并发编程之无锁

2020-02-16 16:01:08来源：博客园阅读 ()

并发编程之无锁

6.2 CAS与volatile
源码之LongAdder
6.8 Unsafe

6.2 CAS与volatile

在这里插入图片描述
其中的关键是compareAndSet，它的简称就是CAS（也有Compare And Swap的说法），它必须是原子操作。

注意
其实CAS的底层是lock cmpxchg指令（X86架构），在单核CPU和多核CPU下都能够保证【比较-交换】的原子性。

在多核状态下，某个核执行到带lock的指令时，CPU会让总线锁住，当这个核把此指令执行完毕，再开启总线。这个过程中不会被线程的调度机制所打断，保证了多个线程对内存操作的准确性，是原子的。
volatile
获取共享变量时，为了保证变量的可见性，需要使用volatile修饰。
它可以用来修饰成员变量和静态成员变量，他可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值，必须到主存中获取它的值，线程操作volatile变量都是直接操作主存。即一个线程对volatile变量的修改，对另一个线程可见。
注意：
volatile仅仅保证了共享变量的可见性，让其它线程能够看到最新值，但不能解决指令交错问题（不能保证原子性）
CAS必须借助volatile才能读取到共享变量的最新值来实现【比较并交换】的效果
为什么无锁效率高
无锁情况下，即使重试失败，线程始终在高速运行，没有停歇，而synchronized会让线程在没有获得锁的时候，发生上下文切换，进入阻塞。打个比喻
线程就好像高速跑道上的赛车，高速运行时，速度超快，一旦发生上下文切换，就好比赛车要减速、熄火，等被唤醒又得重新打火、启动、加速…恢复到高速运行，代价比较大
但无锁情况下，因为线程要保存运行，需要额外CPU的支持，CPU在这里就好比高速跑道，没有额外的跑道，线程想高速运行也无从谈起，虽然不会进入阻塞，但由于没有分到时间片，任然会进入可运行状态，还是会导致上下文切换。
CAS的特点
结合CAS和volatile可以实现无锁并发，适用于线程数少、多核CPU的场景下。
CAS是基于乐观锁的思想：最客观的估计，不怕别的线程来修改共享变量，就算改了也没关系，我吃亏点再重试。
synchronized是基于悲观锁的思想：最悲观的估计，提防着其他线程来修改共享变量，我上了锁你们都别想改，我改完了解开锁，你们才有机会。
CAS体现的是无锁并发、无阻塞并发
- 因为没有使用synchronized，所以线程不会陷入阻塞，这是效率提升的因素之一
- 但如果竞争激烈，可以想到重试必然频繁发生，反而效率会受影响

package com.example.demo;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Supplier;

public class Test4 {
    public static void main(String[] args) {
        demo(
                () -> new AtomicLong(0),
                (adder) -> adder.getAndIncrement()
        );
        
        demo(
                () -> new LongAdder(),
                (adder) -> adder.increment()
        );
    }

    /**
     *
     * @param adderSupplier : () -> 结果   提供累加器对象
     * @param action        : (参数) -> void  执行累加操作
     * @param <T>
     */
    private static <T> void demo(Supplier<T> adderSupplier, Consumer<T> action) {
        T adder = adderSupplier.get();
        List<Thread> threadList = new ArrayList<>();
        // 4个线程，每人累加50万
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            threadList.add(new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 500000; j++) {
                    action.accept(adder);
                }
            }));
        }
        long start = System.nanoTime();
        threadList.forEach(t -> t.start());
        long end = System.nanoTime();
        System.out.println(adder + " cost : " + (end - start));
    }
}
package com.example.demo;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.function.BiConsumer;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Function;
import java.util.function.Supplier;

public class Test3 {

    public static void main(String[] args) {

    }

    /**
     * 参数1，提供数组，可以是线程不安全数组或线程安全数组
     * 参数2，获取数组长度的方法
     * 参数3，自增方法，回传array，index
     * 参数4，打印数组的方法
     *
     * @param arraySupplier : 提供者  无中生有  () -> 结果
     * @param lengthFun    ： 函数    一个参数一个结果  (参数) -> 结果 ，BiFunction(参数1，参数2） -> 结果
     * @param putConsumer  ： 消费者  (参数1，参数2） -> void
     * @param printConsumer : 消费者  (参数) -> void
     * @param <T>
     */
    private static <T> void demo(
            Supplier<T> arraySupplier,
            Function<T, Integer> lengthFun,
            BiConsumer<T, Integer> putConsumer,
            Consumer<T> printConsumer
    ) {
        List<Thread> threadList = new ArrayList<>();
        T array = arraySupplier.get();
        Integer length = lengthFun.apply(array);
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            // 每个线程对数组做10000次操作
            threadList.add(new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 10000; j++) {
                    putConsumer.accept(array, j % length);
                }
            }));
        }
        threadList.forEach(thread -> thread.start());
    }

}

输出
在这里插入图片描述
性能提升的原因很简单，就是在有竞争时，设置多个累加单元，Thread-0累加 Cel【0】，而Thread-1累加Cell【1】。。。最后将结果汇总。这样它们在累加时操作的不同的Cell变量，因此减少了CAS重试失败，从而提高性能。

源码之LongAdder

LongAdder类有几个关键域
在这里插入图片描述

原理之伪共享
其中Cell即为累加单元

缓存与内存的速度比较

因为CPU与内存的速度差异很大，需要靠预读数据至缓存来提升效率。
而缓存以缓存行为单位，每个缓存行对应着一块内存，一般是64byte（8个long）
缓存的加入会造成数据副本的产生，即同一份数据会缓存在不同核心的缓存行中，CPU要保证数据的一致性，如果某个CPU核心更改了数据其它CPU核心对应的整个缓存行必须失效

因为Cell是数组形式，在内存中是连续存储的，一个Cell为24字节（16字节的对象头和8字节的value），因此缓存行可以存下2个的Cell对象。这样问题来了：
Core-0要修改Cell【0】
Core-1要修改Cell【1】
无论谁修改成功，都会导致对方Core的缓存行失效，比如Core-0中Cell【0】=6000，Cell【1】=8000 要累加Cell【0】=6001，Cell【1】=8000，这时会让Core-1的缓存行失效
@sun.misc.Contended用来解决这个问题，它的原理是在使用此注解的对象或字段的前后各增加128字节大小的padding，从而让CPU将对象预读至缓存时占用不同的缓存行，这样，不会造成对方缓存行的失效

获取最终结果通过sun方法