一篇文章快速搞懂 Atomic（原子整数/CAS/ABA/原子引用/原子数组/LongAdder）
前言
相信大部分开发人员，或多或少都看过或写过并发编程的代码。并发关键字除了Synchronized，还有另一大分支Atomic。如果大家没听过没用过先看基础篇，如果听过用过，请滑至底部看进阶篇，深入源码分析。
提出问题：int线程安全吗？
看过Synchronized相关文章的小伙伴应该知道其是不安全的，再次用代码应验下其不安全性：
public class testInt {
static int number = 0;
public static void main(String[] args) throws Exception {
Runnable runnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
number = number+1;
}
}
};
Thread t1 = new Thread(runnable);
t1.start();
Thread t2 = new Thread(runnable);
t2.start();
t1.join();
t2.join();
System.out.println("number:" + number);
}
}
运行结果：
在上面的例子中，我们定义一个初始值为0的静态变量number，再新建并运行两个线程让其各执行10万次的自增操作，如果他是线程安全的，应该两个线程执行后结果为20万，但是我们发现最终的结果是小于20万的，即说明他是不安全的。
在之前Synchronized那篇文章中说过，可以在number=number+1这句代码上下加Synchronized关键字实现线程安全。但是其对资源的开销较大，所以我们今天再看下另外一种实现线程安全的方法Atomic。
Atomic基础篇分界线
原子整数（基础类型）
整体介绍
Atomic是jdk提供的一系列包的总称，这个大家族包括原子整数（AtomicInteger,AtomicLong,AtomicBoolean），原子引用（AtomicReference,AtomicStampedReference,AtomicMarkableReference），原子数组(AtomicIntegerArray,AtomicLongArray,AtomicReferenceArray)，更新器（AtomicIntegerFieldUpdater,AtomicLongFieldUpdater,AtomicReferenceFieldUpdater）。
AtomicInteger
AtomicInteger，AtomicBoolean，AtomicLong三者功能类似，咱就以AtomicInteger为主分析原子类。
先看下有哪些API，及其他们具体啥功能:
public class testInt {
public static void main(String[] args) {
//定义AtomicInteger类型的变量，值为1
AtomicInteger i = new AtomicInteger(1);
//incrementAndGet方法先新增1再返回，所以打印2，此时i为2
System.out.println(i.incrementAndGet());
//getAndIncrement方法先返回值再新增1，所以打印2，此时i为3
System.out.println(i.getAndIncrement());
//get方法返回当前i值，所以打印3，此时i为3
System.out.println(i.get());
//参数为正数即新增，getAndAdd方法先返回值再新增666，所以打印3，此时i为669
System.out.println(i.getAndAdd(666));
//参数为负数即减去，getAndAdd方法先返回值再减去1，所以打印669，此时i为668
System.out.println(i.getAndAdd(-1));
//参数为正数即新增，addAndGet方法先新增666再返回值，所以打印1334，此时i为1334
System.out.println(i.addAndGet(666));
//参数为负数即减去，addAndGet方法先减去-1再返回值，所以打印1333，此时i为1333
System.out.println(i.addAndGet(-1));
//getAndUpdate方法IntUnaryOperator参数是一个箭头函数，后面可以写任何操作，所以打印1333,此时i为13331
System.out.println(i.getAndUpdate(x -> (x * 10 + 1)));
//最终打印i为13331
System.out.println(i.get());
}
}
执行结果：
对上述int类型的例子改进
public class testInt {
//1.定义初始值为0的AtomicInteger类型变量number
static AtomicInteger number = new AtomicInteger(0);
public static void main(String[] args) throws Exception {
Runnable runnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
//2.调用incrementAndGet方法，实现加1操作
number.incrementAndGet();
}
}
};
Thread t1 = new Thread(runnable);
t1.start();
Thread t2 = new Thread(runnable);
t2.start();
t1.join();
t2.join();
System.out.println("number:" + number.get());
}
}
我们可以看到运行结果是正确的20万，说明AtomicInteger的确保证了线程安全性，即在多线程的过程中，运行结果还是正确的。但是这存在一个ABA问题，下面将原子引用的时候再说，先立个flag。
源码分析
我们以incrementAndGet方法为例，看下底层是如何实现的，AtomicInteger类中的incrementAndGet方法调用了Unsafe类的getAndAddInt方法。
public final int incrementAndGet() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
}
我们看下getAndAddInt方法，里面有个循环，直接值为compareAndSwapInt返回值为true,才结束循环。这里就不得不提CAS，这就是多线程安全性问题的解决方法。
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;
}
CAS
线程1和线程2同事获取了主内存变量值0，线程1加1并写入主内存，现在主内存变量值1，线程2也加2并尝试写入主内存，这个时候是不能写入主内存的，因为会覆盖掉线程1的操作，具体过程如下图。
CAS是在线程2尝试写入内存的时候，通过比较并设置（CompareAndSet）发现现在主内存当前值为1，和他刚开始读取的值0不一样，所以他会放弃本次修改，重新读取主内存的最新值，然后再重试下线程2的具体逻辑操作，再次尝试写入主内存。如果这时候线程1，再次对主内存进行了修改，线程2发现现在主内存的值又和预期不一样，所以将放弃本次修改，再次读取主内存最新值，再次重试并尝试写入主内存。我们可以发现这是一个重复比较的过程，即直到和预期初始值一样，才会写入主内存，否则将一直读取重试的循环。这就是上面for循环的意义。
CAS的实现实际上利用了CPU指令来实现的，如果操作系统不支持CAS，还是会加锁的，如果操作系统支持CAS，则使用原子性的CPU指令。
原子引用
在日常使用中，我们不止对上述基本类型进行原子操作，而是需要对一些复杂类型进行原子操作，所以需要AtomicReference。
不安全实现
先看不安全的BigDecimal类型：
public class testReference {
static BigDecimal number = BigDecimal.ZERO;
public static void main(String[] args) throws Exception {
Runnable runnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
number=number.add(BigDecimal.ONE);
}
}
};
Thread t1 = new Thread(runnable);
t1.start();
Thread t2 = new Thread(runnable);
t2.start();
t1.join();
t2.join();
System.out.println(number);
}
}
运行结果如下图，我们可以看到两个线程，自循环1000次加1操作，最终结果应该是2000，可是结果小于2000。
安全实现-使用CAS
public class testReference {
//定义AtomicReference类型BigDecimal变量
static AtomicReference<BigDecimal> number = new AtomicReference<BigDecimal>(BigDecimal.ZERO);
public static void main(String[] args) throws Exception {
Runnable runnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
//手动写循环+CAS判断
while(true){
BigDecimal pre=number.get();
BigDecimal next=number.get().add(BigDecimal.ONE);
if(number.compareAndSet(pre,next)) {
break;
}
}
}
}
};
Thread t1 = new Thread(runnable);
t1.start();
Thread t2 = new Thread(runnable);
t2.start();
t1.join();
t2.join();
System.out.println(number.get());
}
}
运行结果如下：
ABA问题及解决
在上面CAS过程中，是通过值比较来知晓是不是能够更新成功，那如果线程1先加1再减1，这样主内存还是原来的值，即线程2还是可以更新成功的。但是这样逻辑错了，线程1已经发生了修改，线程2不能直接更新成功。
代码：
public class testInt {
static AtomicInteger number = new AtomicInteger(0);
public static void main(String[] args) throws Exception {
Thread t1 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
int a = number.get();
System.out.println("开始number:" + a);
try {
Thread.sleep(5000L);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(number.compareAndSet(a, a++));
}
});
t1.start();
Thread t2 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("开始增加操作");
int a = number.incrementAndGet();
System.out.println("当前number:" + a);
int b = number.decrementAndGet();
System.out.println("当前number:" + b);
}
});
t2.start();
t1.join();
t2.join();
}
}
我们看线程2对其进行了一系列操作，但是最后打印了还是true，表示可以更新成功的。这显然不对。
那我们可以使用AtomicStampedReference，为其添加一个版本号。线程1在刚开始读取主内存的时候，获取到值为0，版本为1，线程2也获取到这两个值，线程1进行加1，减1的操作的时候，版本各加1，现在主内存的值为0，版本为2，而线程2还拿着预计值为0，版本为1的数据尝试写入主内存，这个时候因版本不同而更新失败。具体我们用代码试下：
public class testInt {
static AtomicStampedReference<Integer> number = new AtomicStampedReference<Integer>(0, 0);
public static void main(String[] args) throws Exception {
Thread t1 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
int a = number.getReference();
int s = number.getStamp();
System.out.println("开始number:" + a + ",stamp:" + s);
try {
Thread.sleep(5000L);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(number.compareAndSet(a, a + 1, s, s + 1));
}
});
t1.start();
Thread t2 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("开始增加操作");
int a = number.getReference();
int s = number.getStamp();
number.compareAndSet(a, a + 1, s, s + 1);
System.out.println("当前number:" + a + ",stamp:" + (s + 1));
a = number.getReference();
s = number.getStamp();
number.compareAndSet(a, a - 1, s, s + 1);
System.out.println("当前number:" + a + ",stamp:" + (s+1));
}
});
t2.start();
t1.join();
t2.join();
}
}
我们可以看到每次操作都会更新stamp（版本号），在最后对比的时候不仅比较值，还比较版本号，所以是不能更新成功的，false.
原子数组
AtomicIntegerArray，AtomicLongArray，AtomicReferenceArray三者类似，所以以AtomicIntegerArray为例，我们可以将下面AtomicIntegerArray看做是AtomicInteger类型的数组，其底层很类似，就不详细写了。
AtomicIntegerArray array = new AtomicIntegerArray(10);
array.getAndIncrement(0); // 将第0个元素原子地增加1 AtomicInteger[] array = new AtomicInteger[10];
array[0].getAndIncrement(); // 将第0个元素原子地增加1
字段更新器和原子累加器比较简单，这里就不说了。
Atomic进阶篇分界线
LongAdder源码分析
LongAdder使用
LongAdder是jdk1.8之后新加的，那为什么要加他？这个问题，下面将回答，我们先看下如何使用。
public class testLongAdder {
public static void main(String[] args) throws Exception {
LongAdder number = new LongAdder();
Runnable runnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
number.add(1L);
}
}
};
Thread t1 = new Thread(runnable);
Thread t2 = new Thread(runnable);
t1.start();
t2.start();
t1.join();
t2.join();
System.out.println("number:" + number);
}
}
我们可以看到LongAdder的使用和AtomicLong大致相同，使用两个线程Thread1,Thread2对number值各进行一万次的自增操作，最后的number是正确的两万。
与Atomic的对比优势
那问题来了，既然AtomicLong能够完成对多线程下的number进行线程安全的操作，那为什么还要LongAdder?我们先来段代码比较下，两个在结果都是正确的前提下，性能方面的差距。
public class testLongAdder {
public static void main(String[] args) {
//1个线程，进行100万次自增操作
test1(1,1000000);
//10个线程，进行100万次自增操作
test1(10,1000000);
//100个线程，进行100万次自增操作
test1(100,1000000);
}
static void test1(int threadCount,int times){
long startTime=System.currentTimeMillis();
AtomicLong number1=new AtomicLong();
List<Thread> threads1=new ArrayList<>();
for(int i=0;i<threadCount;i++) {
threads1.add(new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int j = 0; j < times; j++) {
number1.incrementAndGet();
}
}
}));
}
threads1.forEach(thread -> thread.start());
threads1.forEach(thread ->{
try {
thread.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
} );
long endTime=System.currentTimeMillis();
System.out.println("AtomicLong:"+number1+",time:"+(endTime-startTime));
LongAdder number2=new LongAdder();
List<Thread> threads2=new ArrayList<>();
for(int i=0;i<threadCount;i++) {
threads2.add(new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int j = 0; j < times; j++) {
number2.add(1);
}
}
}));
}
threads2.forEach(thread -> thread.start());
threads2.forEach(thread ->{
try {
thread.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
} );
System.out.println("LongAdder:"+number2+",time:"+(System.currentTimeMillis()-endTime));
}
}
上述代码对比了1个线程，10个线程，100个线程在进行100百次自增操作后，AtomicLong和LongAdder所花费的时间。通过打印语句，我们发现在最终number1和number2都正确的基础上，LongAdder花费的时间比AtomicLong少了一个量级。
源码分析
那为什么会导致这种情况，我们就要从源码层面分析。AtomicLong为什么效率低？因为如果线程数量一多，尤其在高并发的情况下，比如有100个线程同时想要对对象进行操作，肯定只有一个线程会获取到锁，其他99个线程可能空转，一直循环知道线程释放锁。如果该线程操作完毕释放了锁，其他99个线程再次竞争，也只有一个线程获取锁，另外98个线程还是空转，直到锁被释放。这样CAS操作会浪费大量资源在空转上，从而使得AtomicLong在线程数越来越多的情况下越来越慢。
AtomicLong是多个线程对同一个value值进行操作，导致多个线程自旋次数太多，性能降低。而LongAdder在无竞争的情况，跟AtomicLong一样，对同一个base进行操作，当出现竞争关系时则是采用化整为零的做法，从空间换时间，用一个数组cells，将一个value拆分进这个数组cells。多个线程需要同时对value进行操作时候，可以对线程id进行hash得到hash值，再根据hash值映射到这个数组cells的某个下标，再对该下标所对应的值进行自增操作。当所有线程操作完毕，将数组cells的所有值和无竞争值base都加起来作为最终结果。
我们先看下LongAdder里面的字段，发现其里面没有，主要是在其继承的Stripped64类中，有下面四个主要变量。
/** CPU数量，即cells数组的最大长度*/
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); /**
*cells数组，为2的幂，2,4,8,16.....，方便以后位运算
*/
transient volatile Cell[] cells; /**
* 基值，主要用于没有竞争的情况，通过CAS更新。
*/
transient volatile long base; /**
* 调整单元格大小（扩容），创建单元格时使用的锁。
*/
transient volatile int cellsBusy;
下面是add方法开始。
public void add(long x) {
//as：cells数组的引用
//b：base的基础值
//v：期望值
//m：cells数组大小
//a:当前数组命中的单元
Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
//as不为空（cells已经初始化过，说明之前有其他线程对初始化）或者CAS操作不成功（线程间出现竞争）
if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
//初始化uncontented,true表示未竞争（因为有两个情况，这里先初始化，后面对其修改，就能区分这两种情况）
boolean uncontended = true;
//as等于null(cells未初始化)
//或者线程id哈希出来的下标所对应的值为空（cell等于空），getProbe() & m功能是获取下标，底层逻辑是位运算
//或者更新失败为false，即发生竞争，取非就为ture
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))
//进入到if里面，说明更新case失败，或者更新某个cell也失败了，或者cell为空，或者cells为空
longAccumulate(x, null, uncontended);
}
}
从LongAdder调用Stripped64的longAccumulate方法，主要是初始化cells，cells的扩容，多个线程同时命中一个cell的竞争操作。
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
boolean wasUncontended) {
//x：add的值,fn：为null,wasUncontended：是否发生竞争，true为发生竞争，false为不发生竞争
int h;//线程的hash值
//如果该线程为0，即第一次进来，所以ThreadLocalRandom强制初始化线程id，再对其hash
if ((h = getProbe()) == 0) {
ThreadLocalRandom.current();
h = getProbe();
wasUncontended = true;
}
//扩容意向，为false肯定不扩容，为true可能扩容
boolean collide = false;
//死循环
for (;;) {
//as:cells数组的引用
//a:当前线程命中的cell
//n：cells的长度
//v：当前线程命中的cell所拥有的value值
Cell[] as; Cell a; int n; long v;
//cells不为空
if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
//当前线程命中的cell为空，下面逻辑是新增cell
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
if (cellsBusy == 0) { // Try to attach new Cell
Cell r = new Cell(x); // Optimistically create
if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
boolean created = false;
try { // Recheck under lock
Cell[] rs; int m, j;
if ((rs = cells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {
rs[j] = r;
created = true;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
if (created)
break;
continue; // Slot is now non-empty
}
}
collide = false;
}
//发生竞争
else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail
wasUncontended = true; // Continue after rehash
//没有竞争，尝试修改当前线程对应的cell值，成功跳出循环
else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x))))
break;
//如果n大于CPU最大数量，不可扩容
else if (n >= NCPU || cells != as)
collide = false; // At max size or stale
else if (!collide)
collide = true;
//获取到了锁，进行扩容，为2的幂，
else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
try {
if (cells == as) { // Expand table unless stale
Cell[] rs = new Cell[n << 1];//左移一位运算符，数量加倍
for (int i = 0; i < n; ++i)
rs[i] = as[i];
cells = rs;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
collide = false;
continue; // Retry with expanded table
}
h = advanceProbe(h);
}
//cells等于空，并且获取到锁，开始初始化工作，创建结束释放锁，继续循环
else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
boolean init = false;
try { // Initialize table
if (cells == as) {
Cell[] rs = new Cell[2];
rs[h & 1] = new Cell(x);
cells = rs;
init = true;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
if (init)
break;
}
else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x))))
break; // Fall back on using base
}
}
结语
结束了，撒花。这篇主要说了Atomic的一些使用，包括Atomic原子类（AtomicInteger，AtomicLong，AtomicBoolean），Atomic原子引用（AtomicReference，AtomicStampedReference），以及1.8之后LongAdder的优势，源码分析。过程还穿插了一些CAS，ABA问题引入和解决方式。
参考资料
Java多线程进阶（十七）—— J.U.C之atomic框架：LongAdder
Java 8 Performance Improvements: LongAdder vs AtomicLong
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