盘点 JDK 中基于 CAS 实现的原子类

2022-12-06
浙江
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前言

JDK 中提供了一系列的基于 CAS 实现的原子类，CAS 的全称是Compare-And-Swap，底层是lock cmpxchg指令，可以在单核和多核 CPU 下都能够保证比较交换的原子性。所以说，这些原子类都是线程安全的，而且是无锁并发，线程不会频繁上下文切换，所以在某些场景下性能是优于加锁。

本文就盘点一下 JDK 中的原子类，方便我们后续拿来使用。

基础原子类

AtomicInteger：Integer 整数类型的原子操作类
AtomicBoolean：Boolean 类型的原子操作类
AtomicLong：Long 类型的原子操作类

这边以AtomicInteger讲解下它的 API 和用法。

构造方法：

public AtomicInteger()：初始化一个默认值为 0 的原子型 Integer
public AtomicInteger(int initialValue)：初始化一个指定值的原子型 Integer

常用 API：

public final int get(): 获取 AtomicInteger 的值
public final int getAndIncrement(): 以原子方式将当前值加 1，返回的是自增前的值
public final int incrementAndGet()：以原子方式将当前值加 1，返回的是自增后的值
public final int getAndSet(int value)：以原子方式设置为 newValue 的值，返回旧值
public final int addAndGet(int data)：以原子方式将输入的数值与实例中的值相加并返回

使用：

结果 1000，大致说明并发情况下保证了线程安全

原理分析：

整体实现思路：自旋（循环） + CAS 算法

当旧的预期值 A == 内存值 V 此时可以修改，将 V 改为 B
当旧的预期值 A != 内存值 V 此时不能修改，并重新获取现在的最新值，重新获取的动作就是自旋

public final int getAndIncrement() {        return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1); }

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valueOffset：偏移量表示该变量值相对于当前对象地址的偏移，Unsafe 就是根据内存偏移地址获取数据

从主内存中拷贝到工作内存中的值（每次都要从主内存拿到最新的值到本地内存），然后执行 compareAndSwapInt() 再和主内存的值进行比较，假设方法返回 false，那么就一直执行 while 方法，直到期望的值和真实值一样，修改数据。

原子类AtomicInteger的value属性是volatile类型，保证了多线程之间的内存可见性，避免线程从工作缓存中获取失效的变量。

原子引用

原子引用主要是对对象的原子操作，原子引用类分为AtomicReference、AtomicStampedReference、AtomicMarkableReference。它们之间有什么区别呢？

AtomicReference 类

普通的原子类对象

public class AtomicReferenceDemo {    public static void main(String[] args) {        User user1 = new User("旭阳");
        // 创建原子引用包装类        AtomicReference<User> atomicReference = new AtomicReference<>(user1);
        while (true) {            User user2 = new User("alvin");            // 比较并交换            if (atomicReference.compareAndSet(user1, user2)) {                break;            }        }        System.out.println(atomicReference.get());    }}
@Data@AllArgsConstructor@ToStringclass User {    private String name;}

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调用compareAndSet()方法进行比较替换对象

ABA 问题

但是如果使用AtomicReference类，会有一个 ABA 问题。什么意思呢？就是一个线程将共享变量从 A 改成 B, 后面又改回 A, 这是，另外一个线程就无法感知这个变化过程，就傻傻的比较，就以为没有变化，还是一开始的 A，就替换了。实际的确存在这样只要共享变量发生过变化，就要 CAS 失败，有什么办法呢？

AtomicStampedReference 类

带版本号的原子类对象

@Slf4j(topic = "a.AtomicStampedReferenceTest")public class AtomicStampedReferenceTest {    // 构造AtomicStampedReference    static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        log.debug("main start...");        // 获取值 A        String prev = ref.getReference();        // 获取版本号        int stamp = ref.getStamp();        log.debug("版本 {}", stamp);        // 如果中间有其它线程干扰，发生了 ABA 现象        other();        Thread.sleep(1000);        // 尝试改为 C        log.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C", stamp, stamp + 1));    }    private static void other() throws InterruptedException {        new Thread(() -> {            log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B",                    ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));            log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());        }, "t1").start();
        Thread.sleep(500);
        new Thread(() -> {            log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A",                    ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));            log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());        }, "t2").start();    }}

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虽然对象的值变回了 A，但是由于版本变了，所以主线程 CAS 失败

AtomicMarkableReference 类

其实有时候并不关心共享变量修改了几次，而是只要标记下是否发生过更改，是否加个标记即可，所以就有了AtomicMarkableReference类。

@Slf4j(topic = "c.AtomicMarkableReferenceTest")public class AtomicMarkableReferenceTest {    // 构造 AtomicMarkableReference, 初始标记为false    static AtomicMarkableReference<String> ref = new AtomicMarkableReference<>("A", false);
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        log.debug("main start...");        other();        Thread.sleep(1000);        // 看看是否发生了变化        log.debug("change {}", ref.isMarked());    }    private static void other() throws InterruptedException {        new Thread(() -> {            log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B",                    false, true));        }, "t1").start();
        Thread.sleep(500);
        new Thread(() -> {            log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A",                    true, true));        }, "t2").start();    }}

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通过调用isMarked()方法查看是否发生变化。

原子数组

AtomicIntegerArray: Integer 类型的原子数组
AtomicLongArray：Long 类型的原子数组
AtomicReferenceArray：引用类型的原子数组

直接上例子

public class AtomicIntegerArrayTest {    public static void main(String[] args) throws Exception{        AtomicIntegerArray array = new AtomicIntegerArray(10);        Thread t1 = new Thread(()->{            int index;            for(int i=1; i<100000; i++) {                index = i%10; //范围0~9                array.incrementAndGet(index);            }        });
        Thread t2 = new Thread(()->{            int index;            for(int i=1; i<100000; i++) {                index = i%10; //范围0~9                array.decrementAndGet(index);            }        });        t1.start();        t2.start();        Thread.sleep(5 * 1000);        System.out.println(array.toString());    }}

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两个线程同时对数组对象进行加和减的操作，最终结果都是 0，说明线程安全。

原子字段更新器

AtomicReferenceFieldUpdater
AtomicIntegerFieldUpdater
AtomicLongFieldUpdater

利用字段更新器，可以针对对象的某个域（Field）进行原子操作，只能配合 volatile 修饰的字段使用，否则会出现异常。

@Datapublic class AtomicReferenceFieldUpdaterTest {
    private volatile int age = 10;
    private int age2;
    public static void main(String[] args) {        AtomicIntegerFieldUpdater integerFieldUpdater = AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(AtomicReferenceFieldUpdaterTest.class, "age");
        AtomicReferenceFieldUpdaterTest ref = new AtomicReferenceFieldUpdaterTest();        // 对volatile 的age字段+1        integerFieldUpdater.getAndIncrement(ref);        System.out.println(ref.getAge());
        // 修改 非volatile的age2        integerFieldUpdater = AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(AtomicReferenceFieldUpdaterTest.class, "age2");        integerFieldUpdater.getAndIncrement(ref);    }}

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原子字段更新器只能更新volatile字段，它可以保证可见性，但是无法保证原子性。

原子累加器

原子累加器主要是用来做累加的，相关的类有LongAdder、DoubleAdder、LongAccumulator、DoubleAccumulator。

LongAdder是 jdk1.8 中引入的，它的性能要比AtomicLong方式好。

LongAddr 类是 LongAccumulator 类的一个特例，只是 LongAccumulator 提供了更强大的功能，可以自定义累加规则，当accumulatorFunction 为 null 时就等价于 LongAddr。

这边做个性能的对比例子。

public class LongAdderTest {
    public static void main(String[] args) {        System.out.println("LongAdder ...........");        for (int i = 0; i < 5; i++) {            addFunc(() -> new LongAdder(), adder -> adder.increment());        }        System.out.println("AtomicLong ...........");        for (int i = 0; i < 5; i++) {            addFunc(() -> new AtomicLong(), adder -> adder.getAndIncrement());        }    }
    private static <T> void addFunc(Supplier<T> adderSupplier, Consumer<T> action) {        T adder = adderSupplier.get();        long start = System.nanoTime();        List<Thread> ts = new ArrayList<>();
        // 40个线程，每人累加 50 万        for (int i = 0; i < 40; i++) {            ts.add(new Thread(() -> {                for (int j = 0; j < 500000; j++) {                    action.accept(adder);                }            }));        }        ts.forEach(t -> t.start());        ts.forEach(t -> {            try {                t.join();            } catch (InterruptedException e) {                e.printStackTrace();            }        });        long end = System.nanoTime();        System.out.println(adder + " cost:" + (end - start)/1000_000);    }}

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主要是由于LongAdder会设置多个累加单元，Therad-0 累加 Cell[0]，而 Thread-1 累加 Cell[1]... 最后将结果汇总。这样它们在累加时操作的不同的 Cell 变量，因此减少了 CAS 重试失败，从而提高性能。

总结

本文总结了 JDK 中提供的各种原子类，包括基础原子类、原子引用类、原子数组类、原子字段更新器和原子累加器等。有时候，使用这些原子类的性能是比加锁要高的，特别是在读多写少的场景下。但是，不知道大家发现没有，所有的原子类操作对于一个共享变量执行操作是原子的，如果对于多个共享变量操作时，循环 CAS 就无法保证操作的原子性，还是老老实实加锁吧。