非阻塞的同步机制
简单的说,那就是又要实现同步,又不使用锁。
与基于锁的方案相比,非阻塞算法的实现要麻烦的多,但是它的可伸缩性和活跃性上拥有巨大的优势。
实现非阻塞算法的常见方法就是使用volatile语义和原子变量。
硬件对并发的支持
原子变量的产生主要是处理器的支持,最重要的是大多数处理器架构都支持的CAS(比较并交换)指令。
模拟实现AtomicInteger的++操作
首先我们模拟处理器的CAS语法,之所以说模拟,是因为CAS在处理器中是原子操作直接支持的。不需要加锁。
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public synchronized int compareAndSwap(int exceptValue, int newValue){
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int oldValue = count;
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if(oldValue == exceptValue){
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count = newValue;
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}
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return oldValue;
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}
注意:CAS总是返回oldValue。
使用上面的方法模拟AtomicInteger的++操作。
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class MyAtomicInteger{
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private int value;
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public int incrementAndGet()
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{
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int v ;
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do{
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v = value;
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}while(v != compareAndSwap(v,v+1));
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return v + 1;
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}
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}
注意:Java的AtomicInteger大概实现机制就是这样的,不会阻塞,使用处理器的CAS功能,但是要轮询尝试。
看起来轮询尝试性能会更差,其实不然,当竞争不是非常高的时候,基于CAS的算法更胜一筹。
原子类
AtomicBoolean AtomicInteger AtomicLong AtomicReference
原子数组类:AtomicIntegerArray AtomicLong AtomicReferenceArray。
使用volatile语法修饰的数组只能保证数组变量本身的volatile语义,不能保证元素的volatile语义。这个时候应该使用,原子数组类。
注意:AtomicBoolean AtomicInteger AtomicLong和非原子的对应数值类如Integer截然不用。实现机制完全不一样,也没有对应关系。最重要的一个差别:这个三个原子类是可变的。而且是使用的Object的hashCode和equals方法,没有自己扩展。
性能比较:锁与原子变量
在中低程度的竞争下,原子变量能提供很高的可伸缩性,原子变量性能超过锁;而在高强度的竞争下,锁能够更有效地避免竞争,锁的性能将超过原子变量的性能。但在更真实的实际情况(一般没有那么高强大的竞争)中,原子变量的性能将超过锁的性能。
注意:不论是锁还是原子变量,都远远比不上避免共享状态(如使用线程封闭技术,但是使用场景计较局限),彻底消除竞争的效率。
两个非阻塞的算法示例
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/**
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* 使用Treiber算法构造的非阻塞栈
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*/
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public class ConcurrentStack<E> {
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private AtomicReference<Node<E>> top = new AtomicReference<ConcurrentStack.Node<E>>();
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public void push(E item){
-
Node<E> newHead = new Node<E>(item);
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Node<E> oldHead;
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do{
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oldHead = top.get();
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newHead.next = oldHead;
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} while (!top.compareAndSet(oldHead, newHead));
-
}
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public E pop(){
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Node<E> oldHead;
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Node<E> newHead;
-
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do {
-
oldHead = top.get();
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if (oldHead == null)
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return null;
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newHead = oldHead.next;
-
} while (!top.compareAndSet(oldHead, newHead));
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return oldHead.item;
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}
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private static class Node<E>{
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public final E item;
-
public Node<E> next;
-
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public Node(E item){
-
this.item = item;
-
}
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}
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}
下面这个没有看懂,留在这里记录,以后再看:
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/**
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* 链表中非阻塞算法中的插入排序,来自Michael-Scott
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*/
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public class LinkedQueue<E> {
-
private static class Node<E>{
-
final E item;
-
final AtomicReference<Node<E>> next;
-
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public Node(E item, Node<E> next){
-
this.item = item;
-
this.next = new AtomicReference<>(next);
-
}
-
}
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private final Node<E> dummy = new Node<E>(null, null);
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private final AtomicReference<Node<E>> head =
-
new AtomicReference<>(dummy);
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private final AtomicReference<Node<E>> tail =
-
new AtomicReference<>(dummy);
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public boolean put(E item){
-
Node<E> newNode = new Node<E>(item, null);
-
while (true){
-
Node<E> curTail = tail.get();
-
Node<E> tailNext = curTail.next.get();
-
if (curTail == tail.get()){ //尾部还未修改
-
if (tailNext != null){
-
// 队列处于中间状态(即新节点已经接上,尾节点还未更新),推进尾节点
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tail.compareAndSet(curTail, tailNext);
-
} else{
-
// 处于稳定状态, 尝试插入新节点
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if (curTail.next.compareAndSet(null, newNode)){
-
// 插入成功后,推进尾节点
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tail.compareAndSet(curTail, tailNext);
-
return true;
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}
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}
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}
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}
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}
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}