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面试:为了进阿里,又把并发CAS(Compare and Swa

面试:为了进阿里,又把并发CAS(Compare and Swa

作者: Java入门到入坟 | 来源:发表于2020-09-03 17:14 被阅读0次

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    前言

    在面试中,并发线程安全提问必然是不会缺少的,那基础的CAS原理也必须了解,这样在面试中才能加分,那来看看面试可能会问那些问题:

    • 什么是乐观锁与悲观锁

    • 什么乐观锁的实现方式-CAS(Compare and Swap),CAS(Compare and Swap)实现原理

    • 在JDK并发包中的使用

    • CAS的缺陷


    1. 什么是乐观锁与悲观锁?

    悲观锁

    总是假设最坏的情况,每次读取数据的时候都默认其他线程会更改数据,因此需要进行加锁操作,当其他线程想要访问数据时,都需要阻塞挂起。悲观锁的实现:

    • 传统的关系型数据库使用这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁;

    • Java里面的同步synchronized关键字的实现。

    乐观锁

    乐观锁,其实就是一种思想,总是认为不会产生并发问题,每次读取数据的时候都认为其他线程不会修改数据,所以不上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别的线程有没有修改过数据,乐观锁适用于读操作多的场景,这样可以提高程序的吞吐量。实现方式:

    • CAS实现:Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量使用了乐观锁的一种CAS实现方式,CAS分析看下节。

    • 版本号控制:一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段,表示数据被修改的次数,当数据被修改时,version值会加一。当线程A要更新数据值时,在读取数据的同时也会读取version值,在提交更新时,若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新,否则重试更新操作,直到更新成功

    乐观锁适用于读多写少的情况下(多读场景),悲观锁比较适用于写多读少场景


    2. 乐观锁的实现方式-CAS(Compare and Swap),CAS(Compare and Swap)实现原理

    背景

    在jdk1.5之前都是使用synchronized关键字保证同步,synchronized保证了无论哪个线程持有共享变量的锁,都会采用独占的方式来访问这些变量,导致会存在这些问题:

    • 在多线程竞争下,加锁、释放锁会导致较多的上下文切换和调度延时,引起性能问题

    • 如果一个线程持有锁,其他的线程就都会挂起,等待持有锁的线程释放锁。

    • 如果一个优先级高的线程等待一个优先级低的线程释放锁,会导致优先级倒置,引起性能风险

    为了优化悲观锁这些问题,就出现了乐观锁:

    假设没有并发冲突,每次不加锁操作同一变量,如果有并发冲突导致失败,则重试直至成功。

    CAS(Compare and Swap)原理

    CAS 全称是 compare and swap(比较并且交换),是一种用于在多线程环境下实现同步功能的机制,其也是无锁优化,或者叫自旋,还有自适应自旋。

    在jdk中,CASvolatile关键字作为实现并发包的基石。没有CAS就不会有并发包,java.util.concurrent中借助了CAS指令实现了一种区别于synchronized的一种乐观锁。

    乐观锁的一种典型实现机制(CAS):

    乐观锁主要就是两个步骤:

    • 冲突检测

    • 数据更新

    当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时,只有一个线程可以更新变量的值,其他的线程都会失败,失败的线程并不会挂起,而是告知这次竞争中失败了,并可以再次尝试。

    在不使用锁的情况下保证线程安全,CAS实现机制中有重要的三个操作数:

    • 需要读写的内存位置(V)

    • 预期原值(A)

    • 新值(B)

    首先先读取需要读写的内存位置(V),然后比较需要读写的内存位置(V)和预期原值(A),如果内存位置与预期原值的A相匹配,那么将内存位置的值更新为新值B。如果内存位置与预期原值的值不匹配,那么处理器不会做任何操作。无论哪种情况,它都会在 CAS 指令之前返回该位置的值。具体可以分成三个步骤:

    • 读取(需要读写的内存位置(V))

    • 比较(需要读写的内存位置(V)和预期原值(A))

    • 写回(新值(B))


    3. CAS在JDK并发包中的使用

    在JDK1.5以上 java.util.concurrent(JUC java并发工具包)是基于CAS算法实现的,相比于synchronized独占锁,堵塞算法,CAS是非堵塞算法的一种常见实现,使用乐观锁JUC在性能上有了很大的提升。

    CAS如何在不使用锁的情况下保证线程安全,看并发包中的原子操作类AtomicInteger::getAndIncrement()方法(相当于i++的操作):

    // AtomicInteger中
    //value的偏移量
    private static final long valueOffset; 
    //获取值
    private volatile int value;
    //设置value的偏移量
    static {
           try {
               valueOffset = unsafe.objectFieldOffset
                  (AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
          } catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
      }
    //增加1
    public final int getAndIncrement() {
           return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
      }
    

    首先value必须使用了volatile修饰,这就保证了他的可见性与有序性

    需要初始化value的偏移量

    unsafe.getAndAddInt通过偏移量进行CAS操作,每次从内存中读取数据然后将数据进行+1操作,然后对原数据,+1后的结果进行CAS操作,成功的话返回结果,否则重试直到成功为止。

    //unsafe中
    pblic final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
       int var5;
       do {
           //使用偏移量获取内存中value值
           var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
          //比较并value加+1
      } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
       return var5;
    }
    

    JAVA实现CAS的原理,unsafe::compareAndSwapInt是借助C来调用CPU底层指令实现的。下面是sun.misc.Unsafe::compareAndSwapInt()方法的源代码:

    public final native boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset,
                                                  int expected, int x);
    

    4. CAS的缺陷

    ABA问题

    在多线程场景下CAS会出现ABA问题,例如有2个线程同时对同一个值(初始值为A)进行CAS操作,这三个线程如下

    线程1,期望值为A,欲更新的值为B

    线程2,期望值为A,欲更新的值为B

    线程3,期望值为B,欲更新的值为A

    • 线程1抢先获得CPU时间片,而线程2因为其他原因阻塞了,线程1取值与期望的A值比较,发现相等然后将值更新为B,

    • 这个时候出现了线程3,线程3取值与期望的值B比较,发现相等则将值更新为A

    • 此时线程2从阻塞中恢复,并且获得了CPU时间片,这时候线程2取值与期望的值A比较,发现相等则将值更新为B,虽然线程2也完成了操作,但是线程2并不知道值已经经过了A->B->A的变化过程。

    ABA问题带来的危害:

    小明在提款机,提取了50元,因为提款机问题,有两个线程,同时把余额从100变为50线程1(提款机):获取当前值100,期望更新为50,

    线程2(提款机):获取当前值100,期望更新为50,

    线程1成功执行,线程2某种原因block了,这时,某人给小明汇款50

    线程3(默认):获取当前值50,期望更新为100,这时候线程3成功执行,余额变为100,线程2从Block中恢复,获取到的也是100,compare之后,继续更新余额为50!!!

    此时可以看到,实际余额应该为100(100-50+50),但是实际上变为了50(100-50+50-50)这就是ABA问题带来的成功提交。

    解决方法

    • AtomicStampedReference:带有时间戳的对象引用来解决ABA问题。这个类的compareAndSet方法作用是首先检查当前引用是否等于预期引用,并且当前标志是否等于预期标志,如果全部相等,则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。
    public boolean compareAndSet(
                  V      expectedReference,//预期引用
                  V      newReference,//更新后的引用
                 int    expectedStamp, //预期标志
                 int    newStamp //更新后的标志
    
    )
    
    • version:在变量前面加上版本号,每次变量更新的时候变量的版本号都+1,即A->B->A就变成了1A->2B->3A

    循环时间长开销大

    自旋CAS(不成功,就一直循环执行,直到成功)如果长时间不成功,会给CPU带来极大的执行开销。

    解决方法:

    • 限制自旋次数,防止进入死循环

    • JVM能支持处理器提供的pause指令那么效率会有一定的提升,

    只能保证一个共享变量的原子操作

    当对一个共享变量执行操作时,我们可以使用循环CAS的方式来保证原子操作,但是对多个共享变量操作时,循环CAS就无法保证操作的原子性

    解决方法:

    • 如果需要对多个共享变量进行操作,可以使用加锁方式(悲观锁)保证原子性,

    • 可以把多个共享变量合并成一个共享变量进行CAS操作。

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