AtomicInteger的并发处理
JDK1.5之后的java.util.concurrent.atomic包里,多了一批原子处理类。主要用于在高并发环境下的高效程序处理。
网上关于这个原理介绍的比较靠谱的一片文章是出自IBM工程师的一篇:
流行的原子
值得一看。
这里,我们来看看AtomicInteger是如何使用非阻塞算法来实现并发控制的。
AtomicInteger的关键域只有一下3个:
- // setup to use Unsafe.compareAndSwapInt for updates
- private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
- private static final long valueOffset;
- private volatile int value;
这里, unsafe是java提供的获得对对象内存地址访问的类,注释已经清楚的写出了,它的作用就是在更新操作时提供“比较并替换”的作用。实际上就是AtomicInteger中的一个工具。
valueOffset是用来记录value本身在内存的便宜地址的,这个记录,也主要是为了在更新操作在内存中找到value的位置,方便比较。
注意:value是用来存储整数的时间变量,这里被声明为volatile,就是为了保证在更新操作时,当前线程可以拿到value最新的值(并发环境下,value可能已经被其他线程更新了)。
这里,我们以自增的代码为例,可以看到这个并发控制的核心算法:
- /**
- * Atomically increments by one the current value.
- *
- * @return the updated value
- */
- public final int incrementAndGet() {
- for (;;) {
- //这里可以拿到value的最新值
- int current = get();
- int next = current + 1;
- if (compareAndSet(current, next))
- return next;
- }
- }
- public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
- //使用unsafe的native方法,实现高效的硬件级别CAS
- return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
- }
好了,看到这个代码,基本上就看到这个类的核心了。相对来说,其实这个类还是比较简单的。
看到网上一些资料对这个类的一些问题,这里简要摘录几个关键的,尝试解答一下:
1、为什么AtomicInteger里面的compareAndSet和weakCompareAndSet方法实现完全一样,注释说明却不同?
这个问题,一个老外的回答比较靠谱,这里给出链接:the difference between compareAndSet and weakCompareAndSet 。核心观点就是人家保留更改这个实现的权利。现在一样可能是暂时的,将来可能会不一样,所以使用接口时,还是按照人家接口说明来吧。
2、他比直接使用传统的java锁机制(阻塞的)有什么好处?
最大的好处就是可以避免多线程的优先级倒置和死锁情况的发生,当然高并发下的性能提升也是很重要的。
3、使用了他,并发环境下就一定没问题了吗?
这个还真未必!这个在上面那篇《流行的原子》文章中也提到了的ABA问题。在某些场景下,可能会造成业务问题。但是多数的场景(比如高效的计数器实现)是不用担心这个问题的。
AtomicInteger的并发处理的更多相关文章
- 线程 - AtomicInteger
原理 AtomicInteger是如何使用非阻塞算法来实现并发控制的 性能提升 避免多线程的优先级倒置和死锁情况的发生 任然可能存在问题 ABA问题 CAS原理 调整具有竞争的并发应用程序的可伸缩性的 ...
- 点评阿里JAVA手册之编程规约(OOP 规约 、集合处理 、并发处理 、其他)
下载原版阿里JAVA开发手册 [阿里巴巴Java开发手册v1.2.0] 本文主要是对照阿里开发手册,注释自己在工作中运用情况. 本文难度系数为三星(★★★) 本文为第二篇 第一篇 点评阿里JAVA手 ...
- C# Entity Framework并发处理
原网站:C# Entity Framework并发处理 在软件开发过程中,并发控制是确保及时纠正由并发操作导致的错误的一种机制.从 ADO.NET 到 LINQ to SQL 再到如今的 ADO.NE ...
- WCF 的 Service Instance模式和并发处理
WCF 的 Service Instance(实例)有三种模式 PerCall:每一次调用都创建一个实例,每一次调用结束后回收实例.此模式完全无状态. PerSession:调用者打开Channel时 ...
- AtomicInteger源码注释
AtomicInteger源码 在java.util.concurrent.atomic包下提供了大量的原子类,这里以AtomicInteger源码为例,添加了一些注释,个人理解,供参考: 其中比较重 ...
- java API:AtomicInteger
An int value that may be updated atomically. See the java.util.concurrent.atomic package specificati ...
- Android线程之并发处理
上一篇为大家介绍了关于Looper的简单知识,本篇我们介绍一下多线程的并发处理,我们知道Handler通过sendMessage()发送的消息,首先发送给了Looper,存入Looper的消息栈,之后 ...
- 三、基础功能模块,用户类别管理——锁、EF并发处理、领域服务、应用服务的划分
在上一章节中,我们处理了MVC多级目录问题,参见<二.处理MVC多级目录问题——以ABP为基础架构的一个中等规模的OA开发日志>.从这章开始,我们将进入正式的开发过程.首先,我们要完成系统 ...
- AtomicInteger
原子量和普通变量相比,主要体现在读写的线程安全上.对原子量的写是原子的,由CAS操作保证原子性.对原子量的读可以读到最新值,由volatile关键字来保证可见性. ublic class Atomic ...
随机推荐
- BAPC K题 Keep Him Inside
Problem Statement: As a result of a long-standing war between the Sorcerers and the Orcs, you have b ...
- Element没更新了?Element没更新,基于El的扩展库更新
think-vuele 基于Vue和ElementUI框架进行整合二次开发的一个框架.提供一些elementUI没有的或当时没有的控件.优化了或简化了便于2B软件开发的一些控件 demo:http:/ ...
- mysql字段数据类型、设置严格模式
表操作 今日内容 1.数据类型 建表的时候,字段都有对应的数据类型 整型 浮点型 字符类型(char与varchar) 日期类型 枚举与集合 2.约束条件 primary key unique key ...
- Chrome80调整SameSite策略对IdentityServer4的影响以及处理方案(翻译)
首先,好消息是Goole将于2020年2月份发布Chrome 80版本.本次发布将推进Google的"渐进改良Cookie"策略,打造一个更为安全和保障用户隐私的网络环境. 坏消息 ...
- codeforces 1236 A. Bad Ugly Numbers
A. Bad Ugly Numbers time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard ...
- JSP+Servlet+C3P0+Mysql实现的苹果网上商城
项目简介 项目来源于:https://github.com/gpengDemo/Estore 本系统基于JSP+Servlet+C3P0+Mysql.涉及技术少,易于理解,适合JavaWeb初学者学习 ...
- Python第六章-函数01-函数的概念和使用
函数 为了便于程序的维护和更好的实现模块化,好的程序都会分解为很多函数. 可以这么说,对于任何的编程语言,函数都是一个非常重要的概念. python 不仅简化了函数的定义过程,而且还大量借鉴了其他函数 ...
- display:flex 简单记录
1.有写了 display:flex:这个就是 采用了 flex布局的 元素 这个元素可以 写 6个属性: flex-direction : row | column | row-reverse ...
- [阿里云-机器学习PAI快速入门与业务实战 ]课时1-机器学习背景知识以及业务架构介绍
什么是机器学习? 机器学习指的是机器通过统计学算法,对大量的历史数据进行学习从而生成经验模型,利用经验模型指导业务. 目前机器学习主要在一下一些方面发挥作用: 营销类场景:商品推荐.用户群体画像.广告 ...
- 我的Keras使用总结(4)——Application中五款预训练模型学习及其应用
本节主要学习Keras的应用模块 Application提供的带有预训练权重的模型,这些模型可以用来进行预测,特征提取和 finetune,上一篇文章我们使用了VGG16进行特征提取和微调,下面尝试一 ...