AtomicInteger 原子類的作用

MartinDai 發布于2019-08-16 15:27 / 1283人閱讀

摘要：原子類的作用多線程操作，性能開銷太大并不是原子操作。每次比較的是兩個對象性能比要好使用時，在高并發下大量線程會同時去競爭更新同一個原子變量，但是由于同時只有一個線程的會成功，所以其他線程會不斷嘗試自旋嘗試操作，這會浪費不少的資源。

AtomicInteger 原子類的作用

多線程操作，Synchronized 性能開銷太大count++并不是原子操作。因為count++需要經過讀取-修改-寫入三個步驟。

count++并不是原子操作。因為count++需要經過讀取-修改-寫入三個步驟。

可以這樣做：

public synchronized void increase() {
    count++;
}

Synchronized鎖是獨占的，意味著如果有別的線程在執行，當前線程只能是等待！

用CAS操作

CAS有3個操作數：

內存值V

舊的預期值A

要修改的新值B

當多個線程嘗試使用CAS同時更新同一個變量時，只有其中一個線程能更新變量的值(A和內存值V相同時，將內存值V修改為B)，而其它線程都失敗，失敗的線程并不會被掛起，而是被告知這次競爭中失敗，并可以再次嘗試(或者什么都不做)。

我們可以發現CAS有兩種情況：

如果內存值V和我們的預期值A相等，則將內存值修改為B，操作成功！

如果內存值V和我們的預期值A不相等，一般也有兩種情況：

重試(自旋)

什么都不做

理解CAS的核心就是：

CAS是原子性的，雖然你可能看到比較后再修改(compare and swap)覺得會有兩個操作，但終究是原子性的！

原子變量類在java.util.concurrent.atomic包下，總體來看有這么多個

基本類型：

AtomicBoolean：布爾型

AtomicInteger：整型

AtomicLong：長整型

數組：

AtomicIntegerArray：數組里的整型

AtomicLongArray：數組里的長整型

AtomicReferenceArray：數組里的引用類型

引用類型：

AtomicReference：引用類型

AtomicStampedReference：帶有版本號的引用類型

AtomicMarkableReference：帶有標記位的引用類型

對象的屬性

AtomicIntegerFieldUpdater：對象的屬性是整型

AtomicLongFieldUpdater：對象的屬性是長整型

AtomicReferenceFieldUpdater：對象的屬性是引用類型

JDK8新增DoubleAccumulator、LongAccumulator、DoubleAdder、LongAdder

是對AtomicLong等類的改進。比如LongAccumulator與LongAdder在高并發環境下比AtomicLong更高效。

Atomic包里的類基本都是使用Unsafe實現的包裝類

Unsafe里邊有幾個我們喜歡的方法(CAS)：

// 第一和第二個參數代表對象的實例以及地址，第三個參數代表期望值，第四個參數代表更新值
public final native boolean compareAndSwapObject(Object var1, long var2, Object var4, Object var5);

public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);

public final native boolean compareAndSwapLong(Object var1, long var2, long var4, long var6);

原子變量類使用

class Count{
    // 共享變量(使用AtomicInteger來替代Synchronized鎖)
    private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
    public Integer getCount() {
        return count.get();
    }
    public void increase() {
        count.incrementAndGet();
    }
}

原子類的ABA問題

下面的操作都可以正常執行完的，這樣會發生什么問題呢？？線程C無法得知線程A和線程B修改過的count值，這樣是有風險的。

現在我有一個變量count=10，現在有三個線程，分別為A、B、C

線程A和線程C同時讀到count變量，所以線程A和線程C的內存值和預期值都為10

此時線程A使用CAS將count值修改成100

修改完后，就在這時，線程B進來了，讀取得到count的值為100(內存值和預期值都是100)，將count值修改成10

線程C拿到執行權，發現內存值是10，預期值也是10，將count值修改成11

解決ABA問題

要解決ABA的問題，我們可以使用JDK給我們提供的AtomicStampedReference和AtomicMarkableReference類。

簡單來說就是在給為這個對象提供了一個版本，并且這個版本如果被修改了，是自動更新的。

原理大概就是：維護了一個Pair對象，Pair對象存儲我們的對象引用和一個stamp值。每次CAS比較的是兩個Pair對象

LongAdder 性能比 AtomicLong 要好

使用AtomicLong時，在高并發下大量線程會同時去競爭更新同一個原子變量，但是由于同時只有一個線程的CAS會成功，所以其他線程會不斷嘗試自旋嘗試CAS操作，這會浪費不少的CPU資源。

而LongAdder可以概括成這樣：內部核心數據value分離成一個數組(Cell)，每個線程訪問時,通過哈希等算法映射到其中一個數字進行計數，而最終的計數結果，則為這個數組的求和累加。

簡單來說就是將一個值分散成多個值，在并發的時候就可以分散壓力，性能有所提高。

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