                sum += a.value;
        }
    }
    return sum; }

Unsafe

概述

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

public 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;
    }
}

Unsafe CAS 操作

public class UncafeTest {
    public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {
        // 通过反射来获取对象
        Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
        theUnsafe.setAccessible(true);
        Unsafe unsafe = (Unsafe) theUnsafe.get(null);
        // 获取成员变量的偏移地址
        long idOffset = unsafe.objectFieldOffset(Student.class.getDeclaredField("id"));
        long nameOffset = unsafe.objectFieldOffset(Student.class.getDeclaredField("name"));
        Student student = new Student();
        // 执行cas操作
        unsafe.compareAndSwapInt(student,idOffset,0,2);
        unsafe.compareAndSwapObject(student,nameOffset,null,"黄忠");
        System.out.println(student);
    }
}
class Student {
    volatile int id;
    volatile String name;
    @Override
    public String toString() {
        return "Student{" +
                "id=" + id +
                ", name='" + name + '\'' +
                '}';
    }
}

使用自定义的 AtomicData 实现之前线程安全的原子整数 Account 实现

@Slf4j(topic = "c.Test42")
public class Test42 {
    public static void main(String[] args) {
        Account.demo(new MyAtomicInteger(10000));
    }
}
class MyAtomicInteger implements Account {
    private volatile int value;
    private static final long valueOffset;
    private static final Unsafe UNSAFE;
    static {
        UNSAFE = UnsafeAccessor.getUnsafe();
        try {
            valueOffset = UNSAFE.objectFieldOffset(MyAtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
        } catch (NoSuchFieldException e) {
            e.printStackTrace();
            throw new RuntimeException();
        }
    }
    public int getValue() {
        return value;
    }
    public void decrement(int amount) {
        while (true) {
            int pre = this.value;
            int next = value - amount;
            if (UNSAFE.compareAndSwapInt(this, valueOffset, pre, next)) {
                break;
            }
        }
    }
    public MyAtomicInteger(int value) {
        this.value = value;
    }
    @Override
    public Integer getBalance() {
        return getValue();
    }
    @Override
    public void withdraw(Integer amount) {
        decrement(amount);
    }
}

共享模型之无锁

共享模型之无锁

引入

问题

解决思路-锁

解决思路-无锁

CAS 与 volatile

CAS原理

volatile

为什么无锁效率高？

原子整数

原子引用

举例

不安全实现

安全实现-使用锁

安全实现-CAS

ABA 问题及解决

AtomicStampedReference

AtomicMarkableReference

原子数组

字段更新器

原子累加器

源码之 LongAdder

原理之伪共享

add方法

longAccumulate

Unsafe

概述

Unsafe CAS 操作