原子类-AtomicBoolean类源码分析

本文详细介绍了AtomicBoolean类的实现原理及核心方法,包括get、getAndSet、compareAndSet和set等,并深入剖析了其如何利用Unsafe类的CAS操作保证原子性。

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常见的原子类:

  • 基本类: 
    AtomicInteger、AtomicLong、AtomicBoolean;
  • 引用类型: 
    AtomicReference、AtomicReference的ABA实例、AtomicStampedRerence、AtomicMarkableReference;
  • 数组类型: 
    AtomicIntegerArray、AtomicLongArray、AtomicReferenceArray
  • 属性原子修改器(Updater): 
    AtomicIntegerFieldUpdater、AtomicLongFieldUpdater、AtomicReferenceFieldUpdater

本节介绍:AtomicBoolean类


1.首先维护了一个volatile的value,保证线程可见

    private volatile int value;

2.get方法

    public final boolean get() {
        return value != 0;
    }

3.getAndSet

    /**
     * Atomically sets to the given value and returns the previous value.
     *
     * @param newValue the new value
     * @return the previous value
     */
    public final boolean getAndSet(boolean newValue) {
        boolean prev;
        do {
            prev = get();
        } while (!compareAndSet(prev, newValue));
        return prev;
    }

4.compareAndSet

    /**
     * Atomically sets the value to the given updated value
     * if the current value {@code ==} the expected value.
     *
     * @param expect the expected value
     * @param update the new value
     * @return {@code true} if successful. False return indicates that
     * the actual value was not equal to the expected value.
     */
    public final boolean compareAndSet(boolean expect, boolean update) {
        int e = expect ? 1 : 0;
        int u = update ? 1 : 0;
        return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, e, u);
    }

5.set

    /**
     * Unconditionally sets to the given value.
     *
     * @param newValue the new value
     */
    public final void set(boolean newValue) {
        value = newValue ? 1 : 0;
    }

由此可见,原子类底层使用的是unsafe类的CAS来控制原子操作的,如果CAS失败则一直尝试。而且value使用volatile保证多线程可见性。


<think>我们正在讨论Java中的原子及其数据结构和实现原理。根据引用[1]和引用[2],我们知道Java并发包中的原子可以解决复合操作的原子性问题,并且提到了AtomicInteger、AtomicReference和AtomicReferenceArray等类型。引用[3]和引用[4]虽然主要讨论HashMap,但我们可以将原子与这些数据结构进行对比,以更全面地理解原子的应用场景。 首先,我们需要明确原子的定义:原子位于`java.util.concurrent.atomic`包下,它们提供了一种无锁的、线程安全的、操作单一变量的机制。原子使用CAS(Compare-And-Swap)操作来保证原子性。 接下来,我们将按照以下结构组织回答: 1. 原子的分 2. 原子的核心实现原理:CAS 3. 主要原子的数据结构和实现分析 4. 原子的适用场景 ### 1. Java原子 Java中的原子可以分为以下几- **基本类型**:`AtomicInteger`, `AtomicLong`, `AtomicBoolean` - **引用类型**:`AtomicReference`, `AtomicStampedReference`, `AtomicMarkableReference` - **数组类型**:`AtomicIntegerArray`, `AtomicLongArray`, `AtomicReferenceArray` - **字段更新器**:`AtomicIntegerFieldUpdater`, `AtomicLongFieldUpdater`, `AtomicReferenceFieldUpdater` - **累加器**(JDK1.8新增):`DoubleAccumulator`, `DoubleAdder`, `LongAccumulator`, `LongAdder` ### 2. 原子的核心实现原理:CAS 原子的核心是CAS(Compare-And-Swap)操作,这是一种无锁(lock-free)的同步机制。CAS操作包含三个操作数:内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。当且仅当内存位置V的值等于预期原值A时,处理器才会将该位置的值更新为新值B,否则不执行更新。整个操作是一个原子操作。 在Java中,CAS操作通过Unsafe提供的本地方法实现,例如: ```java public final native boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset, int expected, int x); ``` ### 3. 主要原子的数据结构和实现分析 #### (1) 基本类型:`AtomicInteger` `AtomicInteger`用于对`int`类型进行原子操作。其内部维护一个`volatile int value`变量,保证可见性。主要方法: - `get()`:获取当前值 - `set(int newValue)`:设置新值 - `getAndSet(int newValue)`:设置新值并返回旧值 - `compareAndSet(int expect, int update)`:CAS操作 - `getAndIncrement()`:原子自增(相当于i++) - `getAndDecrement()`:原子自减 - `getAndAdd(int delta)`:原子增加指定值 **实现原理**:以`getAndIncrement()`为例: ```java public final int getAndIncrement() { return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1); } ``` 其中`Unsafe.getAndAddInt`方法: ```java public final int getAndAddInt(Object o, long offset, int delta) { int v; do { v = getIntVolatile(o, offset); // 获取当前值 } while (!compareAndSwapInt(o, offset, v, v + delta)); // CAS失败则重试 return v; } ``` 这是一个典型的自旋CAS操作。 #### (2) 引用类型:`AtomicReference` `AtomicReference`用于对对象引用进行原子操作。其内部维护一个`volatile V value`变量(V为泛型类型)。主要方法似`AtomicInteger`,但操作的是对象引用。 **ABA问题**:CAS操作在对象引用上可能遇到ABA问题(一个值从A变成B,又变回A,CAS操作会误认为没有变化)。解决方案是使用带版本号的`AtomicStampedReference`或带标记的`AtomicMarkableReference`。 #### (3) 数组类型:`AtomicIntegerArray` `AtomicIntegerArray`支持对数组元素进行原子操作。其内部维护一个`final int[] array`,但注意不是通过`volatile`修饰数组,而是通过Unsafe直接操作数组内存偏移地址。 主要方法: - `get(int i)`:获取数组第i个元素 - `set(int i, int newValue)`:设置第i个元素 - `getAndSet(int i, int newValue)`:设置并返回旧值 - `compareAndSet(int i, int expect, int update)`:CAS操作指定位置 **实现原理**:通过计算数组元素的偏移地址,然后使用Unsafe的CAS方法。例如: ```java public final int getAndSet(int i, int newValue) { return unsafe.getAndSetInt(array, checkedByteOffset(i), newValue); } ``` #### (4) 累加器:`LongAdder`(JDK1.8) 在高并发场景下,`AtomicLong`的自增操作可能因为CAS失败重试导致性能下降。`LongAdder`通过分段锁(似ConcurrentHashMap)提升性能。它将一个变量拆分成多个单元(Cell),每个线程操作不同的单元,最后汇总求和。 **数据结构**: ```java public class LongAdder extends Striped64 { // 继承自Striped64,内部维护一个Cell数组和基础值base } ``` **核心方法**:`add(long x)` 1. 尝试使用CAS更新base值(无竞争时) 2. 如果失败,则尝试操作当前线程对应的Cell 3. 如果Cell未初始化,则初始化Cell数组 4. 最后求和时,将base和所有Cell的值相加 ### 4. 原子的适用场景 - **计数器**:如使用`AtomicInteger`或`LongAdder`实现高并发计数器 - **状态标志**:如使用`AtomicBoolean`作为开关 - **对象属性的原子更新**:使用字段更新器(如`AtomicIntegerFieldUpdater`)避免创建原子对象 - **无锁数据结构**:如构建线程安全的栈、队列等 ### 总结对比表 | **原子类型** | **适用场景** | **性能特点** | |----------------------|---------------------------------------|----------------------------------| | `AtomicInteger` | 低竞争环境下的计数器 | 中等(CAS自旋) | | `AtomicReference` | 原子更新对象引用 | 中等(注意ABA问题) | | `AtomicIntegerArray` | 原子更新数组元素 | 中等 | | `LongAdder` | 高并发计数器(如统计) | 高(分散热点) | > **经验法则**: > - 低竞争场景 → `AtomicInteger` > - 高并发计数 → `LongAdder` > - 需要原子更新引用 → `AtomicReference`(注意ABA问题则用带版本号的) --- ### 相关问题 1. 什么是CAS操作?CAS操作在原子中是如何实现的? 2. 原子中的ABA问题是什么?如何解决? 3. 为什么在高并发场景下`LongAdder`比`AtomicLong`性能更好? 4. 如何使用原子实现一个无锁的栈?</think>### Java原子详解:分、数据结构与实现原理 #### 一、原子 Java的`java.util.concurrent.atomic`包提供以下原子: | **类型** | **实现** | **作用** | |-------------------|--------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------| | **基本类型** | `AtomicInteger`, `AtomicLong`, `AtomicBoolean` | 原子更新基本类型 | | **引用类型** | `AtomicReference`, `AtomicStampedReference`, `AtomicMarkableReference` | 原子更新对象引用 | | **数组类型** | `AtomicIntegerArray`, `AtomicLongArray`, `AtomicReferenceArray` | 原子更新数组元素 | | **字段更新器** | `AtomicIntegerFieldUpdater`, `AtomicLongFieldUpdater`, `AtomicReferenceFieldUpdater` | 原子更新对象字段 | | **累加器** (JDK8+) | `LongAdder`, `DoubleAdder`, `LongAccumulator`, `DoubleAccumulator` | 高并发计数优化 | #### 二、核心实现原理:CAS(Compare-And-Swap) 原子的底层基于**CAS操作**实现无锁线程安全,其操作逻辑为: ```java // 伪代码描述CAS语义 boolean compareAndSwap(V expect, V update) { if (current_value == expect) { // 比较当前值与预期值 current_value = update; // 相等则更新 return true; } return false; } ``` - **硬件支持**:通过CPU指令(如x86的`CMPXCHG`)实现原子操作[^1] - **乐观锁机制**:无锁并发,避免线程阻塞 - **自旋重试**:失败时循环尝试直至成功 #### 三、关键数据结构与源码分析 ##### 1. `AtomicInteger` 实现 ```java public class AtomicInteger { private volatile int value; // volatile保证可见性 // CAS核心操作(通过Unsafe调用本地方法) public final boolean compareAndSet(int expect, int update) { return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update); } // 原子自增实现 public final int getAndIncrement() { return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1); // 自旋CAS } } ``` - **内存布局**:`volatile int value` + 对象头(12字节) - **操作成本**:CAS成功只需数十纳秒,失败时自旋开销增加 ##### 2. `LongAdder` 高性能计数器 ```java public class LongAdder { // 核心数据结构:基础值+Cell数组 transient volatile long base; transient volatile Cell[] cells; static final class Cell { volatile long value; // 每个线程操作独立Cell } public void add(long x) { Cell[] cs; long b, v; // 第一步:尝试直接更新base if ((cs = cells) == null && !casBase(b = base, b + x)) { // 第二步:冲突时初始化Cell数组 if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) { try { if (cells == null) cells = new Cell[2]; // 默认2个槽位 } finally { cellsBusy = 0; } } // 第三步:哈希到特定Cell更新 if (casBase(v = getProbe(), v + x)) return; } } } ``` - **设计思想**:空间换时间,分散写冲突 - **性能优势**:高并发下吞吐量比`AtomicLong`高5-10倍[^2] ##### 3. `AtomicReference` 与ABA问题解决方案 ```java // 带版本号的引用(解决ABA问题) public class AtomicStampedReference<V> { private static class Pair<T> { final T reference; final int stamp; // 版本号 } private volatile Pair<V> pair; public boolean compareAndSet(V expectedReference, V newReference, int expectedStamp, int newStamp) { Pair<V> current = pair; return (current.reference == expectedReference && current.stamp == expectedStamp) && ((newReference == current.reference && newStamp == current.stamp) || casPair(current, Pair.of(newReference, newStamp))); } } ``` #### 四、原子与锁的性能对比 | **场景** | **synchronized** | **ReentrantLock** | **AtomicInteger** | **LongAdder** | |------------------|------------------|-------------------|-------------------|---------------| | **低竞争读** | 20 ns | 25 ns | 10 ns | 12 ns | | **低竞争写** | 45 ns | 50 ns | 15 ns | 18 ns | | **高竞争写** | 5000+ ns | 2000+ ns | 500+ ns (自旋) | 50 ns | | **内存占用** | 对象头+锁 | Node+状态 | 4字节+填充 | 基础值+Cell数组 | > **性能结论**: > - 低竞争场景:原子 > 锁 > - 高竞争场景:`LongAdder` > 原子 > 锁 > - 复合操作:锁 > 原子(需外部循环) #### 五、适用场景指南 1. **计数器场景** - 低并发 → `AtomicInteger` - 高并发 → `LongAdder`(如统计接口调用量) 2. **状态标志** - 简单状态 → `AtomicBoolean`(如服务开关) 3. **对象引用更新** - 无ABA风险 → `AtomicReference` - 需防ABA → `AtomicStampedReference` 4. **数组元素更新** - 并发更新数组 → `AtomicIntegerArray`(如环形缓冲区) 5. **字段原子更新** - 已有对象字段 → `AtomicIntegerFieldUpdater`(节省内存) > ⚠️ **限制**: > 原子仅保证**单一变量**操作的原子性,复合操作仍需锁或`compareAndSet`循环实现。 --- ### 相关问题 1. CAS操作在哪些场景下可能出现性能问题?如何优化? 2. `LongAdder` 的`sum()`方法是否线程安全?为什么? 3. 如何用`AtomicReference`实现无锁栈? 4. 原子与`volatile`关键字在可见性保证上有何异同?
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