原子性

最新推荐文章于 2024-04-12 18:36:16 发布

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java.uitl.concurrent.atomic包中有很多类使用了很高效的机器级指令(而不是使用锁)来保证其它操作的原子性。例如，AtomicInterger类提供了方法incrementAndGet和decrementAndGet，它们分别以原子方式将一个整数自增或自减。

AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(1);
//以原子方式将一个整数自增1
int addAndGet = atomicInteger.incrementAndGet();
//以原子方式将一个整数自减1
int decrementAndGet = atomicInteger.decrementAndGet();

incrementAndGet方法以原子方式将AtomicLong自增，并返回自增后的值。也就是说，获得值，增1并设置然后生成新值的操作不会中断。可以保证即使是多个线程并发地访问同一个实例，也会计算并返回正确的值。
如果希望完成更复杂的更新，就必须使用compareAndSet方法。例如，假设希望跟踪不同线程观察的最大值。

public static AtomicLong largest = new AtomicLong(5);
do{
  	oldValue = largest.get();
    long observed = 10l;
    newValue = Math.max(oldValue, observed);
}while (!largest.compareAndSet(oldValue,newValue));

compareAndSet结果

如果另一个线程也在更新largest，就可能阻止这个线程更新。这样一来，compareAndSet会返回false，而不会设置新值。在这种情况下，循环会多次尝试，读取更新后的值，并尝试修改。最终，它会成功地用新值替换原来的值。
实际上，可以提供一个lambda表达式更新变量

largest.updateAndGet(x->Math.max(x,observed));
或
largest.accumulateAndGet(observed,Math::max);

还有getAndUpdate和getAndAccumulate方法返回原值

largest.getAndUpdate(x -> Math.max(x, observed));
或
largest.getAndAccumulate(observed,Math::max);

如果有大量线程要访问相同的原子值，性能会大幅下降，因为乐观更新需要太多次重试。JavaSE 8提供了LongAdder和LongAccumulator类来解决这个问题。LongAddr包括多个变量(加数)，其总和为当前值。可以有多个线程更新不同的加数，线程个数增加时会自动提供新的加数。通常情况下，只有当所有工作都完成之后才需要总和的值，对于这种情况，这种方法会很高效。性能会显著的提升。
代码结构如下

final LongAdder adder = new LongAdder();
        for(...)
            pool.submit(() -> {
                while (...){
                    ...
                    if(...)
                        //自增1,无返回值
                        adder.increment();
                }
            });
        ...
        long total = adder.sum();

LongAccumulator将这种思想推广到任意的累加操作。在构造器中，可以提供这个操作以及它的零元素。要加入新的值，可以调用accumulate。调用get来获得当前值。下面代码可以得到与LongAddr同样的效果。

LongAccumulator adder = new LongAccumulator(Long::sum, 0);
adder.accumulate(value);

在内部，这个累加器包含a1，a2，…，an。每个变量初始化为零元素。
调用accumulate并提供值v时，其中一个变量会以原子方式更新为ai = ai op v ，这里op是中缀形式的累加操作。这个例子中，调用accumulate会对某个i计算ai = ai + v。
get的结果是a1 op a2 op … op an。这就是累加器的总和:a1+a2+a3+…+an。
另外DoubleAdder和DoubleAccumulator也采用同样的方式。