Android 并发之CAS(原子操作)简单介绍(五)

Android 线程简单分析(一)
Android 并发之synchronized锁住的是代码还是对象(二)
Android 并发之CountDownLatch、CyclicBarrier的简单应用(三)
Android 并发HashMap和ConcurrentHashMap的简单应用(四)(待发布)
Android 并发之Lock、ReadWriteLock和Condition的简单应用(五)
Android 并发之CAS(原子操作)简单介绍(六)
Android 并发Kotlin协程的重要性(七)(待发布)
Android 并发之AsyncTask原理分析(八)(待发布)
Android 并发之Handler、Looper、MessageQueue和ThreadLocal消息机制原理分析(九)
Android 并发之HandlerThread和IntentService原理分析(十)

Java中的并发,锁相关的的介绍,一共有几种锁?

  • 平锁/非公平锁
  • 可重入锁
  • 互斥锁/读写锁
  • 独享锁/共享锁
  • 分段锁
  • 偏向锁/轻量级锁/重量级锁

公平锁、非公平锁

1、公平锁是指多线程按照申请锁的顺序来获取锁;
2、非公平锁是指多个线程获取锁的顺序不是按照申请锁的顺序,有可能后申请的优先于先申请的线程获取锁,有可能造成优先级反转或者饥饿现象,饥饿现象指优先级高的线程一直抢占优先级低线程的资源,导致低优先级线程无法得到执行,这就是饥饿,与死锁不同的是饥饿在以后一段时间内还是能够得到执行的。
3、对于ReentranLock而言,通过构造方法指定是否是公平锁,默认是非公平锁。非公平锁的有点在于吞吐量比公平锁大。Synchronized也是非公平锁,它不像ReentranLock是通过AQS实现线程调度,所以Synchronized并没有任何办法去变成公平锁。

可重入锁

1、可重入锁又称递归锁,是指在同一个线程在外层方法获取锁的时候,在进入内层方法会自动获取锁,前提是同一个锁对象,举个栗子?

public synchronized void entranslock1(){
    Log.e("tag", "来了老弟A");
    entranslock2();
}

public synchronized void entranslock2() {
    Log.e("tag", "来了老弟B");
}

对于Java ReentrantLock而言, 他的名字就可以看出是一个可重入锁,其名字是Re entrant Lock重新进入锁。
对于Synchronized而言,也是一个可重入锁。可重入锁的一个好处是可一定程度避免死锁。如果不是可重入锁的话,entranslock2可能不会被当前线程执行,可能造成死锁。

独享锁/共享锁

  • 独享锁是指该锁一次只能被一个线程所持有。
  • 共享锁是指该锁可被多个线程所持有。

ReentrantLock是独享锁。但是对于Lock的另一个实现类ReadWriteLock,其读锁是共享锁,其写锁是独享锁。
读锁的共享锁可保证并发读是非常高效的,读写,写读 ,写写的过程是互斥的。
独享锁与共享锁也是通过AQS来实现的,通过实现不同的方法,来实现独享或者共享。Synchronized也是独享锁。

互斥锁/读写锁

上面讲的独享锁/共享锁就是一种广义的说法,互斥锁/读写锁就是具体的实现。

  • 互斥锁在Java中的具体实现就是ReentrantLock
  • 读写锁在Java中的具体实现就是ReadWriteLock

乐观锁/悲观锁

乐观锁与悲观锁不是指具体的什么类型的锁,而是指看待并发同步的角度。

  • 悲观锁认为对于同一个数据的并发操作,一定是会发生修改的,哪怕没有修改,也会认为修改。因此对于同一个数据的并发操作,悲观锁采取加锁的形式。悲观的认为,不加锁的并发操作一定会出问题。
  • 乐观锁则认为对于同一个数据的并发操作,是不会发生修改的。在更新数据的时候,会采用尝试更新,不断重新的方式更新数据。乐观的认为,不加锁的并发操作是没有事情的。

从上面的描述我们可以看出,悲观锁适合写操作非常多的场景,乐观锁适合读操作非常多的场景,不加锁会带来大量的性能提升。
悲观锁在Java中的使用,就是利用各种锁。
乐观锁在Java中的使用,是无锁编程,常常采用的是CAS算法,典型的例子就是原子类,通过CAS自旋实现原子操作的更新。

分段锁

分段锁其实是一种锁的设计,并不是具体的一种锁,如ConcurrentHashMap其并发的实现就是通过分段锁的形式来实现高效的并发操作。

我们以ConcurrentHashMap来说一下分段锁的含义以及设计思想,ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment,它即类似于HashMap的结构,即内部拥有一个Entry数组,数组中的每个元素又是一个链表;同时又是一个ReentrantLock(Segment继承了ReentrantLock)。
当需要put元素的时候,并不是对整个hashmap进行加锁,而是先通过hashcode来知道他要放在那一个分段中,然后对这个分段进行加锁,所以当多线程put的时候,只要不是放在一个分段中,就实现了真正的并行的插。
但是,在resize的时候,获取hashmap全局信息的时候,就需要获取所有的分段锁才能resize。
分段锁的设计目的是细化锁的粒度,当操作不需要更新整个数组的时候,就仅仅针对数组中的一项进行加锁操作。

偏向锁/轻量级锁/重量级锁

这三种锁是指锁的状态,并且是针对Synchronized。在Java 5通过引入锁升级的机制来实现高效Synchronized。这三种锁的状态是通过对象监视器在对象头中的字段来表明的。

  • 偏向锁是指一段同步代码一直被一个线程所访问,那么该线程会自动获取锁。降低获取锁的代价。
  • 轻量级锁是指当锁是偏向锁的时候,被另一个线程所访问,偏向锁就会升级为轻量级锁,其他线程会通过自旋的形式尝试获取锁,不会阻塞,提高性能。
  • 重量级锁是指当锁为轻量级锁的时候,另一个线程虽然是自旋,但自旋不会一直持续下去,当自旋一定次数的时候,还没有获取到锁,就会进入阻塞,该锁膨胀为重量级锁。重量级锁会让其他申请的线程进入阻塞,性能降低。

自旋锁

在Java中,自旋锁是指尝试获取锁的线程不会立即阻塞,而是采用循环的方式去尝试获取锁,这样的好处是减少线程上下文切换的消耗,缺点是循环会消耗CPU。

什么是 CAS 机制?

先看一段代码:

for (int i = 0; i < 2; i++) {
        new Thread() {
            @Override
            public void run() {
                Log.e("tag", "" + Thread.currentThread().getName());
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }

                for (int i = 0; i < 10; i++) {
                    atomicVar++;//每个线程中atomicVar 加1
                    Log.e("tag", "" + Thread.currentThread().getName() + "  : " + atomicVar);
                }
            }
        }.start();
    }
    try {
        Thread.sleep(5000);
        Log.e("tag", "" + atomicVar);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }

启动两个线程,让每个线程中对atomicVar循环累加10次,由于线程安全导致结果atomicVar<20。

再聊看看加了synchronized的:

 for (int i = 0; i < 2; i++) {
        new Thread() {
            @Override
            public void run() {
                Log.e("tag", "" + Thread.currentThread().getName());
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }

                for (int i = 0; i < 10; i++) {
                    synchronized (MainActivity.this) {//减小锁的粒度
                        atomicVar++;//每个线程中atomicVar 加1
                        Log.e("tag", "" + Thread.currentThread().getName() + "  : " + atomicVar);
                    }
                }
            }
        }.start();
    }


    try {
        Thread.sleep(5000);
        Log.e("tag", "" + atomicVar);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }

这次由于加了synchronized之后,atomicVar自增的操作变成了原子性操作,所以最终的输出一定是atomicVar =20,最终保证线程安全。

虽然synchronized保证了线程安全,但是在某些场景下并不是最优解。Synchronized会让没有得到锁资源的线程进入阻塞(block)状态,进入锁池,而后在争夺到锁资源后恢复为可运行(runnable)状态等待CPU再次调度,这个过程中涉及到线程的调度代价比较高。尽管Java1.6为Synchronized做了优化,增加了从偏向锁到轻量级锁再到重量级锁的过度,但是在最终转变为重量级锁之后,性能仍然较低。

上面说了在某些场景下并不是最优解,所以有没有最优解?那就是原子操作,原子操作类指的是java.util.concurrent.atomic包下,一系列以Atomic开头的包装类。例如AtomicBoolean,AtomicInteger,AtomicLong,AtomicXxx。它们分别用于Boolean,Integer,Long类型的原子性操作。

举个栗子

    for (int i = 0; i < 2; i++) {
        new Thread() {
            @Override
            public void run() {
                Log.e("tag", "" + Thread.currentThread().getName());
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }

                for (int i = 0; i < 10; i++) {
                    atomicVar.incrementAndGet();//每个线程中atomicVar 加1
                    Log.e("tag", "" + Thread.currentThread().getName() + "  : " + atomicVar);
                }
            }
        }.start();
    }
    try {
        Thread.sleep(5000);
        Log.e("tag", "" + atomicVar.get());
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }

使用AtomicInteger之后,最终的输出结果同样可以保证是20。并且在某些情况下,代码的性能会比Synchronized更好。

那到底什么是CAS?
CAS是英文单词Compare And Swap的缩写,比较并替换。

CAS机制当中使用了3个基本操作数:内存地址V,旧的预期值V1,要修改的新值V2。更新一个变量的时候,只有当变量的预期值V1和内存地址V当中的实际值相同时,才会将内存地址V对应的值修改为V2。


cas.png
Synchronized属于悲观锁,悲观地认为程序中的并发情况严重,所以严防死守。CAS属于乐观锁,乐观地认为程序中的并发情况不那么严重,所以让线程不断去尝试更新。

那是不是线程安全都是用CAS不用Synchronized?

其实这两种机制没有绝对的好与坏,关键得看场景,在并发量高的情况下,反而使用使用Synchronize更合适。

那些地方使用CAS?

比如JDK中的Atomic以及Lock的底层实现也是用CAS机制。

CAS的缺点:
  • CPU开销较大
    在并发量比较高的情况下,如果许多线程反复尝试更新某一个变量,却又一直更新不成功,循环往复,会给CPU带来很大的压力。

  • 不能保证代码块的原子性
    CAS机制所保证的只是一个变量的原子性操作,而不能保证整个代码块的原子性。比如需要保证3个变量共同进行原子性的更新,就不得不使用Synchronized了。

接下来看看AtomicInteger的源码:

public final int incrementAndGet() {
    return U.getAndAddInt(this, offset, 1) + 1;
}

incrementAndGet方法实际上调用了Unsafe中的getAndAddInt方法

看看getAndAddInt方法如何实现的:
对象,偏移量,期望值,修改值

 public final int getAndAddInt(Object obj, long offset, int increment) {
    int expected;
    do {
        //获取对象中offset偏移地址对应的整型field的值expected,该变量使用了Volatile,可见性,也就是对其他线程可见
        expected= this.getIntVolatile(obj, offset);
      //如果对象偏移量上的值(x)= 期待值(expected),更新为expected+increment
    } while(!this.compareAndSwapInt(obj, offset, expected, expected+increment));
    return expected;
}
getIntVolatile(Object o, long offset)方法
  • 该方法获取对象中offset偏移地址对应的整型field的值,支持volatile getBooleanVolatile等等

    public native Object getIntVolatile(Object o, long offset); 
    
compareAndSwapInt(Object o, long offset, int expected, int x)方法
  • CAS操作,如果对象偏移量上的值(x)= 期待值(expected),更新为x,返回true.否则false.类似的有compareAndSwapInt,compareAndSwapLong,compareAndSwapBoolean,compareAndSwapChar等等。

      //对象,偏移量,期望值,修改值
      public final native boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset,  int expected, int x/*expected+increment*/);    
    

在getAndAddInt方法中是一个无限循环,也就是CAS的自旋。循环体当中做了三件事:
1.获取对象中offset偏移地址对应的整型field的值,是获取的是当前变量在内存中的值,并使用volatile关键字保证变量在内存中。
2.在compareAndSwapInt方法中,做CAS操作,如果对象偏移量上的值(offsetValue主存中的)= 期待值(expected即该线程私有内存中旧的值),更新为expected+increment,返回true.否则false。
3.当compareAndSwapInt方法返回true,incrementAndGet做 自增+1,如果失败则重复上述步骤。

什么是ABA问题?

加入有三个线程分别为线程1、线程2和线程3,主存中的变量值为V = 100,操作数Expt = 50,此时线程1想要把V更新为50(当前值减Expt ),线程2想要把V更新为50(当前值减Expt ),线程3想要把V更新为 100,(即加Expt )。
1、线程1,获取当前值V=100,成功更新为50,已完成;
2、线程2,获取当前值v=100,期望更新为更新为50;
3、线程3,获取当前值50,成功更新100;
4、最后线程2恢复运行状态,由于阻塞之前的为100,那么这时候它比较成功,并把V值更新为50;

这个例子并不直观,看看提款机的栗子:
1、线程1(取款),获取当前值余额V=100,成功更新为50,已完成;
2、线程2(取款),获取当前值v=100,期望更新为更新为50,block状态;
3、线程3(存款)获取当前值50,成功更新100;

最后线程2恢复运行状态,由于阻塞之前的为100,那么这时候它比较成功,并把余额更新为50,明显结果本该余额是100的,结果是50,本该线程2的操作应该失败的,由于ABA的问题线程2的操作成功。

总结

  • Java语言CAS底层利用unsafe提供原子操作方法。
  • 当一个值从A变为B,又更新回A,普通的CAS机制会误判通过检测。解决办法就是利用版本号可以有效的解决ABA问题,Java中就提供AtomicStampedReference类实现版本号比较的CAS机制。
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