java并发之CAS和AQS

Java中的锁[原理、锁优化、CAS、AQS] 本文作者:景小财 作者简介:美团外卖活动业务负责人 1、为什么要用锁? 锁-是为了解决并发操作引起的脏读、数据不一致的问题。 2、锁实现的基本原理 2.1、volatile Java编程语言允许线程访问共享变量, 为了确保共享变量能被准确和一致地更新,线程应该确保通过排他锁单独获得这个变量。Java语言提供了volatile,在某些情况下比锁要更加方... 阅读详情

CAS(Compare And Swap)

CAS

比较并交换,是解决多线程并发下使用锁造成的性能损耗的一种解决方式,CAS操作中包含三个操作数 – V(内存值) A(预期原值) B(新值-更新后的值) ,如果内存值 V = A 预期原值, 即标识这个值没有被修改过,则会把值更新为B, 否则不做任何处理;并返回最新的值;

在Java中是使用的 Unsafe 类提供了硬件级别的原子操作来实现的CAS,

AtomicInteger中的CAS使用
// 返回旧值,并设置新值, 这里是调用的 unsafe的getAndSetInt方法
   public final int getAndSet(int newValue) {
        return unsafe.getAndSetInt(this, valueOffset, newValue);
    }
    ...
 //  看下unsafe 的方法
    public final int getAndSetInt(Object var1, long var2, int var4) {
        int var5;
        do {
            var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
            // 这里 使用了 循环 进行 CAS操作
        } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var4));

        return var5;
    }
   ...
   //通过cas原子性的将值设置为更新值,也是使用了 unsafe中的方法
    public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
        return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
    }

一般情况下 在线程竞争不是很激烈的情况下 CAS比加锁的方式更高效,但是如果循环一直跳不出去 或者长时间不能设置成功,会浪费cpu

ABA问题

使用CAS会有ABA问题,就是 内存中的值被改过 但是又被改回来了, 当进行CAS操作的时候,内存的值和预期的值一样,但是其实是修改过后又被改回来的值; 这就是ABA问题;解决方案就是加个 版本号。
例如

A (内存值)-B(预期值) -C (新值)
变为 A1 - B1 -C1, 这样操作就是 比较A等于B的时候并且比较版本号是否一致,版本号一致则更新为C并加一个版本号,

AQS(AbstractQueuedSynchronizer)

AQS是JDK提供的一套用于实现基于FIFO等待队列的阻塞锁和相关的同步器的一个内部框架

提供一个框架,用于实现依赖先进先出(FIFO)等待队列的阻塞锁和相关同步器(信号量,事件等)。 该类被设计为大多数类型的同步器的有用依据,这些同步器依赖于单个原子int值来表示状态。 子类必须定义改变此状态的受保护方法,以及根据该对象被获取或释放来定义该状态的含义。 给定这些,这个类中的其他方法执行所有排队和阻塞机制。 子类可以保持其他状态字段,但只以原子方式更新int使用方法操纵值getState() , setState(int)和compareAndSetState(int, int)被跟踪相对于同步。
子类应定义为非公共内部助手类,用于实现其封闭类的同步属性。 AbstractQueuedSynchronizer类不实现任何同步接口。 相反,它定义了一些方法,如acquireInterruptibly(int) ,可以通过具体的锁和相关同步器来调用适当履行其公共方法。
此类支持默认独占模式和共享模式。 当以独占模式获取时,尝试通过其他线程获取不能成功。 多线程获取的共享模式可能(但不需要)成功。 除了在机械意义上,这个类不理解这些差异,当共享模式获取成功时,下一个等待线程(如果存在)也必须确定它是否也可以获取。 在不同模式下等待的线程共享相同的FIFO队列。 通常,实现子类只支持这些模式之一,但是两者都可以在ReadWriteLock中发挥作用 。 仅支持独占或仅共享模式的子类不需要定义支持未使用模式的方法。
这个类定义的嵌套AbstractQueuedSynchronizer.ConditionObject可用于作为一类Condition由子类支持独占模式用于该方法的实施isHeldExclusively()份报告是否同步排他相对于保持在当前线程,方法release(int)与当前调用getState()值完全释放此目的,和acquire(int) ,给定此保存的状态值,最终将此对象恢复到其先前获取的状态。 AbstractQueuedSynchronizer方法将创建此类条件,因此如果不能满足此约束,请勿使用该约束。 AbstractQueuedSynchronizer.ConditionObject的行为当然取决于其同步器实现的语义。
该类为内部队列提供检查,检测和监控方法,以及条件对象的类似方法。 这些可以根据需要导出到类中,使用AbstractQueuedSynchronizer进行同步机制。
此类的序列化仅存储底层原子整数维持状态,因此反序列化对象具有空线程队列。 需要可序列化的典型子类将定义一个readObject方法,可以将其恢复为readObject时的已知初始状态。

state状态
AbstractQueuedSynchronizer维护了一个volatile 修饰的int 变量 state, 来表示同步状态。volatile保证了state多线程环境下的可见性。并且对state的操作都是原子性的

   /**
     * The synchronization state.
     */
    private volatile int state;
    
    protected final int getState() {
        return state;
    }
    protected final void setState(int newState) {
        state = newState;
    }
    protected final boolean compareAndSetState(int expect, int update) {
        return unsafe.compareAndSwapInt(this, stateOffset, expect, update);
    }
AQS的自定义共享方式

AQS分为 独占和 共享两个资源共享方式:
Exclusive(独占,只有一个线程能执行,如ReentrantLock)和Share(共享,多个线程可同时执行,如Semaphore/CountDownLatch)
自定义同步器在实现时只需要实现共享资源state的获取与释放方式即可,至于具体线程等待队列的维护(如获取资源失败入队/唤醒出队等),AQS已经在顶层实现好了。自定义同步器实现时主要实现以下几种方法:

isHeldExclusively():该线程是否正在独占资源。只有用到condition才需要去实现它。
tryAcquire(int):独占方式。尝试获取资源,成功则返回true,失败则返回false。
tryRelease(int):独占方式。尝试释放资源,成功则返回true,失败则返回false。
tryAcquireShared(int):共享方式。尝试获取资源。负数表示失败;0表示成功,但没有剩余可用资源;正数表示成功,且有剩余资源。
tryReleaseShared(int):共享方式。尝试释放资源,如果释放后允许唤醒后续等待结点返回true,否则返回false。

源码
1. acquire(int)
acquire是一种以独占方式获取资源,如果获取到资源,线程直接返回运行,否则进入等待队列阻塞,线程可能会被反复阻塞和解除阻塞;整个过程是忽略线程中断的影响;该方式是独占模式下线程获取共享资源的顶层入口,获取到资源后,线程旧可以去执行其临界区代码;

    public final void acquire(int arg) {
        if (!tryAcquire(arg) &&
            acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg))
            selfInterrupt();
    }

tryAcquire(arg) 尝试去获取资源,如果成功则返回; 这个是需要自己实现的
addWaiter() 将线程加入到等待队列的尾部,并标记为独占模式
acquireQueued() 使线程在等待队列中获取资源,一直获取到资源后才返回。如果在整个等待过程中被中断过,则返回true,否则返回false。
selfInterrupt(),将中断补上

主要逻辑: 通过调用子类实现的tryAcquire方法,该方法保证线程安全的获取同步状态,如果同步状态获取失败,则调用addWaiter() 以独占模式将线程加入到同步队列的尾部,最后调用acquireQueued() 方法,

java并发系列三(深入理解AQS和CAS) 11 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Java并发_cas、aqs

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Derellea的博客 303

面试官:说说 Java 并发编程中 CAS 以及 AQS 的实现原理?

CAS(),即比较并交换,是解决多线程并行情况下使用锁造成性能损耗的一种机制,CAS 操作包含三个操作数——内存位置V、预期原值A和新值B。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,只告诉我这个位置现在的值即可。”在 Java 中,类提供了硬件级别的原子操作来实现这个 CAS,

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Java——并发编程(CAS、Lock和AQS)

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xiaoduup
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