【Java并发011】原理层面:CAS操作全解析
一、前言
volatile关键字是Java51个关键字中用的比较少的一个,它是一个与多线程并发的关键字,但是实际开发中,一般不会用到,使用synchronize+wait()+notify()/notifyAll()或 lock+await()+signal()/signalAll() 组合就好了,但是我们现在学习JVM的知识,所有有必要知道volatile关键字及其底层原理,这里先上示例:
tip:该程序由《深入理解Java虚拟机》提出,在idea中运行,必须使用debug模式,不能用run运行。
字节码:
我们这里查看Test.class文件,一步步看每一个指令码,getstatic iconst_1 iadd putstatic 分析了为什么最后结果小于20万的原因,看似是从根本上搞懂了这个问题。
实际上,对于Java程序,即使是打印出.class文件,一条一条分析字节码也是不严谨的(因为是编译出来只有一条字节码指令,也不能说这条指令就是一个原子操作,即一条字节码不一定是一个不可拆分的原子操作),一条字节码指令在解释执行时,解释器将要运行许多行代码才能实现它的语义,如果是编译执行,一条字节码指令也可能转化成若干条本地机器码指令,这里是值得注意的。
问题1:为什么小于20万?
回答1:因为 i++;是一个三步骤操作,不是原子操作,要在多线程中安全,要同时保证原子性、可见性和有序性,即使使用volidate关键字,也只是一个保证可见性和有序性(合理使用volidate禁止指令重排),没保证原子性,三步骤操作可以被打断,处理方式是下面的使用原子类AtomInteger完成。
问题2:为什么使用原子类AtomInteger可以完成?
回答2:synchronized == for + if(cas线程安全判断),在incrementAndGet()方法中使用 for循环 + if(cas判断)包裹,保证线程安全,所以最后等于20000,所以incrementAndGet()方法中的 for + if(cas线程安全判断) 保证了线程安全。
二、CAS操作
2.1 CAS三步操作+CAS与阻塞同步的对比+三种锁
2.1.1 CAS三步操作
首先要说一下,AtomicInteger类compareAndSet通过原子操作实现了CAS操作,最底层基于汇编语言实现。
简单说一下原子操作的概念,“原子”代表最小的单位,所以原子操作可以看做最小的执行单位,该操作在执行完毕前不会被任何其他任务或事件打断。
CAS是Compare And Set的一个简称,如下理解:
- 已知当前内存里面的值current和预期要修改成的值new传入
- 内存中AtomicInteger对象地址对应的真实值(因为有可能别修改)real与current对比,
- 相等表示real未被修改过,是“安全”的,将new赋给real结束然后返回;不相等说明real已经被修改,结束并重新执行1直到修改成功
CAS相比Synchronized,避免了锁的使用,总体性能比Synchronized高很多.
2.1.2 CAS与内建锁比较
元老级的内建锁(synchronized) | CAS操作 |
---|---|
悲观锁,当存在线程竞争的情况下会出现线程阻塞以及唤醒带来的性能问题,对应互斥同步(阻塞同步),效率很低。 | 乐观锁,并不会直接挂起线程,会尝试若干次CAS操作,并非进行耗时的挂起与唤醒操作,因此非阻塞式同步。 |
问题1:cas的两个应用?
回答1:cas的两个应用:lock里面 + AtomicInteger里面。
问题2:为什么lock比synchronized高效?
回答2:在性能上来说,如果竞争资源不激烈,两者的性能是差不多的,而当竞争资源非常激烈时(即有大量线程同时竞争),此时Lock的性能要远远优于synchronized。所以说,在具体使用时要根据适当情况选择。
2.1.3 Java三种锁
CAS(无锁操作,乐观锁策略):使用CAS叫做比较交换来判断是否出现冲突,出现冲突就重试当前操作直到不冲突为止。
悲观锁(JDK1.6之前的内建锁):假设每一次执行同步代码块均会产生冲突,所以当线程获取锁成功,会阻塞其他尝试获取该锁的线程。
乐观锁(Lock机制):假设所有线程访问共享资源时不会出现冲突,既然不会出现冲突自然就不会阻塞其他线程。线程不会出现阻塞状态。
2.2 CAS的应用:AtomicInteger类中的compareAndSet()方法使用for+if(cas)保证线程安全
这里只要记住一点:
AtomicInteger类compareAndSet()方法使用for循环+if(cas)来保证线程安全就好了
2.2.1 从AtomicInteger类incrementAndGet()方法的源码出发,开启底层探索
compareAndSet典型使用为计数,如i++,++i,这里以i++为例:
public final int incrementAndGet() {
for (;;) {
//获取当前值
int current = get();
//设置期望值
int next = current + 1;
//调用Native方法compareAndSet,执行CAS操作
if (compareAndSet(current, next))
//成功后才会返回期望值,否则无线循环
return next;
}
}
incrementAndGet()解释:
- incrementAndGet()方法由 “一个for + 一个if”组成,
- 这个for就是自旋,现在还没有成功自增就循环自旋;
- 这个if就是判断成功,current == real ,直接返回next(已经next=current+1,所以直接返回)
- 小结:既看到了AtomicInteger类中的操作方法incrementAndGet()如何完成自旋代替阻塞同步,又看到了compareAndSet()方法如何使用CAS操作保证线程安全(就是一定要real==current才返回为true,从而保证安全)所以,synchronzied == for自旋 + if(CAS判断当前线程安全)
2.2.2 继续深入AtomicInteger类的compareAndSet方法
compareAndSet方法实现:
JDK文档对该方法的说明如下:如果当前状态值等于预期值,则以原子方式将同步状态设置为给定的更新值。
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}
这里嵌入解释一下valueOffset变量,首先valueOffset的初始化在static静态代码块里面,代表相对起始内存地址的字节相对偏移量:
private static final long valueOffset;
static {
try {
valueOffset = unsafe.objectFieldOffset
(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
}
在生成一个AtomicInteger对象后,可以看做生成了一段内存,对象中各个字段按一定顺序放在这段内存中,字段可能不是连续放置的,
unsafe.objectFieldOffset(Field f)这个方法准确地告诉我"value"字段相对于AtomicInteger对象的起始内存地址的字节相对偏移量。
private volatile int value;
public AtomicInteger(int initialValue) {
value = initialValue;
}
public AtomicInteger() {
}
在这段程序中,value是一个volatile变量,不同线程对这个变量进行操作时具有可见性,修改与写入操作都会存入主存中,并通知其他cpu中该变量缓存行无效,保证了每次读取都是最新的值
2.2.3 继续深入native compareAndSwapInt()方法
找到sun.misc.Unsafe.java:
/**
* Atomically update Java variable to <tt>x</tt> if it is currently
* holding <tt>expected</tt>.
* @return <tt>true</tt> if successful
*/
public final native boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset,int expected,int x);
2.2.4 继续深入UNSAFE_ENTRY()方法
继续查找unsafe.cpp,(http://hg.openjdk.java.net/jdk7/jdk7/hotspot/file/9b0ca45cd756/src/share/vm/prims/unsafe.cpp):
UNSAFE_ENTRY(jboolean, Unsafe_CompareAndSwapInt(JNIEnv *env, jobject unsafe, jobject obj, jlong offset, jint e, jint x))
UnsafeWrapper("Unsafe_CompareAndSwapInt");
oop p = JNIHandles::resolve(obj);
jint* addr = (jint *) index_oop_from_field_offset_long(p, offset);
return (jint)(Atomic::cmpxchg(x, addr, e)) == e;
UNSAFE_END
2.2.5 继续深入的Atomic::cmpxchg()
实现主要方法为Atomic::cmpxchg , 这个本地方法的最终实现在openjdk的如下位置:openjdk-7-fcs-src-b147-27jun2011\openjdk\hotspot\src\oscpu\windowsx86\vm\ atomicwindowsx86.inline.hpp(对应于windows操作系统,X86处理器)
// Adding a lock prefix to an instruction on MP machine
// VC++ doesn't like the lock prefix to be on a single line
// so we can't insert a label after the lock prefix.
// By emitting a lock prefix, we can define a label after it.
#define LOCK_IF_MP(mp) __asm cmp mp, 0 \
__asm je L0 \
__asm _emit 0xF0 \
__asm L0:
inline jint Atomic::cmpxchg (jint exchange_value, volatile jint* dest, jint compare_value) {
// alternative for InterlockedCompareExchange
int mp = os::is_MP();
__asm {
mov edx, dest
mov ecx, exchange_value
mov eax, compare_value
LOCK_IF_MP(mp)
cmpxchg dword ptr [edx], ecx
}
}
如上面源代码所示,用嵌入的汇编实现的, CPU指令是 cmpxchg,程序会根据当前处理器的类型来决定是否为cmpxchg指令添加lock前缀(tip:就是 LOCK_IF_MP(mp) 代码)。
金手指:对于LOCK_IF_MP(mp) 代码
如果程序是在多处理器上运行,就为cmpxchg指令加上lock前缀(lock cmpxchg).反之,如果程序是在单处理器上运行,就省略lock前缀(单处理器自身会维护单处理器内的顺序一致性,不需要lock前缀提供的内存屏障效果).
lock前缀的作用说明:
- 禁止该指令与之前和之后的读和写指令重排序;
- 把写缓冲区中的所有数据刷新到内存中。
总的来说,Atomic(例如:AtomicInteger类)实现了高效无锁(tip:底层还是用到排它锁,就是多处理器下的lock前缀,不过底层处理比java层处理要快很多)与线程安全(volatile变量特性),CAS一般适用于计数;
多线程编程也适用,多个线程执行AtomicXXX类下面的方法,当某个线程执行的时候具有排他性,在执行方法中不会被打断,直至当前线程完成才会执行其他的线程(上面的AtomicInteger类中incrementAndGet()方法使用CompareAndSet()方法来完成保证加一操作的线程安全性,取代synchronized同步阻塞)。
三、CAS的ABA问题
3.1 什么是ABA问题(理论解释,一图就好了)
3.2 代码重现ABA问题(代码,了解即可)
public class ABADemo {
private static AtomicReference<Integer> atomicReference = new AtomicReference<Integer>(100);
public static void main(String[] args) {
new Thread(() -> {
atomicReference.compareAndSet(100, 101);
atomicReference.compareAndSet(101, 100);
},"t1").start();
new Thread(() -> {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(atomicReference.compareAndSet(100, 2019) + "\t修改后的值:" + atomicReference.get());
},"t2").start();
}
}
输出结果:
true 修改后的值:2019
对于程序的解释:
- CAS操作步骤一:初始值为100,
- CAS操作步骤二:线程t1将100改成101,然后又将101改回100
- CAS操作步骤三:线程t2先睡眠1秒,等待t1操作完成,然后t2线程将值改成2019,可以看到,线程2修改成功
3.3 ABA问题:原因、突破口、解决方式、源码支持
3.3.1 ABA问题的产生原因(重点)
根本原因:ABA问题产生的原因是传统的CAS仅仅对业务数值的比较,current==real,就是认为没有修改过,这样的比较条件是不充分的。
举例:对于 10 -> 11 ->10,仅仅比较数值,无法知道当前获取值是否已被修改过。
3.3.2 ABA问题:从原因到突破口再到解决方式(重点)
知道了ABA问题产生的原因,就知道解决这个问题的突破点:
核心原因:对于 10 -> 11 ->10,仅仅比较数值,无法知道当前获取值是否已被修改过。
突破点:在获取到数值的时候,要找到一个办法知道当前获取到的数值是否已被修改过。
JDK的处理办法:提供两个类,不仅比较数值,还有比较当前的数值是否被修改过,比如:
- AtomicStampedReference使用int来记录版本号,表示当前数值是否被修改过(在current=real的条件下,版本号相同就是未被修改,版本号不同是已被修改);
- AtomicMarkableReference使用boolean来记录当前数值是否被修改过(在current=real的条件下,false就是未被修改,true是已被修改)。
3.3.3 ABA问题两个类的源码解析:不仅比较数值,还有比较当前的数值是否被修改过
1、AtomicStampedReference类源码解析
这里使用的是AtomicStampedReference的compareAndSet函数,这里面有四个参数:
compareAndSet(V expectedReference, V newReference, int expectedStamp, int newStamp)。
(1)第一个参数expectedReference:表示预期值。
(2)第二个参数newReference:表示要更新的值。
(3)第三个参数expectedStamp:表示预期的时间戳。
(4)第四个参数newStamp:表示要更新的时间戳。
这个compareAndSet方法到底是如何实现的,我们深入到源码中看看。
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,最后的返回值,同时比较数值和版本号
Pair类
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);
}
}
casPair()方法
private boolean casPair(Pair<V> cmp, Pair<V> val) {
return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, pairOffset, cmp, val);
}
连在一起看,如下图:
2、AtomicMarkableReference类源码解析
public boolean compareAndSet(V expectedReference,V newReference,
boolean expectedMark,boolean newMark) {
Pair<V> current = pair;
return
expectedReference == current.reference && expectedMark == current.mark &&
((newReference == current.reference && newMark == current.mark) ||
casPair(current, Pair.of(newReference, newMark)));
}
Pair类
private static class Pair<T> {
final T reference;
final boolean mark;
private Pair(T reference, boolean mark) {
this.reference = reference;
this.mark = mark;
}
static <T> Pair<T> of(T reference, boolean mark) {
return new Pair<T>(reference, mark);
}
}
casPair()方法
private boolean casPair(Pair<V> cmp, Pair<V> val) {
return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, pairOffset, cmp, val);
}
连在一起看,如下图:
3.4 代码解释ABA问题两个类处理
3.4.1 AtomicStampedReference类代码解决ABA问题
要解决ABA问题,可以增加一个版本号,当内存位置V的值每次被修改后,版本号都加1。
AtomicStampedReference内部维护了对象值和版本号,在创建AtomicStampedReference对象时,需要传入初始值和初始版本号,当AtomicStampedReference设置对象值时,对象值以及状态戳都必须满足期望值,写入才会成功。
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference;
public class ABADemo {
private static AtomicStampedReference<Integer> atomicStampedReference = new AtomicStampedReference<Integer>(100,1);
public static void main(String[] args) {
new Thread(() -> {
System.out.println("t1拿到的初始版本号:" + atomicStampedReference.getStamp());
//睡眠1秒,是为了让t2线程也拿到同样的初始版本号
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
atomicStampedReference.compareAndSet(100, 101,atomicStampedReference.getStamp(),atomicStampedReference.getStamp()+1);
atomicStampedReference.compareAndSet(101, 100,atomicStampedReference.getStamp(),atomicStampedReference.getStamp()+1);
},"t1").start();
new Thread(() -> {
int stamp = atomicStampedReference.getStamp();
System.out.println("t2拿到的初始版本号:" + stamp);
//睡眠3秒,是为了让t1线程完成ABA操作
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("最新版本号:" + atomicStampedReference.getStamp());
System.out.println(atomicStampedReference.compareAndSet(100, 2019,stamp,atomicStampedReference.getStamp() + 1) + "\t当前 值:" + atomicStampedReference.getReference());
},"t2").start();
}
}
输出结果:
t1拿到的初始版本号:1
t2拿到的初始版本号:1
最新版本号:3
false 当前 值:100
对于这个程序的解释:
- 初始值100,初始版本号1
- 线程t1和t2拿到一样的初始版本号
- 线程t1完成ABA操作,版本号递增到3
- 线程t2完成CAS操作,最新版本号已经变成3,跟线程t2之前拿到的版本号1不相等,操作失败
由此可知,这里返回为false,表示已经被修改过,因为不仅比较数值,还有比较当前的数值是否被修改过,都满足才返回为true。
AtomicStampedReference可以给引用加上版本号,追踪引用的整个变化过程,如:A -> B -> C -> D - > A,通过AtomicStampedReference,我们可以知道,引用变量中途被更改了3次。
但是,有时候,我们并不关心引用变量更改了几次,只是单纯的关心是否更改过,所以就有了AtomicMarkableReference类,且看下文。
3.4.2 AtomicStampedReference类代码解决ABA问题
AtomicMarkableReference的唯一区别就是不再用int标识引用,而是使用boolean变量——表示引用变量是否被更改过
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicMarkableReference;
public class ABADemo2 {
private static AtomicMarkableReference<Integer> atomicMarkableReference = new AtomicMarkableReference<Integer>(100,false);
public static void main(String[] args) {
new Thread(() -> {
System.out.println("t1版本号是否被更改:" + atomicMarkableReference.isMarked());
//睡眠1秒,是为了让t2线程也拿到同样的初始版本号
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
atomicMarkableReference.compareAndSet(100, 101,atomicMarkableReference.isMarked(),true);
atomicMarkableReference.compareAndSet(101, 100,atomicMarkableReference.isMarked(),true);
},"t1").start();
new Thread(() -> {
boolean isMarked = atomicMarkableReference.isMarked();
System.out.println("t2版本号是否被更改:" + isMarked);
//睡眠3秒,是为了让t1线程完成ABA操作
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("是否更改过:" + atomicMarkableReference.isMarked());
System.out.println(atomicMarkableReference.compareAndSet(100, 2019,isMarked,true) + "\t当前 值:" + atomicMarkableReference.getReference());
},"t2").start();
}
}
输出结果:
t1版本号是否被更改:false
t2版本号是否被更改:false
是否更改过:true
false 当前 值:100
对于这个程序的解释:
- 初始值100,初始版本号未被修改 false
- 线程t1和t2拿到一样的初始版本号都未被修改 false
- 线程t1完成ABA操作,版本号被修改 true
- 线程t2完成CAS操作,版本号已经变成true,跟线程t2之前拿到的版本号false不相等,操作失败
由此可知,这里返回为false,表示已经被修改过,因为不仅比较数值,还有比较当前的数值是否被修改过,都满足才返回为true。
四、面试金手指(解释CAS,满分答案)
4.1 CAS三步操作+CAS与内建锁比较+三种锁
4.1.1 CAS三步操作
首先要说一下,AtomicInteger类compareAndSet通过原子操作实现了CAS操作,最底层基于汇编语言实现。
简单说一下原子操作的概念,“原子”代表最小的单位,所以原子操作可以看做最小的执行单位,该操作在执行完毕前不会被任何其他任务或事件打断。
CAS是Compare And Set的一个简称,如下理解:
- 已知当前内存里面的值current和预期要修改成的值new传入
- 内存中AtomicInteger对象地址对应的真实值(因为有可能别修改)real与current对比,
- 相等表示real未被修改过,是“安全”的,将new赋给real结束然后返回;不相等说明real已经被修改,结束并重新执行1直到修改成功
CAS相比Synchronized,避免了锁的使用,总体性能比Synchronized高很多.
4.1.2 CAS与内建锁比较
元老级的内建锁(synchronized) | CAS操作 |
---|---|
悲观锁,当存在线程竞争的情况下会出现线程阻塞以及唤醒带来的性能问题,对应互斥同步(阻塞同步),效率很低。 | 乐观锁,并不会直接挂起线程,会尝试若干次CAS操作,并非进行耗时的挂起与唤醒操作,因此非阻塞式同步。 |
问题1:cas的两个应用?
回答1:cas的两个应用:lock里面 + AtomicInteger里面。
问题2:为什么lock比synchronized高效?
回答2:在性能上来说,如果竞争资源不激烈,两者的性能是差不多的,而当竞争资源非常激烈时(即有大量线程同时竞争),此时Lock的性能要远远优于synchronized。所以说,在具体使用时要根据适当情况选择。
4.1.3 三种锁
CAS(无锁操作,乐观锁策略):使用CAS叫做比较交换来判断是否出现冲突,出现冲突就重试当前操作直到不冲突为止。
悲观锁(JDK1.6之前的内建锁):假设每一次执行同步代码块均会产生冲突,所以当线程获取锁成功,会阻塞其他尝试获取该锁的线程。
乐观锁(Lock机制):假设所有线程访问共享资源时不会出现冲突,既然不会出现冲突自然就不会阻塞其他线程。线程不会出现阻塞状态。
4.2 重点,CAS的应用:AtomicInteger类中的compareAndSet()方法使用for+if(cas)保证线程安全
4.2.1 AtomicInteger类中的compareAndSet()方法使用for+if(cas)保证线程安全
在Java的原子类,例如AtomicInteger类中,就有用到CAS操作,比如AtomicInteger类中的compareAndSet()方法,
return i++;三步操作如何原子化,在之前三步就完成了,仅仅只在等待合适的时机返回。
public final int incrementAndGet() {
for (;;) {
int current = get(); // 第一步,读取
int next = current + 1; // 第二步,计算+1,;第三步,赋值给next
if (compareAndSet(current, next)) // 三步都完成了,仅仅只在等待合适的时机返回。
return next;
}
}
问题:这个incrementAndGet()是在不使用synchronize的阻塞同步的前提下,完成多线程情况下,线程安全的自增操作?即 i++ 的硬件操作包括三步:从内存取出数据到寄存器,运算器中i++,从运算器中将数据放到内存中,既然不使用synchronized阻塞同步,那么这个AtomicInterger类中的incrementAndGet()方法如何在多线程情况下保证操作的原子性呢?
回答:synchronzied == for自旋 + if(CAS判断当前线程安全),使用for自旋,if中使用CAS判断当前线程安全,等到线程安全的情况下,返回next(已经next=current+1,所以直接返回)
将if提上来知道两点,进一步理解 synchronzied == for自旋 +if(CAS判断当前线程安全),将if判断提上来,我们就可以知道很多东西(源码中不把if提上来是因为把if提上来,包裹的大了,性能就变差了,和synchronized一样,包裹的大了,性能就差了):
public final int incrementAndGet() {
for (;;) {
if (compareAndSet(current, next)){ // 源码中不把if提上来是因为把if提上来,包裹的大了,性能就变差了,和synchronized一样,包裹的大了,性能就差了
// 将if判断提上来,就是一个synchronized,这就很好理解
// 所以说: synchronzied == for自旋 + if(CAS判断当前线程安全)
// 将if提上来1,所以说:阻塞同步和cas同步独立相等,都是保证原子性:将if判断提上来,就是一个synchronized,这就很好理解
// 将if提上来2,为什么都是保证原子性?
// 1、一定要线程安全才能进来 cas和synchronized都可以保证,cas一定要current==real才能进来,synchronized一定要获取到同步锁才能进来
// 2、里面的不出去,外面的不能进来,cas这里return next;之前都没有改变数据,所以里面的没出去,外面的不能进来;synchronized也可以保证这一点,里面的不执行完不释放锁,外面的进不来
int current = get();
int next = current + 1;
return next;
}
}
}
将if提上来,所以说 “阻塞同步和cas同步独立相等,都是保证原子性”,将if判断提上来,就是一个synchronized,这就很好理解
public final int incrementAndGet() {
for (;;) {
if (compareAndSet(current, next)){
int current = get();
int next = current + 1;
return next;
}
}
}
等价
public final int incrementAndGet() {
synchronized(this){
int current = get();
int next = current + 1;
return next;
}
}
// 小结: cas不参与任何实际业务逻辑,
// cas仅仅返回true|false作为线程安全的判断依据,不参与实际逻辑,和synchronized一样
所有有如下表:
阻塞同步(又称互斥同步) | 非阻塞同步(冲突检测同步) | |
---|---|---|
锁 | 悲观锁:1、先加锁,再操作(先加锁,再操作,操作完成后再释放锁,给所有线程公平竞争)2、悲观锁:抱着一种悲观的态度,害怕出现线程不安全问题,所有对于每一次线程操作之前都要加上锁,虽然降低了性能,但是提高了效率;3、阻塞同步:没有获取到锁的线程,即竞争锁失败的线程需要挂起,wait()或wait(时间参数),进入blocked阻塞状态,所以称为阻塞同步;4、实现方式:synchronized关键字和lock锁机制 | 乐观锁:1、先操作,若没有其他线程竞争,就操作成功了,若有其他线程竞争,产生冲突(冲突检测到冲突),再采取补救措施;2、乐观锁:抱着一种乐观的态度,也可说是一种侥幸的心理,不断重试,直至成功;3、非阻塞同步:操作过程中,不存在阻塞线程,所以称为非阻塞同步。4、实现方式:硬件的原子操作,下面介绍五条,重点CAS。. |
代价 | 大,挂起线程和恢复线程的操作都需要转入内核态完成,代价大 | 不大,直接使用原子操作不需要阻塞线程 |
问题:为什么将if提上来,可以保证原子性?
回答:保证原子性就是两点:保证加锁才进入临界区、保证走完临界区代码才解锁。
- 一定要线程安全才能进来 cas和synchronized都可以保证,cas一定要current==real才能进来,synchronized一定要获取到同步锁才能进来;
- 里面的不出去,外面的不能进来,cas这里return next;之前都没有改变数据,所以里面的没出去,外面的不能进来;synchronized也可以保证这一点,里面的不执行完不释放锁,外面的进不来**
所以,所有的cas包裹的都可以改写为synchronized包裹的,所有的synchronized包裹的都可以改写为cas包裹的。
4.2.2 CAS底层如何完成比较current和real的
底层使用用嵌入的汇编指令实现的, CPU指令是 cmpxchg,程序会根据当前处理器的类型来决定是否为cmpxchg指令添加lock前缀(tip:就是 LOCK_IF_MP(mp))。
问题:对于 LOCK_IF_MP(mp) 代码的解释?
回答:如果程序是在多处理器上运行,就为cmpxchg指令加上lock前缀(lock cmpxchg).反之,如果程序是在单处理器上运行,就省略lock前缀(单处理器自身会维护单处理器内的顺序一致性,不需要lock前缀提供的内存屏障效果).
lock前缀的作用说明:
- 禁止该指令与之前和之后的读和写指令重排序;
- 把写缓冲区中的所有数据刷新到内存中。
4.3 ABA问题:原因+突破口+解决方式+源码
4.3.1 ABA问题的产生原因(背诵)
根本原因:ABA问题产生的原因是传统的CAS仅仅对业务数值的比较,current==real,就是认为没有修改过,这样的比较条件是不充分的。
举例:对于 10 -> 11 ->10,仅仅比较数值,无法知道当前获取值是否已被修改过。
4.3.2 ABA问题:从原因到突破口再到解决方式(背诵)
知道了ABA问题产生的原因,就知道解决这个问题的突破点:
核心原因:对于 10 -> 11 ->10,仅仅比较数值,无法知道当前获取值是否已被修改过。
突破点:在获取到数值的时候,要找到一个办法知道当前获取到的数值是否已被修改过。
问题:如何实现比较当前的数值是否被修改过?
回答:第一,记录版本号;第二,用boolean记录当前数值是否被修改过。
具体:JDK的中提供两个类,不仅比较数值,还有比较当前的数值是否被修改过,其中,
- AtomicStampedReference使用int来记录版本号,表示当前数值是否被修改过(在current=real的条件下,版本号相同就是未被修改,版本号不同是已被修改);
- AtomicMarkableReference使用boolean来记录当前数值是否被修改过(在current=real的条件下,false就是未被修改,true是已被修改)。
4.3.3 源码解析:不仅比较数值,还有比较当前的数值是否被修改过,都满足才返回为true
这里返回为false,表示已经被修改过,因为不仅比较数值,还有比较当前的数值是否被修改过,都满足才返回为true。
4.4 CAS中的自旋会浪费大量的处理器资源(CPU) 简单来说就是太耗费时间
问题1:CAS是什么?
回答1:cas就是compare and swap,cas就是不断使用compare比较N和O, 一旦compare成功,就操作更改N,然后swap,N设置为V,不成功,返回N,不断compare。
问题2:辨析自旋和阻塞?
回答2:
自旋是线程失败后没有停止下来,还是在不停的尝试获取同步锁;
阻塞是线程获取锁失败后就停止下来,需要等时间过后或其他线程唤醒(计时阻塞+阻塞)。
问题3:举例说明自旋和阻塞
回答3:自旋与阻塞:举个栗子来说,当你开车到了一个十字路口时,这时发现亮的是红灯,那么这时的你就有两种选择,要么将车子直接熄火等待,要么踩住刹车等待;而这时的熄火和刹车就相当于阻塞和自旋,那么我们该如何去选择使用哪种处理方法呢?当又回到刚才的栗子,当你到达十字路口时发现,额的神呀,今天的红灯的等待时间竟然有半个小时,这时你二话不说将车子熄火,自己蒙头大睡来等待红灯;但是当你发现红灯只有10秒钟时,你就会选择踩住刹车来等待红灯;你这里的处理机制就是在不同的情况下,哪种方法使得车子耗油最少就选择哪个方法。又回到主题上,所以不能说自旋就一定会比阻塞的性能好。
自旋问题的处理,jdk使用自适应自旋
为了解决自旋存在的问题,CPU就采取了一种处理机制:自适应自旋(根据以往自旋等待时能否获取到锁,来动态调整自旋的时间(循环尝试数量))
自适应自旋和出现其实也是与现实生活相关的,再次回到上个栗子中,如果之前不熄火等到了绿灯,那么这次不熄火的时间就长一点,多等会也没事;如果之前不熄火没等待绿灯, 那么这次不熄火的时间就短一点。自适应自旋也是如此,如果在上一次自旋时获取到锁,则此次自旋时间稍微变长一点;如果在上一次自旋结束还没有获取到锁,此次自旋时间稍微短一点。
问题4:解释一下自适应自旋?
回答4:
如果在上一次自旋时获取到锁,多给一点机会,则此次自旋时间稍微变长一点;
如果在上一次自旋结束还没有获取到锁,少给一点机会,此次自旋时间稍微短一点。
4.5 CAS操作的公平性问题
问题1:公平模式和非公平模式?
回答1:
- 公平模式 比如一个锁被很多线程等待是时,锁会选择等待时间最长的线程访问它的临界资源,可以和队列类比一下理解为先到先得原则(lock锁)它就是公平的。
- 非公平模式 而当一个锁是可以被后来的线程抢占时,它就是非公平性的,比如内建锁(饥饿问题:由于访问权限总是分配给了其他线程,而造成一个或多个线程被饿死的现象)。
自旋也是一种不公平的模式:因为处于阻塞状态的线程无法立刻竞争被释放的锁,而处于自旋状态的线程很有可能先获取到锁。
问题2:谈一谈你对公平锁的理解?cas的自旋操作是公平的吗?
回答2:
- 第一,公平锁是没有意义的,强制实现公平锁只会降低效率,非公平锁可以得到更好的效率;这也就是为什么synchronized重量锁是非公平的,cas的自旋操作也是非公平的,lock默认是非公平的,只是可以实现公平锁,所以说,从jdk源码,公平锁只是个可选项,并不是一个默认推荐项。
- 第二,公平锁的含义:每次执行等待时间最长的那个线程,底层必须使用队列来实现
- 第三,公平锁的实现:synchronized重量锁是非公平的,cas的自旋操作也是非公平的,lock默认是非公平的,只是可以实现公平锁。
- 第四,lock是如何使用队列来实现公平锁的:详见另外一篇博客。
五、小结
原理层面:CAS操作全解析,完成了。
天天打码,天天进步!!!
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