近年来，在并发算法领域的大多数研究都侧重于非阻塞算法，这种算法用底层的原子机器指令来代替锁来确保数据在并发访问中的一致性，非阻塞算法被广泛应用于OS和JVM中实现线程/进程调度机制和GC以及锁，并发数据结构中。
与锁的方案相比，非阻塞算法都要复杂的多，他们在可伸缩性和活跃性上（避免死锁）都有巨大的优势。
非阻塞算法，顾名思义，多个线程竞争相同的数据时不会发生阻塞，因此他能在粒度更细的层次上进行协调，而且极大的减少调度开销。
15.1 锁的劣势
独占，可见性是锁要保证的。
许多JVM都对非竞争的锁获取和释放做了很多优化，性能很不错了。但是如果一些线程被挂起然后稍后恢复运行，当线程恢复后还得等待其他线程执行完他们的时间片，才能被调度，所以挂起和恢复线程存在很大的开销，其实很多锁的力度很小的，很简单，如果锁上存在着激烈的竞争，那么多调度开销/工作开销比值就会非常高。
与锁相比volatile是一种更轻量的同步机制，因为使用volatile不会发生上下文切换或者线程调度操作，但是volatile的指明问题就是虽然保证了可见性，但是原子性无法保证，比如i++的字节码就是N行。
锁的其他缺点还包括，如果一个线程正在等待锁，它不能做任何事情，如果一个线程在持有锁的情况下呗延迟执行了，例如发生了缺页错误，调度延迟，那么就没法执行。如果被阻塞的线程优先级较高，那么就会出现priority invesion的问题，被永久的阻塞下去。
15.2 硬件对并发的支持
独占锁是悲观所，对于细粒度的操作，更高效的应用是乐观锁，这种方法需要借助冲突监测机制来判断更新过程中是否存在来自其他线程的干扰，如果存在则失败重试。
几乎所有的现代CPU都有某种形式的原子读-改-写指令，例如compare-and-swap等，JVM就是使用这些指令来实现无锁并发。
15.2.1 比较并交换
CAS（Compare and set）乐观的技术。Java实现的一个compare and set如下，这是一个模拟底层的示例：
@ThreadSafe
public class SimulatedCAS {
@GuardedBy("this") private int value;
public synchronized int get() {
return value;
}
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));
}
}
15.2.2 非阻塞的计数器
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中使用AtomicInteger。
首先在竞争激烈一般时候，CAS性能远超过第三章基于锁的计数器。看起来他的指令更多，但是无需上下文切换和线程挂起，JVM内部的代码路径实际很长，所以反而好些。但是激烈程度比较高的时候，它的开销还是比较大，但是你会发生这种激烈程度非常高的情况只是理论，实际生产环境很难遇到。况且JIT很聪明，这种操作往往能非常大的优化。
为了确保正常更新，可能得将CAS操作放到for循环里，从语法结构上来看，使用CAS比使用锁更加复杂，得考虑失败的情况（锁会挂起线程，直到恢复）；但是基于CAS的原子操作，在性能上基本超过了基于锁的计数器，即使只有很小的竞争或者不存在竞争！
在轻度到中度的争用情况下，非阻塞算法的性能会超越阻塞算法，因为 CAS 的多数时间都在第一次尝试时就成功，而发生争用时的开销也不涉及线程挂起和上下文切换，只多了几个循环迭代。没有争用的 CAS 要比没有争用的锁便宜得多（这句话肯定是真的，因为没有争用的锁涉及 CAS 加上额外的处理，加锁至少需要一个CAS，在有竞争的情况下，需要操作队列，线程挂起，上下文切换），而争用的 CAS 比争用的锁获取涉及更短的延迟。
CAS的缺点是它使用调用者来处理竞争问题，通过重试、回退、放弃，而锁能自动处理竞争问题，例如阻塞。
原子变量可以看做更好的volatile类型变量。
AtomicInteger在JDK8里面做了改动。
public final int getAndIncrement() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
}
JDK7里面的实现如下：
public final int getAndAdd(int delta) {
for(;;) {
intcurrent= get();
intnext=current+delta;
if(compareAndSet(current,next))
returncurrent;
}
}
Unsafe是经过特殊处理的，不能理解成常规的java代码，区别在于：
-
1.8在调用getAndAddInt的时候，如果系统底层支持fetch-and-add，那么它执行的就是native方法，使用的是fetch-and-add；
-
如果不支持，就按照上面的所看到的getAndAddInt方法体那样，以java代码的方式去执行，使用的是compare-and-swap；
这也正好跟openjdk8中Unsafe::getAndAddInt上方的注释相吻合：
// The following contain CAS-based Java implementations used on
// platforms not supporting native instructions
15.3 原子变量类
J.U.C的AtomicXXX
例如一个AtomictReference的使用如下：
public class CasNumberRange {
@Immutable
private static class IntPair {
// INVARIANT: lower <= upper
final int lower;
final int upper;
public IntPair(int lower, int upper) {
this.lower = lower;
this.upper = upper;
}
}
private final AtomicReference<IntPair> values =
new AtomicReference<IntPair>(new IntPair(0, 0));
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);
if (values.compareAndSet(oldv, newv))
return;
}
}
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;
}
}
}
15.3.2 性能比较：锁与原子变量
略
15.4 非阻塞算法
Lock-free算法，可以实现栈、队列、优先队列或者散列表。
15.4 非阻塞的栈
Trebier算法，1986年提出的。
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));
}
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));
return oldHead.item;
}
private static class Node <E> {
public final E item;
public Node<E> next;
public Node(E item) {
this.item = item;
}
}
}
15.4.2 非阻塞的链表
有点复杂哦，实际J.U.C的ConcurrentLinkedQueue也是参考了这个由Michael and Scott，1996年实现的算法。
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);
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) {
// Queue in intermediate state, advance tail
tail.compareAndSet(curTail, tailNext);
} else {
// In quiescent state, try inserting new node
if (curTail.next.compareAndSet(null, newNode)) {
// Insertion succeeded, try advancing tail
tail.compareAndSet(curTail, newNode);
return true;
}
}
}
}
}
}
15.4.3 原子域更新
AtomicReferenceFieldUpdater,一个基于反射的工具类，它能对指定类的指定的volatile引用字段进行原子更新。(注意这个字段不能是private的)
通过调用AtomicReferenceFieldUpdater的静态方法newUpdater就能创建它的实例，该方法要接收三个参数：
- 包含该字段的对象的类
- 将被更新的对象的类
- 将被更新的字段的名称
AtomicReferenceFieldUpdater updater=AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(Dog.class,String.class,"name");
Dog dog1=new Dog();
updater.compareAndSet(dog1,dog1.name,"test") ;
System.out.println(dog1.name);
class Dog {
volatile String name="dog1";
}
15.4.4 ABA问题
AtomicStampedReference //TODO
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