java并发编程（8）原子变量和非阻塞的同步机制

巴扎黑

发布时间：2017-06-26 09:18:48

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来源于php中文网

原创

原子变量和非阻塞的同步机制

一、锁的劣势

　　1.在多线程下：锁的挂起和恢复等过程存在着很大的开销（及时现代的jvm会判断何时使用挂起，何时自旋等待）

　　2.volatile：轻量级别的同步机制，但是不能用于构建原子复合操作

　　因此：需要有一种方式，在管理线程之间的竞争时有一种粒度更细的方式，类似与volatile的机制，同时还要支持原子更新操作

二、CAS

　　独占锁是一种悲观的技术--它假设最坏的情况，所以每个线程是独占的

　　而CAS比较并交换：compareAndSwap/Set(A,B):我们认为内存处值是A，如果是A，将其修改为B，否则不进行操作；返回内存处的原始值或是否修改成功

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　　如：模拟CAS操作　

//模拟的CASpublic class SimulatedCAS {private int value;public synchronized int get() {return value;
    }//CAS操作public synchronized int compareAndSwap(int expectedValue, int newValue) {int oldValue = value;if (oldValue == expectedValue) {
            value = newValue;
        }return oldValue;
    }public synchronized boolean compareAndSet(int expectedValue, int newValue) {return (expectedValue == compareAndSwap(expectedValue, newValue));
    }
}//典型使用场景public class CasCounter {private SimulatedCAS value;public int getValue() {return value.get();
    }public int increment() {int v;do {
            v = value.get();
        } while {
            (v != value.compareAndSwap(v, v + 1));
        }return v + 1;
    }
}

　　JAVA提供了CAS的操作

　　　　原子状态类：AtomicXXX的CAS方法

　　　　JAVA7/8：对Map的操作：putIfAbsent、computerIfAbsent、computerIfPresent.........

三、原子变量类

　　AtomicRefence原子更新对象，可以是自定义的对象；如：

public class CasNumberRange {private static class IntPair {// INVARIANT: lower <= upperfinal int lower;        //将值定义为不可变域final int upper;        //将值定义为不可变域public IntPair(int lower, int upper) {this.lower = lower;this.upper = upper;
        }
    }private final AtomicReference values = new AtomicReference(new IntPair(0, 0));    //封装对象public int getLower() {return values.get().lower;
    }public int getUpper() {return values.get().upper;
    }public void setLower(int i) {while (true) {
            IntPair oldv = values.get();if (i > oldv.upper) {throw new IllegalArgumentException("Can't set lower to " + i + " > upper");
            }
            IntPair newv = new IntPair(i, oldv.upper);  //属性为不可变域，则每次更新新建对象if (values.compareAndSet(oldv, newv)) {     //原子更新，如果在过程中有线程修改了，则其他线程不会更新成功，因为oldv与内存处值就不同了return;
            }
        }
    }//同上public void setUpper(int i) {while (true) {
            IntPair oldv = values.get();if (i < oldv.lower)throw new IllegalArgumentException("Can't set upper to " + i + " < lower");
            IntPair newv = new IntPair(oldv.lower, i);if (values.compareAndSet(oldv, newv))return;
        }
    }
}

　　性能问题：使用原子变量在中低并发（竞争）下，比使用锁速度要快，一般情况下是比锁速度快的

四、非阻塞算法

　　许多常见的数据结构中都可以使用非阻塞算法

　　非阻塞算法：在多线程中，工作是否成功有不确定性，需要循环执行，并通过CAS进行原子操作

MCP官网

Model Context Protocol（模型上下文协议）

下载

　　1、上面的CasNumberRange

　　2、栈的非阻塞算法：只保存头部指针，只有一个状态

//栈实现的非阻塞算法：单向链表public class ConcurrentStack  {
    AtomicReference> top = new AtomicReference>();public void push(E item) {
        Node newHead = new Node(item);
        Node oldHead;do {
            oldHead = top.get();
            newHead.next = oldHead;
        } while (!top.compareAndSet(oldHead, newHead));//CAS操作：原子更新操作,循环判断，非阻塞    }public E pop() {
        Node oldHead;
        Node newHead;do {
            oldHead = top.get();if (oldHead == null) {return null;
            }
            newHead = oldHead.next;
        } while (!top.compareAndSet(oldHead, newHead));//CAS操作：原子更新操作,循环判断，非阻塞return oldHead.item;
    }private static class Node  {public final E item;public Node next;public Node(E item) {this.item = item;
        }
    }
}

　　3、链表的非阻塞算法：头部和尾部的快速访问，保存两个状态，更加复杂

public class LinkedQueue  {private static class Node  {final E item;final AtomicReference> next;public Node(E item, LinkedQueue.Node next) {this.item = item;this.next = new AtomicReference>(next);
        }
    }private final LinkedQueue.Node dummy = new LinkedQueue.Node(null, null);private final AtomicReference> head = new AtomicReference>(dummy);private final AtomicReference> tail = new AtomicReference>(dummy);  //保存尾节点public boolean put(E item) {
        LinkedQueue.Node newNode = new LinkedQueue.Node(item, null);while (true) {
            LinkedQueue.Node curTail = tail.get();
            LinkedQueue.Node tailNext = curTail.next.get();if (curTail == tail.get()) {if (tailNext != null) {// 处于中间状态，更新尾节点为当前尾节点的next                    tail.compareAndSet(curTail, tailNext);
                } else {// 将当前尾节点的next 设置为新节点：链表if (curTail.next.compareAndSet(null, newNode)) {/** * 此处即为中间状态，虽然在这里进行了两次原子操作，整体不是原子的，但是通过算法保证了安全：
                         * 原因是处于中间状态时，如果有其他线程进来操作，则上面那个if将执行；
                         * 上面if的操作是来帮助当前线程完成更新尾节点操作，而当前线程的更新就会失败返回，最终则是更新成功                         */// 链接成功，尾节点已经改变，则将当前尾节点，设置为新节点                        tail.compareAndSet(curTail, newNode);return true;
                    }
                }
            }
        }
    }
}