java原子类详解

java原子类详解

什么原子类

原子类是具有原子性的类，原子性的意思是对于一组操作，要么全部执行成功，要么全部执行失败，不能只有其中某几个执行成功。

原子类作用

作用和锁有类似之处，是为了保证并发情况下的线程安全。

相对于锁的优势

粒度更细
原子变量可以把竞争范围缩小到变量级别,通常情况下锁的粒度也大于原子变量的粒度

效率更高
除了在高并发之外，使用原子类的效率往往比使用同步互斥锁的效率更高，因为原子类底层利用了CAS，不会阻塞线程。

在JDK中J.U.C包下提供了种类丰富的原子类，以下所示：

类型    具体类型
Atomic* 基本类型原子类    AtomicInteger、AtomicLong、AtomicBoolean
Atomic*Array 数组类型原子类    AtomicIntegerArray、AtomicLongArray、AtomicReferenceArray
Atomic*Reference 引用类型原子类    AtomicReference
Atomic*FieldUpdater 升级类型原子类    AtomicIntegerfieldupdater、AtomicLongFieldUpdater、AtomicReferenceFieldUpdater
Adder 累加器    LongAdder、DoubleAdder
Accumulator 积累器    LongAccumulator、DoubleAccumulator

AtomicInteger常用方法

上面列举了J.U.C中提供的一些原子操作类，接下来从简单的AtomicInteger开始分析，来看看它的常用方法，其他的两种AtomicLong、AtomicBoolean和它相似

方法    作用
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+1
public final int getAndDecrement()    获取当前的值，并自减-1
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更新为输入值（update）

Array 数组类型原子类

AtomicArray 数组类型原子类，数组里的元素，都可以保证其原子性，比如 AtomicIntegerArray 相当于把 AtomicInteger 聚合起来，组合成一个数组。我们如果想用一个每一个元素都具备原子性的数组的话， 就可以使用 AtomicArray

该类包括：

类名    作用
AtomicIntegerArray    整形数组原子类
AtomicLongArray    长整形数组原子类
AtomicReferenceArray    引用类型数组原子类
Atomic*Reference 引用类型原子类
AtomicReference引用类型原子类，作用和AtomicInteger没有本质区别，AtomicReference是让一个对象保持原子性，而不局限一个变量。

reference该种类所有类型：

类名    作用
AtomicReference    保证对象的原子性
AtomicStampedReference    它是对 AtomicReference 的升级，在此基础上还加了时间戳，用于解决 CAS 的 ABA 问题。
AtomicMarkableReference    和 AtomicReference 类似，多了一个绑定的布尔值，可以用于表示该对象已删除等场景。

Atomic*FieldUpdater原子更新器

原子类更新器主要用于对已经声明的非原子变量，为它增加原子性，让该变量拥有CAS操作的能力。
该种类所有类型：

类名    作用
AtomicIntegerFieldUpdater    原子更新整形的更新器
AtomicLongFieldUpdater    原子更新长整形的更新器
AtomicReferenceFieldUpdater    原子更新引用的更新器

public class AtomicIntegerFieldUpdaterDemo implements Runnable {
 
    static Score useUpdaterScore;
    static Score unusedComputerScore;
 
    //声明原子更新类，泛型为Score类，更新的是"score"字段
    public static AtomicIntegerFieldUpdater<Score> scoreUpdater = AtomicIntegerFieldUpdater
            .newUpdater(Score.class, "score");
 
    @Override
    public void run() {
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            //非原子操作直接自增
            unusedComputerScore.score++;
            //使用更新器更新字段，同样执行自增
            scoreUpdater.getAndIncrement(useUpdaterScore);
        }
    }
 
    public static class Score {
        volatile int score;
    }
 
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        useUpdaterScore = new Score();
        unusedComputerScore = new Score();
        AtomicIntegerFieldUpdaterDemo r = new AtomicIntegerFieldUpdaterDemo();
        Thread t1 = new Thread(r);
        Thread t2 = new Thread(r);
        t1.start();
        t2.start();
        t1.join();
        t2.join();
        System.out.println("普通变量的结果：" + unusedComputerScore.score);
        System.out.println("升级后的结果：" + useUpdaterScore.score);
    }
}

输出结果：
普通变量的结果：1980
升级后的结果：2000

从结果可以看出，升级后结果是期望值。

使用场景（相对于直接使用AtomicInteger）
历史原因
如果当前变量在之前开发版本中使用地方过多，这个时候为了不做大量改造，可以在需要原子性的时候，使用原子更新器
少部分情况需要原子性的时候
由于原子类型的变量比普通变量更耗资源。在大部分不需要原子性的时候，如果都设置成原子类型，这非常的耗资源。因此，我们可以再需要原子性的少数情况下，对当前变量使用AtomicIntegerFieldUpdater进行合理的升级。

原子类是如何利用 CAS 保证线程安全的？

public final int getAndAdd(int delta) {
    return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, delta);
}

是Unsafe类

该方法实际调用的是，unsafe.getAndAddInt(this, VALUE, delta)，这里先介绍一下Unsafe类。

Unsafe类
Unsafe是CAS的核心类。由于java无法直接访问底层操作系统，而是需要通过本地方法来实现。JVM还是提供了Unsafe类，他提供了硬件层面的原子操作，可以直接操作内存的数据。
 

public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 6214790243416807050L;
 
    private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
    private static final long valueOffset;
    private volatile int value;
 
    static {
        try {
            valueOffset = unsafe.objectFieldOffset(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
        } catch (Exception var1) {
            throw new Error(var1);
        }
    }
 
    private volatile int value;
 
    public final int get() {
        return value;
    }
    ......
}
 

public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
    int var5;
    do {
        var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
    } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 +var4));
 
    return var5;
}

 

首先获取Unsafe类型变量unsafe,并定义变量valueOffset，然后在静态代码块中value值在内存中的偏移地址，赋值给valueOffset变量。因为 Unsafe 就是根据内存偏移地址获取数据的原值的，这样我们就能通过 Unsafe 来实现 CAS 了。

value是用volatile修饰的，他就是我们原子类存储值的变量，由于使用volatile修饰，所以在多线程中看到的value值都是同一份，保证了可见性。

接下来看实际执行cas的地方。Unsafe的getAndAddInt()方法

先看do-while循环，它是一个无限循环，知道满足条件才退出循环。do中的代码时，获取到当前内存中的值赋值给var5，var1是当前原子对象，var2是value在内存中的偏移量。此时var5就是此时原子类的数值。

再看看while中的退出条件。compareAndSwapInt这个方法参数，他们的实际意义是：

第一个参数 --> 当前原子类对象，即AtomicInteger 这个对象本身
第二个参数 --> 当前值的内存偏移量，接触它可以获取到value的值
第三个参数 --> 当前值，如果当前值不匹配，更新失败会返回false，开始下次循环。如果当前值匹配，同时更新成功，方法返回true，跳出循环，完成当前累加操作
第四个参数 --> 期望值，即当前值加上累加的值。
所以 compareAndSwapInt 方法的作用就是，判断如果现在原子类里 value 的值和之前获取到的 var5 相等的话，那么就把计算出来的 var5 + var4 给更新上去，所以说这行代码就实现了 CAS 的过程。

总结一下，Unsafe 的 getAndAddInt 方法是通过循环 + CAS 的方式来实现的，在此过程中，它会通过 compareAndSwapInt 方法来尝试更新 value 的值，如果更新失败就重新获取，然后再次尝试更新，直到更新成功。
 

AtomicLong 高并发下存在的问题

在并发情况下，如果我们需要实现计数器（例如下载任务数），可以利用AtomicInteger和AtomicLong，这样一来可以避免加锁和复杂的代码逻辑。虽然它们好用，但是也存在着一些问题。

public class AtomicLongDemo {
 
   public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
       AtomicLong counter = new AtomicLong(0);
       ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(16);
       for (int i = 0; i < 100; i++) {
           service.submit(new Task(counter));
       }
 
       Thread.sleep(2000);
       System.out.println(counter.get());
   }
 
   static class Task implements Runnable {
 
       private final AtomicLong counter;
 
       public Task(AtomicLong counter) {
           this.counter = counter;
       }
 
       @Override
       public void run() {
           counter.incrementAndGet();
       }
   }
}

在这里，定义了一个为0的AtomicLong变量counter，然后创建了线程池数为16的线程池。然后执行100个任务。然后任务是执行counter.incrementAndGet()。结果毫无疑问是100，虽然并发执行，但是AtomicLong依然能保证incrementAndGet是一个原子操作，所以不会发生线程安全问题。

不过我们仔细看细节，对于 AtomicLong 内部的 value 属性而言，也就是保存当前 AtomicLong 数值的属性，它是被 volatile 修饰的，所以它需要保证自身可见性。
当线程1执行incrementAndGet操作更新成功后，会将值向主内存中修改，同时主内存会将其他线程的value给修改掉，而且CAS也会经常失败，这两个操作是非常耗资源的。
 

在JDK 8中新增了LongAdder 类，来优化这一个问题。

我们将上面例子中做小小的调整，将AtomicLong换成LongAdder，get()方法换成sum()，incrementAndGet()换成increment()

public class LongAdderDemo {
 
   public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
       LongAdder counter = new LongAdder();
       ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(16);
       for (int i = 0; i < 100; i++) {
           service.submit(new Task(counter));
       }
 
       Thread.sleep(2000);
       System.out.println(counter.sum());
   }
   static class Task implements Runnable {
 
       private final LongAdder counter;
 
       public Task(LongAdder counter) {
           this.counter = counter;
       }
 
       @Override
       public void run() {
           counter.increment();
       }
   }
}

行得到的结果还是100，但是运行速度比刚才AtomicLong实现要快。

//集成自Striped64
public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable {}
 
 
abstract class Striped64 extends Number {
    ......
     /**
     * 单元格表。如果为非null，则大小为2的幂。
     */
    transient volatile Cell[] cells;
 
    /**
     * 基本值，主要在没有争用时使用，也用作表初始化过程中的回退。通过CAS更新。
     */
    transient volatile long base;
 
    ......
}

LongAdder中引入了分段累加的概念，内部的Cell[]数组和base变量都参与了计数

其中base在竞争不激烈的情况下，直接把累加的结果改到base变量上；
在竞争激烈的时候，各个线程会分散累加到自己所对应的Cell[] 数组的某一个对象中，而不是公用一个。LongAdder这样分段的思想将不同线程到不同Cell上的修改，避免了大量的冲突，提升了并发性。更JDK 7 中的ConcurrentHashMap思想相似。

竞争激烈的时候，LongAdder 会通过计算出每个线程的 hash 值来给线程分配到不同的 Cell 上去，每个 Cell 相当于是一个独立的计数器，这样一来就不会和其他的计数器干扰，Cell 之间并不存在竞争关系，所以在自加的过程中降低了冲突的概率。这个思想的本质就是空间换时间，所以会耗费更多的内存。

最终的结果是通过LongAdder#sum()方法来获取的，将各个Cell值累计求和，再加上base返回。

public long sum() {
   Cell[] as = cells;
   long sum = base;
   if (as != null) {
       for (Cell a : as)
           if (a != null)
               sum += a.value;
   }
   return sum;
}
 

 

AtomicLong和LongAdder使用如何选择

在低竞争的情况下，AtomicLong和LongAdder的性能相似；但是在竞争激烈的情况下，LongAdder 的预期吞吐量要高得多，经过试验，LongAdder 的吞吐量大约是 AtomicLong 的十倍，虽然性能提高了，但是LongAdder会耗费更多的空间

LongAdder 只提供了 add、increment 等简单的方法，适合的是统计求和计数的场景，场景比较单一
而 AtomicLong 还具有 compareAndSet 等高级方法，可以应对除了加减之外的更复杂的需要 CAS 的场景。
小结
如果我们的场景仅仅是需要用到加和减操作的话，那么可以直接使用更高效的 LongAdder，但如果我们需要利用 CAS 比如 compareAndSet 等操作的话，就需要使用 AtomicLong 来完成。

 

原子类 和 volatile的区别

volatile只保证可见性
volatile只保证了可见性，而不能保证原子性。例如主内存中volatile int a=0,在两个线程中时，如果都同时获取当前的volatile修饰的变量值，但是都执行自增操作，由于两个线程都在之前获取了值即a=0，两线程都执行自增后都是a=1了，这是两个线程同时更新主内存中的a，最后得到的结果是a=1，这个就和预期值不一样，由于并没有保证获取和赋值这个操作的原子性，会有线程安全问题。

原子类保证了可见性和原子性
上面的例子可以使用原子类AtomicInteger来修复，将自增操作换成incrementAndGet(),底层通过CPU指令保证原子性，解决线程安全问题

使用场景

volatile    通常情况下，volatile 可以用来修饰 boolean 类型的标记位，因为对于标记位来讲，直接的赋值操作本身就是具备原子性的，再加上 volatile 保证了可见性，那么就是线程安全的了
原子类    对于先获取值，然后做一定修改，再赋值回去的操作，就需要原子类来保证原子性

AtomicInteger 和 synchronized 的异同点

相同点
都能保证线程安全
不同点
AtomicInteger    使用CAS来保证线程的原子性    仅一个对象，少数场景使用    竞争在变量级别    乐观锁，低并发时性能好
synchronized    使用monitor锁来保证线程安全性。再执行同步代码之前，需要先获取到monitor锁，执行完毕，释放锁。    既可以修饰一个方法，又可以修饰一段代码，可以根据我们的需要，非常灵活地去控制它的应用范围    通常会大于变量级别    悲观锁（jdk6之后锁升级优化后，低并发情况性能也不错），在高并发时由于AtomicInteger
 

Java 8 中 Adder 和 Accumulator 有什么区别

上面讲了Adder是通过CAS加分段思想来提高Atomic*的性能。

而LongAccumulator是LongAdder的功能增强版，LongAccumulator在LongAdder只有数值加减的基础上提供自定义的函数操作。

public class LongAccumulatorDemo {
 
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        LongAccumulator accumulator = new LongAccumulator((x, y) -> x + y, 0);
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(8);
        IntStream.range(1, 10).forEach(i -> executor.submit(() -> accumulator.accumulate(i)));
 
        Thread.sleep(2000);
        System.out.println(accumulator.getThenReset());
    }
}
 

 

上面是使用8线程数的线程池累加0-9。最后获取到结果为45.

x是上一次的结果，y是传入的新值。由于使用多线程，当前的方法只适用于即使执行顺序不同，结果依然一样的情况，即交 换 性 \color{red}交换性交换性。

下面几种场景适合使用：

相加
相乘
最大值、最小值