java并发编程(8)原子变量和非阻塞的同步机制

原子变量和非阻塞的同步机制

一、锁的劣势

  1.在多线程下:锁的挂起和恢复等过程存在着很大的开销(及时现代的jvm会判断何时使用挂起,何时自旋等待)

  2.volatile:轻量级别的同步机制,但是不能用于构建原子复合操作

  因此:需要有一种方式,在管理线程之间的竞争时有一种粒度更细的方式,类似与volatile的机制,同时还要支持原子更新操作

二、CAS

  独占锁是一种悲观的技术--它假设最坏的情况,所以每个线程是独占的

  而CAS比较并交换:compareAndSwap/Set(A,B):我们认为内存处值是A,如果是A,将其修改为B,否则不进行操作;返回内存处的原始值或是否修改成功

  如:模拟CAS操作 

//模拟的CAS
public class SimulatedCAS {
    private int value;
    public synchronized int get() {
        return value;
    }
    //CAS操作
    public synchronized int compareAndSwap(int expectedValue, int newValue) {
        int oldValue = value;
        if (oldValue == expectedValue) {
            value = newValue;
        }
        return oldValue;
    }
    public synchronized boolean compareAndSet(int expectedValue, int newValue) {
        return (expectedValue == compareAndSwap(expectedValue, newValue));
    }
}

//典型使用场景
public class CasCounter {
    private SimulatedCAS value;
    public int getValue() {
        return value.get();
    }
    public int increment() {
        int v;
        do {
            v = value.get();
        } while {
            (v != value.compareAndSwap(v, v + 1));
        }
        return v + 1;
    }
}

  JAVA提供了CAS的操作

    原子状态类:AtomicXXX的CAS方法

    JAVA7/8:对Map的操作:putIfAbsent、computerIfAbsent、computerIfPresent.........

三、原子变量类

  AtomicRefence原子更新对象,可以是自定义的对象;如:

public class CasNumberRange {
    private static class IntPair {
        // INVARIANT: lower <= upper
        final int lower;        //将值定义为不可变域
        final int upper;        //将值定义为不可变域

        public IntPair(int lower, int upper) {
            this.lower = lower;
            this.upper = upper;
        }
    }

    private final AtomicReference<IntPair> values = new AtomicReference<IntPair>(new IntPair(0, 0));    //封装对象

    public int getLower() {
        return values.get().lower;
    }

    public int getUpper() {
        return values.get().upper;
    }

    public void setLower(int i) {
        while (true) {
            IntPair oldv = values.get();
            if (i > oldv.upper) {
                throw new IllegalArgumentException("Can‘t set lower to " + i + " > upper");
            }
            IntPair newv = new IntPair(i, oldv.upper);  //属性为不可变域,则每次更新新建对象
            if (values.compareAndSet(oldv, newv)) {     //原子更新,如果在过程中有线程修改了,则其他线程不会更新成功,因为oldv与内存处值就不同了
                return;
            }
        }
    }
    //同上
    public void setUpper(int i) {
        while (true) {
            IntPair oldv = values.get();
            if (i < oldv.lower)
                throw new IllegalArgumentException("Can‘t set upper to " + i + " < lower");
            IntPair newv = new IntPair(oldv.lower, i);
            if (values.compareAndSet(oldv, newv))
                return;
        }
    }
}

  性能问题:使用原子变量在中低并发(竞争)下,比使用锁速度要快,一般情况下是比锁速度快的

四、非阻塞算法

  许多常见的数据结构中都可以使用非阻塞算法

  非阻塞算法:在多线程中,工作是否成功有不确定性,需要循环执行,并通过CAS进行原子操作

  1、上面的CasNumberRange

  2、栈的非阻塞算法:只保存头部指针,只有一个状态

//栈实现的非阻塞算法:单向链表
public class ConcurrentStack <E> {
    AtomicReference<Node<E>> top = new AtomicReference<Node<E>>();
    public void push(E item) {
        Node<E> newHead = new Node<E>(item);
        Node<E> oldHead;
        do {
            oldHead = top.get();
            newHead.next = oldHead;
        } while (!top.compareAndSet(oldHead, newHead));//CAS操作:原子更新操作,循环判断,非阻塞
    }

    public E pop() {
        Node<E> oldHead;
        Node<E> newHead;
        do {
            oldHead = top.get();
            if (oldHead == null) {
                return null;
            }
            newHead = oldHead.next;
        } while (!top.compareAndSet(oldHead, newHead));//CAS操作:原子更新操作,循环判断,非阻塞
        return oldHead.item;
    }

    private static class Node <E> {
        public final E item;
        public Node<E> next;

        public Node(E item) {
            this.item = item;
        }
    }
}

  3、链表的非阻塞算法:头部和尾部的快速访问,保存两个状态,更加复杂

public class LinkedQueue <E> {

    private static class Node <E> {
        final E item;
        final AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>> next;
        public Node(E item, LinkedQueue.Node<E> next) {
            this.item = item;
            this.next = new AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>>(next);
        }
    }

    private final LinkedQueue.Node<E> dummy = new LinkedQueue.Node<E>(null, null);
    private final AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>> head = new AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>>(dummy);
    private final AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>> tail = new AtomicReference<LinkedQueue.Node<E>>(dummy);  //保存尾节点

    public boolean put(E item) {
        LinkedQueue.Node<E> newNode = new LinkedQueue.Node<E>(item, null);
        while (true) {
            LinkedQueue.Node<E> curTail = tail.get();
            LinkedQueue.Node<E> tailNext = curTail.next.get();
            if (curTail == tail.get()) {
                if (tailNext != null) {
                    // 处于中间状态,更新尾节点为当前尾节点的next
                    tail.compareAndSet(curTail, tailNext);
                } else {
                    // 将当前尾节点的next 设置为新节点:链表
                    if (curTail.next.compareAndSet(null, newNode)) {
                        /**
                         * 此处即为中间状态,虽然在这里进行了两次原子操作,整体不是原子的,但是通过算法保证了安全:
                         * 原因是处于中间状态时,如果有其他线程进来操作,则上面那个if将执行;
                         * 上面if的操作是来帮助当前线程完成更新尾节点操作,而当前线程的更新就会失败返回,最终则是更新成功
                         */

                        // 链接成功,尾节点已经改变,则将当前尾节点,设置为新节点
                        tail.compareAndSet(curTail, newNode);
                        return true;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

  3.原子域更新器

    上面的逻辑,实现了链表的非阻塞算法,使用Node来保存头结点和尾节点

    在实际的ConcurrentLinkedQueue中使用的是基于反射的AtomicReferenceFiledUpdater来包装Node

五、ABA问题

  CAS操作中容易出现的问题:

    判断值是否为A,是的话就继续更新操作换为B;

    但是如果一个线程将值A改为C,然后又改回A,此时,原线程将判断A=A成功执行更新操作;

    如果把A改为C,然后又改回A的操作,也需要视为变化,则需要对算法进行优化

  解决:添加版本号,每次更新操作都要更新版本号,即使值是一样的

      

时间: 2024-12-19 21:06:19

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在非阻塞算法中不存在死锁和其他活跃性问题. 在基于锁的算法中,如果一个线程在休眠或自旋的同时持有一个锁,那么其他线程都无法执行下去,而非阻塞算法不会受到单个线程失败的影响. 锁的劣势 许多JVM都对非竞争锁获取和释放操作进行了极大的优化,但如果有多个线程同时请求锁,那么JVM就需要借助操作系统地功能.如果出现了这种情况,那么一些线程将被挂起并且在稍后恢复运行.当线程恢复执行时,必须等待其他线程执行完它们的时间片以后,才能被调度执行.在挂起和恢复线程等过程中存在着很大的开销,并且通常存在着较大时间

并发编程 20—— 原子变量和非阻塞同步机制

并发编程 01—— ConcurrentHashMap 并发编程 02—— 阻塞队列和生产者-消费者模式 并发编程 03—— 闭锁CountDownLatch 与 栅栏CyclicBarrier 并发编程 04—— Callable和Future 并发编程 05—— CompletionService : Executor 和 BlockingQueue 并发编程 06—— 任务取消 并发编程 07—— 任务取消 之 中断 并发编程 08—— 任务取消 之 停止基于线程的服务 并发编程 09——

多线程并发编程之原子变量与非阻塞同步机制

1.非阻塞算法 非阻塞算法属于并发算法,它们可以安全地派生它们的线程,不通过锁定派生,而是通过低级的原子性的硬件原生形式 —— 例如比较和交换.非阻塞算法的设计与实现极为困难,但是它们能够提供更好的吞吐率,对生存问题(例如死锁和优先级反转)也能提供更好的防御.使用底层的原子化机器指令取代锁,比如比较并交换(CAS,compare-and-swap). 2.悲观技术 独占锁是一种悲观的技术.它假设最坏的情况发生(如果不加锁,其它线程会破坏对象状态),即使没有发生最坏的情况,仍然用锁保护对象状态.

《Java并发编程实战》第十五章 原子变量与非阻塞同步机制 读书笔记

一.锁的劣势 锁定后如果未释放,再次请求锁时会造成阻塞,多线程调度通常遇到阻塞会进行上下文切换,造成更多的开销. 在挂起与恢复线程等过程中存在着很大的开销,并且通常存在着较长时间的中断. 锁可能导致优先级反转,即使较高优先级的线程可以抢先执行,但仍然需要等待锁被释放,从而导致它的优先级会降至低优先级线程的级别. 二.硬件对并发的支持 处理器填写了一些特殊指令,例如:比较并交换.关联加载/条件存储. 1 比较并交换 CAS的含义是:"我认为V的值应该为A,如果是,那么将V的值更新为B,否则不需要修

Java并发编程实战 第15章 原子变量和非阻塞同步机制

非阻塞的同步机制 简单的说,那就是又要实现同步,又不使用锁. 与基于锁的方案相比,非阻塞算法的实现要麻烦的多,但是它的可伸缩性和活跃性上拥有巨大的优势. 实现非阻塞算法的常见方法就是使用volatile语义和原子变量. 硬件对并发的支持 原子变量的产生主要是处理器的支持,最重要的是大多数处理器架构都支持的CAS(比较并交换)指令. 模拟实现AtomicInteger的++操作 首先我们模拟处理器的CAS语法,之所以说模拟,是因为CAS在处理器中是原子操作直接支持的.不需要加锁. public s

【Java并发编程实战】—– AQS(三):阻塞、唤醒:LockSupport

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Java并发编程(5):volatile变量修饰符-意料之外的问题(含代码)

volatile用处说明在JDK1.2之前,Java的内存模型实现总是从主存(即共享内存)读取变量,是不需要进行特别的注意的.而随着JVM的成熟和优化,现在在多线程环境下volatile关键字的使用变得非常重要. 在当前的Java内存模型下,线程可以把变量保存在本地内存(比如机器的寄存器)中,而不是直接在主存中进行读写.这就可能造成一个线程在主存中修改了一个变量的值,而另外一个线程还继续使用它在寄存器中的变量值的拷贝,造成数据的不一致. 要解决这个问题,就需要把变量声明为volatile(也可以

第十五章 原子变量和非阻塞同步机制

1.非阻塞算法 如果在算法中,一个线程的失败或挂起不会导致其他线程也失败或挂起,那么这种算法就称为非阻塞算法.如果这种算法的每个步骤中都存在某个线程能够执行下去,那么这种算法也称为无锁算法. 这种算法利用底层的原子机器指令代替锁来确保数据在并发访问中的一致性. 2.硬件对并发的支持 2.1 CAS(Compare-and-Swap) 包含3个操作数--需要读写的内存位置.进行比较的值A和拟写入的新值B.当且仅当V的值等于A时,CAS才会通过原子的方式用新值B更新V的值.无论位置V的值是否等于A,

转: 【Java并发编程】之十四:图文讲述同步的另一个重要功能:内存可见性

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/ns_code/article/details/17288243 加锁(synchronized同步)的功能不仅仅局限于互斥行为,同时还存在另外一个重要的方面:内存可见性.我们不仅希望防止某个线程正在使用对象状态而另一个线程在同时修改该状态,而且还希望确保当一个线程修改了对象状态后,其他线程能够看到该变化.而线程的同步恰恰也能够实现这一点. 内置锁可以用于确保某个线程以一种可预测的方式来查看另一个线程的执行结果.为了确保所有的线程都能看到