并发-CAS及其实现juc.atomic

本文详细介绍了CAS(CompareAndSwap)原理及其在多线程累加中的应用,对比了四种实现方式(volatile、synchronized、ReentrantLock和CAS Lock)的效率,并讨论了CAS的缺陷,如自旋开销和ABA问题。还提供了LongAdder和AtomicStampedReference的优化案例。

什么是CAS

CAS(Compare And Swap,比较并交换),通常指的是这样一种原子操作:针对一个变量,首
先比较它的内存值与某个期望值是否相同,如果相同,就给它赋一个新值。
CAS 的逻辑用伪代码描述如下:

 if (value == expectedValue) {
     value = newValue;
 }

以上伪代码描述了一个由比较和赋值两阶段组成的复合操作,CAS 可以看作是它们合并后的整体
——一个不可分割的原子操作,并且其原子性是直接在硬件层面得到保障的

CAS可以看做是乐观锁(对比数据库的悲观、乐观锁)的一种实现方式,Java原子类中的递增操
作就通过CAS自旋实现的。
CAS是一种无锁算法,在不使用锁(没有线程被阻塞、上下文切换)的情况下实现多线程之间的变量同步。因此优先考虑使用CAS实现功能。

代码演示

10个线程同时,做100000以内的累加,如何实现?  有几种方法?不同实现方式效率对比:

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

import com.test.jucdemo.lock.CASLock;

/**
 * @author
 */
public class Test {
    // 保证可见性
    private volatile static int sum = 0;
    static Object object = "";
    static ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

    static CASLock casLock = new CASLock();

    /**
     * // 10个线程同时,做100000以内的累加,如何实现?  有几种方法?
     *
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        test1();
        test2();
        test3();
        test4();
    }

    public static void test1() throws InterruptedException {
        long start = System.currentTimeMillis();
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Thread thread = new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 100000; j++) {
                    sum++;
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
            thread.start();
        }
        countDownLatch.await();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(String.format("volatile sum : %s, 耗时:%s", sum, end - start));
        sum = 0;
    }

    public static void test2() throws InterruptedException {
        long start = System.currentTimeMillis();
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
        Object object = "";
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Thread thread = new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 100000; j++) {
                    synchronized (object) {
                        sum++;
                    }
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
            thread.start();
        }
        countDownLatch.await();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(String.format("synchronized sum : %s, 耗时:%s", sum, end - start));
        sum = 0;
    }


    public static void test3() throws InterruptedException {
        long start = System.currentTimeMillis();
        ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Thread thread = new Thread(() -> {
                lock.lock();
                try {
                    for (int j = 0; j < 100000; j++) {
                        sum++;
                    }
                } finally {
                    countDownLatch.countDown();
                    lock.unlock();
                }
            });
            thread.start();
        }
        countDownLatch.await();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(String.format("ReentrantLock sum : %s, 耗时:%s", sum, end - start));
        sum = 0;
    }

    public static void test4() throws InterruptedException {
        long start = System.currentTimeMillis();
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Thread thread = new Thread(() -> {
                // 自旋
                for (; ; ) {
                    //state=0
//                    System.out.println(casLock.getState());
                    if (casLock.getState() == 0 && casLock.cas()) {
                        try {
                            for (int j = 0; j < 100000; j++) {
                                sum++;
                            }
//                            System.out.println(casLock.getState());
                        } finally {
                            // state=0
                            casLock.setState(0);
                        }
                        break;
                    }
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
            thread.start();
        }
        countDownLatch.await();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(String.format("casLock sum : %s, 耗时:%s", sum, end - start));
        sum = 0;
    }
}

CASLock代码在别的目录下面,没有粘贴,此处待优化

结果展示:

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。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

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。

juc.atomic包下的工具类

具体使用很简单,分类的话可以到 juc.atomic包下面看一下即可。

原子整数AtomicInteger


原子引用

AtomicReference                加了泛型信息
AtomicMarkableReference  是不是改过
AtomicStampedReference   加了版本信息,解决ABA问题

原子数组

AtomicIntegerArray
AtomicLongArray
AtomicReferenceArray

字段更新器

AtomicReferenceFieldUpdater // 域 字段

Atom

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