并发包学习之-atomic包
一,模拟并发代码:
线程不安全的代码
//并发模拟代码 public class CountExample { //请求总数 public static int clientTotal = 5000; //同时并发执行的线程数 public static int threadTotal = 200; //全局变量 public static int count = 0; public static void main(String[] args) { ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(); //信号灯,同时允许执行的线程数 final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal); //计数器, final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal); for (int i = 0; i < clientTotal; i++) { executorService.execute(()->{ try { //获取信号灯,当并发达到一定数量后,该方法会阻塞而不能向下执行 semaphore.acquire(); add(); //释放信号灯 semaphore.release(); }catch (InterruptedException e){ System.out.println("exception"); e.printStackTrace(); } //闭锁,每执行一次add()操作,请求数就减一 countDownLatch.countDown(); }); } //等待上面的线程都执行完毕,countDown的值减为0,然后才向下执行主线程 try { countDownLatch.await(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } //打印count的值 System.out.println("count:"+count); //关闭线程池 executorService.shutdown(); } private static void add(){ count++; } }
二,二.原子性-Atomic包
1.AtomicInteger类中提供了incrementAndGet方法;
public final int incrementAndGet() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
}
2.incrementAndGet方法又调用了Unsafe类的getAndAddInt方法
public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
int var5;
do {
var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
return var5;
}
3.getAndAddInt方法又是如何保证原子性的呢?该方法调用了compareAndSwapInt方法(就是我们说的CAS)
public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);
compareAndSwapInt方法是native方法,这个方法是java底层的方法(不是通过java实现的)
4.原理解析:
public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
int var5;
do {
var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
return var5;
}
Object var1:传进来的AtomicInteger对象
long var2:是传进来的值,当前要进行加一的值 (比如要进行2+1的操作, var2就是2)
int var4:是传进来的值,进行自增要加上的值 (比如要进行2+1的操作, var4就是1)
int var5:是通过调用底层的方法this.getIntVolatile(var1, var2);得到的底层当前的值
while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4)):
通过do{} while()不停的将当前对象的传进来的值和底层的值进行比较,
如果相同就将底层的值更新为:var5+var4(加一的操作),
如果不相同,就重新再从底层取一次值,然后再进行比较,这就是CAS的核心。
帮助理解:
把AtomicInteger里面存的值看成是工作内存中的值
把底层的值看成是主内存中的值。在多线程中,工作内存中的值和主内存中的值会出现不一样的情况。
线程安全的代码:
//线程安全的并发 public class CountExample2 { //请求总数 public static int clientTotal = 5000; //同时并发执行的线程数 public static int threadTotal = 200; //全局变量 public static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); public static void main(String[] args) { ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(); //信号灯,同时允许执行的线程数 final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal); //计数器, final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal); for (int i = 0; i < clientTotal; i++) { executorService.execute(()->{ try { //获取信号灯,当并发达到一定数量后,该方法会阻塞而不能向下执行 semaphore.acquire(); add(); //释放信号灯 semaphore.release(); }catch (InterruptedException e){ System.out.println("exception"); e.printStackTrace(); } //闭锁,每执行一次add()操作,请求数就减一 countDownLatch.countDown(); }); } //等待上面的线程都执行完毕,countDown的值减为0,然后才向下执行主线程 try { countDownLatch.await(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } //打印count的值 System.out.println("count:"+count.get()); //关闭线程池 executorService.shutdown(); } private static void add(){ //count++; count.incrementAndGet(); } }
二,AtomicBoolean的使用:
1.需求:
当第一个线程进来的时候,我希望做一些初始化的操作,当第一个线程做完初始化的操作,我需要标记初始化的工作已经做完了,其他后进来的线程不需要做这个初始化的工作了,并且必须保证只被做了一次
有问题的代码:
public class CountExample4 { //请求总数 public static int clientTotal = 50000; //同时并发执行的线程数 public static int threadTotal = 2000; public static boolean isHappened = false; public static void main(String[] args) { ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(); //信号灯,同时允许执行的线程数 final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal); //计数器, final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal); for (int i = 0; i < clientTotal; i++) { executorService.execute(()->{ try { //获取信号灯,当并发达到一定数量后,该方法会阻塞而不能向下执行 semaphore.acquire(); test(); //释放信号灯 semaphore.release(); }catch (InterruptedException e){ System.out.println("exception"); e.printStackTrace(); } //闭锁,每执行一次add()操作,请求数就减一 countDownLatch.countDown(); }); } //等待上面的线程都执行完毕,countDown的值减为0,然后才向下执行主线程 try { countDownLatch.await(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } //打印count的值 System.out.println("isHappened:"+isHappened); //关闭线程池 executorService.shutdown(); } private static void test(){ //如果是false,就更新为true,并且我希望只有一个线程执行了判断条件里的代码 if (isHappened == false){ isHappened = true; System.out.println("execute"); } } }
执行结果:
execute execute isHappened:true
注意:
当有大量的线程同时进来时,我们不能保证execute只被执行了一次。这时,我们可以考虑使用AtomicBoolean类
public class CountExample3 { //请求总数 public static int clientTotal = 5000; //同时并发执行的线程数 public static int threadTotal = 200; public static AtomicBoolean isHappened = new AtomicBoolean(false); public static void main(String[] args) { ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(); //信号灯,同时允许执行的线程数 final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal); //计数器, final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal); for (int i = 0; i < clientTotal; i++) { executorService.execute(()->{ try { //获取信号灯,当并发达到一定数量后,该方法会阻塞而不能向下执行 semaphore.acquire(); test(); //释放信号灯 semaphore.release(); }catch (InterruptedException e){ System.out.println("exception"); e.printStackTrace(); } //闭锁,每执行一次add()操作,请求数就减一 countDownLatch.countDown(); }); } //等待上面的线程都执行完毕,countDown的值减为0,然后才向下执行主线程 try { countDownLatch.await(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } //打印count的值 System.out.println("isHappened:"+isHappened.get()); //关闭线程池 executorService.shutdown(); } private static void test(){ //如果是false,就更新为true if (isHappened.compareAndSet(false,true)){ System.out.println("execute"); } }
三,CAS中的ABA问题
描述:在CAS操作时,其他线程将变量的值从A改成了B,然后又将B改回了A。
解决思路:每次变量改变时,将变量的版本号加1,只要变量被修改过,变量的版本号就会发生递增变化
使用的类:AtomicStampedReference,
调用compareAndSet方法:
public boolean compareAndSet(V expectedReference,
V newReference,
int expectedStamp,
int newStamp) {
Pair<V> current = pair;
return
expectedReference == current.reference &&
expectedStamp == current.stamp &&
((newReference == current.reference &&
newStamp == current.stamp) ||
casPair(current, Pair.of(newReference, newStamp)));
}
stamp是每次更新时就维护的, 通过对比来判断是不是一个版本号,expectedStamp == current.stamp