java的原子类 AtomicInteger 实现原理是什么?

本文深入解析了CAS(CompareAndSwap)机制的工作原理,包括其在并发编程中的应用,如何通过比较并替换来保证数据的安全性,以及与Synchronized的对比。同时,文章也探讨了CAS机制的局限性,如ABA问题、CPU开销和代码块原子性等问题。

采用硬件提供原子操作指令实现的,即CAS。每次调用都会先判断预期的值是否符合,才进行写操作,保证数据安全。

CAS机制

CAS是英文单词Compare And Swap的缩写,翻译过来就是比较并替换。CAS机制当中使用了3个基本操作数:

(1)内存地址V,也就是AtomicInteger中的valueOffset。

(2)旧的预期值A,也就是getAndIncrement方法中的current。

(3)要修改的新值B,也就是getAndIncrement方法中的next。

CAS机制中,更新一个变量的时候,只有当变量的预期值A和内存地址V当中的实际值相同时,才会将内存地址V对应的值修改为B。下面我们来看一个具体的例子:

(1)在内存地址V当中,存储着值为10的变量。

(2)此时线程1想要把变量的值增加1。对线程1来说,旧的预期值A=10,要修改的新值B=11。

(3)但是,在线程1要提交更新之前,另一个线程2抢先一步,把内存地址V中的变量值率先更新成了11。

(4)此时,线程1开始提交更新,首先进行A和地址V的实际值比较(Compare),发现A不等于V的实际值,提交失败。

(5)线程1重新获取内存地址V的当前值,并重新计算想要修改的新值。此时对线程1来说,A=11,B=12。这个重新尝试的过程被称为自旋。

(6)这一次比较幸运,没有其他线程改变地址V的值。线程1进行Compare,发现A和地址V的实际值是相等的。

(7)线程1进行替换,把地址V的值替换为B,也就是12。

      对比Synchronized,我们可以发现,Synchronized属于悲观锁,悲观地认为程序中的并发情况严重,所以严防死守。CAS属于乐观锁,乐观地认为程序中的并发情况不那么

严重,所以让线程不断去尝试更新。

但是CAS机制通常也存在以下缺点

(1)ABA问题

       如果V的初始值是A,在准备赋值的时候检查到它仍然是A,那么能说它没有改变过吗?也许V经历了这样一个过程:它先变成了B,又变成了A,使用CAS检查时

以为它没变,其实却已经改变过了;则可以加上版本号:1A-2B-3A

(2)CPU开销较大

     在并发量比较高的情况下,如果许多线程反复尝试更新某一个变量,却又一直更新不成功,循环往复,会给CPU带来很大的压力。

(3)不能保证代码块的原子性

     CAS机制所保证的只是一个变量的原子性操作,而不能保证整个代码块的原子性。比如需要保证3个变量共同进行原子性的更新,就不得不使用Synchronized了。

转载于:https://www.cnblogs.com/liuqing576598117/p/10565088.html

<think>我们正在回答用户关于Java原子的问题。用户的问题包括:原子是什么、有哪些、原理和作用。 根据引用内容,我们可以知道: 1. 原子是在java.util.concurrent.atomic包下的,用于在多线程环境下进行无锁的原子操作。 2. 原子分为6种型:基本原子、数组原子、引用原子原子更新属性、Adder加法器、积累器。 3. 原子原理主要是利用CAS(Compare and Swap)操作,这是一种无锁技术,由硬件指令支持。 4. 原子的作用是提供线程安全的操作,避免了使用锁带来的性能开销,特别适用于计数器等场景。 我们还需要注意引用中提到的: - 原子不是普通包装的替代品,它们没有重写equals、hashCode等方法。 - 原子在高并发场景下性能优越,如LongAdder在高度竞争时比AtomicLong性能更好。 因此,我们的回答结构可以如下: 1. 定义:什么是原子? 2. 分:列举6种型,并给出每个型的代表。 3. 原理:重点讲解CAS,以及LongAdder等的优化原理(分段CAS)。 4. 作用:为什么使用原子?与锁相比的优势,适用场景。 同时,我们还可以给出一个简单的示例(如AtomicInteger的递增)来说明用法。 最后,生成相关问题。 注意:引用标记要正确,例如引用[1]是关于atomic包的介绍,引用[2]是关于AtomicInteger的示例和注意事项,引用[3]是关于LongAdder的性能优势。</think>### Java 原子详解 #### **1. 什么是原子?** Java 原子(`java.util.concurrent.atomic` 包)是**线程安全的工具**,通过硬件级原子指令(如 CAS)实现**无锁并发操作**,避免传统锁的性能开销[^1]。核心特性: - **原子性**:操作不可中断(如 `getAndIncrement()`) - **无锁设计**:基于 CAS 自旋而非阻塞 - **轻量级**:适用于简单共享变量的并发控制 #### **2. 原子(6种型)**[^1] | **型** | **代表** | **作用** | |-----------------------|-------------------------------|-----------------------------------| | **基本原子** | `AtomicInteger`, `AtomicLong` | 原子更新整型/长整型变量 | | **数组原子** | `AtomicIntegerArray` | 原子更新数组元素 | | **引用原子** | `AtomicReference` | 原子更新对象引用 | | **原子更新属性** | `AtomicIntegerFieldUpdater` | 原子更新的字段(需 volatile) | | **Adder 加法器** | `LongAdder`, `DoubleAdder` | 高并发场景的累加优化(分段 CAS)[^3] | | **积累器** | `LongAccumulator` | 支持自定义累加函数(如最大值) | #### **3. 核心原理:CAS 与优化** - **CAS 机制**(Compare and Swap): ```java // AtomicInteger 自增源码(简化) public final int getAndIncrement() { int prev, next; do { prev = get(); // 读取当前值 next = prev + 1; // 计算新值 } while (!compareAndSet(prev, next)); // CAS 自旋 return prev; } ``` - 硬件指令(如 `cmpxchg`)保证原子性[^2] - **高并发优化**: - `LongAdder` 采用**分段累加**:将值拆分为多个 Cell,分散竞争压力[^3] - 性能对比:高并发下 `LongAdder` > `AtomicLong` $$ \text{性能优势} \propto \frac{1}{\text{竞争线程数}} $$ #### **4. 作用与优势** | **场景** | **传统锁** | **原子** | |--------------------|-------------------------------|-------------------------------| | **计数器递增** | `synchronized` 阻塞线程 | `AtomicInteger` 自旋无阻塞 | | **状态标志更新** | 需锁保护 | `AtomicBoolean` CAS 更新 | | **高并发统计** | 性能瓶颈 | `LongAdder` 分段累加[^3] | | **对象引用替换** | 复杂锁机制 | `AtomicReference` 单次 CAS | **核心优势**: - **避免阻塞**:无锁设计减少上下文切换 - **高性能**:低竞争场景比锁快 5-10 倍 - **简化代码**:无需显式同步(如 `volatile` + `synchronized`) #### **5. 使用注意事项** 1. **非通用替代品**: - 不重写 `equals()`/`hashCode()`,**不适合做哈希键**[^2] - 无 `byte`/`float` 专用(可用 `AtomicInteger` 转换) 2. **ABA 问题**: - 使用 `AtomicStampedReference` 添加版本号解决 3. **自旋开销**: - 高竞争时 CPU 占用高(需评估场景) --- ### 相关问题 1. **`AtomicInteger` 和 `synchronized` 在计数器场景的性能差异如何量化?** 2. **`LongAdder` 的分段累加策略如何避免 CAS 自旋开销?**[^3] 3. **如何用 `AtomicReference` 实现无锁栈(Stack)?** 4. **原子能完全替代 `volatile` 关键字吗?为什么?** 5. **`AtomicIntegerFieldUpdater` 的使用限制是什么?**[^2]
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