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learn.lianglianglee.com/专栏/Java并发编程实战/14 多线程之锁优化（下）：使用乐观锁优化并行操作.md.html
周伟 0f006e4e9b add
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<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>14 多线程之锁优化（下）：使用乐观锁优化并行操作</h1>
<p>你好，我是刘超。</p>
<p>前两讲我们讨论了 Synchronized 和 Lock 实现的同步锁机制，这两种同步锁都属于悲观锁，是保护线程安全最直观的方式。</p>
<p>我们知道悲观锁在高并发的场景下，激烈的锁竞争会造成线程阻塞，大量阻塞线程会导致系统的上下文切换，增加系统的性能开销。那有没有可能实现一种非阻塞型的锁机制来保证线程的安全呢？答案是肯定的。今天我就带你学习下乐观锁的优化方法，看看怎么使用才能发挥它最大的价值。</p>
<h2>什么是乐观锁</h2>
<p>开始优化前，我们先来简单回顾下乐观锁的定义。</p>
<p>乐观锁，顾名思义，就是说在操作共享资源时，它总是抱着乐观的态度进行，它认为自己可以成功地完成操作。但实际上，当多个线程同时操作一个共享资源时，只有一个线程会成功，那么失败的线程呢？它们不会像悲观锁一样在操作系统中挂起，而仅仅是返回，并且系统允许失败的线程重试，也允许自动放弃退出操作。</p>
<p>所以，乐观锁相比悲观锁来说，不会带来死锁、饥饿等活性故障问题，线程间的相互影响也远远比悲观锁要小。更为重要的是，乐观锁没有因竞争造成的系统开销，所以在性能上也是更胜一筹。</p>
<h2>乐观锁的实现原理</h2>
<p>相信你对上面的内容是有一定的了解的，下面我们来看看乐观锁的实现原理，有助于我们从根本上总结优化方法。</p>
<p>CAS 是实现乐观锁的核心算法，它包含了 3 个参数：V（需要更新的变量）、E（预期值）和 N（最新值）。</p>
<p>只有当需要更新的变量等于预期值时，需要更新的变量才会被设置为最新值，如果更新值和预期值不同，则说明已经有其它线程更新了需要更新的变量，此时当前线程不做操作，返回 V 的真实值。</p>
<h3>1.CAS 如何实现原子操作</h3>
<p>在 JDK 中的 concurrent 包中，atomic 路径下的类都是基于 CAS 实现的。AtomicInteger 就是基于 CAS 实现的一个线程安全的整型类。下面我们通过源码来了解下如何使用 CAS 实现原子操作。</p>
<p>我们可以看到 AtomicInteger 的自增方法 getAndIncrement 是用了 Unsafe 的 getAndAddInt 方法，显然 AtomicInteger 依赖于本地方法 Unsafe 类，Unsafe 类中的操作方法会调用 CPU 底层指令实现原子操作。</p>
<pre><code> // 基于 CAS 操作更新值
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}
// 基于 CAS 操作增 1
public final int getAndIncrement() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
}
// 基于 CAS 操作减 1
public final int getAndDecrement() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, -1);
</code></pre>
<h3>2. 处理器如何实现原子操作</h3>
<p>CAS 是调用处理器底层指令来实现原子操作，那么处理器底层又是如何实现原子操作的呢？</p>
<p>处理器和物理内存之间的通信速度要远慢于处理器间的处理速度，所以处理器有自己的内部缓存。如下图所示，在执行操作时，频繁使用的内存数据会缓存在处理器的 L1、L2 和 L3 高速缓存中，以加快频繁读取的速度。</p>
<p><img src="assets/5946e86cc09c7054e0d5b16d9d34a1b8.jpg" alt="img" /></p>
<p>一般情况下，一个单核处理器能自我保证基本的内存操作是原子性的，当一个线程读取一个字节时，所有进程和线程看到的字节都是同一个缓存里的字节，其它线程不能访问这个字节的内存地址。</p>
<p>但现在的服务器通常是多处理器，并且每个处理器都是多核的。每个处理器维护了一块字节的内存，每个内核维护了一块字节的缓存，这时候多线程并发就会存在缓存不一致的问题，从而导致数据不一致。</p>
<p>这个时候，处理器提供了<strong>总线锁定</strong>和<strong>缓存锁定</strong>两个机制来保证复杂内存操作的原子性。</p>
<p>当处理器要操作一个共享变量的时候，其在总线上会发出一个 Lock 信号，这时其它处理器就不能操作共享变量了，该处理器会独享此共享内存中的变量。但总线锁定在阻塞其它处理器获取该共享变量的操作请求时，也可能会导致大量阻塞，从而增加系统的性能开销。</p>
<p>于是，后来的处理器都提供了缓存锁定机制，也就说当某个处理器对缓存中的共享变量进行了操作，就会通知其它处理器放弃存储该共享资源或者重新读取该共享资源。目前最新的处理器都支持缓存锁定机制。</p>
<h2>优化 CAS 乐观锁</h2>
<p>虽然乐观锁在并发性能上要比悲观锁优越，但是在写大于读的操作场景下，CAS 失败的可能性会增大，如果不放弃此次 CAS 操作，就需要循环做 CAS 重试，这无疑会长时间地占用 CPU。</p>
<p>在 Java7 中，通过以下代码我们可以看到：AtomicInteger 的 getAndSet 方法中使用了 for 循环不断重试 CAS 操作，如果长时间不成功，就会给 CPU 带来非常大的执行开销。到了 Java8，for 循环虽然被去掉了，但我们反编译 Unsafe 类时就可以发现该循环其实是被封装在了 Unsafe 类中，CPU 的执行开销依然存在。</p>
<pre><code> public final int getAndSet(int newValue) {
for (;;) {
int current = get();
if (compareAndSet(current, newValue))
return current;
}
}
</code></pre>
<p>在 JDK1.8 中，Java 提供了一个新的原子类 LongAdder。LongAdder 在高并发场景下会比 AtomicInteger 和 AtomicLong 的性能更好，代价就是会消耗更多的内存空间。</p>
<p>LongAdder 的原理就是降低操作共享变量的并发数，也就是将对单一共享变量的操作压力分散到多个变量值上，将竞争的每个写线程的 value 值分散到一个数组中，不同线程会命中到数组的不同槽中，各个线程只对自己槽中的 value 值进行 CAS 操作，最后在读取值的时候会将原子操作的共享变量与各个分散在数组的 value 值相加，返回一个近似准确的数值。</p>
<p>LongAdder 内部由一个 base 变量和一个 cell[] 数组组成。当只有一个写线程，没有竞争的情况下，LongAdder 会直接使用 base 变量作为原子操作变量，通过 CAS 操作修改变量；当有多个写线程竞争的情况下，除了占用 base 变量的一个写线程之外，其它各个线程会将修改的变量写入到自己的槽 cell[] 数组中，最终结果可通过以下公式计算得出：</p>
<p><img src="assets/d1fad4bd9f40383a69b9eefda14c37bd.jpg" alt="img" /></p>
<p>我们可以发现，LongAdder 在操作后的返回值只是一个近似准确的数值，但是 LongAdder 最终返回的是一个准确的数值， 所以在一些对实时性要求比较高的场景下，LongAdder 并不能取代 AtomicInteger 或 AtomicLong。</p>
<h2>总结</h2>
<p>在日常开发中，使用乐观锁最常见的场景就是数据库的更新操作了。为了保证操作数据库的原子性，我们常常会为每一条数据定义一个版本号，并在更新前获取到它，到了更新数据库的时候，还要判断下已经获取的版本号是否被更新过，如果没有，则执行该操作。</p>
<p>CAS 乐观锁在平常使用时比较受限，它只能保证单个变量操作的原子性，当涉及到多个变量时，CAS 就无能为力了，但前两讲讲到的悲观锁可以通过对整个代码块加锁来做到这点。</p>
<p>CAS 乐观锁在高并发写大于读的场景下，大部分线程的原子操作会失败，失败后的线程将会不断重试 CAS 原子操作，这样就会导致大量线程长时间地占用 CPU 资源，给系统带来很大的性能开销。在 JDK1.8 中，Java 新增了一个原子类 LongAdder，它使用了空间换时间的方法，解决了上述问题。</p>
<p>11～13 讲的内容，我详细地讲解了基于 JVM 实现的同步锁 Synchronized，AQS 实现的同步锁 Lock 以及 CAS 实现的乐观锁。相信你也很好奇，这三种锁，到底哪一种的性能最好，现在我们来对比下三种不同实现方式下的锁的性能。</p>
<p>鉴于脱离实际业务场景的性能对比测试没有意义，我们可以分别在“读多写少”“读少写多”“读写差不多”这三种场景下进行测试。又因为锁的性能还与竞争的激烈程度有关，所以除此之外，我们还将做三种锁在不同竞争级别下的性能测试。</p>
<p>综合上述条件，我将对四种模式下的五个锁 Synchronized、ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock、StampedLock 以及乐观锁 LongAdder 进行压测。</p>
<p>这里简要说明一下：我是在不同竞争级别的情况下，用不同的读写线程数组合出了四组测试，测试代码使用了计算并发计数器，读线程会去读取计数器的值，而写线程会操作变更计数器值，运行环境是 4 核的 i7 处理器。结果已给出，具体的测试代码可以点击<a href="https://github.com/nickliuchao/lockTest">Github</a>查看下载。</p>
<p><img src="assets/d5906bf5be6a91cb4ab3e4511da2421e.jpg" alt="img" /></p>
<p>通过以上结果，我们可以发现：在读大于写的场景下，读写锁 ReentrantReadWriteLock、StampedLock 以及乐观锁的读写性能是最好的；在写大于读的场景下，乐观锁的性能是最好的，其它 4 种锁的性能则相差不多；在读和写差不多的场景下，两种读写锁以及乐观锁的性能要优于 Synchronized 和 ReentrantLock。</p>
<h2>思考题</h2>
<p>我们在使用 CAS 操作的时候要注意的 ABA 问题指的是什么呢？</p>
</div>
</div>
<div>
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