定义
当多个线程访问某个类时,不管运行时环境采用何种调度方式或者这些进程将如何交替执行,并且在主调代码中不需要额外的同步或协同,这个类都能表现出正确行为,那么就称这个类是线程安全的
线程安全性的三个方面
原子性-Atomic包
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1.AtomicXXX:CAS 、Unsafe.compareAndSwapInt
看一下AtomicInteger.getAndIncrement的源码
/** * Atomically increments by one the current value. * *@returnthe previous value */
public
final intgetAndIncrement(){// 主要是调用了unsafe的方法 //
private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
return
unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset,1); }
/*** 获取底层当前的值并且+1*@paramvar1 需要操作的AtomicInteger 对象*@paramvar2 当前的值 *@paramvar4 要增加的值*/publicfinalintgetAndAddInt(Object var1,longvar2,intvar4){intvar5;do{// 获取底层的该对象当前的值var5 =this.getIntVolatile(var1, var2);// 获取完底层的值和自增操作之间,可能系统的值已经又被其他线程改变了//如果又被改变了,则重新计算系统底层的值,并重新执行本地方法}while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));returnvar5; }
/*** 本地的CAS方法核心*@paramvar1 需要操作的AtomicInteger 对象*@paramvar2 当前本地变量中的的值 *@paramvar4 当前系统从底层传来的值*@paramvar5 要更新后的值*@Return如果当前本地变量的值(var2)与底层的值(var4)不等,则返回false,否则更新为var5的值并返回True*/publicfinalnativebooleancompareAndSwapInt(Object var1,longvar2,intvar4,intvar5);
2.AtomicLong、LongAdder
我们看到AtomicInteger在执行CAS操作的时候,是用死循环的方式,如果竞争非常激烈,那么失败量就会很高,性能会受到影响
再看一下1.8以后的LongAdder
publicvoidadd(longx){ Cell[] as;longb, v;intm; Cell a;if((as = cells) !=null|| !casBase(b = base, b + x)) {booleanuncontended =true;if(as ==null|| (m = as.length -1) <0|| (a = as[getProbe() & m]) ==null|| !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x))) longAccumulate(x,null, uncontended); } }
补充知识点,jvm对long,double这些64位的变量拆成两个32位的操作
LongAdder的设计思想:核心是将热点数据分离,将内部数据value分成一个数组,每个线程访问时,通过hash等算法映射到其中一个数字进行技术,而最终计数结果为这个数组的求和累加,
其中热点数据value会被分离成多个热点单元的数据cell,每个cell独自维护内部的值,当前value的实际值由所有的cell累积合成,从而使热点进行了有效的分离,提高了并行度
LongAdder 在低并发的时候通过直接操作base,可以很好的保证和Atomic的性能基本一致,在高并发的场景,通过热点分区来提高并行度
缺点:在统计的时候如果有并发更新,可能会导致结果有些误差
实际运用中:优先使用LongAdder ,在线程竞争很低的情况下使用AtomicLong效率更高
全局序列号使用AtomicLong
3.AtomicReference、AtomicReferenceFieldUpdater
AtomicReference: 用法同AtomicInteger一样,但是可以放各种对象
@Slf4j@ThreadSafepublicclassAtomicExample4{publicstaticAtomicReference count =newAtomicReference<>(0);publicstaticvoidmain(String[] args)throwsInterruptedException{// 2count.compareAndSet(0,2);// nocount.compareAndSet(0,1);// nocount.compareAndSet(1,3);// 4count.compareAndSet(2,4);// nocount.compareAndSet(3,5); log.info("count:{}",count.get()); }}
AtomicReferenceFieldUpdater
@Slf4j@ThreadSafepublicclassAtomicExample5{@Getterprivatevolatileintcount =100;/**
* AtomicIntegerFieldUpdater 核心是原子性的去更新某一个类的实例的指定的某一个字段
* 构造函数第一个参数为类定义,第二个参数为指定字段的属性名,必须是volatile修饰并且非static的字段
*/privatestaticAtomicIntegerFieldUpdater updater = AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(AtomicExample5.class,"count");publicstaticvoidmain(String[] args)throws InterruptedException{ AtomicExample5 example5 =newAtomicExample5();// 第一次 count=100 -> count->120 返回Trueif(updater.compareAndSet(example5,100,120)){log.info("update success 1:{}",example5.getCount()); }// count=120 -> 返回Falseif(updater.compareAndSet(example5,100,120)){log.info("update success 2:{}",example5.getCount()); }else{log.info("update field:{}",example5.getCount()); } }}
5.AtomicStampReference:CAS的ABA问题
ABA问题:在CAS操作的时候,其他线程将变量的值A改成了B由改成了A,本线程使用期望值A与当前变量进行比较的时候,发现A变量没有变,于是CAS就将A值进行了交换操作,这个时候实际上A值已经被其他线程改变过,这与设计思想是不符合的
解决思路:每次变量更新的时候,把变量的版本号加一,这样只要变量被某一个线程修改过,该变量版本号就会发生递增操作,从而解决了ABA变化
/** * Atomically sets the value of both the reference and stamp * to the given update values if the * current reference is {@code==} to the expected reference * and the current stamp is equal to the expected stamp. * *@paramexpectedReference the expected value of the reference *@paramnewReference the new value for the reference *@paramexpectedStamp the expected value of the stamp(上面提到的版本号) *@paramnewStamp the new value for the stamp *@return{@codetrue} if successful */publicbooleancompareAndSet(V expectedReference, V newReference,intexpectedStamp,intnewStamp){ Pair current = pair;returnexpectedReference == current.reference && expectedStamp == current.stamp && ((newReference == current.reference && newStamp == current.stamp) || casPair(current, Pair.of(newReference, newStamp))); }
6.AtomicLongArray
可以指定更新一个数组指定索引位置的值
/** * Atomically sets the element at position {@codei} to the given value * and returns the old value. * *@parami the index *@paramnewValue the new value *@returnthe previous value */publicfinallonggetAndSet(inti,longnewValue){returnunsafe.getAndSetLong(array, checkedByteOffset(i), newValue); }....../** * Atomically sets the element at position {@codei} to the given * updated value if the current value {@code==} the expected value. * *@parami the index *@paramexpect the expected value *@paramupdate the new value *@return{@codetrue} if successful. False return indicates that * the actual value was not equal to the expected value. */publicfinalbooleancompareAndSet(inti,longexpect,longupdate){returncompareAndSetRaw(checkedByteOffset(i), expect, update); }
7.AtomicBoolean(平时用的比较多)
compareAndSet方法也值得注意,可以达到同一时间只有一个线程执行这段代码
/** * Atomically sets the value to the given updated value * if the current value {@code==} the expected value. * *@paramexpect the expected value *@paramupdate the new value *@return{@codetrue} if successful. False return indicates that * the actual value was not equal to the expected value. */publicfinalbooleancompareAndSet(booleanexpect,booleanupdate){inte = expect ?1:0;intu = update ?1:0;returnunsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, e, u); }
原子性-锁
synchronized:依赖JVM (主要依赖JVM实现锁,因此在这个关键字作用对象的作用范围内,都是同一时刻只能有一个线程进行操作的)
Lock:依赖特殊的CPU指令,代码实现,ReentrantLock
修饰的内容分类
修饰内容
/**
* @author gaowenfeng
* @date
*/@Slf4jpublicclassSyncronizedExample1{/**
* 修饰一个代码块,作用范围为大括号括起来的
*/publicvoidtest1(){ synchronized (this){for(inti =0; i <10; i++) {log.info("test1-{}",i); } } }/**
* 修改方法,作用范围是整个方法,作用对象为调用这个方法的对象
* 若子类继承父类调用父类的synchronized方法,是带不上synchronized关键字的
* 原因:synchronized 不属于方法声明的一部分
* 如果子类也想使用同步需要在方法上声明
*/publicsynchronizedvoidtest2(){for(inti =0; i <10; i++) {log.info("test2-{}",i); } }publicstaticvoidmain(String[] args){ SyncronizedExample1 example1 =newSyncronizedExample1(); SyncronizedExample1 example2 =newSyncronizedExample1();// 使用线程池模拟一个对象的两个进程同时调用一段sync代码的执行过程ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();// 线程pool-1-thread-1,pool-1-thread-2 交叉输出executorService.execute(()-> example1.test1()); executorService.execute(()-> example2.test1());// 线程pool-1-thread-1 先从0-9输出,然后pool-1-thread-2 从0到9顺序输出// executorService.execute(()-> example1.test1());// executorService.execute(()-> example1.test1());}}
@Slf4jpublicclassSyncronizedExample2{/**
* 修饰类,括号包起来的代码
* 作用对象为这个类的所有对象
*/publicstaticvoidtest1(){ synchronized (SyncronizedExample2.class){for(inti =0; i <10; i++) {log.info("test1-{}",i); } } }/**
* 修饰一个静态方法,作用对象为这个类的所有对象
*/publicstaticsynchronizedvoidtest2(){for(inti =0; i <10; i++) {log.info("test2-{}",i); } }publicstaticvoidmain(String[] args){ SyncronizedExample2 example1 =newSyncronizedExample2(); SyncronizedExample2 example2 =newSyncronizedExample2();// 使用线程池模拟一个对象的两个进程同时调用一段sync代码的执行过程ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();// 线程pool-1-thread-1 先从0-9输出,然后pool-1-thread-2 从0到9顺序输出executorService.execute(()-> example1.test1()); executorService.execute(()-> example1.test1());// 线程pool-1-thread-1 先从0-9输出,然后pool-1-thread-2 从0到9顺序输出// executorService.execute(()-> example1.test2());// executorService.execute(()-> example2.test2());}}
原子性对比
可见性
导致共享变量在线程中不可见的原因
线程交叉执行
重排序结合线程交叉执行
共享变量更新后的值没有在工作内存与主内存间及时更新
java提供了synchronized和volatile 两种方法来确保可见性
JMM(java内存模型)关于synchronized的两条规定
线程解锁前,必须把共享变量的最新值刷新到主内存
线程加锁时,将清空工作内存中共享变量的值,从而使用共享变量时需要从主内存中重新读取最新的值(注意,加锁和解锁是同一把锁)
可见性-volatile:通过加入内存屏障和禁止重排序优化来实现
对volatile 变量写操作时,会在写操作后加入一条store屏障指令,将本地内存中的共享变量值刷新到主内存
对volatile变量读操作时,会在读操作前加入一条load屏障指令,从主内存中读取共享变量
volatile写示意图
volatile读示意图
/** * 并发测试 *@authorgaowenfeng */@Slf4j@NotThreadSafepublicclassCountExample4extendsAbstractExample{/** 请求总数 */publicstaticintclientTotal =5000;/** 同时并发执行的线程数 */publicstaticintthreadTotal =50;publicvolatilestaticintcount =0;publicstaticvoidmain(String[] args)throwsInterruptedException{newCountExample4().test(); }/**
* 本质上应该是这个方法线程不安全
*
* volatile只能保证 1,2,3的顺序不会被重排序
* 但是不保证1,2,3的原子执行,也就是说还是有可能有两个线程交叉执行1,导致结果不一致
*/@Overrideprotectedvoidadd(){// 1.取内存中的count值// 2.count值加1// 3.重新写会主存count++; }@OverrideprotectedvoidcountLog(){ log.info("count:{}",count); }}
volatile使用条件
1.对变量写操作不依赖于当前值
2.该变量没有包含在具有其他变量的不必要的式子中
综上,volatile特别适合用来做线程标记量,如下图
volatile使用场景
有序性
有序性
Happens-before原则,先天有序性,即不需要任何额外的代码控制即可保证有序性,java内存模型一个列出了八种Happens-before规则,如果两个操作的次序不能从这八种规则中推倒出来,则不能保证有序性
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第一条规则要注意理解,这里只是程序的运行结果看起来像是顺序执行,虽然结果是一样的,jvm会对没有变量值依赖的操作进行重排序,这个规则只能保证单线程下执行的有序性,不能保证多线程下的有序性
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总结
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作者:Meet相识_bfa5
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