AtomicInteger 原子类的作用

MartinDai 发布于2019-08-16 15:27 / 1070人阅读

摘要：原子类的作用多线程操作，性能开销太大并不是原子操作。每次比较的是两个对象性能比要好使用时，在高并发下大量线程会同时去竞争更新同一个原子变量，但是由于同时只有一个线程的会成功，所以其他线程会不断尝试自旋尝试操作，这会浪费不少的资源。

AtomicInteger 原子类的作用

多线程操作，Synchronized 性能开销太大count++并不是原子操作。因为count++需要经过读取-修改-写入三个步骤。

count++并不是原子操作。因为count++需要经过读取-修改-写入三个步骤。

可以这样做：

public synchronized void increase() {
    count++;
}

Synchronized锁是独占的，意味着如果有别的线程在执行，当前线程只能是等待！

用CAS操作

CAS有3个操作数：

内存值V

旧的预期值A

要修改的新值B

当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值(A和内存值V相同时，将内存值V修改为B)，而其它线程都失败，失败的线程并不会被挂起，而是被告知这次竞争中失败，并可以再次尝试(或者什么都不做)。

我们可以发现CAS有两种情况：

如果内存值V和我们的预期值A相等，则将内存值修改为B，操作成功！

如果内存值V和我们的预期值A不相等，一般也有两种情况：

重试(自旋)

什么都不做

理解CAS的核心就是：

CAS是原子性的，虽然你可能看到比较后再修改(compare and swap)觉得会有两个操作，但终究是原子性的！

原子变量类在java.util.concurrent.atomic包下，总体来看有这么多个

基本类型：

AtomicBoolean：布尔型

AtomicInteger：整型

AtomicLong：长整型

数组：

AtomicIntegerArray：数组里的整型

AtomicLongArray：数组里的长整型

AtomicReferenceArray：数组里的引用类型

引用类型：

AtomicReference：引用类型

AtomicStampedReference：带有版本号的引用类型

AtomicMarkableReference：带有标记位的引用类型

对象的属性

AtomicIntegerFieldUpdater：对象的属性是整型

AtomicLongFieldUpdater：对象的属性是长整型

AtomicReferenceFieldUpdater：对象的属性是引用类型

JDK8新增DoubleAccumulator、LongAccumulator、DoubleAdder、LongAdder

是对AtomicLong等类的改进。比如LongAccumulator与LongAdder在高并发环境下比AtomicLong更高效。

Atomic包里的类基本都是使用Unsafe实现的包装类

Unsafe里边有几个我们喜欢的方法(CAS)：

// 第一和第二个参数代表对象的实例以及地址，第三个参数代表期望值，第四个参数代表更新值
public final native boolean compareAndSwapObject(Object var1, long var2, Object var4, Object var5);

public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);

public final native boolean compareAndSwapLong(Object var1, long var2, long var4, long var6);

原子变量类使用

class Count{
    // 共享变量(使用AtomicInteger来替代Synchronized锁)
    private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
    public Integer getCount() {
        return count.get();
    }
    public void increase() {
        count.incrementAndGet();
    }
}

原子类的ABA问题

下面的操作都可以正常执行完的，这样会发生什么问题呢？？线程C无法得知线程A和线程B修改过的count值，这样是有风险的。

现在我有一个变量count=10，现在有三个线程，分别为A、B、C

线程A和线程C同时读到count变量，所以线程A和线程C的内存值和预期值都为10

此时线程A使用CAS将count值修改成100

修改完后，就在这时，线程B进来了，读取得到count的值为100(内存值和预期值都是100)，将count值修改成10

线程C拿到执行权，发现内存值是10，预期值也是10，将count值修改成11

解决ABA问题

要解决ABA的问题，我们可以使用JDK给我们提供的AtomicStampedReference和AtomicMarkableReference类。

简单来说就是在给为这个对象提供了一个版本，并且这个版本如果被修改了，是自动更新的。

原理大概就是：维护了一个Pair对象，Pair对象存储我们的对象引用和一个stamp值。每次CAS比较的是两个Pair对象

LongAdder 性能比 AtomicLong 要好

使用AtomicLong时，在高并发下大量线程会同时去竞争更新同一个原子变量，但是由于同时只有一个线程的CAS会成功，所以其他线程会不断尝试自旋尝试CAS操作，这会浪费不少的CPU资源。

而LongAdder可以概括成这样：内部核心数据value分离成一个数组(Cell)，每个线程访问时,通过哈希等算法映射到其中一个数字进行计数，而最终的计数结果，则为这个数组的求和累加。

简单来说就是将一个值分散成多个值，在并发的时候就可以分散压力，性能有所提高。

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