Java的原子性Atomic如何使用

這篇文章主要介紹“Java的原子性Atomic如何使用”的相關知識，小編通過實際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實用性強，希望這篇“Java的原子性Atomic如何使用”文章能幫助大家解決問題。

線程安全

當多個線程訪問某個類時，不管運行時環境采用何種調度方式或者這些進程將如何交替執行，并且在主調代碼中不需要任何額外的同步或協調，這個類都能表現出正確的行為，那么就稱這個類時線程安全的。

線程安全主要體現在以下三個方面

• 原子性：提供了互斥訪問，同一時刻只能有一個線程對它進行操作

• 可見性：一個線程對主內存的修改可以及時的被其他線程觀察到

• 有序性：一個線程觀察其他線程中的指令執行順序，由于指令重排序的存在，該觀察結果一般雜亂無序

JUC中的Atomic包詳解

Atomic包中提供了很多Atomicxxx的類：

它們都是CAS（compareAndSwap）來實現原子性。

先寫一個簡單示例如下：

@Slf4j
public class AtomicExample1 { 
    // 請求總數
    public static int clientTotal = 5000; 
    // 同時并發執行的線程數
    public static int threadTotal = 200; 
    public static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); 
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    semaphore.acquire();
                    add();
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("count:{}", count.get());
    }
 
    private static void add() {
        count.incrementAndGet();
    }
}

可以發下每次的運行結果總是我們想要的預期結果5000。說明該計數方法是線程安全的。

我們查看下count.incrementAndGet()方法，它的第一個參數為對象本身，第二個參數為valueOffset是用來記錄value本身在內存的編譯地址的，這個記錄，也主要是為了在更新操作在內存中找到value的位置，方便比較，第三個參數為常量1

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; 
 
    ... 此處省略多個方法...
 
    /**
     * Atomically increments by one the current value.
     *
     * @return the updated value
     */
    public final int incrementAndGet() {
        return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
    }
}

AtomicInteger源碼里使用了一個Unsafe的類,它提供了一個getAndAddInt的方法，我們繼續點看查看它的源碼：

public final class Unsafe {
    private static final Unsafe theUnsafe;
 
    ....此處省略很多方法及成員變量.... 
 
 public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
        int var5;
        do {
            var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
        } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4)); 
        return var5;
    } 
 
 public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5); 
 public native int getIntVolatile(Object var1, long var2);
}

可以看到這里使用了一個do while語句來做主體實現的。而在while語句里它的核心是調用了一個compareAndSwapInt()的方法。它是一個native方法，它是一個底層的方法，不是使用Java來實現的。

假設我們要執行0+1=0的操作，下面是單線程情況下各參數的值：

更新后：

compareAndSwapInt()方法的第一個參數（var1）是當前的對象，就是代碼示例中的count。此時它的值為0（期望值）。第二個值（var2）是傳遞的valueOffset值，它的值為12。第三個參數（var4）就為常量1。方法中的變量參數（var5）是根據參數一和參數二valueOffset，調用底層getIntVolatile方法得到的值，此時它的值為0 。compareAndSwapInt()想要達到的目標是對于count這個對象，如果當前的期望值var1里的value跟底層的返回的值（var5）相同的話，那么把它更新成var5+var4這個值。不同的話重新循環取期望值（var5）直至當前值與期望值相同才做更新。compareAndSwap方法的核心也就是我們通常所說的CAS。

Atomic包下其他的類如AtomicLong等的實現原理基本與上述一樣。

這里再介紹下LongAdder這個類，通過上述的分析，我們已經知道了AtomicLong使用CAS：在一個死循環內不斷嘗試修改目標值直到修改成功。如果在競爭不激烈的情況下，它修改成功概率很高。反之，如果在競爭激烈的情況下，修改失敗的概率會很高，它就會進行多次的循環嘗試，因此性能會受到一些影響。

對于普通類型的long和double變量，jvm允許將64位的讀操作或寫操作拆成兩個32位的操作。LongAdder的核心思想是將熱點數據分離，它可以將AtomicLong內部核心數據value分離成一個數組，每個線程訪問時通過hash等算法映射到其中一個數字進行計數。而最終的計數結果則為這個數組的求和累加，其中熱點數據value，它會被分離成多個單元的cell，每個cell獨自維護內部的值,當前對象的實際值由所有的cell累計合成。這樣,熱點就進行了有效的分離,提高了并行度。LongAdder相當于在AtomicLong的基礎上將單點的更新壓力分散到各個節點上，在低并發的時候對base的直接更新可以很好的保障跟Atomic的性能基本一致。而在高并發的時候，通過分散提高了性能。但是如果在統計的時候有并發更新，可能會導致統計的數據有誤差。

在實際高并發計數的時候，可以優先使用LongAdder。在低并行度或者需要準確數值的時候可以優先使用AtomicLong，這樣反而效率更高。

下面簡單的演示下Atomic包下AtomicReference簡單的用法：

@Slf4j
public class AtomicExample4 { 
    private static AtomicReference<Integer> count = new AtomicReference<>(0); 
    public static void main(String[] args) {
        count.compareAndSet(0, 2); 
        count.compareAndSet(0, 1); 
        log.info("count:{}", count.get());
    }
}

compareAndSet()分別傳入的是預期值跟更新值，只有當預期值跟當前值相等時，才會將值更新為更新值；

上面的第一個方法可以將值更新為2，而第二個步中無法將值更新為1。

下面簡單介紹下AtomicIntegerFieldUpdater 用法（利用原子性去更新某個類的實例）：

@Slf4j
public class AtomicExample5 { 
    private static AtomicIntegerFieldUpdater<AtomicExample5> updater =
            AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(AtomicExample5.class, "count");
 
    @Getter
    private volatile int count = 100; 
    public static void main(String[] args) { 
        AtomicExample5 example5 = new AtomicExample5();
 
        if (updater.compareAndSet(example5, 100, 120)) {
            log.info("update success 1, {}", example5.getCount());
        }
 
        if (updater.compareAndSet(example5, 100, 120)) {
            log.info("update success 2, {}", example5.getCount());
        } else {
            log.info("update failed, {}", example5.getCount());
        }
    }
}

它可以更新某個類中指定成員變量的值。

注意：修改的成員變量需要用volatile關鍵字來修飾，并且不能是static描述的字段。

AtomicStampReference這個類它的核心是要解決CAS的ABA問題（CAS操作的時候，其他線程將變量的值A改成了B，接著又改回了A，等線程使用期望值A與當前變量進行比較的時候，發現A變量沒有變，于是CAS就將A值進行了交換操作。

實際上該值已經被其他線程改變過）。

ABA問題的解決思路就是每次變量變更的時候，就將版本號加一。

看一下它的一個核心方法compareAndSet()：

public class AtomicStampedReference<V> { 
    private static class Pair<T> {
        final T reference;
        final int stamp;
        private Pair(T reference, int stamp) {
            this.reference = reference;
            this.stamp = stamp;
        }
        static <T> Pair<T> of(T reference, int stamp) {
            return new Pair<T>(reference, stamp);
        }
    }
 
   ... 此處省略多個方法 ....
 
   public boolean compareAndSet(V   expectedReference,
                                 V   newReference,
                                 int expectedStamp,
                                 int newStamp) {
        Pair<V> current = pair;
        return
            expectedReference == current.reference &&
            expectedStamp == current.stamp &&
            ((newReference == current.reference &&
              newStamp == current.stamp) ||
             casPair(current, Pair.of(newReference, newStamp)));
    }
}

可以看到它多了一個stamp的比較，stamp的值是由每次更新的時候進行維護的。

再介紹下AtomicLongArray，它維護了一個數組。在該數組下，我們可以選擇性的已原子性操作更新某個索引對應的值。

public class AtomicLongArray implements java.io.Serializable {
    private static final long serialVersionUID = -2308431214976778248L;
 
    private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
 
    ...此處省略....
 
 
    /**
     * Atomically sets the element at position {@code i} to the given value
     * and returns the old value.
     *
     * @param i the index
     * @param newValue the new value
     * @return the previous value
     */
    public final long getAndSet(int i, long newValue) {
        return unsafe.getAndSetLong(array, checkedByteOffset(i), newValue);
    }
 
    /**
     * Atomically sets the element at position {@code i} to the given
     * updated value if the current value {@code ==} the expected value.
     *
     * @param i the index
     * @param expect the expected value
     * @param update the new value
     * @return {@code true} if successful. False return indicates that
     * the actual value was not equal to the expected value.
     */
    public final boolean compareAndSet(int i, long expect, long update) {
        return compareAndSetRaw(checkedByteOffset(i), expect, update);
    }
}

最后再寫一個AtomcBoolean的簡單使用：

@Slf4j
public class AtomicExample6 { 
    private static AtomicBoolean isHappened = new AtomicBoolean(false);
 
    // 請求總數
    public static int clientTotal = 5000;
 
    // 同時并發執行的線程數
    public static int threadTotal = 200;
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    semaphore.acquire();
                    test();
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("isHappened:{}", isHappened.get());
    }
 
    private static void test() {
        if (isHappened.compareAndSet(false, true)) {
            log.info("execute");
        }
    }
}

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