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
AtomicMarkableReferenceAtomicReference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UNSAFE
public 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 overCyclicBarrier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-1609822589880StampedLock
- 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); } } } }
java
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