JUC-原子操作类之18罗汉增强

原子操作类

Java中有那么一些类，是以Atomic开头的。这一系列的类我们称之为原子操作类。以最简单的类AtomicInteger为例。它相当于一个int变量，我们执行Int的 i++ 的时候并不是一个原子操作。而使用AtomicInteger的incrementAndGet却能保证原子操作。 更新变量这种场景下效果和 synchronized 相同，却要简单高效的多。

AtomicBoolean
AtomicInteger
AtomicIntegerArray
AtomicIntegerFieldUpdater
AtomicLong
AtomicLongArray
AtomicLongFieldUpdater
AtomicMarkableReference
AtomicReference
AtomicReferenceArray
AtomicReferenceFieldUpdater
AtomicStampedReference
DoubleAccumulator
DoubleAdder
LongAccumulator
LongAdder

一原子更新基本类型

• AtomicInteger
• AtomicBoolean
• AtomicLong

1.常用API简介

public final int get() //获取当前的值
public final int getAndSet(int newValue)//获取当前的值，并设置新的值
public final int getAndIncrement()//获取当前的值，并自增
public final int getAndDecrement() //获取当前的值，并自减
public final int getAndAdd(int delta) //获取当前的值，并加上预期的值
boolean compareAndSet(int expect, int update) //如果输入的数值等于预期值，则以原子方式将该值设置为输入值（update）

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tosleep→countDownLatch
主线程需要等待多个组件加载完毕，之后再继续执行。因为无法法准确判断，使用toSleep无法准确设置线程睡眠时间导致很大问题。countDownLatch则可以使用此问题

class MyNumber
{
    @Getter
    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
    public void addPlusPlus()
    {
        atomicInteger.incrementAndGet();
    }
}

/**
 * @auther zzyy
 * @create 2020-07-03 17:16
 */
public class AtomicIntegerDemo
{
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException
    {
        MyNumber myNumber = new MyNumber();
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(100);

        for (int i = 1; i <=100; i++) {
            new Thread(() -> {
                try
                {
                    for (int j = 1; j <=5000; j++)
                    {
                        myNumber.addPlusPlus();
                    }
                }finally {
                    countDownLatch.countDown();
                }
            },String.valueOf(i)).start();
        }

        countDownLatch.await();

        System.out.println(myNumber.getAtomicInteger().get());
    }
}

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CountDownLatch概念

CountDownLatch是一个同步工具类，用来协调多个线程之间的同步，或者说起到线程之间的通信（而不是用作互斥的作用）。
CountDownLatch能够使一个线程在等待另外一些线程完成各自工作之后，再继续执行。使用一个计数器进行实现。计数器初始值为线程的数量。当每一个线程完成自己任务后，计数器的值就会减一。当计数器的值为0时，表示所有的线程都已经完成一些任务，然后在CountDownLatch上等待的线程就可以恢复执行接下来的任务。

CountDownLatch的用法

1、某一线程在开始运行前等待n个线程执行完毕。将CountDownLatch的计数器初始化为new CountDownLatch(n)，每当一个任务线程执行完毕，就将计数器减1 countdownLatch.countDown()，当计数器的值变为0时，在CountDownLatch上await()的线程就会被唤醒。一个典型应用场景就是启动一个服务时，主线程需要等待多个组件加载完毕，之后再继续执行。
2、实现多个线程开始执行任务的最大并行性。注意是并行性，不是并发，强调的是多个线程在某一时刻同时开始执行。类似于赛跑，将多个线程放到起点，等待发令枪响，然后同时开跑。做法是初始化一个共享的CountDownLatch(1)，将其计算器初始化为1，多个线程在开始执行任务前首先countdownlatch.await()，当主线程调用countDown()时，计数器变为0，多个线程同时被唤醒。

二原子更新数组类型

• AtomicIntegerArray
• AtomicLongArray
• AtomicReferenceArray

public class AtomicIntegerArrayDemo
{
    public static void main(String[] args)
    {
        AtomicIntegerArray atomicIntegerArray = new AtomicIntegerArray(new int[5]);
        //AtomicIntegerArray atomicIntegerArray = new AtomicIntegerArray(5);
        //AtomicIntegerArray atomicIntegerArray = new AtomicIntegerArray(new int[]{1,2,3,4,5});

        for (int i = 0; i <atomicIntegerArray.length(); i++) {
            System.out.println(atomicIntegerArray.get(i));
        }
        System.out.println();
        System.out.println();
        System.out.println();
        int tmpInt = 0;

        tmpInt = atomicIntegerArray.getAndSet(0,1122);
        System.out.println(tmpInt+"\t"+atomicIntegerArray.get(0));
        atomicIntegerArray.getAndIncrement(1);
        atomicIntegerArray.getAndIncrement(1);
        tmpInt = atomicIntegerArray.getAndIncrement(1);
        System.out.println(tmpInt+"\t"+atomicIntegerArray.get(1));
    }
}

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三原子更新引用类型

AtomicReference

@Getter
@ToString
@AllArgsConstructor
class User
{
    String userName;
    int    age;
}

public class AtomicReferenceDemo
{
    public static void main(String[] args)
    {
        User z3 = new User("z3",24);
        User li4 = new User("li4",26);

        AtomicReference<User> atomicReferenceUser = new AtomicReference<>();

        atomicReferenceUser.set(z3);
        System.out.println(atomicReferenceUser.compareAndSet(z3,li4)+"\t"+atomicReferenceUser.get().toString());
        System.out.println(atomicReferenceUser.compareAndSet(z3,li4)+"\t"+atomicReferenceUser.get().toString());
    }
}

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自旋锁SpinLockDemo

/**
 * 题目：实现一个自旋锁
 * 自旋锁好处：循环比较获取没有类似wait的阻塞。
 *
 * 通过CAS操作完成自旋锁，A线程先进来调用myLock方法自己持有锁5秒钟，B随后进来后发现
 * 当前有线程持有锁，不是null，所以只能通过自旋等待，直到A释放锁后B随后抢到。
 */
public class SpinLockDemo
{
    AtomicReference<Thread> atomicReference = new AtomicReference<>();

    public void myLock()
    {
        Thread thread = Thread.currentThread();
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t come in");
        while(!atomicReference.compareAndSet(null,thread))
        {

        }
    }

    public void myUnLock()
    {
        Thread thread = Thread.currentThread();
        atomicReference.compareAndSet(thread,null);
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t myUnLock over");
    }

    public static void main(String[] args)
    {
        SpinLockDemo spinLockDemo = new SpinLockDemo();

        new Thread(() -> {
            spinLockDemo.myLock();
            //暂停一会儿线程
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep( 5 ); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            spinLockDemo.myUnLock();
        },"A").start();
        //暂停一会儿线程，保证A线程先于B线程启动并完成
        try { TimeUnit.SECONDS.sleep( 1 ); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }

        new Thread(() -> {
            spinLockDemo.myLock();
            spinLockDemo.myUnLock();
        },"B").start();

    }
}

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AtomicStampedReference

• 携带版本号的引用类型原子类，可以解决ABA问题
• 解决修改过几次
• 状态戳原子引用

public class ABADemo
{
    static AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(100);
    static AtomicStampedReference atomicStampedReference = new AtomicStampedReference(100,1);

    public static void main(String[] args)
    {
        abaProblem();
        abaResolve();
    }

    public static void abaResolve()
    {
        new Thread(() -> {
            int stamp = atomicStampedReference.getStamp();
            System.out.println("t3 ----第1次stamp  "+stamp);
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            atomicStampedReference.compareAndSet(100,101,stamp,stamp+1);
            System.out.println("t3 ----第2次stamp  "+atomicStampedReference.getStamp());
            atomicStampedReference.compareAndSet(101,100,atomicStampedReference.getStamp(),atomicStampedReference.getStamp()+1);
            System.out.println("t3 ----第3次stamp  "+atomicStampedReference.getStamp());
        },"t3").start();

        new Thread(() -> {
            int stamp = atomicStampedReference.getStamp();
            System.out.println("t4 ----第1次stamp  "+stamp);
            //暂停几秒钟线程
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(3); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            boolean result = atomicStampedReference.compareAndSet(100, 20210308, stamp, stamp + 1);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+result+"\t"+atomicStampedReference.getReference());
        },"t4").start();
    }

    public static void abaProblem()
    {
        new Thread(() -> {
            atomicInteger.compareAndSet(100,101);
            atomicInteger.compareAndSet(101,100);
        },"t1").start();

        try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }

        new Thread(() -> {
            atomicInteger.compareAndSet(100,20210308);
            System.out.println(atomicInteger.get());
        },"t2").start();
    }
}

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AtomicMarkableReference

• 原子更新带有标记位的引用类型对象
• 解决是否修改过 它的定义就是将状态戳简化为true|false – 类似一次性筷子
  状态戳(true/false)原子引用

public class ABADemo
{
    static AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(100);
    static AtomicStampedReference<Integer> stampedReference = new AtomicStampedReference<>(100,1);
    static AtomicMarkableReference<Integer> markableReference = new AtomicMarkableReference<>(100,false);

    public static void main(String[] args)
    {
        new Thread(() -> {
            atomicInteger.compareAndSet(100,101);
            atomicInteger.compareAndSet(101,100);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"update ok");
        },"t1").start();

        new Thread(() -> {
            //暂停几秒钟线程
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            atomicInteger.compareAndSet(100,2020);
        },"t2").start();

        //暂停几秒钟线程
        try { TimeUnit.SECONDS.sleep(2); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }

        System.out.println(atomicInteger.get());

        System.out.println();
        System.out.println();
        System.out.println();

        System.out.println("============以下是ABA问题的解决,让我们知道引用变量中途被更改了几次=========================");
        new Thread(() -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 1次版本号"+stampedReference.getStamp());
            //故意暂停200毫秒，让后面的t4线程拿到和t3一样的版本号
            try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }

            stampedReference.compareAndSet(100,101,stampedReference.getStamp(),stampedReference.getStamp()+1);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 2次版本号"+stampedReference.getStamp());
            stampedReference.compareAndSet(101,100,stampedReference.getStamp(),stampedReference.getStamp()+1);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 3次版本号"+stampedReference.getStamp());
        },"t3").start();

        new Thread(() -> {
            int stamp = stampedReference.getStamp();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t =======1次版本号"+stamp);
            //暂停2秒钟,让t3先完成ABA操作了，看看自己还能否修改
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(2); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            boolean b = stampedReference.compareAndSet(100, 2020, stamp, stamp + 1);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t=======2次版本号"+stampedReference.getStamp()+"\t"+stampedReference.getReference());
        },"t4").start();

        System.out.println();
        System.out.println();
        System.out.println();

        System.out.println("============AtomicMarkableReference不关心引用变量更改过几次，只关心是否更改过======================");

        new Thread(() -> {
            boolean marked = markableReference.isMarked();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 1次版本号"+marked);
            try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            markableReference.compareAndSet(100,101,marked,!marked);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 2次版本号"+markableReference.isMarked());
            markableReference.compareAndSet(101,100,markableReference.isMarked(),!markableReference.isMarked());
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 3次版本号"+markableReference.isMarked());
        },"t5").start();

        new Thread(() -> {
            boolean marked = markableReference.isMarked();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 1次版本号"+marked);
            //暂停几秒钟线程
            try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            markableReference.compareAndSet(100,2020,marked,!marked);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+markableReference.getReference()+"\t"+markableReference.isMarked());
        },"t6").start();
    }
}

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四原子修改对象的属性

• AtomicIntegerFieldUpdater
  • 原子更新对象中int类型字段的值
• AtomicLongFieldUpdater
  • 原子更新对象中Long类型字段的值
• AtomicReferenceFieldUpdater
  • 原子更新引用类型字段的值

1、使用目的

以一种线程安全的方式操作非线程安全对象内的某些字段

2、使用要求

更新的对象属性必须使用 public volatile 修饰符。

因为对象的属性修改类型原子类都是抽象类，所以每次使用都必须使用静态方法newUpdater()创建一个更新器，并且需要设置想要更新的类和属性。

3、AtomicIntegerFieldUpdater

class BankAccount
{
    private String bankName = "CCB";//银行
    public volatile int money = 0;//钱数
    AtomicIntegerFieldUpdater<BankAccount> accountAtomicIntegerFieldUpdater = AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(BankAccount.class,"money");

    //不加锁+性能高，局部微创
    public void transferMoney(BankAccount bankAccount)
    {
        accountAtomicIntegerFieldUpdater.incrementAndGet(bankAccount);
    }
}

/**
 * @auther zzyy
 * @create 2020-07-14 18:06
 * 以一种线程安全的方式操作非线程安全对象的某些字段。
 * 需求：
 * 1000个人同时向一个账号转账一元钱，那么累计应该增加1000元，
 * 除了synchronized和CAS,还可以使用AtomicIntegerFieldUpdater来实现。
 */
public class AtomicIntegerFieldUpdaterDemo
{

    public static void main(String[] args)
    {
        BankAccount bankAccount = new BankAccount();

        for (int i = 1; i <=1000; i++) {
            int finalI = i;
            new Thread(() -> {
                bankAccount.transferMoney(bankAccount);
            },String.valueOf(i)).start();
        }

        //暂停毫秒
        try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }

        System.out.println(bankAccount.money);

    }
}

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4、AtomicReferenceFieldUpdater

class MyVar
{
    public volatile Boolean isInit = Boolean.FALSE;
    AtomicReferenceFieldUpdater<MyVar,Boolean> atomicReferenceFieldUpdater = AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(MyVar.class,Boolean.class,"isInit");


    public void init(MyVar myVar)
    {
        if(atomicReferenceFieldUpdater.compareAndSet(myVar,Boolean.FALSE,Boolean.TRUE))
        {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"---init.....");
            //暂停几秒钟线程
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(2); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"---init.....over");
        }else{
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"------其它线程正在初始化");
        }
    }


}


/**
 * 多线程并发调用一个类的初始化方法，如果未被初始化过，将执行初始化工作，要求只能初始化一次
 */
public class AtomicIntegerFieldUpdaterDemo
{
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException
    {
        MyVar myVar = new MyVar();

        for (int i = 1; i <=5; i++) {
            new Thread(() -> {
                myVar.init(myVar);
            },String.valueOf(i)).start();
        }
    }
}

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五原子操作增强类原理解析

• DoubleAccumulator
• DoubleAdder
• LongAccumulator
• LongAdder

【参考】volatile解决多线程内存不可见问题。对于一写多读，是可以解决变量同步问题，但是如果多写，同样无法解决线程安全问题。说明：如果是count-++操作，使用如下类实现：AtomicInteger count=new AtomicInteger(;count.addAndGet(1);如果是JDK8,推荐使用LongAdder对像，比AtomicLong性能更好（减少乐观锁的重试次数)。

1、点赞计数器，看看性能

LongAdder只能用来计算加法，且从零开始计算

LongAccumulator提供了自定义的函数操作

//long类型的聚合器，需要传入一个long类型的二元操作，可以用来计算各种聚合操作，包括加乘等

import java.util.concurrent.atomic.LongAccumulator;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
import java.util.function.LongBinaryOperator;

public class LongAccumulatorDemo
{

    LongAdder longAdder = new LongAdder();
    public void add_LongAdder()
    {
        longAdder.increment();
    }

    //LongAccumulator longAccumulator = new LongAccumulator((x, y) -> x + y,0);
    LongAccumulator longAccumulator = new LongAccumulator(new LongBinaryOperator()
    {
        @Override
        public long applyAsLong(long left, long right)
        {
            return left - right;
        }
    },777);

    public void add_LongAccumulator()
    {
        longAccumulator.accumulate(1);
    }

    public static void main(String[] args)
    {
        LongAccumulatorDemo demo = new LongAccumulatorDemo();

        demo.add_LongAccumulator();
        demo.add_LongAccumulator();
        System.out.println(demo.longAccumulator.longValue());
    }
}

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2、LongAdderAPI

public class LongAdderAPIDemo
{
    public static void main(String[] args)
    {
        LongAdder longAdder = new LongAdder();

        longAdder.increment();
        longAdder.increment();
        longAdder.increment();

        System.out.println(longAdder.longValue());

        LongAccumulator longAccumulator = new LongAccumulator((x,y) -> x * y,2);

        longAccumulator.accumulate(1);
        longAccumulator.accumulate(2);
        longAccumulator.accumulate(3);

        System.out.println(longAccumulator.longValue());

    }
}

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3、LongAdder高性能对比Code演示

class ClickNumberNet
{
    int number = 0;
    public synchronized void clickBySync()
    {
        number++;
    }

    AtomicLong atomicLong = new AtomicLong(0);
    public void clickByAtomicLong()
    {
        atomicLong.incrementAndGet();
    }

    LongAdder longAdder = new LongAdder();
    public void clickByLongAdder()
    {
        longAdder.increment();
    }

    LongAccumulator longAccumulator = new LongAccumulator((x,y) -> x + y,0);
    public void clickByLongAccumulator()
    {
        longAccumulator.accumulate(1);
    }
}

/**
 * @auther zzyy
 * @create 2020-05-21 22:23
 * 50个线程，每个线程100W次，总点赞数出来
 */
public class LongAdderDemo2
{
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException
    {
        ClickNumberNet clickNumberNet = new ClickNumberNet();

        long startTime;
        long endTime;
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(50);
        CountDownLatch countDownLatch2 = new CountDownLatch(50);
        CountDownLatch countDownLatch3 = new CountDownLatch(50);
        CountDownLatch countDownLatch4 = new CountDownLatch(50);


        startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 1; i <=50; i++) {
            new Thread(() -> {
                try
                {
                    for (int j = 1; j <=100 * 10000; j++) {
                        clickNumberNet.clickBySync();
                    }
                }finally {
                    countDownLatch.countDown();
                }
            },String.valueOf(i)).start();
        }
        countDownLatch.await();
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("----costTime: "+(endTime - startTime) +" 毫秒"+"\t clickBySync result: "+clickNumberNet.number);

        startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 1; i <=50; i++) {
            new Thread(() -> {
                try
                {
                    for (int j = 1; j <=100 * 10000; j++) {
                        clickNumberNet.clickByAtomicLong();
                    }
                }finally {
                    countDownLatch2.countDown();
                }
            },String.valueOf(i)).start();
        }
        countDownLatch2.await();
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("----costTime: "+(endTime - startTime) +" 毫秒"+"\t clickByAtomicLong result: "+clickNumberNet.atomicLong);

        startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 1; i <=50; i++) {
            new Thread(() -> {
                try
                {
                    for (int j = 1; j <=100 * 10000; j++) {
                        clickNumberNet.clickByLongAdder();
                    }
                }finally {
                    countDownLatch3.countDown();
                }
            },String.valueOf(i)).start();
        }
        countDownLatch3.await();
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("----costTime: "+(endTime - startTime) +" 毫秒"+"\t clickByLongAdder result: "+clickNumberNet.longAdder.sum());

        startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 1; i <=50; i++) {
            new Thread(() -> {
                try
                {
                    for (int j = 1; j <=100 * 10000; j++) {
                        clickNumberNet.clickByLongAccumulator();
                    }
                }finally {
                    countDownLatch4.countDown();
                }
            },String.valueOf(i)).start();
        }
        countDownLatch4.await();
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("----costTime: "+(endTime - startTime) +" 毫秒"+"\t clickByLongAccumulator result: "+clickNumberNet.longAccumulator.longValue());


    }
}

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4、使用总结

AtomicLong

• 线程安全，可允许一些性能损耗，要求高精度时可使用
• 保证精度，性能代价
• AtomicLong是多个线程针对单个热点值value进行原子操作

LongAdder

• 当需要在高并发下有较好的性能表现，且对值的精确度要求不高时，可以使用
• 保证性能，精度代价
• LongAdder是每个线程拥有自己的槽，各个线程一般只对自己槽中的那个值进行CAS操作

六总结

1、AtomicLong

原理

• CAS+自旋
• incrementAndGet

场景

• 低并发下的全局计算
• AtomicLong能保证并发情况下计数的准确性，其内部通过CAS来解决并发安全性的问题。

缺陷

• 高并发后性能急剧下降
• AtomicLong的自旋会成为瓶颈
• N个线程CAS操作修改线程的值，每次只有一个成功过，其它N - 1失败，失败的不停的自旋直到成功，这样大量失败自旋的情况，一下子cpu就打高了。

2、LongAdder

原理

• CAS+Base+Cell数组分散
• 空间换时间并分散了热点数据

场景

• 高并发下的全局计算

缺陷

• sum求和后还有计算线程修改结果的话，最后结果不够准确