深入理解CAS 乐观锁 | Java

简介: 深入理解CAS 乐观锁 | Java

CAS(乐观锁)


CAS 全称为 Compare And Swap 翻译过来就是比较并且交换


Synchornized 是悲观锁,线程一旦得到锁,其他的线程就只能挂起了

cas 的操作则是乐观锁,他认为自己一定会拿到锁,所以他会一直尝试,直到成功拿到为止;


CAS 机制


在看到 Compare 和 Swap 后,我们就应该知道,CAS 里面至少包含了两个动作,分别是比较和交换,在现在的 CPU 中,为这两个动作专门提供了一个指令,就是CAH 指令,由 CPU 来保证这两个操作一定是原子的,也就是说比较和交换这两个操作只能是要么全部完成,要么全部没有完成


CAS 机制中使用了三个操作数,内存地址,旧的预期值,要修改的值;


例如 a + 1 的操作,a 默认=0,


1,在多个线程修改一个值 a 的时候,会将 a copy 一份到自己的线程内存空间中(预期值),此时预期值就是 a ,要修改的值就是 a+1 的结果,结果就是 1(要修改的值),由于是多个线程,所以每个线程内部都会得到 a = 1。


2,接着就会执行比较并且交换, 让线程中的预期值和主内存中的 a 进行比较,如果相同,就会提交上去,如果不相同,说明 a 的值已经被别的线程修改过了,所以就会提交失败(这个比较和提交的操作是原子性的)。提交失败之后,线程就会重新获取 a 的值,然后重复这一操作。这种重复操作的方式称为自旋


栗子:


前提:线程 A,B,主内存中的变量 count = 0;


线程A: 要修改 count 值,所以 copy 一份到自己的内存中,然后执行了 + 1 的操作,此时线程A中 count 预期值是 0,要修改的值为 1


线程B :也修改 count 值,也执行了 + 1 的操作,此时线程 B 中 count 的预期值是 0,要修改的值为 1,


线程B :开始提交到主内存了,提交的时候判断预期值 和 主内存的 count 是一样的,所以就会提交成功,这时主内存 count =1


线程A :也开始提交了,但是在判断的时候发现预期值是 0,但主内存是1,不相等,所以,提交失败,然后就会放弃本次提交。


线程A :提交失败之后,就与重新执行步骤 1 的操作。


这种方式最终可以理解成一种 无阻塞的多线程争抢资源的模型。


问题


ABA


还是上面的栗子,


在线程 A 执行 + 1,操作的时候,线程 B 已经将 + 1的结果提交的主内存了,但是这个时候他又执行了 - 1的操作提交到主内存,并且这个过程快于线程 A。


这个时候线程 A 进行判断和交换,发现修改的值和主内存的值相同,然后将计算的结果提交了。


在线程 A 执行的过程中,线程 B 修改了值,并且将值又修改了回去,虽然说结果并没有变化,但是值已经被操作过了


这就是典型的 ABA 问题


那么如何解决呢?


其实解决起来非常简单,只需要增加一个版本戳即可,在更新值的时候判断一下版本戳即可。


在 Java 中也有使用版本戳的实现,就是 AtomicMarkableReference 和 AtomicStampedReference。


AtomicMarkReference :只关心这个变量有没有被动过


AtomicStampedReferrence :不但关心这个变量有么有动过,并且关心这个变量被动了几次,例如


val asr = AtomicStampedReference<String>("345", 0)
fun main() {
    val oldStamp = asr.stamp
    val oldReference = asr.reference
    println("$oldReference ----  $oldStamp")
    val t1 = Thread {
        println("${Thread.currentThread().name}   当前变量值:${asr.reference}  当前版本:${asr.stamp}" +
                "   ${asr.compareAndSet(asr.reference, "3456", asr.stamp, asr.stamp + 1)}")
    }
    val t2 = Thread {
        println("${Thread.currentThread().name}   当前变量值:${asr.reference}  当前版本:${asr.stamp}" +
                "   ${asr.compareAndSet(asr.reference, "34567", asr.stamp, asr.stamp + 1)}")
    }
    t1.start()
    t1.join()
    t2.start()
    t2.join()
    println("${asr.reference} ----  ${asr.stamp}")
}
345 ----  0
Thread-0   当前变量值:345  当前版本:0   true
Thread-1   当前变量值:3456  当前版本:1   true
34567 ----  2


在修改字符串的时候,要传入已经修改过的字符串和版本号,负责就会修改错误


开销问题


在 CAS 期间,线程是不会休息的,线程如果长时间无法提交,内部就一直在进行自旋,这样就会产生比较大的内存开销


CAS 只能够保证一个共享变量的原子操作


CAS 只能保证对一个内存地址进行原子操作,所以说使用范围会有一定限制


例如:如果在执行 a+1 的下面加上,b+1,c +1,这种情况就会出现问题,这种时候反而使用 Syn 比较方便


其实 Java 中也提供了可以修改多个变量的原子操作


AtomicReference:将需要修改的包装成一个对象,然后使用 AtomicReference 的 compareAndSet 方法进行替换即可


fun main() {
    val user = User("张三", 31)
    val atomicReference = AtomicReference<User>(user)
    println("${atomicReference.get().name} --- ${atomicReference.get().age}")
    atomicReference.compareAndSet(user, User("李四", 20))
    println("${atomicReference.get().name} --- ${atomicReference.get().age}")
}
class User(val name: String, val age: Int)


上面的代码就保证了修改多个变量,实际上就是更新对象


实例


在 java 的 atomic 包下,一系列以 Atomic 开头的包装类,如 AtomicBoolean AtomicInteger 等,分别用于 int,bool,long 等类型的原子操作,其原理都是用的 cas


核心实现如下:


//使用将给定函数应用于当前值和给定值的结果,以原子方式更新当前值,并返回更新后的值。 该函数应无副作用,因为当尝试更新由于线程间争用而失败时,可能会重新应用该函数。 应用该函数时,将当前值作为其第一个参数,并将给定的update作为第二个参数 
public final int accumulateAndGet(int x,
                                      IntBinaryOperator accumulatorFunction) {
    //预期值和要更新的值
        int prev, next;
        do {
            //获取到预期值,也就是当前值
            prev = get();
            //计算要更新的值
            next = accumulatorFunction.applyAsInt(prev, x);
            //更新成功则退出循环,否则重新计算
        } while (!compareAndSet(prev, next));
        return next;
}
 //注意:这个比较并且 set 的操作是原子性的
 //参数:期望–期望值  更新–新价值
 //返回值:
 //如果成功,则为true 。 错误返回表示实际值不等于期望值
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
     return U.compareAndSwapInt(this, VALUE, expect, update);
}
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