1. 首页
  2. 文章中心
  3. Java编程

基于java中cas实现的探索

163 阅读 0 评论
我是靠谱客的博主 懵懂哑铃，最近开发中收集的这篇文章主要介绍基于java中cas实现的探索，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

1.背景简介

当我们在并发场景下，增加某个integer值的时，就涉及到多线程安全的问题，解决思路两个

  • 将值增加的方法使用同步代码块同步
  • 使用AtomicInteger，来逐步增加其值

这两种实现方式代码如下

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class CASTest {
    private static AtomicInteger countAI = new AtomicInteger(0);
    private static int count = 0;
    private static final int THREAD_COUNT = 8;
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        long start = System.currentTimeMillis();
        Thread[] threads = new Thread[THREAD_COUNT];
        for(int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {
            threads[i] = new Thread(){
                @Override
                public void run() {
                    for(int i = 0; i < 10000000; i++) {
//                        测试1：使用同步代码块方法，耗时：2927ms
                        synAdd();
//                        测试2：使用atomicInterger方式, 耗时：1860ms
//                        atomicAdd();
                    }
                }
            };
        }
        for(int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {
            threads[i].start();
        }
        for(int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {
            threads[i].join();
        }
        System.out.println("finish...耗时：" + (System.currentTimeMillis()-start) + "ms");
    }
    private static synchronized void synAdd() {
        count++;
    }
    private static void atomicAdd() {
        countAI.getAndAdd(1);
    }
}

从测试结果可以看出，使用atomicAdd方法耗时: 1860ms, 使用synAdd方法耗时: 2927ms

为何使用AtomicInteger效率更高？以及AtomicInteger是如何实现的？本文将对cas进行进一步探索

2. java源码追踪

根据断点追踪countAI.getAndAdd(1);, 对栈如下

getAndAddInt:1034, Unsafe (sun.misc)
getAndAdd:177, AtomicInteger (java.util.concurrent.atomic)
atomicAdd:45, CASTest (com.youai.cas)
access$000:5, CASTest (com.youai.cas)
run:21, CASTest$1 (com.youai.cas)

进入到了关键核心方法 sun.misc.Unsafe#getAndAddInt

    public final int getAndAddInt(Object o, long offset, int delta) {
        int v;
        do {
            v = getIntVolatile(o, offset);
        } while (!compareAndSwapInt(o, offset, v, v + delta));
        return v;
    }

在这个方法中，循环调用了sun.misc.Unsafe#compareAndSwapInt这个方法，这个方法的效果就是，判断对象o中，地址偏移量是offset这个地址内存中的int值是否和期望值v相等，如果相等，则用v + delta替换，并返回替换成功；否则不替换，并返回替换失败。需要循环的原因是因为getIntVolatile(o, offset);和compareAndSwapInt(o, offset, v, v + delta)这两步并不是原子原作，在执行前面一句后，目标地址中的值可能被其他线程给修改，所以如果失败需要重新获取目标地址中的最新值。

可以看到，在整个代码过程中，并没有强制加锁，减少线程切换阻塞等无效时间的消耗，而是采用了失败重试的机制，这也是乐观锁的一种实现。因为它的效率高。

cas能够实现，需要compareAndSwapInt这个操作等价于一个原子操作，那compareAndSwapInt是如何实现的呢？下次解答。

3. hotspot jvm源码追踪

/**
     * Atomically update Java variable to <tt>x</tt> if it is currently
     * holding <tt>expected</tt>.
     * @return <tt>true</tt> if successful
     */
    public final native boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset,
                                                  int expected,
                                                  int x);

可以看到compareAndSwapInt这个方法被native修饰，具体实现在需要参考c/c++代码：

从openjdk源码追踪到compareAndSwapInt的实现在hotspot/src/share/vm/prims/unsafe.cpp这文件中, 具体对应方法如下：

UNSAFE_ENTRY(jboolean, Unsafe_CompareAndSwapInt(JNIEnv *env, jobject unsafe, jobject obj, jlong offset, jint e, jint x))
  UnsafeWrapper("Unsafe_CompareAndSwapInt");
  oop p = JNIHandles::resolve(obj);
  jint* addr = (jint *) index_oop_from_field_offset_long(p, offset);
  return (jint)(Atomic::cmpxchg(x, addr, e)) == e; //此处调用了Atomic::cmpxchg方法
UNSAFE_END

Unsafe_CompareAndSwapInt方法进一步调用了Atomic::cmpxchg方法，由于Atomic::cmpxchg方法和平台有关，我们此时关注linux下的实现，hotspot/src/os_cpu/linux_x86/vm/atomic_linux_x86.inline.hpp，具体方法如下：

inline jint     Atomic::cmpxchg    (jint     exchange_value, volatile jint*     dest, jint     compare_value) {
  int mp = os::is_MP();
  __asm__ volatile (LOCK_IF_MP(%4) "cmpxchgl %1,(%3)"
                    : "=a" (exchange_value)
                    : "r" (exchange_value), "a" (compare_value), "r" (dest), "r" (mp)
                    : "cc", "memory");
  return exchange_value;
}

此方法是一个c++内联汇编的方法，我们着重关注cmpxchgl这个汇编指令：

This instruction can be used with a LOCK prefix to allow the instruction to be executed atomically. To simplify the interface to the processor's bus, the destination operand receives a write cycle without regard to the result of the comparison. The destination operand is written back if the comparison fails; otherwise, the source operand is written into the destination. (The processor never produces a locked read without also producing a locked write.)

intel汇编指令的官方文档来看， cmpxchgl的作用是，比较ax寄存器中的值和期望值，如果相等，则将target值设置到目标对象上，否则不设置。特别得，在cmpxchgl指令前加上lock可以使得cmpxchgl操作成为一个原子操作。这也论证了sun.misc.Unsafe#compareAndSwapInt确是等价于一个原子操作

4. 手写一个cas实现

1. 通过汇编手写一个cas方法

看了intel的文档，cas原理并不复杂，可以通过汇编手写一个cas方法xchange：

	.file	"cmpandset.c"
	.text
	.globl	xchange
	.type	xchange, @function
xchange:
.LFB0:
	.cfi_startproc
	.cfi_def_cfa_offset 16
	.cfi_offset 6, -16
	.cfi_def_cfa_register 6
	mov %esi, %eax
	lock cmpxchgl %edx, (%rdi)
	sete %al
	movzbl %al, %eax
.L3:
	.cfi_def_cfa 7, 8
	ret
	.cfi_endproc
.LFE0:
	.size	xchange, .-xchange
	.ident	"GCC: (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04) 7.5.0"
	.section	.note.GNU-stack,"",@progbits

2. 多线程条件下测试自行实现的cas方法

测试代码：

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <sys/time.h>
#define THREAD_CNT 8
extern int xchange(int *ptr, int expect, int dest);
int a = 0;
void cmp_add(int* cnt, int adder);
long current_ms() {
    struct timeval cur_time;
    gettimeofday(&cur_time, NULL);
    return cur_time.tv_sec * 1000 + cur_time.tv_usec / 1000;
}
void * sum(void *arg) {
    for(int i = 0; i < 10000000; i++) {
        cmp_add(&a, 1);
    }
}
int main(int argc, char const *argv[])
{
    long start = current_ms();
    int result = xchange(&a, 13, 13);
    printf("result=%dn", result);
    pthread_t tids[THREAD_CNT];
    for(int i = 0; i < THREAD_CNT; i++) {
        pthread_create(&tids[i], NULL, sum, NULL);
    }
    // 等待
    for(int i = 0; i < THREAD_CNT; i++) {
        pthread_join(tids[i], NULL);
    }
    printf("result=%d, 耗时:%ldmsn", a, (current_ms() - start));
    
    return 0;
}
void cmp_add(int* cnt, int adder) {
    int tmp = 0;
    do {
        tmp = *cnt;
    } while(xchange(cnt, tmp, tmp+adder) == 0);
}

输出结果为：

result=80000000, 耗时:8596ms

可见自行实现的cas方法在多线程场景下，同样是线程安全的。

3. cas与互斥锁方式的对比

测试代码：

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <sys/time.h>
#include <semaphore.h>
#define THREAD_CNT 8
int a = 0;
sem_t add_mutex;
long current_ms() {
    struct timeval cur_time;
    gettimeofday(&cur_time, NULL);
    return cur_time.tv_sec * 1000 + cur_time.tv_usec / 1000;
}
void * sum(void *arg) {
    for(int i = 0; i < 10000000; i++) {
        sem_wait(&add_mutex);
        a++;
        sem_post(&add_mutex);
    }
}
int main(int argc, char const *argv[])
{
    long start = current_ms();
    
    sem_init(&add_mutex, 0, 1);
    pthread_t tids[THREAD_CNT];
    for(int i = 0; i < THREAD_CNT; i++) {
        pthread_create(&tids[i], NULL, sum, NULL);
    }
    
    // 等待
    for(int i = 0; i < THREAD_CNT; i++) {
        pthread_join(tids[i], NULL);
    }
    printf("result=%d, 耗时:%ldmsn", a, (current_ms() - start));
    sem_destroy(&add_mutex);
    
    return 0;
}

输出结果：

result=80000000, 耗时:19353ms

4. 结论

在c中，cas耗时8596ms, 互斥锁耗时19353ms， cas的执行效率显著高于互斥锁

5. 思考

各语言各版本，执行时间如下，单位ms：

实现方式 java c
cas 1860 8596
锁 2927 19353

  • cas的方式效率比锁高
  • 开启了jit后的java代码为何效率比c更高？留待后续对jit的研究吧

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持靠谱客。

最后

以上就是懵懂哑铃为你收集整理的基于java中cas实现的探索的全部内容，希望文章能够帮你解决基于java中cas实现的探索所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。

本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
点赞(108)

相关文章

Java实现PDF转为线性PDF详解
Java实现PDF转为线性PDF详解
Java 中的5个代码性能提升技巧
Java 中的5个代码性能提升技巧
log4j2采用AsyncLogger出现的错误及解决方案
log4j2采用AsyncLogger出现的错误及解决方案
Jenkins一键打包部署SpringBoot应用的方法步骤
Jenkins一键打包部署SpringBoot应用的方法步骤
基于java中cas实现的探索
基于java中cas实现的探索
Spring Cache 集成 Caffeine实现项目缓存的示例
Spring Cache 集成 Caffeine实现项目缓存的示例
springboot使用线程池(ThreadPoolTaskExecutor)示例
springboot使用线程池(ThreadPoolTaskExecutor)示例
Java中String类常用类型实例总结
Java中String类常用类型实例总结

评论列表共有 0 条评论

立即
投稿
返回
顶部