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Java并发编程之CAS和AQS

时间:2021-01-29 12:10:28      阅读:0      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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什么是CAS

CAS(compare and swap),字面意思比较并交换,是解决多线程并行情况下使用锁造成性能损耗的一种机制.

public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
        return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}

CAS有三个操作数,valueOffset内存值,expect期望值,update要更新的值。如果内存值(valueOffset)和期望值(expect)是一样的。那么处理器会将该位置的值更新为(update),否则不做任何操作。

CAS 有效地说明了“我认为位置valueOffset应该包含值expect,如果包含该值,则将update放到这个位置;否则,不要更改该位置,只告诉我这个位置现在的值即可。”在 Java 中,sun.misc.Unsafe类提供了硬件级别的原子操作来实现这个 CAS,java.util.concurrent包下的大量类都使用了这个Unsafe类的 CAS 操作

CAS的应用

java.util.concurrent.atomic包下的类大多数是使用CAS实现的,如AtomicInteger,AtomicBooleanAtomicLong等。

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 volatile int value;// 初始int大小
    // 省略了部分代码...

    // 带参数构造函数,可设置初始int大小
    public AtomicInteger(int initialValue) {
        value = initialValue;
    }
    // 不带参数构造函数,初始int大小为0
    public AtomicInteger() {
    }

    // 获取当前值
    public final int get() {
        return value;
    }

    // 设置值为 newValue
    public final void set(int newValue) {
        value = newValue;
    }

    //返回旧值,并设置新值为 newValue
    public final int getAndSet(int newValue) {
        /**
        * 这里使用for循环不断通过CAS操作来设置新值
        * CAS实现和加锁实现的关系有点类似乐观锁和悲观锁的关系
        * */
        for (;;) {
            int current = get();
            if (compareAndSet(current, newValue))
                return current;
        }
    }

    // 原子的设置新值为update, expect为期望的当前的值
    public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
        return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
    }

    // 获取当前值current,并设置新值为current+1
    public final int getAndIncrement() {
        for (;;) {
            int current = get();
            int next = current + 1;
            if (compareAndSet(current, next))
                return current;
        }
    }

    // 此处省略部分代码,余下的代码大致实现原理都是类似的
}

一般,在竞争不是特别激烈的时候,使用该包下的原子操作性能比使用synchronized关键字的方式高效的多。通过查看getAndSet()方法,可知如果资源竞争十分激烈的话,这个for循环可能会持续很久都不能成功跳出。在这种情况下,我们可能需要考虑如何降低对资源的竞争。在较多的场景下,我们可能会使用到这些原子类操作。一个典型应用就是计数,在多线程的情况下需要考虑线程安全问题。

//有线程安全问题
public class Counter {
    private int count;
    public Counter(){}
    public int getCount(){
        return count;
    }
    public void increase(){
        count++;
    }
}

//悲观锁,线程安全,缺点性能差
public class Counter {
    private int count;
    public Counter(){}
    public synchronized int getCount(){
        return count;
    }
    public synchronized void increase(){
        count++;
    }
}

这是悲观锁的实现,如果我们需要获取这个资源,那么我们就给它加锁,其他线程都无法访问该资源,直到我们操作完后释放对该资源的锁。我们知道,悲观锁的效率是不如乐观锁的,上面说了atomic包下的原子类的实现是乐观锁方式,因此其效率会比使用synchronized关键字更高一些,推荐使用这种方式。

//乐观锁,线程安全,性能好
public class Counter {
    private AtomicInteger count = new AtomicInteger();
    public Counter(){}
    public int getCount(){
        return count.get();
    }
    public void increase(){
        count.getAndIncrement();
    }
}

CAS的三大缺点

ABA问题

因为 CAS 需要在操作值的时候检查下值有没有发生变化,如果没有发生变化则更新,但是如果一个值原来是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。ABA 问题的解决思路就是使用版本号,在变量前面追加上版本号,每次变量更新的时候把版本号加一,那么A-B-A就会变成1A-2B-3A。

从 Java 1.5 开始 JDK 的atomic包里提供了一个类AtomicStampedReference来解决 ABA 问题。这个类的compareAndSet方法作用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。

循环时间长开销大

CAS 自旋如果长时间不成功,会给 CPU 带来非常大的执行开销。如果 JVM 能支持处理器提供的pause指令那么效率会有一定的提升,pause指令有两个作用,一是它可以延迟流水线执行指令,使 CPU 不会消耗过多的执行资源,延迟的时间取决于具体实现的版本,在一些处理器上延迟时间是零;二是它可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲突而引起 CPU 流水线被清空,从而提高 CPU 的执行效率。

只能保证一个共享变量的原子操作

当对一个共享变量执行操作时,我们可以使用循环 CAS 的方式来保证原子操作,但是对多个共享变量操作时,循环 CAS 就无法保证操作的原子性,这个时候就需要用锁,或者有一个取巧的办法,就是把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。比如有两个共享变量i=2,j=a,合并一下ij=2a,然后用 CAS 来操作ij。从 Java 1.5 开始 JDK 提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性,我们可以把多个变量放在一个对象里来进行 CAS 操作。

什么是AQS

AQS(AbstractQueuedSychronizer),抽象队列同步器,是JDK下提供的一套给予FIFO等待队列的阻塞锁和相关同步器的一个同步框架。这个抽象类被设计为作为一些可用原子int值来表示状态的同步器的基类。如果我们看过类似CountDownLatch类的源码实现,会发现其内部有一个继承了AbstractQueuedSynchronizer的内部类Sync。可见CountDownLatch是基于 AQS 框架来实现的一个同步器,类似的同步器在 JUC 下还有不少,如Semaphore等。

AQS的应用

QS 管理一个关于状态信息的单一整数,该整数可以表现任何状态。比如,Semaphore用它来表现剩余的许可数,ReentrantLock用它来表现拥有它的线程已经请求了多少次锁;FutureTask用它来表现任务的状态等。

如 JDK 的文档中所说,使用 AQS 来实现一个同步器需要覆盖实现如下几个方法,并且使用getStatesetStatecompareAndSetState这三个方法来操作状态。

boolean tryAcquire(int arg)
boolean tryRelease(int arg)
int tryAcquireShared(int arg)
boolean tryReleaseShared(int arg)
boolean isHeldExclusively()

以上方法不需要全部实现,根据获取的锁的种类可以选择实现不同的方法,支持独占(排他)获取锁的同步器应该实现tryAcquire、 tryRelease、isHeldExclusively;而支持共享获取的同步器应该实现tryAcquireShared、tryReleaseShared、isHeldExclusively。下面以CountDownLatch举例说明基于 AQS 实现同步器,CountDownLatch用同步状态持有当前计数,countDown方法调用 release从而导致计数器递减;当计数器为 0 时,解除所有线程的等待;await调用acquire,如果计数器为 0,acquire会立即返回,否则阻塞。通常用于某任务需要等待其他任务都完成后才能继续执行的情景

public class CountDownLatch {
    /**
     * 基于AQS的内部Sync
     * 使用AQS的state来表示计数count.
     */
    private static final class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {
        private static final long serialVersionUID = 4982264981922014374L;

        Sync(int count) {
            // 使用AQS的getState()方法设置状态
            setState(count);
        }

        int getCount() {
            // 使用AQS的getState()方法获取状态
            return getState();
        }

        // 覆盖在共享模式下尝试获取锁
        protected int tryAcquireShared(int acquires) {
            // 这里用状态state是否为0来表示是否成功,为0的时候可以获取到返回1,否则不可以返回-1
            return (getState() == 0) ? 1 : -1;
        }

        // 覆盖在共享模式下尝试释放锁
        protected boolean tryReleaseShared(int releases) {
            // 在for循环中Decrement count直至成功;
            // 当状态值即count为0的时候,返回false表示 signal when transition to zero
            for (;;) {
                int c = getState();
                if (c == 0)
                    return false;
                int nextc = c-1;
                if (compareAndSetState(c, nextc))
                    return nextc == 0;
            }
        }
    }

    private final Sync sync;

    // 使用给定计数值构造CountDownLatch
    public CountDownLatch(int count) {
        if (count < 0) throw new IllegalArgumentException("count < 0");
        this.sync = new Sync(count);
    }

    // 让当前线程阻塞直到计数count变为0,或者线程被中断
    public void await() throws InterruptedException {
        sync.acquireSharedInterruptibly(1);
    }

    // 阻塞当前线程,除非count变为0或者等待了timeout的时间。当count变为0时,返回true
    public boolean await(long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException {
        return sync.tryAcquireSharedNanos(1, unit.toNanos(timeout));
    }

    // count递减
    public void countDown() {
        sync.releaseShared(1);
    }

    // 获取当前count值
    public long getCount() {
        return sync.getCount();
    }

    public String toString() {
        return super.toString() + "[Count = " + sync.getCount() + "]";
    }
}

AQS 原理

AQS 的实现主要在于维护一个volatile int state(代表共享资源)和一个 FIFO 线程等待队列(多线程争用资源被阻塞时会进入此队列,此队列称之为CLH队列)。CLH 队列中的每个节点是对线程的一个封装,包含线程基本信息,状态,等待的资源类型等。

CLH结构如下

 *      +------+  prev +-----+       +-----+
 * head |      | <---- |     | <---- |     |  tail
 *      +------+       +-----+       +-----+

技术图片

简单源码分析

    public final void acquire(int arg) {
        // 首先尝试获取,不成功的话则将其加入到等待队列,再for循环获取
        if (!tryAcquire(arg) &&
            acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg))
            selfInterrupt();
    }
    
    // 从clh中选一个线程获取占用资源
    final boolean acquireQueued(final Node node, int arg) {
        boolean failed = true;
        try {
            boolean interrupted = false;
            for (;;) {
                // 当节点的先驱是head的时候,就可以尝试获取占用资源了tryAcquire
                final Node p = node.predecessor();
                if (p == head && tryAcquire(arg)) {
                    // 如果获取到资源,则将当前节点设置为头节点head
                    setHead(node);
                    p.next = null; // help GC
                    failed = false;
                    return interrupted;
                }
                // 如果获取失败的话,判断是否可以休息,可以的话就进入waiting状态,直到被unpark()
                if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
                    parkAndCheckInterrupt())
                    interrupted = true;
            }
        } finally {
            if (failed)
                cancelAcquire(node);
        }
    }
  
   private Node addWaiter(Node mode) {
        // 封装当前线程和模式为新的节点,并将其加入到队列中
        Node node = new Node(Thread.currentThread(), mode);
        // Try the fast path of enq; backup to full enq on failure
        Node pred = tail;
        if (pred != null) {
            node.prev = pred;
            if (compareAndSetTail(pred, node)) {
                pred.next = node;
                return node;
            }
        }
        enq(node);
        return node;
    }  
    
    private Node enq(final Node node) {
        for (;;) {
            Node t = tail;
            if (t == null) { 
                // tail为null,说明还没初始化,此时需进行初始化工作
                if (compareAndSetHead(new Node()))
                    tail = head;
            } else {
                // 否则的话,将当前线程节点作为tail节点加入到CLH中去
                node.prev = t;
                if (compareAndSetTail(t, node)) {
                    t.next = node;
                    return t;
                }
            }
        }
    }

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