基础篇：JAVA原子组件和同步组件

前言

在使用多线程并发编程的时，经常会遇到对共享变量修改操作。此时我们可以选择ConcurrentHashMap，ConcurrentLinkedQueue来进行安全地存储数据。但如果单单是涉及状态的修改，线程执行顺序问题，使用Atomic开头的原子组件或者ReentrantLock、CyclicBarrier之类的同步组件，会是更好的选择，下面将一一介绍它们的原理和用法

• 原子组件的实现原理CAS
• AtomicBoolean、AtomicIntegerArray等原子组件的用法、
• 同步组件的实现原理
• ReentrantLock、CyclicBarrier等同步组件的用法

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原子组件的实现原理CAS

• cas的底层实现可以看下之前写的一篇文章:详解锁原理，synchronized、volatile+cas底层实现

应用场景

• 可用来实现变量、状态在多线程下的原子性操作
• 可用于实现同步锁(ReentrantLock)

原子组件

• 原子组件的原子性操作是靠使用cas来自旋操作volatile变量实现的
• volatile的类型变量保证变量被修改时，其他线程都能看到最新的值

• cas则保证value的修改操作是原子性的，不会被中断

  基本类型原子类

  AtomicBoolean　//布尔类型
  AtomicInteger　//正整型数类型
  AtomicLong      //长整型类型

• 使用示例

  public static void main(String[] args) throws Exception {
      AtomicBoolean atomicBoolean = new AtomicBoolean(false);
      //异步线程修改atomicBoolean
      CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.runAsync(() ->{
     try {
         Thread.sleep(1000); //保证异步线程是在主线程之后修改atomicBoolean为false
         atomicBoolean.set(false);
     }catch (Exception e){
         throw new RuntimeException(e);
     }
      });
      atomicBoolean.set(true);
      future.join();
      System.out.println("boolean value is:"+atomicBoolean.get());
  }
  ---------------输出结果------------------
  boolean value is:false

引用类原子类

AtomicReference
//加时间戳版本的引用类原子类
AtomicStampedReference
//相当于AtomicStampedReference，AtomicMarkableReference关心的是
//变量是否还是原来变量，中间被修改过也无所谓
AtomicMarkableReference

• AtomicReference的源码如下，它内部定义了一个volatile V value，并借助VarHandle(具体子类是FieldInstanceReadWrite)实现原子操作，MethodHandles会帮忙计算value在类的偏移位置，最后在VarHandle调用Unsafe.public final native boolean compareAndSetReference(Object o, long offset, Object expected, Object x)方法原子修改对象的属性

  public class AtomicReference<V> implements java.io.Serializable {
      private static final long serialVersionUID = -1848883965231344442L;
      private static final VarHandle VALUE;
      static {
     try {
         MethodHandles.Lookup l = MethodHandles.lookup();
         VALUE = l.findVarHandle(AtomicReference.class, "value", Object.class);
     } catch (ReflectiveOperationException e) {
         throw new ExceptionInInitializerError(e);
     }
      }
      private volatile V value;
      ....

  ABA问题

• 线程X准备将变量的值从A改为B，然而这期间线程Y将变量的值从A改为C，然后再改为A；最后线程X检测变量值是A，并置换为B。但实际上，A已经不再是原来的A了
• 解决方法，是把变量定为唯一类型。值可以加上版本号，或者时间戳。如加上版本号，线程Y的修改变为A1->B2->A3，此时线程X再更新则可以判断出A1不等于A3

• AtomicStampedReference的实现和AtomicReference差不多，不过它原子修改的变量是volatile Pair<V> pair;，Pair是其内部类。AtomicStampedReference可以用来解决ABA问题

  public class AtomicStampedReference<V> {
      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);
     }
      }
      private volatile Pair<V> pair;

• 如果我们不关心变量在中间过程是否被修改过，而只是关心当前变量是否还是原先的变量，则可以使用AtomicMarkableReference

• AtomicStampedReference的使用示例

  public class Main {
      public static void main(String[] args) throws Exception {
     Test old = new Test("hello"), newTest = new Test("world");
     AtomicStampedReference<Test> reference = new AtomicStampedReference<>(old, 1);
     reference.compareAndSet(old, newTest,1,2);
     System.out.println("对象："+reference.getReference().name+";版本号："+reference.getStamp());
      }
  }
  class Test{
      Test(String name){ this.name = name; }
      public String name;
  }
  ---------------输出结果------------------
  对象：world;版本号：2

  数组原子类

  AtomicIntegerArray    　//整型数组
  AtomicLongArray        　//长整型数组
  AtomicReferenceArray    //引用类型数组

• 数组原子类内部会初始一个final的数组，它把整个数组当做一个对象，然后根据下标index计算法元素偏移量，再调用UNSAFE.compareAndSetReference进行原子操作。数组并没被volatile修饰，为了保证元素类型在不同线程的可见，获取元素使用到了UNSAFEpublic native Object getReferenceVolatile(Object o, long offset)方法来获取实时的元素值

• 使用示例

  //元素默认初始化为0
  AtomicIntegerArray array = new AtomicIntegerArray(2);
  // 下标为０的元素，期待值是0，更新值是１
  array.compareAndSet(0,0,1);
  System.out.println(array.get(0));
  ---------------输出结果------------------
  1

属性原子类

AtomicIntegerFieldUpdater　
AtomicLongFieldUpdater
AtomicReferenceFieldUpdater

• 如果操作对象是某一类型的属性，可以使用AtomicIntegerFieldUpdater原子更新，不过类的属性需要定义成volatile修饰的变量，保证该属性在各个线程的可见性，否则会报错

• 使用示例

  public class Main {
      public static void main(String[] args) {
     AtomicReferenceFieldUpdater<Test,String> fieldUpdater = AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(Test.class,String.class,"name");
     Test test = new Test("hello world");
     fieldUpdater.compareAndSet(test,"hello world","siting");
     System.out.println(fieldUpdater.get(test));
     System.out.println(test.name);
      }
  }
  class Test{
      Test(String name){ this.name = name; }
      public volatile String name;
  }
  ---------------输出结果------------------
  siting
  siting

累加器

Striped64
LongAccumulator
LongAdder
//accumulatorFunction：运算规则，identity：初始值
public LongAccumulator(LongBinaryOperator accumulatorFunction,long identity)

• LongAccumulator和LongAdder都继承于Striped64，Striped64的主要思想是和ConcurrentHashMap有点类似，分段计算，单个变量计算并发性能慢时，我们可以把数学运算分散在多个变量，而需要计算总值时，再一一累加起来
• LongAdder相当于LongAccumulator一个特例实现

• LongAccumulator的示例

  public static void main(String[] args) throws Exception {
      LongAccumulator accumulator = new LongAccumulator(Long::sum, 0);
      for(int i=0;i<100000;i++){
     CompletableFuture.runAsync(() -> accumulator.accumulate(1));
      }
      Thread.sleep(1000); //等待全部CompletableFuture线程执行完成，再获取
      System.out.println(accumulator.get());
  }
  ---------------输出结果------------------
  100000

  同步组件的实现原理

• java的多数同步组件会在内部维护一个状态值，和原子组件一样，修改状态值时一般也是通过cas来实现。而状态修改的维护工作被Doug Lea抽象出AbstractQueuedSynchronizer(AQS)来实现
• AQS的原理可以看下之前写的一篇文章:详解锁原理，synchronized、volatile+cas底层实现

同步组件

ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock

• ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock都是基于AQS(AbstractQueuedSynchronizer)实现的。因为它们有公平锁和非公平锁的区分，因此没直接继承AQS，而是使用内部类去继承，公平锁和非公平锁各自实现AQS，ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock再借助内部类来实现同步

• ReentrantLock的使用示例

  ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
  if(lock.tryLock()){
      //业务逻辑
      lock.unlock();
  }

• ReentrantReadWriteLock的使用示例

  public static void main(String[] args) throws Exception {
      ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
      if(lock.readLock().tryLock()){ //读锁
     //业务逻辑
     lock.readLock().unlock();
      }
      if(lock.writeLock().tryLock()){ //写锁
     //业务逻辑
     lock.writeLock().unlock();
      }
  }

  Semaphore实现原理和使用场景

• Semaphore和ReentrantLock一样，也有公平和非公平竞争锁的策略，一样也是通过内部类继承AQS来实现同步
• 通俗解释：假设有一口井，最多有三个人的位置打水。每有一个人打水，则需要占用一个位置。当三个位置全部占满时，第四个人需要打水，则要等待前三个人中一个离开打水位，才能继续获取打水的位置

• 使用示例

  public static void main(String[] args) throws Exception {
      Semaphore semaphore = new Semaphore(2);
      for (int i = 0; i < 3; i++)
     CompletableFuture.runAsync(() -> {
         try {
             System.out.println(Thread.currentThread().toString() + " start ");
             if(semaphore.tryAcquire(1)){
                 Thread.sleep(1000);
                 semaphore.release(1);
                 System.out.println(Thread.currentThread().toString() + " 无阻塞结束 ");
             }else {
                 System.out.println(Thread.currentThread().toString() + " 被阻塞结束 ");
             }
         } catch (Exception e) {
             throw new RuntimeException(e);
         }
     });
      //保证CompletableFuture 线程被执行，主线程再结束
      Thread.sleep(2000);
  }
  ---------------输出结果------------------
  Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-19,5,main] start 
  Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-5,5,main] start 
  Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-23,5,main] start 
  Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-23,5,main] 被阻塞结束 
  Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-5,5,main] 无阻塞结束 
  Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-19,5,main] 无阻塞结束 

• 可以看出三个线程，因为信号量设定为２，第三个线程是无法获取信息成功的，会打印阻塞结束

  CountDownLatch实现原理和使用场景

• CountDownLatch也是靠AQS实现的同步操作
• 通俗解释：玩游戏时，假如主线任务需要靠完成五个小任务，主线任务才能继续进行时。此时可以用CountDownLatch，主线任务阻塞等待，每完成一小任务，就done一次计数，直到五个小任务全部被执行才能触发主线

• 使用示例

  public static void main(String[] args) throws Exception {
      CountDownLatch count = new CountDownLatch(2);
      for (int i = 0; i < 2; i++)
     CompletableFuture.runAsync(() -> {
         try {
             Thread.sleep(1000);
             System.out.println(" CompletableFuture over ");
             count.countDown();
         } catch (Exception e) {
             throw new RuntimeException(e);
         }
     });
      //等待CompletableFuture线程的完成
      count.await();
      System.out.println(" main over ");
  }
  ---------------输出结果------------------
   CompletableFuture over 
   CompletableFuture over 
   main over 

  CyclicBarrier实现原理和使用场景

• CyclicBarrier则是靠ReentrantLock lock和Condition trip属性来实现同步
• 通俗解释：CyclicBarrier需要阻塞全部线程到await状态，然后全部线程再全部被唤醒执行。想象有一个栏杆拦住五只羊，需要当五只羊一起站在栏杆时，栏杆才会被拉起，此时所有的羊都可以飞跑出羊圈

• 使用示例

  public static void main(String[] args) throws Exception {
      CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(2);
      CompletableFuture.runAsync(()->{
     try {
         System.out.println("CompletableFuture run start-"+ Clock.systemUTC().millis());
         barrier.await(); //需要等待main线程也执行到await状态才能继续执行
         System.out.println("CompletableFuture run over-"+ Clock.systemUTC().millis());
     }catch (Exception e){
         throw new RuntimeException(e);
     }
      });
      Thread.sleep(1000);
      //和CompletableFuture线程相互等待
      barrier.await();
      System.out.println("main run over!");
  }
  ---------------输出结果------------------
  CompletableFuture run start-1609822588881
  main run over!
  CompletableFuture run over-1609822589880

  StampedLock

• StampedLock不是借助AQS，而是自己内部维护多个状态值，并配合cas实现的
• StampedLock具有三种模式：写模式、读模式、乐观读模式

• StampedLock的读写锁可以相互转换

  //获取读锁，自旋获取，返回一个戳值
  public long readLock()
  //尝试加读锁，不成功返回0
  public long tryReadLock()
  //解锁
  public void unlockRead(long stamp) 
  //获取写锁，自旋获取，返回一个戳值
  public long writeLock()
  //尝试加写锁，不成功返回0
  public long tryWriteLock()
  //解锁
  public void unlockWrite(long stamp)
  //尝试乐观读读取一个时间戳，并配合validate方法校验时间戳的有效性
  public long tryOptimisticRead()
  //验证stamp是否有效
  public boolean validate(long stamp)

• 使用示例

  public static void main(String[] args) throws Exception {
      StampedLock stampedLock = new StampedLock();
      long stamp = stampedLock.tryOptimisticRead();
      //判断版本号是否生效
      if (!stampedLock.validate(stamp)) {
     //获取读锁，会空转
     stamp = stampedLock.readLock();
     long writeStamp = stampedLock.tryConvertToWriteLock(stamp);
     if (writeStamp != 0) { //成功转为写锁
         //fixme 业务操作
         stampedLock.unlockWrite(writeStamp);
     } else {
         stampedLock.unlockRead(stamp);
         //尝试获取写读
         stamp = stampedLock.tryWriteLock();
         if (stamp != 0) {
             //fixme 业务操作
             stampedLock.unlockWrite(writeStamp);
         }
     }
      }
  }    

欢迎指正文中错误

参考文章

• 并发之Striped64（l累加器）