轉載自? ?Java并發(fā)編程包中atomic的實現(xiàn)原理

這是一篇來自粉絲的投稿，作者【林灣村龍貓】最近在閱讀Java源碼，這一篇是他關于并發(fā)包中atomic類的源碼閱讀的總結。Hollis做了一點點修改。

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引子

在多線程的場景中，我們需要保證數(shù)據(jù)安全，就會考慮同步的方案，通常會使用synchronized或者lock來處理，使用了synchronized意味著內核態(tài)的一次切換。這是一個很重的操作。

有沒有一種方式，可以比較便利的實現(xiàn)一些簡單的數(shù)據(jù)同步，比如計數(shù)器等等。concurrent包下的atomic提供我們這么一種輕量級的數(shù)據(jù)同步的選擇。

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使用例子

import?java.util.concurrent.CountDownLatch; import?java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;public?class?App?{public?static?void?main(String[]?args)?throws?Exception?{CountDownLatch?countDownLatch?=?new?CountDownLatch(100);AtomicInteger?atomicInteger?=?new?AtomicInteger(0);for?(int?i?=?0;?i?<?100;?i++)?{new?Thread()?{@Overridepublic?void?run()?{atomicInteger.getAndIncrement();countDownLatch.countDown();}}.start();}countDownLatch.await();System.out.println(atomicInteger.get());} }

在以上代碼中，使用AtomicInteger聲明了一個全局變量，并且在多線程中進行自增，代碼中并沒有進行顯示的加鎖。

以上代碼的輸出結果，永遠都是100。如果將AtomicInteger換成Integer，打印結果基本都是小于100。

也就說明AtomicInteger聲明的變量，在多線程場景中的自增操作是可以保證線程安全的。接下來我們分析下其原理。

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原理

我們可以看一下AtomicInteger的代碼

他的值是存在一個volatile的int里面。volatile只能保證這個變量的可見性。不能保證他的原子性。

可以看看getAndIncrement這個類似i++的函數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)，是調用了UnSafe中的getAndAddInt。

UnSafe是何方神圣？UnSafe提供了java可以直接操作底層的能力。

進一步，我們可以發(fā)現(xiàn)實現(xiàn)方式：

如何保證原子性：自旋 +?CAS（樂觀鎖）。在這個過程中，通過compareAndSwapInt比較更新value值，如果更新失敗，重新獲取舊值，然后更新。

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優(yōu)缺點

CAS相對于其他鎖，不會進行內核態(tài)操作，有著一些性能的提升。但同時引入自旋，當鎖競爭較大的時候，自旋次數(shù)會增多。cpu資源會消耗很高。

換句話說，CAS+自旋適合使用在低并發(fā)有同步數(shù)據(jù)的應用場景。

Java 8做出的改進和努力

在Java 8中引入了4個新的計數(shù)器類型，LongAdder、LongAccumulator、DoubleAdder、DoubleAccumulator。他們都是繼承于Striped64。

在LongAdder 與AtomicLong有什么區(qū)別？
Atomic*遇到的問題是，只能運用于低并發(fā)場景。因此LongAddr在這基礎上引入了分段鎖的概念?？梢詤⒖肌禞DK8系列之LongAdder解析》一起看看做了什么。

大概就是當競爭不激烈的時候，所有線程都是通過CAS對同一個變量（Base）進行修改，當競爭激烈的時候，會將根據(jù)當前線程哈希到對于Cell上進行修改（多段鎖）。

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可以看到大概實現(xiàn)原理是：通過CAS樂觀鎖保證原子性，通過自旋保證當次修改的最終修改成功，通過降低鎖粒度（多段鎖）增加并發(fā)性能。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Java并发编程包中atomic的实现原理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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