本章内容
CAS 与 volatile
原子整数
原子引用
原子数组
- 安全的数组
字段更新器
原子累加器
源码之 LongAdder
- cas 锁
Unsafe

本章内容

CAS 与 volatile
原子整数
原子引用
原子累加器
Unsafe

CAS 与 volatile

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;
            }
         }
    }
}

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。

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
- 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
  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
AtomicReference
```java 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
  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()); } }

<a name="bw3F2"></a>
###  安全实现-使用锁  
```java
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-使用 CAS

class DecimalAccountSafeCas implements DecimalAccount {
 AtomicReference<BigDecimal> ref;
 public DecimalAccountSafeCas(BigDecimal balance) {
     ref = new AtomicReference<>(balance);
 }
 @Override
 public BigDecimal getBalance() {
     return ref.get();
 }
 @Override
 public void withdraw(BigDecimal amount) {
     while (true) {
         BigDecimal prev = ref.get();
         BigDecimal next = prev.subtract(amount);
         if (ref.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();
}

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

AtomicStampedReference

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();
}

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

AtomicMarkableReference

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;
 }
}

@Slf4j
public class TestABAAtomicMarkableReference {
 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("主线程 start...");
     GarbageBag prev = ref.getReference();
     log.debug(prev.toString());
     new Thread(() -> {
         log.debug("打扫卫生的线程 start...");
         bag.setDesc("空垃圾袋");
         while (!ref.compareAndSet(bag, bag, true, false)) {}
         log.debug(bag.toString());
     }).start();
     Thread.sleep(1000);
     log.debug("主线程想换一只新垃圾袋？");
     boolean success = ref.compareAndSet(prev, new GarbageBag("空垃圾袋"), true, false);
     log.debug("换了么？" + success);
     log.debug(ref.getReference().toString());
     }
}

原子数组

AtomicIntegerArray
AtomicLongArray

AtomicReferenceArray

/**
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);
}

安全的数组

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

Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Must be volatile type

public class Test5 {
private volatile int field;
   public static void main(String[] args) {
       AtomicIntegerFieldUpdater fieldUpdater =
          AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(Test5.class, "field");
       Test5 test5 = new Test5();
       fieldUpdater.compareAndSet(test5, 0, 10);
       // 修改成功 field = 10
       System.out.println(test5.field);
       // 修改成功 field = 20
       fieldUpdater.compareAndSet(test5, 10, 20);
       System.out.println(test5.field);
       // 修改失败 field = 20
       fieldUpdater.compareAndSet(test5, 10, 30);
       System.out.println(test5.field);
}
}

原子累加器

累加器性能比较

private static <T> void demo(Supplier<T> adderSupplier, Consumer<T> action) {
   T adder = adderSupplier.get();
   long start = System.nanoTime();
   List<Thread> ts = new ArrayList<>();
   // 4 个线程，每人累加 50 万
   for (int i = 0; i < 40; i++) {
           ts.add(new Thread(() -> {
               for (int j = 0; j < 500000; j++) {
               action.accept(adder);
                }
           }));
   }
   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);
}

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 是并发大师 @author Doug Lea （大哥李）的作品，设计的非常精巧
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

```java // 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);
   }

}

![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/21621722/1635486457991-153291a5-a280-4999-82c3-83cb7a6d3d45.png#clientId=ud177f88a-1624-4&from=paste&id=ub5599f1f&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=610&originWidth=1003&originalType=binary&ratio=1&size=92568&status=done&style=shadow&taskId=ub16fac4c-0a7d-4d2e-b0ce-b8964d1dd2e)<br />![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/21621722/1635486470806-f2bdcdb0-58ca-4ff8-bfac-0f691af4fa87.png#clientId=ud177f88a-1624-4&from=paste&id=u960f9e4c&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=191&originWidth=1017&originalType=binary&ratio=1&size=38968&status=done&style=shadow&taskId=u76b041ad-f713-4938-9409-57d2079cb4d)
<a name="F1di2"></a>
#  原理之伪共享  
![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/21621722/1635486500052-a66c68dd-9f41-4b1a-b9c9-41cb6529e757.png#clientId=ud177f88a-1624-4&from=paste&id=u6ef1491c&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=404&originWidth=873&originalType=binary&ratio=1&size=79966&status=done&style=shadow&taskId=ubdfcb67b-f37b-4ba0-adb8-809890990ff)<br />![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/21621722/1635486538641-1e23f73e-2edd-4d3e-adc9-4f776fd1bb25.png#clientId=ud177f88a-1624-4&from=paste&id=u62a950e2&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=688&originWidth=670&originalType=binary&ratio=1&size=130819&status=done&style=shadow&taskId=ufba00b31-2314-4574-bc38-ba202d2c461)<br />![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/21621722/1635486964375-6256557b-1b69-466f-882a-6e357b69f1c6.png#clientId=ud177f88a-1624-4&from=paste&id=u91f5dadf&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=499&originWidth=801&originalType=binary&ratio=1&size=143434&status=done&style=shadow&taskId=u28d9af76-e008-48f8-a42b-d6b2f043ee7)![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/21621722/1635486979456-babcc55f-6a1f-46d0-912d-5d5a4a5945cc.png#clientId=ud177f88a-1624-4&from=paste&id=uca946b31&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=315&originWidth=770&originalType=binary&ratio=1&size=61453&status=done&style=shadow&taskId=ucb6ec2be-a162-413d-bedb-753ae8d7adc)<br /> 累加主要调用下面的方法  
```java
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);
 }
 }
}

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;
 }
}

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

@Data
class Student {
     volatile int id;
     volatile String name;
}
Unsafe unsafe = UnsafeAccessor.getUnsafe();
Field id = Student.class.getDeclaredField("id");
Field name = Student.class.getDeclaredField("name");
// 获得成员变量的偏移量
long idOffset = UnsafeAccessor.unsafe.objectFieldOffset(id);
long nameOffset = UnsafeAccessor.unsafe.objectFieldOffset(name);
Student student = new Student();
// 使用 cas 方法替换成员变量的值
UnsafeAccessor.unsafe.compareAndSwapInt(student, idOffset, 0, 20); // 返回 true
UnsafeAccessor.unsafe.compareAndSwapObject(student, nameOffset, null, "张三"); // 返回 true
System.out.println(student);

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

并发编程

共享模型之无锁