Java并发之CAS原理详解
目录
- 开端
- 1.代码
- 1.1修改后的代码
- 1.2代码改进:CAS模仿
- 2.CAS分析
- 2.1Java对CAS的支持
- 2.2CAS实现原理是什么?
- 2.3CAS存在的问题
- 2.3.1什么是ABA问题?
- 2.3.2如何解决ABA问题
- 总结
开端
在学习源码之前我们先从一个需求开始
需求
我们开发一个网站,需要对访问量进行统计,用户每发送一次请求,访问量+1.如何实现?我们模拟有100个人同时访问,并且每个人对咱们的网站发起10次请求,最后总访问次数应该是1000次
1.代码
package day03; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * Description * User: * Date: * Time: */ public class Demo { //总访问量 static int count = 0; //模拟访问的方法 public static void request() throws InterruptedException { //模拟耗时5毫秒 TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(5); count++; } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { long startTime = System.currentTimeMillis(); int threadSize=100; CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadSize); for (int i=0;i<threadSize;i++){ Thread thread = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { //每个用户访问10次网站 try { for (int j=0;j<10;j++) { request(); } }catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }finally { countDownLatch.countDown(); } } }); thread.start(); } //怎么保证100个线程执行之后,执行后面的代码 countDownLatch.await(); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"耗时:"+(endTime-startTime)+",count:"+count); } }
我们多输出几次结果
main耗时:66,count:950
main耗时:67,count:928
发现每一次count都不相同,和我们期待的1000相差一点,这里就牵扯到了并发问题,我们的count++在底层实际上由3步操作组成
- 获取count,各个线程写入自己的工作内存
- count执行+1操作
- 将+1后的值写回主存中
这并不是一个线程安全的过程,如果有A、B两个线程同时执行count++,同时执行到第一步,得到的count是一样的,三步操作完成后,count只加1,导致count结果不正确
那么怎么解决这个问题呢?
我们可以考虑使用synchronized关键字和ReentrantLock对资源加锁,保证并发的正确性,多线程的情况下,可以保证被锁住的资源被串行访问
1.1修改后的代码
package day03; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * Description * User: * Date: * Time: */ public class Demo02 { //总访问量 static int count = 0; //模拟访问的方法 public static synchronized void request() throws InterruptedException { //模拟耗时5毫秒 TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(5); count++; } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { long startTime = System.currentTimeMillis(); int threadSize=100; CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadSize); for (int i=0;i<threadSize;i++){ Thread thread = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { //每个用户访问10次网站 try { for (int j=0;j<10;j++) { request(); } }catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }finally { countDownLatch.countDown(); } } }); thread.start(); } //怎么保证100个线程执行之后,执行后面的代码 countDownLatch.await(); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"耗时:"+(endTime-startTime)+",count:"+count); } }
执行结果
main耗时:5630,count:1000
可以看到,由于sychronized锁住了整个方法,虽然结果正确,但因为线程执行方法均为串行执行,导致运行效率大大下降
那么我们如何才能使程序执行无误时,效率还不会降低呢?
缩小锁的范围,升级上述3步中第三步的实现
- 获取锁
- 获取count最新的值,记作LV
- 判断LV是否等于A,如果相等,则将B的值赋值给count,并返回true,否则返回false
- 释放锁
1.2代码改进:CAS模仿
package day03; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * Description * User: * Date: * Time: */ public class Demo03 { //总访问量 volatile static int count = 0; //模拟访问的方法 public static void request() throws InterruptedException { //模拟耗时5毫秒 TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(5); // count++; int expectCount; while (!compareAndSwap(expectCount=getCount(),expectCount+1)){} } /** * @param expectCount 期待的值,比如最刚开始count=3 * @param newCount 新值 count+1之后的值,4 * @return */ public static synchronized boolean compareAndSwap(int expectCount,int newCount){ if (getCount()==expectCount){ count = newCount; return true; } return false; } public static int getCount(){return count;} public static void main(String[] args) throws InterruptedException { long startTime = System.currentTimeMillis(); int threadSize=100; CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadSize); for (int i=0;i<threadSize;i++){ Thread thread = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { //每个用户访问10次网站 try { for (int j=0;j<10;j++) { request(); } }catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }finally { countDownLatch.countDown(); } } }); thread.start(); } //怎么保证100个线程执行之后,执行后面的代码 countDownLatch.await(); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"耗时:"+(endTime-startTime)+",count:"+count); } }
main耗时:67,count:1000
2.CAS分析
CAS全称“CompareAndSwap”,中文翻译过来为“比较并替换”
定义:
- CAS操作包含三个操作数——
内存位置(V)
、期望值(A)
和新值(B)
。如果内存位置的值和期望值匹配,那么处理器会自动将该位置值更新为新值。否则处理器不作任何操作。无论哪种情况,它都会在CAS指令之前返回该位置的值。 - CAS在一些特殊情况下仅返回CAS是否成功,而不提取当前值,CAS有效的说明了我认为位置V应该包含值A,如果包含该值,将B放到这个位置,否则不要更改该位置的值,只告诉我这个位置现在的值即可
2.1Java对CAS的支持
java中提供了对CAS操作的支持,具体在sun.misc.unsafe
类中,声明如下
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);
- 参数var1:表示要操作的对象
- 参数var2:表示要操作属性地址的偏移量
- 参数var4:表示需要修改数据的期望的值
- 参数var5:表示需要修改的新值
2.2CAS实现原理是什么?
CAS通过调用JNI的代码实现,JNI:java native interface,允许java调用其他语言。而compareAndSwapxxx系列的方法就是借助C语言来调用cpu底层指令实现的
以常用的Intel x86平台为例,最终映射到cpu的指令为"cmpxchg
",这是一个原子指令,cpu执行此命令时,实现比较并替换的操作
现代计算机动不动就上百核心,cmpxchg怎么保证多核心下的线程安全?
系统底层在进行CAS操作的时候,会判断当前系统是否为多核心系统
,如果是就给“总线”加锁,只有一个线程会对总线加锁成功,加锁之后执行CAS操作,也就是说CAS的原子性是平台级别的
2.3CAS存在的问题
2.3.1什么是ABA问题?
CAS需要在操作值的时候检查下值有没有发生变化,如果没有发生变化则更新,但是如果一个值原来是A
,在CAS方法执行之前,被其他线程修改为B
,然后又修改回了A
,那么CAS方法执行检查的时候会发现它的值没有发生变化,但是实际却不是原来的A了,这就是CAS的ABA问题
可以看到上图中线程A在真正更改A之前,A已经被其他线程修改为B然后又修改为A了
程序模拟ABA问题
package day04; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * Description * User: * Date: * Time: */ public class Test01 { public static AtomicInteger a = new AtomicInteger(); public static void main(String[] args) { Thread main = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"执行,a的值为:"+a.get()); try { int expect = a.get(); int update = expect+1; //让出cpu Thread.sleep(1000); boolean b = a.compareAndSet(expect, update); System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"CAS执行:"+b+",a的值为:"+a.get()); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } },"主线程"); // main.start(); Thread thread1 = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(20); a.incrementAndGet(); System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"更改a的值为:"+a.get()); a.decrementAndGet(); System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"更改a的值为:"+a.get()); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } },"其他线程"); main.start(); thread1.start(); } }
主线程执行,a的值为:0
其他线程更改a的值为:1
其他线程更改a的值为:0
主线程CAS执行:true,a的值为:1
可以看到,在执行CAS之前,a被其他线程修改为1又修改为0,但是对执行CAS并没有影响,因为它根本没有察觉到其他线程对a的修改
2.3.2如何解决ABA问题
解决ABA问题最简单的方案就是给值加一个修改版本号
,每次值变化,都会修改它的版本号,CAS操作时都去对比
此版本号
在java中的ABA解决方案(AtomicStampedReference
)
AtomicStampedReference
主要包含一个对象引用及一个可以自动更新的整数stamp的pair对象来解决ABA问题
AtomicStampedReference源码
/** * Atomically sets the value of both the reference and stamp * to the given update values if the * current reference is {@code ==} to the expected reference * and the current stamp is equal to the expected stamp. * * @param expectedReference the expected value of the reference 期待引用 * @param newReference the new value for the reference 新值引用 * @param expectedStamp the expected value of the stamp 期望引用的版本号 * @param newStamp the new value for the stamp 新值的版本号 * @return {@code true} if successful */ public boolean compareAndSet(V expectedReference, V newReference, int expectedStamp, int newStamp) { Pair<V> current = pair; return expectedReference == current.reference &&//期望引用与当前引用保持一致 expectedStamp == current.stamp &&//期望引用版本号与当前版本号保持一致 ((newReference == current.reference &&//新值引用与当前引用一致并且新值版本号与当前版本号保持一致 newStamp == current.stamp) ||//如果上述版本号不一致,则通过casPair方法新建一个Pair对象,更新值和版本号,进行再次比较 casPair(current, Pair.of(newReference, newStamp))); } private boolean casPair(Pair<V> cmp, Pair<V> val) { return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, pairOffset, cmp, val); }
使用AtomicStampedReference解决ABA问题代码
package day04; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference; import java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference; /** * Description * User: * Date: * Time: */ public class Test02 { public static AtomicStampedReference<Integer> a = new AtomicStampedReference(new Integer(1),1); public static void main(String[] args) { Thread main = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"执行,a的值为:"+a.getReference()); try { Integer expectReference = a.getReference(); Integer newReference = expectReference+1; Integer expectStamp = a.getStamp(); Integer newStamp = expectStamp+1; //让出cpu Thread.sleep(1000); boolean b = a.compareAndSet(expectReference, newReference,expectStamp,newStamp); System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"CAS执行:"+b); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } },"主线程"); // main.start(); Thread thread1 = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(20); a.compareAndSet(a.getReference(),a.getReference()+1,a.getStamp(),a.getStamp()+1); System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"更改a的值为:"+a.getReference()); a.compareAndSet(a.getReference(),a.getReference()-1,a.getStamp(),a.getStamp()-1); System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"更改a的值为:"+a.getReference()); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } },"其他线程"); main.start(); thread1.start(); } }
主线程执行,a的值为:1
其他线程更改a的值为:2
其他线程更改a的值为:1
主线程CAS执行:false
因为AtomicStampedReference
执行CAS会去检查版本号,版本号不一致则不会进行CAS,所以ABA问题成功解决
总结
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