JUC之CAS

JUC是java.util.concurrent包的简称,该包提供了并发编程的解决方案(当然,JAVA并发编程的解决方案还有synchronized)。从概括的层面来说,JUC包有两大核心:CAS和AQS。其中CAS是java.util.concurrent.atomic包的基础,AQS是java.util.concurrent.locks包以及一些常用类比如Semophore等类的基础。我们先来说说CAS。

CAS的全称为Compare-And-Swap,它是一条CPU并发原语。它的功能是判断内存某个位置的值是否为预期值,如果是则更改为新的值,这个过程是原子的。CAS并发原语体现在JAVA语言中就是sun.misc.Unsafe类中的各个方法。调用UnSafe类中的CAS方法,JVM会帮我们实现出CAS汇编指令。这是一种完全依赖于硬件的功能。那么为什么CAS会出现呢?它的作用是怎样的?

实现并发的传统方式是加锁,JAVA中的锁有synchronized和Lock。Lock是基于AQS和CAS实现的,在此先不叙述。对于synchronized锁,JVM在执行它的时候会依赖操作系统的临界区机制。这样的话,每次执行到synchronized锁,都会经历用户态和内核态之间的切换。这个过程的消耗是很大的。而且,大多数时候synchronized锁住的操作是很细粒度的。为了细粒度的操作去经历用户态和内核态之间的切换是低效的做法。

说到这,我想到了线程池。大家知道,当线程创建和销毁的时间大于任务执行的时间时,就需要考虑使用线程池了。但如果和任务执行时间相比,线程创建和销毁的时间很少,那么线程池也可不用。

在synchronized中就是这个问题,当需要同步的操作粒度很细时,使用synchronized是不高效的,这时就有CAS存在的意义了。比如对于i++这种并发计数功能,使用synchronized就大材小用了,而使用CAS来实现就会更加的轻量级,性能更好。因此可以看到java.util.concurrent.atomic包中有类似AtomicInteger这种类。我们来看下AtomicInteger类的核心源码:
public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
private static final long serialVersionUID = 6214790243416807050L;

// setup to use Unsafe.compareAndSwapInt for updates
private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
private static final long valueOffset;

static {
try {
valueOffset = unsafe.objectFieldOffset
(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
}

private volatile int value;

public AtomicInteger(int initialValue) {
value = initialValue;
}

public AtomicInteger() {
}

public final int get() {
return value;
}

public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}

public final int incrementAndGet() {
for (;;) {
int current = get();
int next = current + 1;
if (compareAndSet(current, next))
return next;
}
}
}


在上面的代码中Unsafe类负责执行CAS并发原语,由JVM转化为汇编。在代码中使用CAS自旋volatile变量的形式实现非阻塞并发。这种方式是CAS的主要使用方式。

CAS操作包含三个操作数——内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。如果内存位置的值与预期原值相匹配,那么处理器会自动将该位置值更新为新值。否则,处理器不做任何操作。无论哪种情况,它都会在CAS指令之前返回该位置的值。CAS有效地说明了“我认为位置V应该包含值A;如果包含该值,则将B放到这个位置;否则,不要更改该位置。无论如何,告诉我原值。

Java.util.concurrent.atomic包为开发者提供了比synchronized更加细粒度的并发代码控制方式。实际上也是最细粒度的并发代码控制方式。

CAS是乐观锁,是一种冲突重试的机制,在并发竞争不是很激烈的情况下(也是大多数情况),他的性能要好于基于锁的并发性能。因为并发竞争激烈的话,冲突重试的过程很多。

下面是基于AtomicReference实现的并发的非阻塞栈:
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;

public class ConcurrentStack <E>{
private AtomicReference<Node<E>> top=new AtomicReference<Node<E>>();
public void push(E value){
Node<E> newTop=new Node<E>(value);
Node<E> oldTop=null;
do{
oldTop=top.get();
newTop.next=oldTop;
}while(!top.compareAndSet(oldTop,newTop));
}
public E pop(){
Node<E> node=null;
Node<E> newTop=null;
do{
node=top.get();
if(node==null)
return null;
newTop=node.next;
node.next=null;
}while(!top.compareAndSet(node, newTop));
return node.value;
}
private class Node<E>{
public Node<E> next;
public final E value;
public Node(E value){
this.value=value;
}
}
}


CAS的典型步骤如下:
while(true){
int A=V.get();//mark1
if(A==V.compareAndSwap(A,newA))//mark2
return A;
}


在上面代码的mark1行,首先获取V的值为A,然后在mark2行会重新判断V的值是否还是A。现实中有这样的情况:在mark1行之后mark2行之前,V的值可能从A变成B又变成A。这个时候,现有的代码仍然认为V的值没有改变,而有些情况下,我们需要识别V的这种改变。这就是ABA问题。

解决ABA问题的一种思路就是在CAS操作的时候更新两个值,包括引用和该值的版本号,JUC中提供了这个类AtomicStampedReferance以及AtomicMarkedReference。这两个类支持在两个变量上执行CAS操作,用于解决ABA问题。
<think>嗯,用户让我介绍一下JUC里的Exchanger,我得先回忆一下相关知识。Exchanger是Java并发工具中的一个类,主要用于两个线程之间交换数据。可能用户已经对CountDownLatch、CyclicBarrier这些有所了解,现在想扩展到更少见的同步工具。 首先,我需要确定Exchanger的基本概念。它允许两个线程在某个同步点交换彼此的数据。比如,一个线程生产数据,另一个消费,他们可以用Exchanger来交换数据。这点需要明确说明,可能用户需要知道使用场景。 然后,核心方法应该是exchange(),这个方法会阻塞直到另一个线程也调用它。可能还有带超时的版本。这里要详细说明方法的使用方式,以及可能抛出的异常,比如中断或超时。 接下来,需要考虑它的实现原理。记得Exchanger使用了类似双重槽位的设计,通过CAS操作来保证线程安全。可能涉及到LockSupport的park和unpark,或者自旋等待。这部分可能需要深入源码分析,但用户可能不需要太底层的细节,但作为超详细介绍,还是得提到。 使用场景方面,除了生产者-消费者,还有线程间数据交换的其他例子,比如游戏服务器中的玩家交易,或者管道化处理的不同阶段交换数据。需要举一些实际的例子,让用户更容易理解。 注意事项方面,线程数超过两个的情况,Exchanger可能不适用,会出问题。另外,exchange()的调用时机需要协调,否则可能线程一直阻塞。还要提醒处理中断和超时的情况,避免程序挂死。 可能用户是正在学习Java并发编程的开发者,需要实际应用Exchanger解决问题,或者面试中遇到相关问题。需要给出一个简单的代码示例,比如两个线程交换字符串,这样直观明了。 还要比较Exchanger和其他同步工具的区别,比如和SynchronousQueue的不同。SynchronousQueue是传递数据,而Exchanger是双向交换,这可能容易混淆,需要澄清。 总结的时候,要强调Exchanger的适用场景和限制,帮助用户判断何时使用。另外,提醒线程间协作的必要性,以及正确使用的重要性,避免常见错误。</think>JUC之Exchanger超详细解析(附核心源码分析) Exchanger是Java并发包(java.util.concurrent)中用于两个线程间交换数据的同步工具类。以下是分步骤详解: 一、核心特性 1. 双向数据交换 - 仅支持两个线程间的数据交换(❗超过两个线程会抛出异常) - 线程A调用exchange()时会阻塞,直到线程B也调用exchange() - 数据交换完成后,双方线程继续执行 2. 方法签名 ```java public V exchange(V x) throws InterruptedException public V exchange(V x, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException, TimeoutException ``` 二、底层实现原理(基于JDK17) 1. 核心数据结构 ```java private static final class Node { int index; // 索引编号 int bound; // 边界值 int collides; // CAS失败次数 int hash; // 伪随机数 Object item; // 当前线程携带的数据 volatile Object match; // 配对线程返回的数据 volatile Thread parked; // 挂起的线程 } ``` 2. 交换流程 - 使用`Slot`数组实现多参与者模式(避免竞争) - 采用CAS+自旋实现无锁化操作 - 当发生哈希冲突时,通过`bound`和`collides`字段进行扩容控制 三、使用场景示例 ```java // 生产者-消费者模型 Exchanger<String> exchanger = new Exchanger<>(); // 生产者线程 new Thread(() -> { try { String data = "Product-"+System.currentTimeMillis(); String received = exchanger.exchange(data); System.out.println("Producer received: " + received); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } }).start(); // 消费者线程 new Thread(() -> { try { String data = "Money-$100"; String received = exchanger.exchange(data); System.out.println("Consumer received: " + received); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } }).start(); ``` 四、关键注意事项 1. 线程数量限制 - 严格仅支持两个线程交换数据 - 第三个线程调用exchange()会导致`IllegalStateException` 2. 超时控制 - 建议使用带超时的exchange方法 - 防止线程永久阻塞(默认最大等待时间约273年) 3. 中断处理 - 当线程被中断时抛出InterruptedException - 需要正确处理中断状态 五、性能优化技巧 1. 避免频繁创建 - Exchanger实例可重复使用 - 初始化成本较高(涉及内部数组的创建) 2. 对象复用 - 尽量复用交换对象(减少GC压力) - 推荐使用不可变对象 六、与SynchronousQueue对比 | 特性 | Exchanger | SynchronousQueue | |--------------------|-------------------|------------------| | 数据方向 | 双向交换 | 单向传递 | | 线程数量 | 严格两个 | 多个生产/消费者 | | 数据结构 | 无缓冲 | 可选公平策略 | | 适用场景 | 对等数据交换 | 生产-消费管道 | 七、源码级优化点 1. 消除伪共享 - 使用`@jdk.internal.vm.annotation.Contended`注解 - 对Node类进行缓存行填充(避免CPU缓存失效) 2. 哈希算法优化 ```java // 使用Marsaglia XorShift随机数算法 private static final int getProbe() { return ThreadLocalRandom.current().nextInt(); } ``` 常见问题解决方案: 1. 线程阻塞问题 - 使用`exchange(V x, long timeout, TimeUnit unit)`方法 - 设置合理的超时阈值 2. 数据竞争问题 - 建议交换不可变对象 - 如果必须使用可变对象,需要额外同步机制 适用场景建议: ✅ 游戏服务器玩家交易系统 ✅ 双线程数据校验核对 ✅ 管道式处理中间交换 ❌ 高吞吐量数据交换(推荐使用Disruptor)
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