Java并发编程学习笔记5——共享模型之无锁
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1、问题的提出
有如下需求，保证account.withdraw取款方法的线程安全。
public class TestAccount {
public static void main(String[] args) {
Account account1 = new LockAccount(10000);
Account.demo(account1);
Account account2 = new CasAccount(10000);
Account.demo(account2);
}
}
// 加锁实现
class LockAccount implements Account {
private Integer balance;
public LockAccount(Integer balance) {
this.balance = balance;
}
@Override
public Integer getBalance() {
return balance;
}
@Override
public void withdraw(Integer amount) {
synchronized (this) {
balance -= amount;
}
}
}
// 无锁实现
class CasAccount implements Account {
private AtomicInteger balance;
public CasAccount(int balance) {
this.balance = new AtomicInteger(balance);
}
@Override
public Integer getBalance() {
return balance.get();
}
@Override
public void withdraw(Integer amount) {
while(true) {
// 获取余额的最新值
int prev = balance.get();
// 要修改的余额
int next = prev - amount;
// 真正修改
boolean flag;
if (flag = balance.compareAndSet(prev, next)) {
break;
}
}
}
}
interface Account {
// 获取余额
Integer getBalance();
// 取款
void withdraw(Integer amount);
/**
* 方法内部会启动1000个线程，每个线程做 -10元 的操作
* 如果初始余额为10000那么正确的结果应当是0
*/
static void demo(Account account) {
List<Thread> threads = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
threads.add(new Thread(()->{
account.withdraw(10);
}));
}
long start = System.nanoTime();
threads.forEach(Thread::start);
threads.forEach(t -> {
try {
t.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
long end = System.nanoTime();
System.out.println(account.getBalance() + " cost: " + (end - start)/1000_000 + "ms");
}
}
结果：
0 cost: 125ms
0 cost: 80ms2、CAS与volatile
2.1、CAS
前面看到的AtomicInteger的解决方法，内部并没有用锁来保护共享变量的线程安全，那么它是如何实现的呢？
public void withdraw(Integer amount) {
while(true) {
// 获取余额的最新值
int prev = balance.get();
// 要修改的余额
int next = prev - amount;
// 真正修改
boolean flag;
if (flag = balance.compareAndSet(prev, next)) {
break;
}
}
}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。
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。
2.2、volatile
获取共享变量时，为了保证该变量的可见性，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，它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。
2.3、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，因为线程要保持运行，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，但是由于没有分到时间片，仍然会进入可运行状态，还是会导致上下文切换。
2.4、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：最乐观的估计，不怕别的线程来修改共享变量，就算改了也没关系，我吃亏点再重试呗；
- synchronized是基于悲观锁的思想：最悲观的估计，得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：① 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；② 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。
3、原子整数
J.U.C并发包提供了：① AtomicBoolean；② AtomicInteger；③ AtomicLong。
以AtomicInteger为例：
public class Test2 {
public static void main(String[] args) {
AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);
// 获取并自增(i=0,结果i=1,返回0),类似于i++
System.out.println(i.getAndIncrement());
// 自增并获取(i=1,结果i=2,返回2),类似于++i
System.out.println(i.incrementAndGet());
// 自减并获取(i=2,结果i=1,返回1),类似于 --i
System.out.println(i.decrementAndGet());
// 获取并自减(i=1, 结果i=0, 返回1),类似于 i--
System.out.println(i.getAndDecrement());
// 获取并加值(i=0,结果i=5,返回0)
System.out.println(i.getAndAdd(5));
// 加值并获取(i=5, 结果i=0, 返回10)
System.out.println(i.addAndGet(5));
}
}
结果：
0
2
1
1
0
10原来代码的改进：
public void withdraw(Integer amount) {
// while(true) {
// // 获取余额的最新值
// int prev = balance.get();
// // 要修改的余额
// int next = prev - amount;
// // 真正修改
// boolean flag;
// if (flag = balance.compareAndSet(prev, next)) {
// break;
// }
// }
// 上述注释的代码等价于以下：
balance.getAndAdd(-amount);
}/**
* 模拟AtomicInteger中的updateAndGet()方法（使用回调函数）
*/
public class Test3 {
public static void main(String[] args) {
AtomicInteger i = new AtomicInteger(5);
// lambda表达式：读取到的值 -> 设置的值
i.updateAndGet(value -> value * 10); // 50
i.getAndUpdate(value -> value * 10); // 50
updateAndGet(i, p -> p / 2); // 250
System.out.println(i.get());
}
public static void updateAndGet(AtomicInteger i, IntUnaryOperator operator) {
while (true) {
// 获取当前值
int prev = i.get();
// 进行计算
int next = operator.applyAsInt(prev);
// 重新赋值结果给共享变量
if (i.compareAndSet(prev, next)) {
break;
}
}
}
}
结果：
2504、原子引用
为什么需要原子引用类型？
- AtomicReference；
- AtomicMarkableReference；
- AtomicStampedReference。
有如下方法：
public class Test4 {
public static void main(String[] args) {
DecimalAccount.demo(new CasDecimalAccount(new BigDecimal(10000)));
}
}
class CasDecimalAccount implements DecimalAccount {
// <>内为要保护的对象
private AtomicReference<BigDecimal> balance;
public CasDecimalAccount(BigDecimal balance) {
this.balance = new AtomicReference<>(balance);
}
@Override
public BigDecimal getBalance() {
return balance.get();
}
@Override
public void withdraw(BigDecimal amount) {
while(true) {
// 获取值
BigDecimal prev = balance.get();
// 运算
BigDecimal next = prev.subtract(amount);
// 更新结果
if (balance.compareAndSet(prev, next)) {
break;
}
}
}
}
interface DecimalAccount {
// 获取余额
BigDecimal getBalance();
// 取款
void withdraw(BigDecimal amount);
/**
* 方法内部会启动1000个线程，每个线程做 -10元 的操作
* 如果初始余额为10000那么正确的结果应当是0
*/
static void demo(DecimalAccount account) {
List<Thread> threads = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
threads.add(new Thread(()->{
account.withdraw(BigDecimal.TEN);
}));
}
long start = System.nanoTime();
threads.forEach(Thread::start);
threads.forEach(t -> {
try {
t.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
long end = System.nanoTime();
System.out.println(account.getBalance() + " cost: " + (end - start)/1000_000 + "ms");
}
}
结果：
0 cost: 143ms4.1、ABA问题及解决
4.1.1、ABA问题
/**
* A -> B -> A 问题
*/
public class Test5 {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(Test5.class);
static AtomicReference<String> ref = new AtomicReference<>("A");
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
LOGGER.debug("main start ...");
// 获取值A
// 这个共享变量被其他线程修改过
String prev = ref.get();
other();
Thread.sleep(1000);
// 尝试改为C（因为A改为B又改回C，主线程无法感知到共享变量被修改）
LOGGER.debug("change A to C {}", ref.compareAndSet(prev, "C"));
}
private static void other() {
new Thread(()->{
LOGGER.debug("change A to B {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "B"));
}, "t1").start();
new Thread(()-> {
LOGGER.debug("change B to A {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "A"));
},"t2").start();
}
}
结果：
10:14:49.832 [main] DEBUG com.multiThreads.test16.Test5 - main start ...
10:14:49.876 [t2] DEBUG com.multiThreads.test16.Test5 - change B to A true
10:14:49.875 [t1] DEBUG com.multiThreads.test16.Test5 - change A to B true
10:14:50.875 [main] DEBUG com.multiThreads.test16.Test5 - change A to C true主线程仅能判断出共享变量的值与最初值A是否相同，不能感知到这种从A改为B又改回A的情况，如果主线程希望：只要有其他线程【动过了】共享变量，那么自己的CAS就算失败，这时，仅比较值是不够的，需要再加一个版本号。
4.1.2、AtomicStampedReference
public class Test6 {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(Test5.class);
static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
LOGGER.debug("main start ...");
// 获取值A
// 这个共享变量被其他线程修改过
String prev = ref.getReference();
// 获取版本号
int stamp = ref.getStamp();
LOGGER.debug("main before {}", stamp);
other();
Thread.sleep(1000);
// 尝试改为C
LOGGER.debug("main before {}", stamp);
// 额外参数为原版本号和新版本号，会比较版本号的值来解决ABA问题
LOGGER.debug("change A to C {}", ref.compareAndSet(prev, "C", stamp, stamp + 1));
}
private static void other() {
new Thread(() -> {
int stamp1 = ref.getStamp();
LOGGER.debug("t1 before {}", stamp1);
LOGGER.debug("change A to B {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B", stamp1, stamp1 + 1));
}, "t1").start();
new Thread(() -> {
int stamp2 = ref.getStamp();
LOGGER.debug("t2 before {}", stamp2);
LOGGER.debug("change B to A {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A", stamp2, stamp2 + 1));
}, "t2").start();
}
}
结果：
10:27:15.667 [main] DEBUG com.multiThreads.test16.Test5 - main start ...
10:27:15.670 [main] DEBUG com.multiThreads.test16.Test5 - main before 0
10:27:15.729 [t1] DEBUG com.multiThreads.test16.Test5 - t1 before 0
10:27:15.729 [t1] DEBUG com.multiThreads.test16.Test5 - change A to B true
10:27:15.730 [t2] DEBUG com.multiThreads.test16.Test5 - t2 before 1
10:27:15.730 [t2] DEBUG com.multiThreads.test16.Test5 - change B to A true
10:27:16.730 [main] DEBUG com.multiThreads.test16.Test5 - main before 0
10:27:16.730 [main] DEBUG com.multiThreads.test16.Test5 - change A to C falseAtomicStampedReference可以给原子引用加上版本号，追踪原子引用整个的变化过程，如：A -> B -> A -> C，通过AtomicStampedReference，我们可以知道，引用变量中途被更改了几次。
但是有时候，并不关心引用变量更改了几次，只是单纯地关心是否更改过，所以就有了AtomicMarkableReference。
4.1.3、AtomicMarkableReference
public class Test7 {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(Test7.class);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
GarbageBag bag = new GarbageBag("装满了垃圾");
// 参数2 mark 可以看作一个标记，表示垃圾袋满了
AtomicMarkableReference<GarbageBag> ref = new AtomicMarkableReference<>(bag, true);
LOGGER.debug("start");
GarbageBag prev = ref.getReference();
LOGGER.debug(prev.toString());
new Thread(()->{
LOGGER.debug("start...");
bag.setBag("空垃圾袋");
// 不换垃圾袋，仅拿出垃圾
ref.compareAndSet(bag, bag, true, false);
LOGGER.debug(bag.toString());
}, "保洁阿姨").start();
Thread.sleep(1000);
LOGGER.debug("想换一只新垃圾袋？");
boolean success = ref.compareAndSet(prev, new GarbageBag("空垃圾袋"), true, false);
LOGGER.debug("换了么？" + success);
LOGGER.debug(ref.getReference().toString());
}
}
@Data
class GarbageBag {
private String bag;
public GarbageBag(String bag) {
this.bag = bag;
}
@Override
public String toString() {
return bag;
}
}
结果：
11:05:12.166 [main] DEBUG com.multiThreads.test16.Test7 - start
11:05:12.169 [main] DEBUG com.multiThreads.test16.Test7 - 装满了垃圾
11:05:12.229 [保洁阿姨] DEBUG com.multiThreads.test16.Test7 - start...
11:05:12.229 [保洁阿姨] DEBUG com.multiThreads.test16.Test7 - 空垃圾袋
11:05:13.228 [main] DEBUG com.multiThreads.test16.Test7 - 想换一只新垃圾袋？
11:05:13.228 [main] DEBUG com.multiThreads.test16.Test7 - 换了么？false
11:05:13.228 [main] DEBUG com.multiThreads.test16.Test7 - 空垃圾袋5、原子数组
- AtomicIntegerArray；
- AtomicLongArray；
- AtomicReferenceArray。
有如下方法：
public class Test8 {
public static void main(String[] args) {
demo(
() -> new int[10],
(array) -> array.length,
(array, index) -> array[index]++,
array -> System.out.println(Arrays.toString(array))
);
demo(
() -> new AtomicIntegerArray(10),
(array) -> array.length(),
(array, index) -> array.getAndIncrement(index),
array -> System.out.println(array)
);
}
/**
* 方法内会启动10个线程，并发让数组所有元素总共自增10000次
*
* @param arraySupplier：Supplier：提供者，()->结果。提供数组、可以是线程不安全数组或线程安全数组
* @param lengthFun：Function：函数，(参数)->结果，还有一种为BiFunction 为 (参数1，参数2) -> 结果。获取数组长度的方法
* @param putConsumer：Consumer：消费者,一个参数，没结果，(参数)->void。BiConsumer为(参数1，参数2)->{} 自增方法，回传array，length，index。
* @param printConsumer：打印数组的方法
* @param <T>
*/
private static <T> void demo(
Supplier<T> arraySupplier, Function<T, Integer> lengthFun,
BiConsumer<T, Integer> putConsumer, Consumer<T> printConsumer) {
List<Thread> ts = new ArrayList<>();
T array = arraySupplier.get();
int length = lengthFun.apply(array);
for (int i = 0; i < length; i++) {
// 每个线程对数组作 10000 次操作
ts.add(new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
putConsumer.accept(array, j % length);
}
}));
}
ts.forEach(t -> t.start()); // 启动所有线程
ts.forEach(t -> {
try {
t.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}); // 等所有线程结束
printConsumer.accept(array);
}
}
结果：
[9780, 9779, 9782, 9788, 9778, 9772, 9777, 9776, 9776, 9780]
[10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000]6、字段更新器
- AtomicReferenceFieldUpdater // 域 字段；
- AtomicIntegerFieldUpdater；
- AtomicLongFieldUpdater。
利用字段更新器，可以针对对象的某个域（Field）进行原子操作，只能配合volatile修饰的字段使用，否则会出现异常。
public class Test9 {
public static void main(String[] args) {
Student stu = new Student();
AtomicReferenceFieldUpdater updater = AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(Student.class, String.class, "name");
// 参数：要更新的对象，原来的值，更新的值
System.out.println(updater.compareAndSet(stu, null, "张三"));
System.out.println(stu);
}
}
class Student {
volatile String name;
@Override
public String toString() {
return "Student{" +
"name='" + name + '\'' +
'}';
}
}
结果：
true
Student{name='张三'}7、原子累加器
累加器性能比较。
public class Test10 {
public static void main(String[] args) {
// 使用原子整数
for (int i = 0; i < 5; i++) {
demo(
() -> new AtomicLong(0),
(adder) -> adder.getAndIncrement()
);
}
System.out.println();
// 使用原子累加器
for (int i = 0; i < 5; i++) {
demo(
() -> new LongAdder(),
adder -> adder.increment()
);
}
}
/**
*
* @param adderSupplier：提供累加器对象
* @param action：执行累加操作
* @param <T>
*/
private static <T> void demo(Supplier<T> adderSupplier, Consumer<T> action) {
T adder = adderSupplier.get();
ArrayList<Thread> ts = new ArrayList<>();
// 4 个线程，每人累加50万
for (int i = 0; i < 4; i++) {
ts.add(new Thread(()->{
for (int j = 0; j < 500000; j++) {
action.accept(adder);
}
}));
}
long start = System.nanoTime();
ts.forEach(t -> t.start());
ts.forEach(t -> {
try {
t.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
long end = System.nanoTime();
System.out.println(adder + " cost:" + (end - start)/1000_000);
}
}
结果：
2000000 cost:26
2000000 cost:26
2000000 cost:30
2000000 cost:31
2000000 cost:30
2000000 cost:14
2000000 cost:9
2000000 cost:9
2000000 cost:9
2000000 cost:8性能提升的原因很简单，就是在竞争时，设置多个累加单元，Thread-0累加Cell[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不同的Cell变量，因此减少了CAS重试失败次数，从而提高性能。
7.1、LongAdder原理分析
LongAdder是并发大师@author Doug Lea （大哥李）的作品，设计得非常精巧。
LongAdder类有几个关键域：
// 累加单元数组，懒惰初始化
transient volatile Cell[] cells;
// 基础值，如果没有竞争，则用cas累加这个域
transient volatile long base;
// 在cells创建或扩容时，置为1，表示加锁
transient volatile int cellsBusy;7.1.1、CAS锁
// 实际尽量不要使用CasLock
class CasLock {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(CasLock.class);
// 0:没加锁；1：加了锁
private AtomicInteger state = new AtomicInteger(0);
public void lock() {
while(true) {
if (state.compareAndSet(0, 1)) {
break;
}
}
}
public void unlock() {
LOGGER.debug("unlock...");
state.set(0);
}
public static void main(String[] args) {
CasLock lock = new CasLock();
new Thread(()->{
LOGGER.debug("begin...");
lock.lock();
LOGGER.debug("lock...");
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.unlock();
}
}).start();
new Thread(()->{
LOGGER.debug("begin...");
lock.lock();
try {
LOGGER.debug("lock...");
} finally {
lock.unlock();
}
}).start();
}
}
结果：
15:35:45.783 [Thread-0] DEBUG com.multiThreads.test16.CasLock - begin...
15:35:45.783 [Thread-1] DEBUG com.multiThreads.test16.CasLock - begin...
15:35:45.786 [Thread-0] DEBUG com.multiThreads.test16.CasLock - lock...
15:35:46.786 [Thread-0] DEBUG com.multiThreads.test16.CasLock - unlock...
15:35:46.786 [Thread-1] DEBUG com.multiThreads.test16.CasLock - lock...
15:35:46.786 [Thread-1] DEBUG com.multiThreads.test16.CasLock - unlock...7.1.2、原理之伪共享
其中Cell即为累加单元。
@sum.misc.Contended
static final class Cell {
volatile long value;
Cell(long x) {value = x;}
// 最重要的方法，用来cas方式进行累加，prev表示旧值，next表示新值
final boolean cas(long prev, long next) {
return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, prev, next);
}
// 省略不重要代码
...
}
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64 byte（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，其他CPU核心对应的整个缓存行必须失效。
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，它的原理是使用此注解的对象或字段的前后各增加128字节的大小的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。
8、Unsafe
8.1、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。
class UnsafeAccessor {
static Unsafe unsafe;
static {
try {
Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
theUnsafe.setAccessible(true); // 允许访问私有成员
unsafe = (Unsafe) theUnsafe.get(null); // 获得Unsafe对象
} catch (NoSuchFieldException | IllegalAccessException e) {
e.printStackTrace();
}
}
static Unsafe getUnsafe() {
return unsafe;
}
}8.2、Unsafe CAS操作
public class Test13 {
public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {
Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
theUnsafe.setAccessible(true); // 允许访问私有成员
Unsafe unsafe = (Unsafe) theUnsafe.get(null); // 获得Unsafe对象
// 1、获取域的偏移地址
long idOffset = unsafe.objectFieldOffset(Teacher.class.getDeclaredField("id"));
long nameOffset = unsafe.objectFieldOffset(Teacher.class.getDeclaredField("name"));
// 2、执行CAS操作
Teacher t = new Teacher();
unsafe.compareAndSwapInt(t, idOffset, 0, 1); // 修改id：0->1
unsafe.compareAndSwapObject(t, nameOffset, null, "张三"); // 修改name：null->张三
// 3、验证
System.out.println(t);
}
}
@Data
class Teacher {
volatile int id;
volatile String name;
}
结果：
Teacher(id=1, name=张三)public class Test14 {
public static void main(String[] args) {
Account.demo(new MyAtomicInteger(10000));
}
}
interface Account {
// 获取余额
Integer getBalance();
// 取款
void withdraw(Integer amount);
/**
* 方法内部会启动1000个线程，每个线程做 -10元 的操作
* 如果初始余额为10000那么正确的结果应当是0
*/
static void demo(Account account) {
List<Thread> threads = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
threads.add(new Thread(()->{
account.withdraw(10);
}));
}
long start = System.nanoTime();
threads.forEach(Thread::start);
threads.forEach(t -> {
try {
t.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
long end = System.nanoTime();
System.out.println(account.getBalance() + " cost: " + (end - start)/1000_000 + "ms");
}
}
class UnsafeAccessor {
static Unsafe unsafe;
static {
try {
Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
theUnsafe.setAccessible(true); // 允许访问私有成员
unsafe = (Unsafe) theUnsafe.get(null); // 获得Unsafe对象
} catch (NoSuchFieldException | IllegalAccessException e) {
e.printStackTrace();
}
}
static Unsafe getUnsafe() {
return unsafe;
}
}
class MyAtomicInteger implements Account{
private static final Unsafe UNSAFE;
private static final long valueOffset;
private volatile int value;
static {
try {
UNSAFE = UnsafeAccessor.getUnsafe();
valueOffset = UNSAFE.objectFieldOffset(MyAtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
} catch (NoSuchFieldException e) {
e.printStackTrace();
throw new RuntimeException(e);
}
}
public MyAtomicInteger(int value) {
this.value = value;
}
public int getValue() {
return value;
}
public void decrement(int amount) {
while(true) {
int prev = this.value;
int next = prev - amount;
if (UNSAFE.compareAndSwapInt(this, valueOffset, prev, next)) {
break;
}
}
}
@Override
public Integer getBalance() {
return getValue();
}
@Override
public void withdraw(Integer amount) {
decrement(amount);
}
}
结果：
0 cost: 111ms
