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【多线程系列】CAS、AQS简单介绍

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Java

什么是CAS

CAS(Compare And Swap),即比较并交换。是解决多线程并行情况下使用锁造成性能损耗的一种机制,CAS操作包含三个操作数——内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。如果内存位置的值与预期原值相匹配,那么处理器会自动将该位置值更新为新值。否则,处理器不做任何操作。无论哪种情况,它都会在CAS指令之前返回该位置的值。CAS有效地说明了“我认为位置V应该包含值A;如果包含该值,则将B放到这个位置;否则,不要更改该位置,只告诉我这个位置现在的值即可。
在JAVA中,sun.misc.Unsafe 类提供了硬件级别的原子操作来实现这个CAS。 java.util.concurrent 包下的大量类都使用了这个 Unsafe.java 类的CAS操作。

CAS典型应用

java.util.concurrent.atomic 包下的类大多是使用CAS操作来实现的,比如 AtomicInteger、AtomicBoolean、AtomicLong。一般来说在竞争不是特别激烈的时候,使用该包下的原子操作性能比使用 synchronized 关键字的方式高效的多(查看getAndSet(),可知如果资源竞争十分激烈的话,这个for循环可能会持续很久都不能成功跳出。不过这种情况可能需要考虑降低资源竞争才是)。
在较多的场景我们都可能会使用到这些原子类操作。一个典型应用就是计数了,在多线程的情况下需要考虑线程安全问题。
一、现在有这么一个需求,需要实现一个支持并发的计数功能,例如下面的代码
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在并发环境下对 count 进行自增运算是不安全的,为什么不安全以及如何解决这个问题呢?

二、为什么并发环境下的count自增操作不安全

因为count++不是原子操作,而是三个原子操作的组合:

  1. 读取内存中的count值赋值给局部变量temp
  2. 执行temp+1操作
  3. 将temp赋值给count

所以如果两个线程同时执行 count++ 操作的话,我们不能保证线程一按顺序执行完上述三步后线程二才开始执行。

三、并发环境下count++不安全问题的解决方案
方案一:synchronized 加锁
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加锁后代码如上,同一时间只有一个线程能加锁,其他线程需要等待锁,这样就不会出现count 计数不准确的问题了,现在线程安全。。

但是引入synchronized会造成多个线程排队的问题,同一时间只有一个线程执行,这样的锁有点儿“重量级”了。这类似于悲观锁的实现,我需要获取这个资源,那么我就给它加锁,别的线程都无法访问该资源,直到我操作完后释放对该资源的锁。虽然随着Java版本更新,也对synchronized做了很多优化,但是处理这种简单的累加操作,仍然显得“太重了”。人家synchronized是可以解决更加复杂的并发编程场景和问题的。

而且在这个场景下,若用synchronized,不就相当于让各个线程串行化了么?一个接一个的排队、加锁、处理数据、释放锁,下一个再进来。

方案二:Atomic 原子类

对于这种的count++类的操作,我们完全可以换一种做法,java并发包下面提供了一系列的Atomic原子类,比如说AtomicInteger
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多个线程可以并发的执行 AtomicInteger 的 incrementAndGet() 方法,意思就是给我把count的值累加1,接着返回累加后最新的值。实际上,Atomic原子类底层用的不是传统意义的锁机制,而是无锁化的CAS机制,通过CAS机制保证多线程修改一个数值的安全性。

四、CAS底层实现原理是什么
流程图如下:
流程图
假如说有3个线程并发的要修改一个AtomicInteger的值,他们底层的机制如下:

  1. 首先,每个线程都会先获取当前的值。接着走一个原子的CAS操作,原子的意思就是这个CAS操作一定是自己完整执行完的,不会被别人打断。
  2. 然后CAS操作里,会比较一下,现在你的值是不是刚才我获取到的那个值。如果是,说明没人改过这个值,那你给我设置成累加1之后的一个值。
  3. 同理,如果有人在执行CAS的时候,发现自己之前获取的值跟当前的值不一样,会导致CAS失败,失败之后,进入一个无限循环,再次获取值,接着执行CAS操作。

CAS有没有什么问题?

五、CAS性能优化
从上面的流程图其实可以看出来,比如说大量的线程同时并发修改一个 AtomicInteger,可能有很多线程会不停的自旋,进入一个无限重复的循环中。
这些线程不停地获取值,然后发起CAS操作,但是发现这个值被别人改过了,于是再次进入下一个循环,获取值,发起CAS操作又失败了,再次进入下一个循环。
在大量线程高并发更新 AtomicInteger 的时候,这种问题可能会比较明显,导致大量线程空循环,自旋转,性能和效率都不是特别好。那么如何优化呢?

Java 8有一个新的类,LongAdder,他就是尝试使用分段CAS以及自动分段迁移的方式来大幅度提升多线程高并发执行CAS操作的性能,这个类具体是如何优化性能的呢?如图:
LongAdder
LongAdder核心思想就是热点分离,这一点和ConcurrentHashMap的设计思想相似。就是将value值分离成一个数组,当多线程访问时,通过hash算法映射到其中的一个数字进行计数。而最终的结果,就是这些数组的求和累加。这样一来,就减小了锁的粒度。

LongAddr的兄弟类如下:
LongAdder兄弟类

什么是AQS

AQS(AbstractQueuedSynchronizer),AQS是JDK下提供的一套用于实现基于FIFO等待队列的阻塞锁和相关的同步器的一个同步框架。它使用了一个原子的int value status来作为同步器的状态(如:独占锁,1代表已占有,0代表未占有),通过该类提供的原子修改status方法(getState setState and compareAnsSetState),我们可以把它作为同步器的基础框架类来实现各种同步器。AQS还定义了一个实现了Condition接口的ConditionObject内部类。Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify 和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
简单来说,就是Condition提供类似于Object的wait、notify的功能signal和await,都是可以使一个正在执行的线程挂起(推迟执行),直到被其他线程唤醒。但是Condition更加强大,如支持多个条件谓词、保证线程唤醒的顺序和在挂起时不需要拥有锁。这个抽象类被设计为作为一些可用原子int值来表示状态的同步器的基类。如果你有看过类似 CountDownLatch 类的源码实现,会发现其内部有一个继承了 AbstractQueuedSynchronizer 的内部类 Sync。可见 CountDownLatch 是基于AQS框架来实现的一个同步器.类似的同步器在JUC下还有不少。(eg. Semaphore)

AQS用法

如上所述,AQS管理一个关于状态信息的单一整数,该整数可以表现任何状态。比如, Semaphore 用它来表现剩余的许可数,ReentrantLock 用它来表现拥有它的线程已经请求了多少次锁;FutureTask 用它来表现任务的状态(尚未开始、运行、完成和取消)

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