【JavaEE初阶】多线程 _ 进阶篇 _ 常见的锁策略、CAS及它的ABA问题

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   🍚写在前面

        🧇一、常见的锁策略

             🍔🍔1.1 乐观锁 vs 悲观锁

             🧀🧀1.2 普通的互斥锁 vs 读写锁

             🦪🦪1.3 重量级锁 vs 轻量级锁

             🍣🍣1.4 自旋锁 vs 挂起等待锁

             🍰🍰1.5 公平锁 vs 非公平锁

             🍛🍛1.6 可重入锁 vs 不可重入锁

        🍜二、CAS

             🥮🥮2.1 CAS典型应用场景

                       🥘🥘🥘2.1.1 使用CAS实现原子类

                       🥩🥩🥩2.1.2 使用CAS实现自旋锁

             🍱🍱2.2 CAS中的ABA问题（小概率bug）

                       🍤🍤🍤2.2.1 什么是ABA问题

                       🎂🎂🎂2.2.2 ABA问题引发的bug

                       🥐🥐🥐2.2.3 解决ABA问题的办法

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写在前面

前面所介绍的 多线程基础篇的内容，主要介绍的还是一些 和多线程相关性非常高的内容，也都是工作中经常会涉及到的问题和代码~

而接下来的多线程进阶篇的内容，则是需要对多线程内容进行进一步的补充~

进阶篇中的很多知识，不再是工作中常用的，但是却是在面试中常考的（俗称：面试造核弹，工作拧螺丝）~

下面，就正式开始来学习 进阶篇的内容 ......

一、常见的锁策略

简单通俗的来说，锁策略就是 加锁的时候是咋加的~

1.1 乐观锁 vs 悲观锁

乐观锁：预测接下来锁冲突的概率不大，就会少做一点工作，成本更小~

悲观锁：预测接下来锁冲突的概率很大，就会多做一点工作，成本更大~

比如说，就前段时间，西安那边又有确诊的了~

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有居民就比较紧张，就在想是不是要在家里屯点菜啥的（疫情会引起封城，封城会影响买菜），提前屯点菜以备不时之需~

这个就可以看作是 悲观锁，花费所需成本较大（买菜、运菜、放在地上......）~

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当时有居民却认为，由于之前已经有过几次确诊的经历，所以说 已经有了不少经验了，所以封城的概率比较小，不需要提前屯菜（屯了吃不完大概率会坏）~

这个就可以看作是 乐观锁，话费所需成本更小~

synchronized 就既是一个悲观锁，也是一个乐观锁，准确的来说 它是一个自适应锁~

如果当前锁冲突概率不大，就以乐观锁的方式运行，往往是纯用户态执行的~

一旦发现锁冲突概率大了，就以悲观锁的方式运行，往往要进入内核，对当前线程进行挂起等待~

1.2 普通的互斥锁 vs 读写锁

synchronized 就属于普通的互斥锁，两个加锁操作之间会发生竞争~

读写锁，把加锁操作细化了 "加读锁" "加写锁" ~

情况一：

线程A 尝试加写锁，线程B 尝试加写锁，此时 A和B 产生竞争，和普通的锁没有区别~

情况二：

线程A 尝试加读锁，线程B 尝试加读锁，此时 A和B 不产生竞争，和没有加锁一样（多线程读，不涉及修改，是线程安全的）~

这种情况是相当普遍的~

情况三：

线程A 尝试加读锁，线程B 尝试加写锁，此时 A和B 产生竞争，和普通的锁没有区别~

1.3 重量级锁 vs 轻量级锁

重量级锁：锁开销比较大，做的工作比较多~

轻量级锁：锁开销比较小，做的工作比较小~

重量级锁、轻量级锁 与之前所介绍的 乐观锁、悲观锁 差不多（内容上不是完全的区分开），但是最终的着力点还是不一样的~

其中，在大部分情况下（不绝对），悲观锁 经常会是重量级锁，乐观锁 经常会是轻量级锁~

重量级锁 主要依赖了操作系统提供的锁，使用这种锁，容易产生阻塞等待~

轻量级锁 主要尽量的避免使用操作系统提供的锁，尽量在用户态完成功能，尽量避免用户态和内核态的切换，尽量避免挂起等待~

同时，synchronized 是一个自适应锁，既是轻量级锁，也是重量级锁~

锁冲突不高：轻量级

锁冲突很高：重量级

1.4 自旋锁 vs 挂起等待锁

自旋锁 是轻量级锁的具体实现，挂起等待锁 是重量级锁的具体实现~

自旋锁：当发生锁冲突的时候，不会挂起等待，会迅速来尝试看这个锁能不能获取到（更轻量，乐观锁）~

特点：

1. 一旦锁被释放，就可以第一时间获取到
2. 如果锁一直不释放，就会消耗大量的

可以看作是一个 不断的循环，可以用一个伪代码来表示：

//自旋锁伪代码，不停的循环
while(抢锁(lock) == 失败) {
 
}

挂起等待锁：发现锁冲突，就挂起等待（更重量，悲观锁）~

特点：

1. 一旦锁被释放，不能第一时间获取到
2. 在锁被其他线程占用的时候，会放弃CPU资源

synchronized 作为轻量级锁的时候，内部是 自旋锁；作为重量级锁的时候，内部是 挂起等待锁~

1.5 公平锁 vs 非公平锁

啥样的情况才算是公平？

一般认为，符合 "先来后到" 这样的规则，就是公平！！！

公平锁：多个线程等待一把锁的时候，谁先来尝试拿着一把锁，这把锁就是谁的~

非公平锁：多个线程等待一把锁的时候，就和哪个线程先来后到没有关系，每个线程拿到锁的概率是均等的~

synchronized 是非公平锁~

1.6 可重入锁 vs 不可重入锁

一个线程连续加锁两次，不会造成死锁，那么这个锁就叫做 可重入锁~

一个线程连续加锁两次，会造成死锁，那么这个锁就叫做 不可重入锁

  private  static void func() {
        //......进行一些多线程操作
        //第一次加锁
        synchronized (Demo27.class) {
            //第二次加锁
            synchronized (Demo27.class) {
 
            }
        }
    }

如上述代码，第一次加锁能够成功，Demo27.class 处于被加锁的状态；但是 第二次加锁，由于 Demo27.class 已经是被加锁的状态了，所以就会呈现出 阻塞状态~

要等待第一次加锁释放掉，第二次加锁才能够成功；但是 要想第一次加锁释放，那么 又必须要到第二次加锁成功之后，代码往下执行 ......

这样就构成了一个死循环，就叫做 死锁！！！

 synchronized 属于可重入锁~

二、CAS

CAS 是操作系统硬件 给JVM提供的另外一种更轻量的原子操作的机制~

准确来说，CAS是CPU提供的一条特殊的指令 —— compare and swap（比较和交换）~

CAS 是一个原子指令~

比较：是比较内存和寄存器的值~

如果相等，则把寄存器和另一个值进行交换；如果不相等，就不进行操作~

//CAS 的伪代码来理解它的工作流程
//其中，address表示内存地址，expextValue表示一个寄存器中 用来比较的值，
//expextValue表示另一个寄存器中 用来交换的值
boolean CAS(address,expextValue,swapValue) {
    if(&address == expextValue) {
        &address = swapValue;
        return true;
  }
  return false;
}
//上面一系列操作都是由一个CPU指令来完成的

2.1 CAS典型应用场景

2.1.1 使用CAS实现原子类

原子类：这是标准库中提供的一组类，可以让原子的进行 ++、-- 等运算~

package thread;
 
public class Demo28 {
    public static int count = 0;
 
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread t1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 50000; i++) {
                count++;
            }
        });
        Thread t2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 50000; i++) {
                count++;
            }
        });
        t1.start();
        t2.start();
        t1.join();
        t2.join();
        System.out.println("count = " + count);
    }
}

在之前，我们已经介绍过，最终的结果不是 10_0000 ~

运行结果：

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我们可以使用加锁来解决这个问题，也可以使用原子类来解决这个问题：

package thread;
 
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
 
public class Demo28 {
    //public static int count = 0;
    public static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
 
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread t1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 50000; i++) {
                //count++;
                //这个方法相当于count++
                count.getAndIncrement();
            }
        });
        Thread t2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 50000; i++) {
                //count++;
                count.getAndIncrement();
            }
        });
        t1.start();
        t2.start();
        t1.join();
        t2.join();
        System.out.println("count = " + count);
    }
}
//和之前的不同的代码已注释，这是使用 原子类来解决问题的，没有使用加锁操作，也实现了线程安全

运行结果：

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在Java标准库 里面提供了基于CAS所实现的 "原子类"，是线程安全的~

这些 "原子类" 通常以 Atomic 开头，对常用的 int、long等等 进行了封装，如：

2.1.2 使用CAS实现自旋锁

//自旋锁伪代码
public class SpinLock {
    private Thread owner = null;
    public void lock() {
        //当前的owner是否为空，为空即为当前没有加锁，于是就进行交换，
        //把当前要给加锁的线程的值赋予owner
        //非空就不去进行交换，就循环继续进行，呈现自旋的状态
        while(!CAS(this.owner,null,Thread.currentThread())) {
    }
  }
}

当 owner 为 null 的时候 CAS 才能成功，循环才能结束~

当 owner 为非null，这说明当前的锁已经被其他线程给占用了，因此 就需要继续循环（自旋）~

2.2 CAS中的ABA问题（小概率bug）

2.2.1 什么是ABA问题

ABA问题可以单纯的这样理解：如果你去买一个手机，那么你无法区分 它是一个新机，还是一个翻新机（二手的、外面包装和新机一样）~

类似的，在CAS里面，也无法区分，数据始终就是A；还是数据从 A 变成 B，之后又变回了 A ~

如果是前者，那么一点问题都没有；但是如果是后者，那么 CAS 就会有一定的概率引发 bug（极端情况下的小概率事件） ~ 

2.2.2 ABA问题引发的bug

这里结合一个具体的例子，来介绍ABA问题引发的bug~

假设滑稽老铁有 1000 存款，此时想要从 ATM机 上取走 500（ATM机 按照CAS的方式来进行操作）~

取钱的时候，按下取款按钮，就会触发一个 "取钱的线程"，但是 滑稽老铁手一滑，连续按了两下（即 产生了两个线程）~ 

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符合预期的方式（即使手滑了多点了两次，仍然只取走了500）：

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但是，怕就怕在这期间 突然又来了一个线程（比如说 滑稽老铁的一个朋友，此时正好向滑稽老铁转了500）~

 

这时候，就扣除了两次小钱钱了，这个就是典型的ABA问题（极端情况下的小概率问题）~

此时，线程2不知道 当前的1000，始终是1000；还是 1000 -> 500 -> 1000 ~

2.2.3 解决ABA问题的办法

正经的解决ABA问题的办法，是想办法获取到中间过程 —— 引入一个 "版本号" 来解决~

在上述的例子当中，CAS是比较的是 余额，余额相同，就可以进行修改（余额是可以变大和变小，所以就会出现ABA问题）~

但是，如果换成 "版本号"，并且规定 "版本号" 只能增不能减，那么就不会出现ABA问题 ~

当然，解决ABA问题的办法肯定不止这一种，这里只是列举了一种非常典型的办法 ~ 

 

好了，这篇博客到这里就已经结束了~

本篇博客主要介绍的是 各种常见的锁策略，以及CAS、CAS中的小概率bug —— ABA问题，并且介绍了ABA问题的解决方案 ~

 如果感觉这一篇博客对你有帮助的话，可以一键三连走一波，非常非常感谢啦 ~