java并发编程（8）原子变量和非阻塞的同步机制

时间：2017-06-06 11:58:28 阅读：277 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：tail asc err final file 情况添加逻辑算法

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

　　如：模拟CAS操作　

//模拟的CAS
public 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 <= upper
        final 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<IntPair> values = new AtomicReference<IntPair>(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

　　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 <E> {
    AtomicReference<Node<E>> top = new AtomicReference<Node<E>>();
    public void push(E item) {
        Node<E> newHead = new Node<E>(item);
        Node<E> 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<E> oldHead;
        Node<E> 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 <E> {
        public final E item;
        public Node<E> 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 <E> {

    private static class Node <E> {
        final E item;
        final AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>> next;
        public Node(E item, LinkedQueue.Node<E> next) {
            this.item = item;
            this.next = new AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>>(next);
        }
    }

    private final LinkedQueue.Node<E> dummy = new LinkedQueue.Node<E>(null, null);
    private final AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>> head = new AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>>(dummy);
    private final AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>> tail = new AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>>(dummy);  //保存尾节点

    public boolean put(E item) {
        LinkedQueue.Node<E> newNode = new LinkedQueue.Node<E>(item, null);
        while (true) {
            LinkedQueue.Node<E> curTail = tail.get();
            LinkedQueue.Node<E> 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;
                    }
                }
            }
        }
    }
}