線程安全性詳解(原子性、可見性、有序性)
本文轉載自微信公眾號「牧小農」,作者牧小農。轉載本文請聯系牧小農公眾號。
一、定義:什么是線程安全性
當多個線程訪問某個類時,不管運行時環境采用 何種調度方式 或者這些進程將如何交替執行,并且在主調代碼中不需要任何額外的同步或協同,這個類都能表現出正確的行為,那么就稱這個類就是線程安全的。
二、線程安全性的三個體現
原子性:提供互斥訪問,同一時刻只能有一個線程對數據進行操作(Atomic、CAS算法、synchronized、Lock)
可見性:一個主內存的線程如果進行了修改,可以及時被其他線程觀察到(synchronized、volatile)
有序性:如果兩個線程不能從 happens-before原則 觀察出來,那么就不能觀察他們的有序性,虛擬機可以隨意的對他們進行重排序,導致其觀察觀察結果雜亂無序(happens-before原則)
三、線程安全性:原子性
3.1、原子性 — Atomic包
在Java jdk中里面提供了很多Atomic類
- AtomicXXX:CAS、Unsafe.compareAndSwapInt
- AtomicLong、LongAdder
- AtomicReference、AtomicReferenceFieldUpdater
- AtomicStampReference:CAS的ABA問題
由于CAS原語的直接操作與計算機底層的聯系很大,CAS原語有三個參數, 內存地址、 期望值、 新值。我們在Java中一般不去直接寫CAS相關的代碼,JDK為我們封裝在AtomicXXX中,因此,我們直接使用就可以了。
我們在 java.util.concurrent.atomic目錄中可以看到我們這些類,包下提供了 AtomicBoolean、 AtomicLong、 AtomicInteger三種原子更新基本類型和一個比較好玩的類 AtomicReference,這些類都有一個共同點,都支持CAS,以 AtomicInteger為重點講解。
3.1.1、AtomicInteger
AtomicInteger是一個提供原子操作的Integer類,通過線程安全的方式操作加減
以下是 AtomicIntege基本包括的方法:
- public final int getAndSet(int newValue) //給AtomicInteger設置newValue并返回加oldValue
- public final boolean compareAndSet(int expect, int update) //如果輸入的值和期望值相等就set并返回true/false
- public final int getAndIncrement() //對AtomicInteger原子的加1并返回當前自增前的value
- public final int getAndDecrement() //對AtomicInteger原子的減1并返回自減之前的的value
- public final int getAndAdd(int delta) //對AtomicInteger原子的加上delta值并返加之前的value
- public final int incrementAndGet() //對AtomicInteger原子的加1并返回加1后的值
- public final int decrementAndGet() //對AtomicInteger原子的減1并返回減1后的值
- public final int addAndGet(int delta) //給AtomicInteger原子的加上指定的delta值并返回加后的值
示例:
- import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
- import java.util.concurrent.CountDownLatch;
- import java.util.concurrent.ExecutorService;
- import java.util.concurrent.Executors;
- import java.util.concurrent.Semaphore;
- import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
- @Slf4j
- public class AtomicIntegerExample {
- // 請求總數
- public static int clientTotal = 5000;
- // 同時并發執行的線程數
- public static int threadTotal = 200;
- public static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
- public static void main(String[] args) throws Exception {
- //獲取線程池
- ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
- //定義信號量
- final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
- final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
- for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {
- executorService.execute(() -> {
- try {
- semaphore.acquire();
- add();
- semaphore.release();
- } catch (Exception e) {
- log.error("exception", e);
- }
- countDownLatch.countDown();
- });
- }
- countDownLatch.await();
- executorService.shutdown();
- log.info("count:{}", count.get());
- }
- private static void add() {
- count.incrementAndGet();
- }
- }
這里我們使用請求總數為:5000,同時執行的并發線程數為:200,我們最終需要得到結果為:5000,這個執行結果才算正確。
查看返回結果:
- 13:43:26.473 [main] INFO com.mmall.concurrency.example.atomic.AtomicIntegerExample - count:5000
最后結果是 5000表示是線程安全的。
我們來看看 AtomicInteger底層代碼中到底為我們做了什么?首先我們來看 AtomicInteger.incrementAndGet() 方法
- public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable{
- /**
- * 對AtomicInteger原子的加1并返回加1后的值
- * @return 更新的值
- */
- public final int incrementAndGet() {
- return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
- }
- }
AtomicInteger 調用了java底層的unsafe.getAndAddInt()```方法,這里是實現CAS 的關鍵。
incrementAndGet()是將自增后的值返回,還有一個方法 getAndIncrement()是將自增前的值返回,分別對應 ++i和 i++操作。同樣的 decrementAndGet()和 getAndDecrement()則對 --i和i--操作。
- Unsafe類是在sun.misc包下,不屬于Java標準。但是很多Java的基礎類庫,包括一些被廣泛使用的高性能開發庫都是基于
- Unsafe類開發的,比如Netty、Cassandra、Hadoop、Kafka等。Unsafe類在提升Java運行效率,增強Java語言底層操作
- 能力方面起了很大的作用。Unsafe類使Java擁有了像C語言的指針一樣操作內存空間的能力,同時也帶來了指針的問題。
- 過度的使用Unsafe類會使得出錯的幾率變大,因此Java官方并不建議使用的,官方文檔也幾乎沒有。通常我們最好也不
- 要使用Unsafe類,除非有明確的目的,并且也要對它有深入的了解才行。
再來看 Unsafe.getAndAddInt()方法
- /*
- * 其中getIntVolatile和compareAndSwapInt都是native方法
- * getIntVolatile是獲取當前的期望值
- * compareAndSwapInt就是我們平時說的CAS(compare and swap),通過比較如果內存區的值沒有改變,那么就用新值直接給該內存區賦值
- */
- public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
- int var5;
- do {
- var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
- } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
- return var5;
- }
- public native int getIntVolatile(Object var1, long var2);
- public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);
我們可以看到 getAndAddInt(Objectvar1,longvar2,intvar4),傳進來的第一個參數是當前的一個對象,也就是我們的:count.incrementAndGet(),在 getAndAddInt()中,var1就是count,var2就是當前的值,比如當前循環中count值為 2,var4為每次遞增1
其次 getAndAddInt()方法中涉及到的兩個方法調用都定義為native,即java底層實現的本地方法
- getIntVolatile():獲取保存當前對象count的主存地址的引用(注意不是對象的值,是引用)。
- compareAndSwapInt():比較當前對象的值和底層該對象的值是否相等,如果相等,則將當前對象值加1,如果不相等,則重新去獲取底層該對象的值,這個方法的實現就是CPU的CAS(compare and swap)操作。
我們知道 volatile具有一致性的特征,但是它不具備原子性,為什么 AtomicInteger卻同時具備一致性和原子性,原來在 AtomicInteger源碼中實現了這樣一串代碼:privatevolatileintvalue;,在 AtomicInteger內部實現就使用了 volatile關鍵字,這就是為什么執行CAS(對CAS有疑問的點擊此處)操作的時候,從底層獲取的數據就是最新的數據:
如果當前要保存的值和內存中最新的值不相等的話,說明在這個過程中被其他線程修改了,只
能獲取更新當前值為最新值,再那這個當前值再去和重新去內存獲取的最新值比較,直到二者
相等的時候,才完成+1的過程.
使用 AtomicInteger的好處在于,它不同于 sychronized關鍵字或 lock用鎖的形式來實現原子性,加鎖會影響性能,而是采用循環比較的形式來提高性能。
3.1.2、AtomicLong
AtomicLong 是作用是對長整形進行原子操作,依靠底層的cas來保障原子性的更新數據,在要添加或者減少的時候,會使用死循環不斷地cas到特定的值,從而達到更新數據的目的。
- import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
- import java.util.concurrent.CountDownLatch;
- import java.util.concurrent.ExecutorService;
- import java.util.concurrent.Executors;
- import java.util.concurrent.Semaphore;
- import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
- @Slf4j
- public class AtomicLongExample {
- // 請求總數
- public static int clientTotal = 5000;
- // 同時并發執行的線程數
- public static int threadTotal = 200;
- public static AtomicLong count = new AtomicLong(0);
- public static void main(String[] args) throws Exception {
- ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
- final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
- final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
- for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {
- executorService.execute(() -> {
- try {
- semaphore.acquire();
- add();
- semaphore.release();
- } catch (Exception e) {
- log.error("exception", e);
- }
- countDownLatch.countDown();
- });
- }
- countDownLatch.await();
- executorService.shutdown();
- log.info("count:{}", count.get());
- }
- private static void add() {
- count.incrementAndGet();
- // count.getAndIncrement();
- }
- }
執行結果:
- 14:59:38.978 [main] INFO com.mmall.concurrency.example.atomic.AtomicLongExample - count:5000
最后結果是 5000表示是線程安全的。
3.1.3、AtomicBoolean
AtomicBoolean位于java.util.concurrent.atomic包下,是java提供給的可以保證數據的原子性操作的一個類
- import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
- import java.util.concurrent.CountDownLatch;
- import java.util.concurrent.ExecutorService;
- import java.util.concurrent.Executors;
- import java.util.concurrent.Semaphore;
- import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
- @Slf4j
- public class AtomicBooleanExample {
- private static AtomicBoolean isHappened = new AtomicBoolean(false);
- // 請求總數
- public static int clientTotal = 5000;
- // 同時并發執行的線程數
- public static int threadTotal = 200;
- public static void main(String[] args) throws Exception {
- ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
- final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
- final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
- for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {
- executorService.execute(() -> {
- try {
- semaphore.acquire();
- test();
- semaphore.release();
- } catch (Exception e) {
- log.error("exception", e);
- }
- countDownLatch.countDown();
- });
- }
- countDownLatch.await();
- executorService.shutdown();
- log.info("isHappened:{}", isHappened.get());
- }
- private static void test() {
- if (isHappened.compareAndSet(false, true)) {
- log.info("execute");
- }
- }
- }
返回結果:
- 15:04:54.954 [pool-1-thread-2] INFO com.mmall.concurrency.example.atomic.AtomicBooleanExample - execute
- 15:04:54.971 [main] INFO com.mmall.concurrency.example.atomic.AtomicBooleanExample - isHappened:true
這里我們發現 log.info("execute");,在代碼中只執行了一次,并且 isHappened:true的值為true,這是為啥呢?
這里是因為當程序第一次 compareAndSet()的時候,使得 isHappend變為了true,因為原子性的關系,沒有其他線程進行干擾,通過使用AtomicBoolean,我們使某段代碼只執行一次。
3.1.4、AtomicReference
AtomicReference和 AtomicInteger非常類似,不同之處就在于 AtomicInteger是對整數的封裝,底層采用的是 compareAndSwapInt實現CAS,比較的是數值是否相等,而 AtomicReference則對應普通的對象引用,底層使用的是 compareAndSwapObject實現CAS,比較的是兩個對象的地址是否相等。也就是它可以保證你在修改對象引用時的線程安全性。
多個線程之間的操作無論采用何種執行時序或交替方式,都要保證不變性條件不被破壞,要保持狀態的一致性,就需要在單個原子操作中更新相關的狀態變量。
- import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
- import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;
- @Slf4j
- public class AtomicReferenceExample {
- private static AtomicReference<Integer> count = new AtomicReference<>(0);
- public static void main(String[] args) {
- count.compareAndSet(0, 2);
- count.compareAndSet(0, 1);
- count.compareAndSet(1, 3);
- count.compareAndSet(2, 4);
- count.compareAndSet(3, 5);
- log.info("count:{}", count.get());
- }
- }
大家覺得我們輸出的結果會是多少?
返回結果:
- 15:26:59.680 [main] INFO com.mmall.concurrency.example.atomic.AtomicReferenceExample - count:4
為什么是4呢?首先我們 要說的是 publicfinalbooleancompareAndSet(V expect,V update)這個方法,這個方法主要的作用是通過比對兩個對象,然后更新為新的對象,這里的比對兩個對象,比對的方式不是 equals而是 ==,意味著比對的是內存的中地址。
1、首先我們創建 count的初始化為0 2、在main方法中 count.compareAndSet(0,2);,判斷count為0時賦值為2 3、在 count.compareAndSet(0,1);和 count.compareAndSet(1,3);判斷count是否為1或者0,因為上一步我們已經賦值為2了,所以判斷不成立 4、在 count.compareAndSet(2,4);判斷count是否為2,等式成立 5、最好輸出結果為4
- count.compareAndSet(0, 2); //count=0?賦值 2,判斷成立,此時count=0,更新后為2
- count.compareAndSet(0, 1); //count=0?賦值 1,判斷不成立,此時count=2
- count.compareAndSet(1, 3); //count=1?賦值 3,判斷不成立,此時count=2
- count.compareAndSet(2, 4); //count=2?賦值 4,判斷成立,此時count=2,更新后count=4
- count.compareAndSet(3, 5); //count=3?賦值 5,判斷不成立,此時count=4
所以我們輸出結果為:4
3.1.5、CAS中ABA問題的解決
CAS并非完美的,它會導致ABA問題,例如:當前內存的值一開始是A,被另外一個線程先改為B然后再改為A,那么當前線程訪問的時候發現是A,則認為它沒有被其他線程訪問過。在某些場景下這樣是存在錯誤風險的。比如在鏈表中。如何解決這個ABA問題呢,大多數情況下樂觀鎖的實現都會通過引入一個版本號標記這個對象,每次修改版本號都會變話,比如使用時間戳作為版本號,這樣就可以很好的解決ABA問題。在JDK中提供了 AtomicStampedReference類來解決這個問題,這個類維護了一個int類型的標記stamp,每次更新數據的時候順帶更新一下stamp。
3.2、原子性 — synchronized
synchronized是一種同步鎖,通過鎖實現原子操作。1、修飾代碼塊:大括號括起來的代碼,作用于調用的對象 2、修飾方法:整個方法,作用于調用的對象 3、修飾靜態方法:整個靜態方法,作用于所有對象 4、修飾類:括號括起來的部分,作用于所有對象
詳細可以查看,我寫的關于:synchronized的博客,因為寫過所以就不做過多描述。
3.3、原子性 — 對比
Atomic:競爭激烈時能維持常態,比Lock性能好, 只能同步一個值
synchronized:不可中斷鎖,適合競爭不激烈,可讀性好的情況
Lock:可中斷鎖,多樣化同步,競爭激烈時能維持常態
四、線程安全性:可見性
簡介:一個線程對主內存的修改可以及時被其他線程觀察到
導致共享變量在線程間不可見的原因:1.線程交叉執行 2.重新排序結合線程交叉執行 3.共享變量更新后的值沒有在工作內存中與主內存間及時更新
4.1 可見性 — syncronized
JMM關于 syncronized的兩條規定:
線程解鎖前,必須把共享變量的最新值刷新到主內存中
線程加鎖時,將清空工作內存中共享變量的值,從而使得使用共享變量時需要從主內存中重新讀取最新的值(注意:加鎖與解鎖是同一把鎖) 由于syncronized可以保證原子性及可見性,變量只要被syncronized修飾,就可以放心的使用
4.2 可見性 — volatile
通過加入 內存屏障和 禁止重排序優化來實現可見性。具體實現過程:
- 對 volatile變量寫操作時,會在寫操作后加入一條 store屏障指令,將本地內存中的共享變量值刷新到主內存
- 對 volatile變量讀操作時,會在讀操作前加入一條 load屏障指令,從主內存中讀取共享變量
- volatile 不能保證操作的原子性,也就是不能保證線程安全性, 如果需要使用 volatile 必須滿足以下兩個條件:
- 對變量的寫操作不依賴與變量當前的值。
- 該變量沒有包含在具有其他變量的不變的式子中。
所以 volatile修飾的變量適合作為狀態標記量。
注:以下圖片為資料中獲取,如有雷同,純屬巧合
示例:
- import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
- import java.util.concurrent.CountDownLatch;
- import java.util.concurrent.ExecutorService;
- import java.util.concurrent.Executors;
- import java.util.concurrent.Semaphore;
- @Slf4j
- public class VolatileExample {
- // 請求總數
- public static int clientTotal = 5000;
- // 同時并發執行的線程數
- public static int threadTotal = 200;
- public static volatile int count = 0;
- public static void main(String[] args) throws Exception {
- ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
- final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
- final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
- for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {
- executorService.execute(() -> {
- try {
- semaphore.acquire();
- add();
- semaphore.release();
- } catch (Exception e) {
- log.error("exception", e);
- }
- countDownLatch.countDown();
- });
- }
- countDownLatch.await();
- executorService.shutdown();
- log.info("count:{}", count);
- }
- private static void add() {
- count++;
- }
- }
返回結果:
- 16:12:01.404 [main] INFO com.mmall.concurrency.example.count.VolatileExample4 - count:4986
通過執行代碼我們可以發現,返回結果并不是我們想看到的5000,說明這個是線程不安全的類
主要是因為當我們執行 conut++時分成了三步:1、取出當前內存count值,這時count值時最新的 2、+1操作 3、重新寫回主存
例如:有兩個線程同時在執行 count++,兩個內存都執行了第一步,比如當前count值為99,它們都讀到了這個count值,然后兩個線程分別執行了 +1,并寫回主存,這樣就丟掉了一次 +1的操作。
五、線程安全性:有序性
在JMM中,允許編譯器和處理器對指令進行重排序,但是重排序過程不會影響到單線程程序的執行,卻會影響到多線程并發執行的正確性。
通過volatile、synchronized、lock保證有序性
5.1 happens-before原則
- 程序次序規則:一個線程內,按照代碼順序,書寫在前面的操作先行發生于書寫在后面的操作
- 鎖定規則:一個 unLock操作先行發生于后面對同一個鎖的 Lock()操作,也就是說只有先解鎖才能對下面的線程進行加鎖
- volatile變量規則:對一個變量的寫操作先行發生于后面對這個變量的讀操作
- 傳遞規則:如果操作A先行發生與操作B,而操作B先行發生于操作C,則操作A先行發生于操作C
- 線程啟動規則: Thread對象的 start()方法先行發生于此線程的每一個動作,一個線程只有執行了 start()方法后才能做其他的操作
- 線程終端規則:對線程 interrupt()方法的調用先行發生與被中斷線程的代碼檢測到中斷事件的發生(只有執行了 interrupt()方法才可以檢測到中斷事件的發生)
- 線程終結規則:線程中所有操作都先行發生于線程的終止檢測,我們可以通過 Thread.join()方法結束, Thread.isAlive()的返回值手段檢測到線程已經終止執行
- 對象終結規則:一個對象的初始化完成先行發生于他的 finalize()方法的開始
六、線程安全性:總結
- 原子性:Atomic包、CAS算法、synchronized、Lock
- 可見性:synchronized、volatile
一個主內存的線程如果進行了修改,可以及時被其他線程觀察到,介紹了volatile如何被觀察到的
- 有序性:happens-before原則 happens-before原則,觀察結果,如果兩個線程不能偶從happens-before原則觀察出來,那么就不能觀察他們的有序性,虛擬機可以隨意的對他們進行重排序