Skip to Content

JUC的原子类

原子整数

J.U.C 并发包提供了：

  • AtomicBoolean

  • AtomicInteger

  • AtomicLong

以 AtomicInteger 为例：

AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);
 
// 获取并自增（i = 0, 结果 i = 1, 返回 0），类似于 i++
System.out.println(i.getAndIncrement());
 
// 自增并获取（i = 1, 结果 i = 2, 返回 2），类似于 ++i
System.out.println(i.incrementAndGet());
 
// 自减并获取（i = 2, 结果 i = 1, 返回 1），类似于 --i
System.out.println(i.decrementAndGet());
 
// 获取并自减（i = 1, 结果 i = 0, 返回 1），类似于 i--
System.out.println(i.getAndDecrement());
 
// 获取并加值（i = 0, 结果 i = 5, 返回 0）
System.out.println(i.getAndAdd(5));
 
// 加值并获取（i = 5, 结果 i = 0, 返回 0）
System.out.println(i.addAndGet(-5));
 
// 获取并更新（i = 0, p 为 i 的当前值, 结果 i = -2, 返回 0）
// 其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
System.out.println(i.getAndUpdate(p -> p - 2));
 
// 更新并获取（i = -2, p 为 i 的当前值, 结果 i = 0, 返回 0）
// 其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
System.out.println(i.updateAndGet(p -> p + 2));
 
// 获取并计算（i = 0, p 为 i 的当前值, x 为参数1, 结果 i = 10, 返回 0）
// 其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
// getAndUpdate 如果在 lambda 中引用了外部的局部变量，要保证该局部变量是 final 的
// getAndAccumulate 可以通过 参数1 来引用外部的局部变量，但因为其不在 lambda 中因此不必是 final
System.out.println(i.getAndAccumulate(10, (p, x) -> p + x));
 
// 计算并获取（i = 10, p 为 i 的当前值, x 为参数1, 结果 i = 0, 返回 0）
// 其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
System.out.println(i.accumulateAndGet(-10, (p, x) -> p + x));

原子引用

AtomicReference

AtomicReference<BigDecimal> ref = new AtomicReference<>(balance);
 
public void withdraw(BigDecimal amount) {
    while (true) {
        BigDecimal prev = ref.get();
        BigDecimal next = prev.subtract(amount);
        if (ref.compareAndSet(prev, next)) {
            break;
        }
    }
}

ABA问题

static AtomicReference<String> ref = new AtomicReference<>("A");
 
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    log.debug("main start...");
    // 获取值 A
    // 这个共享变量被它线程修改过？
    String prev = ref.get();
    
    other();
    sleep(1);
    
    // 尝试改为 C
    log.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C"));
}
 
private static void other() {
    new Thread(() -> {
        log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "B"));
    }, "t1").start();
    
    sleep(0.5);
    
    new Thread(() -> {
        log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "A"));
    }, "t2").start();
}

主线程仅能判断出共享变量的值与最初值 A 是否相同，不能感知到这种从 A 改为 B 又 改回 A 的情况，如果主线程希望：只要有其它线程【动过了】共享变量，那么自己的 cas 就算失败，这时，仅比较值是不够的，需要再加一个版本号

AtomicStampedReference

AtomicStampedReference 可以给原子引用加上版本号，追踪原子引用整个的变化过程，如： A -> B -> A -> C ，通过AtomicStampedReference，可以知道，引用变量中途被更改了几次。

static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);
 
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    log.debug("main start...");
    // 获取值 A
    String prev = ref.getReference();
    // 获取版本号
    int stamp = ref.getStamp();
    log.debug("版本 {}", stamp);
    
    // 如果中间有其它线程干扰，发生了 ABA 现象
    other();
    sleep(1);
    
    // 尝试改为 C
    log.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C", stamp, stamp + 1));
}
 
private static void other() {
    new Thread(() -> {
        log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B", ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));
        log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());
    }, "t1").start();
    
    sleep(0.5);
    
    new Thread(() -> {
        log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A", ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));
        log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());
    }, "t2").start();
}

但是有时候，并不关心引用变量更改了几次，只是单纯的关心是否更改过，所以就有了AtomicMarkableReference

AtomicMarkableReference

GarbageBag bag = new GarbageBag("装满了垃圾");
 
// 参数2 mark 可以看作一个标记，表示垃圾袋满了
AtomicMarkableReference<GarbageBag> ref = new AtomicMarkableReference<>(bag, true);
 
log.debug("主线程 start...");
 
GarbageBag prev = ref.getReference();
log.debug(prev.toString());
 
new Thread(() -> {
    log.debug("打扫卫生的线程 start...");
    bag.setDesc("空垃圾袋");
    
    while (!ref.compareAndSet(bag, bag, true, false)) {}
    
    log.debug(bag.toString());
}).start();
 
Thread.sleep(1000);
log.debug("主线程想换一只新垃圾袋？");
 
boolean success = ref.compareAndSet(prev, new GarbageBag("空垃圾袋"), true, false);
log.debug("换了么？" + success);
log.debug(ref.getReference().toString());

原子数组

  • AtomicIntegerArray

  • AtomicLongArray

  • AtomicReferenceArray

写一个demo：

/**
 * 参数1，提供数组、可以是线程不安全数组或线程安全数组
 * 参数2，获取数组长度的方法
 * 参数3，自增方法，回传 array, index
 * 参数4，打印数组的方法
 */
// supplier 提供者 无中生有 ()->结果
// function 函数 一个参数一个结果 (参数)->结果 , BiFunction (参数1,参数2)->结果
// consumer 消费者 一个参数没结果 (参数)->void, BiConsumer (参数1,参数2)->
private static <T> void demo(
        Supplier<T> arraySupplier,
        Function<T, Integer> lengthFun,
        BiConsumer<T, Integer> putConsumer,
        Consumer<T> printConsumer ) {
 
    List<Thread> ts = new ArrayList<>();
    T array = arraySupplier.get();
    int length = lengthFun.apply(array);
 
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        // 每个线程对数组作 10000 次操作
        ts.add(new Thread(() -> {
            for (int j = 0; j < 10000; j++) {
                putConsumer.accept(array, j%length);
            }
        }));
    }
 
    ts.forEach(t -> t.start()); // 启动所有线程
    ts.forEach(t -> {
        try {
            t.join();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }); // 等所有线程结束
    printConsumer.accept(array);
}

不安全的数组：

demo(
    ()->new int[10],
    (array)->array.length,
    (array, index) -> array[index]++,
    array-> System.out.println(Arrays.toString(array))
);

安全的数组：

demo(
    ()-> new AtomicIntegerArray(10),
    (array) -> array.length(),
    (array, index) -> array.getAndIncrement(index),
    array -> System.out.println(array)
);

字段更新器

  • AtomicReferenceFieldUpdater

  • AtomicIntegerFieldUpdater

  • AtomicLongFieldUpdater

利用字段更新器，可以针对对象的某个域（Field）进行原子操作，只能配合 volatile 修饰的字段使用，否则会出现异常

Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Must be volatile type
public class Test5 {
    private volatile int field;
 
    public static void main(String[] args) {
        AtomicIntegerFieldUpdater fieldUpdater = AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(Test5.class, "field");
        
        Test5 test5 = new Test5();
        fieldUpdater.compareAndSet(test5, 0, 10);
        
        // 修改成功 field = 10
        System.out.println(test5.field);
 
        // 修改成功 field = 20
        fieldUpdater.compareAndSet(test5, 10, 20);
        System.out.println(test5.field);
 
        // 修改失败 field = 20
        fieldUpdater.compareAndSet(test5, 10, 30);
        System.out.println(test5.field);
    }
}

原子累加器

累加器性能比较：

private static <T> void demo(Supplier<T> adderSupplier, Consumer<T> action) {
    T adder = adderSupplier.get();
    long start = System.nanoTime();
    List<Thread> ts = new ArrayList<>();
    
    // 4 个线程，每人累加 50 万
    for (int i = 0; i < 40; i++) {
        ts.add(new Thread(() -> {
            for (int j = 0; j < 500000; j++) {
                action.accept(adder);
            }
        }));
    }
    
    ts.forEach(t -> t.start());
    
    ts.forEach(t -> {
        try {
            t.join();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    });
    
    long end = System.nanoTime();
    System.out.println(adder + " cost:" + (end - start)/1000_000);
}
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    demo(() -> new LongAdder(), adder -> adder.increment());
}
 
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    demo(() -> new AtomicLong(), adder -> adder.getAndIncrement());
}

输出：

1000000 cost:43
1000000 cost:9
1000000 cost:7
1000000 cost:7
1000000 cost:7
 
1000000 cost:31
1000000 cost:27
1000000 cost:28
1000000 cost:24
1000000 cost:22

性能提升的原因很简单，就是在有竞争时，设置多个累加单元，Therad-0累加 Cell[0]，而 Thread-1 累加 Cell[1]... 最后将结果汇总。这样它们在累加时操作的不同的 Cell 变量，因此减少了 CAS 重试失败，从而提高性能。

Last updated on