两个重要的实现模型 AQS和CAS

目录

AQS模型

AQS的核心思想

 AQS原理

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 CAS模型

 CAS 的特性：

 CAS 存在的问题：

 典型案例：原子量

具体实现：

原子量实现的计数器

CAS模型的问题

1、ABA问题

 2、CAS应用场景隐含竞争是短暂的，否则不断的自旋尝试会过度消耗CPU

3、CAS只能保证一个共享变量的原子操作，解决方法是使用锁或者合并多个变量

 总结：

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AQS模型

AbstractQueuedSynchronizer抽象队列同步器：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。AQS维护了一个volatile int state（代表共享资源）和一个FIFO线程等待队列（多线程争用资源被阻塞时会进入此队列）抽象队列同步器中包括两个部分：临时资源和一个FIFO的CLH阻塞队列.

AQS的核心思想

如果被请求的共享资源空闲，则将当前请求资源的线程设置为有效的工作线程，并将共享资
源设置为锁定状态，如果被请求的共享资源被占用，那么就需要一套线程阻塞等待以及被唤醒时锁分配的机制，这个机制AQS是用CLH队列锁实现的，即将暂时获取不到锁的线程加入到队列中。内部使用AQS的例子：以ReentrantLock为例，state初始化为0，表示未锁定状态。A线程lock()时，会调用tryAcquire()独占该锁并将state+1。此后其他线程再tryAcquire()时就会失败，直到A线程unlock()到state=0（即释放锁）为止，其它线程才有机会获取该锁。当然，释放锁之前，A线程自己是可以重复获取此锁的（state会累加），这就是可重入的概念。但要注意，获取多少次就要释放多么次，这样才能保证state是能回到零态的。

 AQS原理

public class ReentrantLock implements Lock, java.io.Serializable {
	private final Sync sync;  //锁的具体实现，依赖于同步器实现锁机制
	
//内部类:
	abstract static class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer //同步器实际上就是AQS的一个子实现
	
	static final class NonfairSync extends Sync//非公平同步器的实现类
	
	static final class FairSync extends Sync// 公平同步器的实现类

 CAS模型

Java5中引入了AutomicInteger、AutomicLong、AutomicReference等特殊的原子性变量类，它们提供的如compareAndSet、incrementAndSet和getAndIncrement等方法都使用了CAS操作。都是由硬件指令来保证的原子方法。

CAS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。

比较和交换（Compare And Swap）是用于实现多线程同步的原子指令。 它将内存位置的内容与给定值进行比较，只有在相同的情况下，将该内存位置的内容修改为新的给定值。这是作为单个原子操作完成的。

原子性保证新值基于最新信息计算; 如果该值在同一时间被另一个线程更新，则写入将失败。操作结果必须说明是否进行替换; 这可以通过一个简单的布尔响应（这个变体通常称为比较和设置），或通过返回从内存位置读取的值来完成

 CAS 的特性：

• 通过调用JNI的代码实现
• 非阻塞算法
• 非独占锁

 CAS 存在的问题：

• ABA
• 循环时间长开销大
• 只能保证一个共享变量的原子操作

 典型案例：原子量

所谓的原子量即操作变量的操作是原子的，该操作不可再分，因此是线程安全的

为何要使用原子变量呢，
原因是多个线程对单个变量操作也会引起一些问题。

在Java5之前，可以通过volatile、synchronized关键字来解决并发访问的安全问题，但这样太麻烦。

Java5后专门提供了用来进行单变量多线程并发安全访问的工具包
java.util.concurrent.atomic，其中的类也很简单。

例如：
AtomicLong aLong=new AtomicLong(10000); //原子量，每个线程都可以自由操作

具体实现：

Java中的Unsafe类提供了类似C++手动管理内存的能力。Unsafe类对普通程序员来说是危险的，一般应用开发者不会用到这个类。getIntVolatile方法用于在对象指定偏移地址处volatile读取一个int。putIntVolatile方法用于在对象指定偏移地址处volatile写入一个int。

原子量实现的计数器

//自定义计数器
public class AtomicCounter {
	private static AtomicCounter instance = new AtomicCounter();
 
	private AtomicCounter() {
	}
 
	public static AtomicCounter getIntance() {
		return instance;
	}
 
	// 存储的数据,同时利用CAS提供线程安全的特性
	private AtomicInteger counter = new AtomicInteger();
 
	public int getCounter() {
		return counter.get();
	}
 
	public int increase() {
		// 内部使用死循环for(;;)调用compareAndSet(current, next)
		return counter.incrementAndGet();
		// return counter.getAndIncrement();
	}
 
	public int increase(int i) {
		// 内部使用死循环for(;;)调用compareAndSet(current, next)
		return counter.addAndGet(i);
		// return counter.getAndAdd(i);
	}
 
	public int decrease() {
		// 内部使用死循环调用compareAndSet(current, next)
		return counter.decrementAndGet();
		// return counter.getAndDecrement();
	}
 
	public int decrease(int i) {
		// 内部使用死循环调用compareAndSet(current, next)
		return counter.addAndGet(-i);
//		 return counter.getAndAdd(-i);
	}
 
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		final AtomicCounter ac = AtomicCounter.getIntance();
		// 可缓存线程池
		ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
		Set set = new CopyOnWriteArraySet<>();
 
		for (int i = 0; i < 1000; i++) {
			service.execute(new Runnable() {
				public void run() {
					int rr=ac.increase();
					set.add(rr);
					System.out.println(Thread.currentThread() + "::" + rr);
				}
			});
		}
		Thread.currentThread().sleep(2000);
		System.out.println(set.size());
		service.shutdown();
	}
}

CAS模型的问题

1、ABA问题

解决方法：JAVA中提供了AtomicStampedReference/AtomicMarkableReference来处理会发生ABA问题的场景，主要是在对象中额外再增加一个标记来标识对象是否有过变更。

 2、CAS应用场景隐含竞争是短暂的，否则不断的自旋尝试会过度消耗CPU

解决方法加入超时设置

3、CAS只能保证一个共享变量的原子操作，解决方法是使用锁或者合并多个变量

 AtomicReference提供了以无锁方式访问共享资源的能力 

 总结：

AtomicInteger、AtomicBoolean、AtomicLong、AtomicReference这些原子类型，它们无一例外都采用了基于volatile 关键字 +CAS 算法无锁的操作方式来确保共享数据在多线程操作下的线程安全性。
- volatile关键字保证了线程间的可见性，当某线程操作了被volatile关键字修饰的变量，其他线程可以立即看到该共享变量的变化。
- CAS算法，即对比交换算法，是由UNSAFE提供的，实质上是通过操作CPU指令来得到保证的。

CAS算法提供了一种快速失败的方式，当某线程修改已经被改变的数据时会快速失败。
- 当CAS算法对共享数据操作失败时，因为有自旋算法的加持，对共享数据的更新终究会得到计算。
总之，原子类型用自旋+CAS的无锁操作保证了共享变量的线程安全性和原子性。