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锁有什么劣势
在多线程并发下,可以通过加锁来保证线程安全性,但多个线程同时请求锁,很多情况下避免不了要借助操作系统,线程挂起和恢复会存在很大的开销,并存在很长时间的中断。一些细粒度的操作,例如同步容器,操作往往只有很少代码量,如果存在锁并且线程激烈地竞争,调度的代价很大。
总结来说,线程持有锁,会让其他需要锁的线程阻塞,产生多种风险和开销。加锁是一种悲观方法,线程总是设想在自己持有资源的同时,肯定有其他线程想要资源,不牢牢锁住资源还不能放心呢。
在硬件的支持下,出现了非阻塞的同步机制,其中一种常用实现就是CAS。
什么是CAS
现代的处理器都包含对并发的支持,其中最通用的方法就是比较并交换(compare and swap),简称CAS。
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V值是否等于A值,都将返回V的原值。CAS 有效地说明了:我认为位置 V 应该包含值 A;如果包含该值,则将 B 放到这个位置;否则,不要更改该位置,只告诉我这个位置现在的值即可。
当多个线程尝试使用CAS同时更新一个变量,最终只有一个线程会成功,其他线程都会失败。但和使用锁不同,失败的线程不会被阻塞,而是被告之本次更新操作失败了,可以再试一次。此时,线程可以根据实际情况,继续重试或者跳过操作,大大减少因为阻塞而损失的性能。所以,CAS是一种乐观的操作,它希望每次都能成功地执行更新操作。
public class SimulationCAS { private int value; public synchronized int get() { return value; } public synchronized boolean compareAndSet(int expectedValue, int newValue) { if (expectedValue == compareAndSwap(expectedValue, newValue)) { return true; } return false; } public synchronized int compareAndSwap(int expectedValue, int newValue) { int oldValue = value; if (oldValue == expectedValue) { value = newValue; } return oldValue; } }
上面的代码模拟了CAS的操作,其中compareAndSwap是CAS语义的体现,compareAndSet对value进行了更新操作,并返回成功与否。
几行代码就实现了CAS,是不是觉得很简单呢?但你要知道,CAS仅仅告诉你操作结果,操作失败后一系列重试回退放弃等操作都要自己实现,开发起来远比使用锁复杂。
Atom原子类
JVM是支持CAS的,体现在我们常用的Atom原子类,拿AtomicInteger分析一下源码。
public final int getAndIncrement() { for (;;) { int current = get(); int next = current + 1; if (compareAndSet(current, next)) return current; } }
对AtomicInteger进行+1操作,循环里,会将当前值和+1后的目标值传入compareAndSet,直到成功才跳出方法。compareAndSet是不是很熟悉呢,接着来看看它的代码。
// setup to use Unsafe.compareAndSwapInt for updates private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe(); public final boolean compareAndSet(int expect, int update) { return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update); }
compareAndSet调用了unsafe.compareAndSwapInt,这是一个native方法,原理就是调用硬件支持的CAS方法。看懂这个应该就能明白Atom类的原理,其他方法的实现是类似的。
线程池里的CAS
有了CAS的基础后,可以来研究那段我未看懂的代码。
提交一个执行任务,线程池会尝试增加一个工作线程去处理任务。下面是ThreadPoolExecutor里addWorker的一段代码:
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) { retry: for (;;) { int c = ctl.get(); int rs = runStateOf(c); // Check if queue empty only if necessary. if (rs >= SHUTDOWN && ! (rs == SHUTDOWN && firstTask == null && ! workQueue.isEmpty())) return false; for (;;) { int wc = workerCountOf(c); if (wc >= CAPACITY || wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize)) return false; if (compareAndIncrementWorkerCount(c)) break retry; c = ctl.get(); // Re-read ctl if (runStateOf(c) != rs) continue retry; // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop } } //其他省略
在内循环里,会调用compareAndIncrementWorkerCount方法增加一个工作线程,原理和AtomicInteger的getAndIncrement方法是一样的。如果增加成功,直接跳出循环,否则在检查线程池状态后,再次在内循环调用compareAndIncrementWorkerCount,直到添加成功。
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