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并发编程之无锁

并发编程之无锁

作者: 小小一技术驿站 | 来源:发表于2020-02-16 20:40 被阅读0次

    @TOC

    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。
    在这里插入图片描述
    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


      在这里插入图片描述

      缓存与内存的速度比较


      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      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


      在这里插入图片描述
      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


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      获取最终结果通过sun方法


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    6.8 Unsafe

    概述
    Unsafe对象提供了非常底层的,操作内存、线程的方法,Unsafe对象不能直接调用,只能通过反射获得

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