定义
原子性
AtomicXxx
AtomicStampedReference
可见性
有序性
参考资料
首先大家需要思考一下何为线程安全性呢???
《Java并发编程实战》书中给出定义:当多个线程访问某个类时,不管运行时环境采用何种调度方式或者这些线程将如何交替执行,并且在调用代码中不需要任何额外的同步,这个类都能表现出正确的行为,那么这个类就是线程安全的。
对于线程安全性主要从以下几个方面出发:原子性
、有序性
、可见性
。
原子性: 提供互斥访问,同一时刻只能有一个线程对数据进行操作;例如:atomicXXX类,synchronized关键字的应用。
有序性: 一个线程观察其他线程中的指令执行顺序,由于指令重排序,该观察结果一般杂乱无序;例如,happens-before原则。
可见性: 一个线程对主内存的修改可以及时地被其他线程看到;例如:synchronized,volatile。
谈起原子性肯定离不开众所周知的Atomic包,JDK里面提供了很多atomic类,AtomicInteger,AtomicLong,AtomicBoolean等等。
以AtomicInteger为例:
class AtomicIntegerExample {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(AtomicIntegerExample.class);
// 请求总数
public static int requestTotal = 500;
// 并发执行的线程数
public static int threadTotal = 20;
public static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();//获取线程池
final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);//定义信号量
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(requestTotal);
for (int i = 0; i < requestTotal ; 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();
}
}
跟着这个Demo,试着debuge一下,看下底层如何实现的???
关键方法:incrementAndGet()
/**
* Atomically increments by one the current value.
*
* @return the updated value
*/
public final int incrementAndGet() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
}
AtomicInteger中的incrementAndGet方法就是乐观锁的一个实现,使用自旋(循环检测更新)的方式来更新内存中的值并通过底层CPU执行来保证是更新操作是原子操作。
使用自旋锁机制便会造成何种问题呢???
如果长时间自旋不成功,则会给CPU带来非常大的执行开销。
随之我们跟进getAndAddInt方法,即魔法类UnSafe,关于此类,后期小编抽时间也会整理出一篇文章出来,敬请期待吧,,,哈哈~
public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
int var5;
do {
//获取当前对象的值
var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
return var5;
}
大家先分析一下这个方法的代码结构:do-while(),然后再理解执行逻辑。
首先通过调用getIntVolatile()方法,使用对象的引用与值的偏移量得到当前值,然后调用compareAndSwapInt检测如果obj内的value和expect相等,就证明没有其他线程改变过这个变量,那么就更新它为update,如果这一步的CAS没有成功,那就采用自旋的方式继续进行CAS操作。
对于上面的方法参数需要特殊解释一下,要不然真的会很懵逼:
compareAndSwapInt()希望达到的目标是对于var1对象,如果当前的值var2和底层的值var5相等,那么把它更新成后面的值(var5+var4).
希望大家能够理解清楚,更重要的是小编不要理解错误了,如果存在问题,希望大佬私信不当之处,及时改正。
原子性底层实现核心思想是:CAS,但是CAS中存在ABA问题。
compareAndSet是首先检查当前引用是否等于预期引用,并且当前标志是否等于预期标志,如果全部相等,则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。
何为ABA呢???
如果一个值原来是A,变成了B,又变成了A,那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化,但是实际上却变化了。这就是CAS的ABA问题。
那面对ABA问题,大家是想着如何解决呢???可以思考一下数据库中乐观锁机制,版本号。故JDK引出AtomicStampedReference…
先看下这个类的方法,大家要注意翻译注释,理解各个参数的含义
/**
* Atomically sets the value of both the reference and stamp
* to the given update values if the
* current reference is {@code ==} to the expected reference
* and the current stamp is equal to the expected stamp.
*
* @param expectedReference the expected value of the reference
* @param newReference the new value for the reference
* @param expectedStamp the expected value of the stamp
* @param newStamp the new value for the stamp
* @return {@code true} if successful
*/
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)));
}
此方法会检查当前引用是否等于预期引用,并且当前标志是否等于预期标志;
如果全部相等,则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。(搜索公众号Java知音,回复“2021”,送你一份Java面试题宝典)
简单划下重点:
什么是线程间的可见性?
一个线程对共享变量值的修改,能够及时的被其他线程看到。
什么是共享变量?
如果一个变量在多个线程的工作内存中都存在副本,那么这个变量就是这几个线程的共享变量。
什么是java内存模型?(Java Memory Model,简称JMM)
JMM描述了java程序中各种变量(线程共享变量)的访问规则,以及在JVM中将变量存储到内存和从内存中读取出变量这样的底层细节。
规则1:
规则2:
有序性是指程序在执行的时候,程序的代码执行顺序和语句的顺序是一致的。
为什么会出现不一致的情况呢?—重排序
在Java内存模型中,允许编译器和处理器对指令进行重排序,但是重排序过程不会影响到单线程程序的执行,却会影响到多线程并发执行的正确性。
对于有序性,小编之前读过周志明的《深入理解Java虚拟机》书中是这样介绍有序性的:
Happends-Before原则
对于线程的可见性和有序性的理解,需要建立Java内存模型在基础上理解和思考,虽然理解起来有点抽象,每次读到系列文章,都是能收获不同的知识点,书读百遍其义自见,哈哈,,,继续加油吧!!!向每一位正在努力的程序员致敬!!!
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