この章の内容

CASと揮発性
原子整数
原子引用
アトミックアキュムレータ
安全ではない

6.2CASおよび揮発性

前に見たAtomicIntegerソリューションは、共有変数のスレッドセーフを保護するためにロックを使用しません。では、どのように達成されますか？

public void withdraw(Integer amount) {
while(true) {
// 需要不断尝试，直到成功为止
while (true) {
// 比如拿到了旧值 1000
int prev = balance.get();
// 在这个基础上 1000-10 = 990
int next = prev - amount;
/*
compareAndSet 正是做这个检查，在 set 前，先比较 prev 与当前值
- 不一致了，next 作废，返回 false 表示失败
比如，别的线程已经做了减法，当前值已经被减成了 990
那么本线程的这次 990 就作废了，进入 while 下次循环重试
- 一致，以 next 设置为新值，返回 true 表示成功
*/
if (balance.compareAndSet(prev, next)) {
break;
}
}
}
}

キーはcompareAndSetであり、その省略形はCAS（Compare And Swapとも呼ばれます）であり、アトミック操作である必要があります。

注
実際、CASの最下層はlock cmpxchg命令（X86アーキテクチャー）であり、シングルコアCPUとマルチコアCPUの両方
で[Compare-Exchange ]のアトミック性を保証できます。
マルチコア状態では、コアがロック付きの命令を実行すると、CPUがバスをロックし、コアが命令を実行すると
バスがオンになります。このプロセスは、複数のスレッドによるメモリ操作の精度を保証し、アトミックであるスレッドスケジューリングメカニズムによって中断されることはありません
。

揮発性

共有変数を取得する場合、変数の可視性を確保するために、揮発性の変更が必要です。
メンバー変数と静的メンバー変数を変更するために使用できます。スレッドが自身のワークキャッシュから変数の値を検索するのを防ぐことができ
、メインメモリからその値を取得する必要があります。揮発性変数に対するスレッド操作はすべて直接です。メインメモリで動作します。つまり、あるスレッドによる揮発性変数の変更は、別のスレッドに表示されます。

volatileは共有変数の可視性のみを保証し、他のスレッドが最新の値を確認できるようにしますが、命令インターリーブの問題を解決できないことに注意してください（アトミック性は保証できません
）。

CASは、[比較と交換]の効果を実現するために、共有変数の最新の値を読み取るためにvolatileを使用する必要があります。

ロックフリー効率が高い理由

ロックがない場合、再試行が失敗しても、スレッドは常に高速で停止せずに実行され、同期すると、スレッドはコンテキスト切り替えを受け、ロックを取得しないとブロッキングに入ります。例えを作る
スレッドは高速トラックのレーシングカーのようなものです。高速で走っているときは超高速です。コンテキストスイッチが発生すると、レーシングカーは減速してエンジンをオフにし、目覚めたときに再点火、始動、加速...そして高速運転に戻る必要があります。、コストは比較的高いです
ただし、ロックフリーの場合、スレッドは実行を継続する必要があるため、追加のCPUのサポートが必要です。ここでのCPUは高速トラックのようなものです。追加のトラックがないと、スレッドを実行できません。ブロックには入りませんが、ポイントはありません。タイムスライスまでに、実行可能な状態になるか、コンテキストスイッチが発生します。

CASの特徴

CASとvolatileを組み合わせると、ロックフリーの同時実行性を実現できます。これは、スレッド数が少なくマルチコアCPUを使用するシナリオに適しています。

CASは楽観的ロックのアイデアに基づいています：最も楽観的な見積もりです。共有変数を変更する他のスレッドを恐れていません。変更されても問題ありません。少し苦労して再試行します。
Synchronizedは悲観的なロックのアイデアに基づいています：最も悲観的な見積もりは、他のスレッドが共有変数を変更するのを防ぐ必要があるということです。私がロックされた後にそれを変更したくないです。変更され、ロック解除について学びました。
CASは、ロックフリーの同時実行性、ノンブロッキングの同時実行性を具体化しています。これら2つの文の意味を注意深く理解してください。

同期を使用しないため、スレッドがブロックされません。これは、効率向上の要因の1つです。
しかし、競争が激しい場合、再試行が頻繁に発生することを想像できますが、効率は影響を受けます。

6.3 原子整数

JUC同時実行パッケージは以下を提供します：AtomicBoolean
AtomicInteger
AtomicLong
は、例としてAtomicIntegerを取ります

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));

6.4 原子引用

なぜアトミック参照型が必要なのですか？

AtomicReference
AtomicMarkableReference
AtomicStampedReference

以下の方法があります

public interface DecimalAccount {
// 获取余额
BigDecimal getBalance();
// 取款
void withdraw(BigDecimal amount);
/**
* 方法内会启动 1000 个线程，每个线程做 -10 元 的操作
* 如果初始余额为 10000 那么正确的结果应当是 0
*/
static void demo(DecimalAccount account) {
List<Thread> ts = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
ts.add(new Thread(() -> {
account.withdraw(BigDecimal.TEN);
}));
}
ts.forEach(Thread::start);
ts.forEach(t -> {
try {
t.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
System.out.println(account.getBalance());
}
}

安全な引き出し操作を実現するために、さまざまなDecimalAccount実装を提供してみてください

安全でない実装

class DecimalAccountUnsafe implements DecimalAccount {
BigDecimal balance;
public DecimalAccountUnsafe(BigDecimal balance) {
this.balance = balance;
}
@Override
public BigDecimal getBalance() {
return balance;
}
@Override
public void withdraw(BigDecimal amount) {
BigDecimal balance = this.getBalance();
this.balance = balance.subtract(amount);
}
}

セキュリティの実装-ロックを使用

class DecimalAccountSafeLock implements DecimalAccount {
private final Object lock = new Object();
BigDecimal balance;
public DecimalAccountSafeLock(BigDecimal balance) {
this.balance = balance;
}
@Override
public BigDecimal getBalance() {
return balance;
}
@Override
public void withdraw(BigDecimal amount) {
synchronized (lock) {
BigDecimal balance = this.getBalance();
this.balance = balance.subtract(amount);
}
}
}

セキュリティの実装-CASを使用する

class DecimalAccountSafeCas implements DecimalAccount {
AtomicReference<BigDecimal> ref;
public DecimalAccountSafeCas(BigDecimal balance) {
ref = new AtomicReference<>(balance);
}
@Override
public BigDecimal getBalance() {
return ref.get();
}
@Override
public void withdraw(BigDecimal amount) {
while (true) {
BigDecimal prev = ref.get();
BigDecimal next = prev.subtract(amount);
if (ref.compareAndSet(prev, next)) {
break;
}
}
}
}

テストコード

DecimalAccount.demo（new DecimalAccountUnsafe（new BigDecimal（ "10000"）））;
DecimalAccount.demo（new DecimalAccountSafeLock（new BigDecimal（ "10000"）））;
DecimalAccount.demo（new DecimalAccountSafeCas（new BigDecimal（ "10000"）））;

実行結果
4310コスト：425ミリ秒
0コスト：285ミリ秒
0コスト：274ミリ秒

ABA問題と解決策

ABA問題

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();
}

出力
11：29：52.325 c.Test36 [メイン]-メインスタート...
11：29：52.379 c.Test36 [t1]-変更A-> B true
11：29：52.879 c.Test36 [t2]-変更B -> True
11：29：53.880 c.Test36 [main] -change A-> C true
メインスレッドは、共有変数の値が元の値Aと同じであるかどうかのみを判断でき、この変更を認識できません。 AからB。メインスレッド
が必要な場合は、Aの状況に戻ります。
他のスレッド[移動]共有変数がある限り、独自のcasは失敗します。現時点では、値を比較するだけでは不十分です。別のバージョン番号を追加する必要があります

AtomicStampedReference

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();
}

出力は

15:41:34.891 c.Test36 [main] - main start...
15:41:34.894 c.Test36 [main] - 版本 0
15:41:34.956 c.Test36 [t1] - change A->B true
15:41:34.956 c.Test36 [t1] - 更新版本为 1
15:41:35.457 c.Test36 [t2] - change B->A true
15:41:35.457 c.Test36 [t2] - 更新版本为 2
15:41:36.457 c.Test36 [main] - change A->C false

AtomicStampedReferenceは、アトミック参照にバージョン番号を追加して、アトミック参照の変更プロセス全体を追跡できます。たとえば、A-> B-> A->
Cです。AtomicStampedReferenceを使用すると、参照変数が数回変更されたことを知ることができます。途中で。
ただし、参照変数が何度も変更されていることを気にせず、変更されているかどうかだけを気にすることがあるので、
AtomicMarkableReferenceがあります。

AtomicMarkableReference

class GarbageBag {
String desc;
public GarbageBag(String desc) {
this.desc = desc;
}
public void setDesc(String desc) {
this.desc = desc;
}
@Override
public String toString() {
return super.toString() + " " + desc;
}
}

@Slf4j
public class TestABAAtomicMarkableReference {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
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());
}
}

出力

2019-10-13 15:30:09.264 [main] 主线程 start...
2019-10-13 15:30:09.270 [main] cn.itcast.GarbageBag@5f0fd5a0 装满了垃圾
2019-10-13 15:30:09.293 [Thread-1] 打扫卫生的线程 start...
2019-10-13 15:30:09.294 [Thread-1] cn.itcast.GarbageBag@5f0fd5a0 空垃圾袋
2019-10-13 15:30:10.294 [main] 主线程想换一只新垃圾袋？
2019-10-13 15:30:10.294 [main] 换了么？false
2019-10-13 15:30:10.294 [main] cn.itcast.GarbageBag@5f0fd5a0 空垃圾袋

クリーンなスレッドコードをコメントアウトして、出力を観察することができます

6.5アトミックアレイ

AtomicIntegerArray
AtomicLongArray
AtomicReferenceArray

以下の方法があります

/**
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);
}

安全でない配列

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

結果

[9870, 9862, 9774, 9697, 9683, 9678, 9679, 9668, 9680, 9698]

安全な配列

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

結果
[10000、10000、10000、10000、10000、10000、10000、10000、10000、10000]

6.6フィールドアップデータ

AtomicReferenceFieldUpdater //ドメインフィールド
AtomicIntegerFieldUpdater
AtomicLongFieldUpdater

フィールドアップデータを使用すると、オブジェクトの特定のフィールドに対してアトミック操作を実行でき、揮発性の変更されたフィールドでのみ使用できます。そうしないと、例外が発生します。

スレッド "main"の例外java.lang.IllegalArgumentException：揮発性タイプである必要があります

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);
}
}

出力

10
20
20

6.7アトミックアキュムレータ

アキュムレータの性能比較

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);
}

AtomicLongとLongAdderを比較する

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());
}

出力

1000000コスト：43
1000000コスト：9
1000000コスト：7
1000000コスト：7
1000000コスト：7
1000000コスト：31
1000000コスト：27
1000000コスト：28
1000000コスト：24
1000000コスト：22

パフォーマンスが向上する理由は単純です。つまり、競合がある場合、複数の累積ユニットが設定され、Therad-0がCell [0]を累積し、Thread-1がCell [1]を累積します...最後に結果を要約します。。このようにして、累積時に異なるセル変数を操作するため、CASの再試行の失敗が減り、パフォーマンスが向上します。

ソースコードのLongAdder

LongAdderは、並行性マスター@author Doug Lea（兄Li）の作品です。設計された
LongAdderクラスには、いくつかの重要なフィールドがあります。

// 累加单元数组, 懒惰初始化
transient volatile Cell[] cells;
// 基础值, 如果没有竞争, 则用 cas 累加这个域
transient volatile long base;
// 在 cells 创建或扩容时, 置为 1, 表示加锁
transient volatile int cellsBusy;

casロック

// 不要用于实践！！！
public class LockCas {
private AtomicInteger state = new AtomicInteger(0);
public void lock() {
while (true) {
if (state.compareAndSet(0, 1)) {
break;
}
}
}
public void unlock() {
log.debug("unlock...");
state.set(0);
}
}

テスト：

LockCas lock = new LockCas();
new Thread(() -> {
log.debug("begin...");
lock.lock();
try {
log.debug("lock...");
sleep(1);
} finally {
lock.unlock();
}
}).start();
new Thread(() -> {
log.debug("begin...");
lock.lock();
try {
log.debug("lock...");
} finally {
lock.unlock();
}
}).start()

出力

18：27：07.198 c.Test42 [スレッド-0]-開始...
18：27：07.202 c.Test42 [スレッド-0]-ロック...
18：27：07.198 c.Test42 [スレッド-1]-開始...
18：27：08.204 c.Test42 [スレッド-0]-ロック解除...
18：27：08.204 c.Test42 [スレッド-1]-ロック...
18：27：08.204 c.Test42 [スレッド-1]-ロックを解除します。

原則の偽共有

ここで、セルは蓄積ユニットです。

// 防止缓存行伪共享
@sun.misc.Contended
static final class Cell {
volatile long value;
Cell(long x) { value = x; }
// 最重要的方法, 用来 cas 方式进行累加, prev 表示旧值, next 表示新值
final boolean cas(long prev, long next) {
return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, prev, next);
}
// 省略不重要代码
}

キャッシュから始めましょう
。キャッシュとメモリの速度を比較します。

CPUとメモリの速度は大きく異なるため、効率を上げるにはデータをキャッシュに読み込む必要があります。
キャッシュはキャッシュ動作の単位であり、各キャッシュラインはメモリの一部に対応します。通常、64バイト（8長）の
キャッシュを追加すると、データコピーが生成されます。つまり、同じデータがキャッシュされます。異なるコアのキャッシュラインに。
CPUは、CPUコアがデータを変更した場合、他のCPUコアに対応した全キャッシュラインが無効である必要があり、データの整合性を確保するために必要

Cellは配列の形式であり、メモリに継続的に格納されるため、Cellは24バイト（16バイトのオブジェクトヘッダーと8バイトの値）であり、キャッシュラインは2つのCellオブジェクトを格納できます。ここに問題があります：

Core-0 Cell [0]を変更するには
Core-1はCell [1]を変更したいと考えています

誰が正常に変更されても、相手のコアのキャッシュラインが無効になります。たとえば、Core-0では、Cell [0] = 6000、Cell [1] = 8000はCell [0] =を累積する必要があります。 6001、Cell [1] = 8000の場合、Core-1のキャッシュラインは無効になります
@ sun.misc.Contendedは、この問題を解決するために使用されます。その原則は、オブジェクトまたはフィールドの前後に128バイトの
パディングを追加することです。この注釈により、CPUはオブジェクトをプリロードできます。キャッシュへの読み取り時には、異なるキャッシュラインが占有されるため、相手のキャッシュラインが無効になることはありません。

累積は主に次のメソッドを呼び出します

public void add(long x) {
// as 为累加单元数组
// b 为基础值
// x 为累加值
Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
// 进入 if 的两个条件
// 1. as 有值, 表示已经发生过竞争, 进入 if
// 2. cas 给 base 累加时失败了, 表示 base 发生了竞争, 进入 if
if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
// uncontended 表示 cell 没有竞争
boolean uncontended = true;
if (
// as 还没有创建
as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
// 当前线程对应的 cell 还没有
(a = as[getProbe() & m]) == null ||
// cas 给当前线程的 cell 累加失败 uncontended=false ( a 为当前线程的 cell )
!(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x))
) {
// 进入 cell 数组创建、cell 创建的流程
longAccumulate(x, null, uncontended);
}
}
}

フローチャートを追加

final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
boolean wasUncontended) {
int h;
// 当前线程还没有对应的 cell, 需要随机生成一个 h 值用来将当前线程绑定到 cell
if ((h = getProbe()) == 0) {
// 初始化 probe
ThreadLocalRandom.current();
// h 对应新的 probe 值, 用来对应 cell
h = getProbe();
wasUncontended = true;
}
// collide 为 true 表示需要扩容
boolean collide = false;
for (;;) {
Cell[] as; Cell a; int n; long v;
// 已经有了 cells
if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
// 还没有 cell
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
// 为 cellsBusy 加锁, 创建 cell, cell 的初始累加值为 x
// 成功则 break, 否则继续 continue 循环
}
// 有竞争, 改变线程对应的 cell 来重试 cas
else if (!wasUncontended)
wasUncontended = true;
// cas 尝试累加, fn 配合 LongAccumulator 不为 null, 配合 LongAdder 为 null
else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
break;
// 如果 cells 长度已经超过了最大长度, 或者已经扩容, 改变线程对应的 cell 来重试 cas
else if (n >= NCPU || cells != as)
collide = false;
// 确保 collide 为 false 进入此分支, 就不会进入下面的 else if 进行扩容了
else if (!collide)
collide = true;
// 加锁
else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
// 加锁成功, 扩容
continue;
}
// 改变线程对应的 cell
h = advanceProbe(h);
}
// 还没有 cells, 尝试给 cellsBusy 加锁
else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
// 加锁成功, 初始化 cells, 最开始长度为 2, 并填充一个 cell
// 成功则 break;
}
// 上两种情况失败, 尝试给 base 累加
else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
break;
}
}

longAccumulateフローチャート

各スレッドがlongAccumulateに入ると、セルオブジェクトに対応しようとします（穴を見つけます）

sumメソッドを使用して最終結果を取得します

public long sum() {
Cell[] as = cells; Cell a;
long sum = base;
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}

6.8安全ではない

概要概要

Unsafeオブジェクトは、メモリとスレッドを操作するための非常に低レベルのメソッドを提供します。Unsafeオブジェクトを直接呼び出すことはできませんが、リフレクションを介してのみ取得できます。

public class UnsafeAccessor {
static Unsafe unsafe;
static {
try {
Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
theUnsafe.setAccessible(true);
unsafe = (Unsafe) theUnsafe.get(null);
} catch (NoSuchFieldException | IllegalAccessException e) {
throw new Error(e);
}
}
static Unsafe getUnsafe() {
return unsafe;
}
}

安全でないCAS操作

@Data
class Student {
volatile int id;
volatile String name;
}

Unsafe unsafe = UnsafeAccessor.getUnsafe();
Field id = Student.class.getDeclaredField("id");
Field name = Student.class.getDeclaredField("name");
// 获得成员变量的偏移量
long idOffset = UnsafeAccessor.unsafe.objectFieldOffset(id);
long nameOffset = UnsafeAccessor.unsafe.objectFieldOffset(name);
Student student = new Student();
// 使用 cas 方法替换成员变量的值
UnsafeAccessor.unsafe.compareAndSwapInt(student, idOffset, 0, 20); // 返回 true
UnsafeAccessor.unsafe.compareAndSwapObject(student, nameOffset, null, "张三"); // 返回 true
System.out.println(student);

出力

Student（id = 20、name = Zhang San）
は、カスタムAtomicDataを使用して、以前のスレッドセーフなアトミック整数アカウントの実装を実装します。

class AtomicData {
private volatile int data;
static final Unsafe unsafe;
static final long DATA_OFFSET;
static {
unsafe = UnsafeAccessor.getUnsafe();
try {
// data 属性在 DataContainer 对象中的偏移量，用于 Unsafe 直接访问该属性
DATA_OFFSET = unsafe.objectFieldOffset(AtomicData.class.getDeclaredField("data"));
} catch (NoSuchFieldException e) {
throw new Error(e);
}
}
public AtomicData(int data) {
this.data = data;
}
public void decrease(int amount) {
int oldValue;
while(true) {
// 获取共享变量旧值，可以在这一行加入断点，修改 data 调试来加深理解
oldValue = data;
// cas 尝试修改 data 为 旧值 + amount，如果期间旧值被别的线程改了，返回 false
if (unsafe.compareAndSwapInt(this, DATA_OFFSET, oldValue, oldValue - amount)) {
return;
}
}
}
public int getData() {
return data;
}
}

アカウントの実装

Account.demo(new Account() {
AtomicData atomicData = new AtomicData(10000);
@Override
public Integer getBalance() {
return atomicData.getData();
}
@Override
public void withdraw(Integer amount) {
atomicData.decrease(amount);
}
});

章のまとめ

CASと揮発性
API

原子整数
原子引用
アトミックアレイ
フィールドアップデータ
アトミックアキュムレータ

安全ではない
*原則的な側面

LongAdderソースコード
偽共有

6.共有モデルのロックなし