1、Atomic原子操作类
是什么
都是java.util.concurrent.atomic包下的
阿里巴巴Java开发手册
为什么说18罗汉增强，却只有16个
基本类型原子类
AtomicInteger
AtomicBoolean
AtomicLong
常用API
public final int get()
public final int getAndSet(int new Value)
public final int getAndIncrement()
public final int getAndDecrement()
public final int getAndAdd(int delta)
public comapreAndSet(int expect,int update)//如果
Case-CountDownLatch
案例
class MyNumber{
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
public void addPlusPlus(){
atomicInteger.getAndIncrement();
}
}
public class AtomicIntegerDemo {
public static final int SIZE = 50;
public static void main(String[] args) {
MyNumber myNumber = new MyNumber();
for(int i = 1;i <= SIZE;i ++){
new Thread(() -> {
for(int j = 1;j <= 1000;j ++){
myNumber.addPlusPlus();
}
},String.valueOf(i)).start();
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"result: "+myNumber.atomicInteger);
}
}
//本来应该是50000
//1试-main result: 39000
//2试-main result: 40178
//?是不是我们的程序有问题？
//因为上面的50* 1000个计算还没结束，他就去get数值了
```*
解决
```java
//方法一（不推荐，做做Demo还行）
public class AtomicIntegerDemo {
public static final int SIZE = 50;
public static void main(String[] args) {
MyNumber myNumber = new MyNumber();
for(int i = 1;i <= SIZE;i ++){
new Thread(() -> {
for(int j = 1;j <= 1000;j ++){
myNumber.addPlusPlus();
}
},String.valueOf(i)).start();
}
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"result: "+myNumber.atomicInteger);
}
}
//方法二-减法计数器CountDownLatch
public class AtomicIntegerDemo {
public static final int SIZE = 50;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
MyNumber myNumber = new MyNumber();
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(SIZE);
for(int i = 1;i <= SIZE;i ++){
new Thread(() -> {
try {
for(int j = 1;j <= 1000;j ++){
myNumber.addPlusPlus();
}
} finally {
countDownLatch.countDown();
}
},String.valueOf(i)).start();
}
countDownLatch.await();
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"result: "+myNumber.atomicInteger);
}
}
//main result: 50000
数组类型原子类
AtomicIntegerArray
AtomicLongArray
AtomicRreferenceArray
Case
public class AtomicIntegerArrayDemo
{
public static void main(String[] args)
{
AtomicIntegerArray atomicIntegerArray = new AtomicIntegerArray(new int[5]);//0 0 0 0 0
//AtomicIntegerArray atomicIntegerArray = new AtomicIntegerArray(5);
//AtomicIntegerArray atomicIntegerArray = new AtomicIntegerArray(new int[]{1,2,3,4,5});//1 2 3 4 5
for (int i = 0; i <atomicIntegerArray.length(); i++) {
System.out.println(atomicIntegerArray.get(i));
}
System.out.println();
System.out.println();
System.out.println();
int tmpInt = 0;
tmpInt = atomicIntegerArray.getAndSet(0,1122);
System.out.println(tmpInt+"\t"+atomicIntegerArray.get(0));
atomicIntegerArray.getAndIncrement(1);
atomicIntegerArray.getAndIncrement(1);
tmpInt = atomicIntegerArray.getAndIncrement(1);
System.out.println(tmpInt+"\t"+atomicIntegerArray.get(1));
}
}
引用类型原子类
这三个相对比较重要
AtomicReference
AtomicStampedReference
AtomicMarkableReference
AtomicReference可以带泛型（前面讲过）
AtomicReference
AtomicStampedReference 带版本号以防CAS中的ABA问题（前面讲过）
携带版本号的引用类型原子类，可以解决ABA问题。解决修改过几次的问题。
AtomicMarkableReference类似于上面的 ，但解决一次性问题
构造方法AtomicMarkableReference(V initialRef, boolean initialMark)
原子更新带有标记位的引用类型对象
解决是否修改过，它的定义就是将
状态戳简化为true|false，类似一次性筷子
//来个案例
public class AtomicMarkableReferenceDemo {
static AtomicMarkableReference markableReference = new AtomicMarkableReference(100,false);
public static void main(String[] args) {
new Thread(()->{
boolean marked = markableReference.isMarked();
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"默认标识"+marked);
//暂停1秒钟线程，等待后面的T2线程和我拿到一样的模式flag标识，都是false
try {TimeUnit.SECONDS.sleep(1);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}
markableReference.compareAndSet(100, 1000, marked, !marked);
},"t1").start();
new Thread(()->{
boolean marked = markableReference.isMarked();
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"默认标识"+marked);
//这里停2秒，让t1先修改,然后t2试着修改
try {TimeUnit.SECONDS.sleep(2);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}
boolean t2Result = markableReference.compareAndSet(100, 1000, marked, !marked);
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"t2线程result--"+t2Result);
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+markableReference.isMarked());
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+markableReference.getReference());
},"t2").start();
}
}
对象的属性修改原子类
关键词FieldUpdater
AtomicIntegerFieldUpdater//原子更新对象中int类型字段的值
AtomicLongFieldUpdater//原子更新对象中Long类型字段的值
AtomicReferenceFieldUpdater//原子更新引用类型字段的值
更加细粒度范围内的原子更新
使用目的
以一种线程安全带 方式操作非线程安全对象内的某些字段*
举个例子（它是更加细粒度的/影像某个字段，而不用锁住整个对象）
使用要求
更新的对象属性必须使用public volatile修饰符*
因为对象的属性修改类型原子类都是抽象类* ，所以每次使用都必须使用静态方法*newUpdater()**创建一个更新器* *，并且需要设置想要更新的类和属性。
Case
AtomicIntegerFieldUpdater-这个针对int类型
class BankAccount{
String bankName = "CCB";
public volatile int money = 0;//条件一
//synchronized版本
// public synchronized void add(){
// money++;
// }
//AtomicIntegerFieldUpdater版本
AtomicIntegerFieldUpdater<BankAccount> fieldUpdater =
AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(BankAccount.class,"money");//只限制了money这个字段，条件二
public void transMoney(BankAccount bankAccount){
fieldUpdater.getAndIncrement(bankAccount);
}
}
public class AtomicIntegerFieldUpdaterDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
BankAccount bankAccount = new BankAccount();
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
for(int i = 1;i <= 10;i ++){
new Thread(()->{
try {
for(int j = 1;j <= 1000;j ++){
// bankAccount.add();
bankAccount.transMoney(bankAccount);
}
} finally {
countDownLatch.countDown();
}
},String.valueOf(i)).start();
}
countDownLatch.await();
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"result: "+bankAccount.money);
}
}
//main result: 10000
```*
`AtomicReferenceFieldUpdater`-适用度更广
```java
//比如这个案例中是针对boolean类型的
class MyVar{
public volatile Boolean isInit = Boolean.FALSE;
AtomicReferenceFieldUpdater<MyVar,Boolean> referenceFieldUpdater =
AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(MyVar.class,Boolean.class,"isInit");
public void init(MyVar myVar){
if(referenceFieldUpdater.compareAndSet(myVar,Boolean.FALSE,Boolean.TRUE)){
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"-----start init,needs 3 seconds");
try {TimeUnit.SECONDS.sleep(3);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"-----over init");
}else{
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"抱歉，已经有其他线程进行了初始化");
}
}
}
public class AtomicReferenceFieldUpdaterDemo {
public static void main(String[] args) {
MyVar myVar = new MyVar();
for(int i = 1;i <= 5;i ++){
new Thread(()->{
myVar.init(myVar);
},String.valueOf(i)).start();
}
}
}
//1 -----start init,needs 3 seconds
//5 抱歉，已经有其他线程进行了初始化
//4 抱歉，已经有其他线程进行了初始化
//2 抱歉，已经有其他线程进行了初始化
//3 抱歉，已经有其他线程进行了初始化
//1 -----over init
面试
面试官问你：你在哪里用了volatile?
在AtomicReferenceFieldUpdater中，因为是规定好的必须由volatile修饰的
还有的话之前我们在DCL单例中，也用了volatile保证了可见性
2、LongAdder
原子操作增强类原理深度解析
开篇的时候我们将原子类分为了红框和蓝框，这里就是蓝框的内容
//这几个都是java8开始有的，前面的都是java5就有了
DoubleAccumulator
DoubleAdder
LongAccumulator
LongAdder
阿里要命题目
热点商品点赞计算器，点赞数加加统计，不要求实时精确
一个很大的List，里面都是int类型，如何实现加加，说说思路
模拟下点赞计数器，看看性能
要求：热点商品点赞计算器，点赞数加加统计，不要求实时精确
看看这个LongAdder
看看这个LongAccumulator
常用API
入门讲解
LongAdder只能用来计算加法 。且从零开始计算
LongAccumulator提供了自定义的函数操作 (利用lambda表达式)
public class LongAdderAPIDemo {
public static void main(String[] args) {
LongAdder longAdder = new LongAdder();
longAdder.increment();
longAdder.increment();
longAdder.increment();
System.out.println(longAdder.longValue());//3
LongAccumulator longAccumulator = new LongAccumulator((x, y) -> x + y, 0);//lambda表达式
longAccumulator.accumulate(1);//1
longAccumulator.accumulate(3);//4
System.out.println(longAccumulator.get());//4
}
}
LongAdder高性能对比Code演示
//需求：50个线程，每个线程100w次，计算总点赞数
class ClickNumber{
int number = 0;
public synchronized void add1(){
number++;
}
AtomicLong atomicLong = new AtomicLong(0);
public void add2(){
atomicLong.incrementAndGet();
}
LongAdder longAdder =new LongAdder();
public void add3(){
longAdder.increment();
}
LongAccumulator longAccumulator = new LongAccumulator((x,y) -> x + y,0);
public void add4(){
longAccumulator.accumulate(1);
}
}
public class AccumulatorCompareDemo {
public static final int _1W = 1000000;
public static final int threadNumber = 50;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ClickNumber clickNumber = new ClickNumber();
Long startTime;
Long endTime;
CountDownLatch countDownLatch1 = new CountDownLatch(50);
CountDownLatch countDownLatch2 = new CountDownLatch(50);
CountDownLatch countDownLatch3 = new CountDownLatch(50);
CountDownLatch countDownLatch4 = new CountDownLatch(50);
startTime = System.currentTimeMillis();
for(int i = 1;i <= threadNumber;i ++){
new Thread(()->{
try {
for(int j = 1;j <=_ 1W;j ++){
clickNumber.add1();
}
} finally {
countDownLatch1.countDown();
}
},String.valueOf(i)).start();
}
countDownLatch1.await();
endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("costTime---"+(endTime-startTime)+"毫秒"+"\t"+"synchronized---"+clickNumber.number);
startTime = System.currentTimeMillis();
for(int i = 1;i <= threadNumber;i ++){
new Thread(()->{
try {
for(int j = 1;j <=_ 1W;j ++){
clickNumber.add2();
}
} finally {
countDownLatch2.countDown();
}
},String.valueOf(i)).start();
}
countDownLatch2.await();
endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("costTime---"+(endTime-startTime)+"毫秒"+"\t"+"atomicLong---"+clickNumber.atomicLong);
startTime = System.currentTimeMillis();
for(int i = 1;i <= threadNumber;i ++){
new Thread(()->{
try {
for(int j = 1;j <=_ 1W;j ++){
clickNumber.add3();
}
} finally {
countDownLatch3.countDown();
}
},String.valueOf(i)).start();
}
countDownLatch3.await();
endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("costTime---"+(endTime-startTime)+"毫秒"+"\t"+"LongAdder---"+clickNumber.longAdder.sum());
startTime = System.currentTimeMillis();
for(int i = 1;i <= threadNumber;i ++){
new Thread(()->{
try {
for(int j = 1;j <=_ 1W;j ++){
clickNumber.add4();
}
} finally {
countDownLatch4.countDown();
}
},String.valueOf(i)).start();
}
countDownLatch4.await();
endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("costTime---"+(endTime-startTime)+"毫秒"+"\t"+"LongAccumulator---"+clickNumber.longAccumulator.longValue());
}
//costTime---2205毫秒 synchronized---50000000
//costTime---435毫秒 atomicLong---50000000
//costTime---86毫秒 LongAdder---50000000
//costTime---84毫秒 LongAccumulator---50000000
}//印证了阿里卡法手册中说的 【如果是JDK8，推荐使用LongAdder对象，比AtomicLong性能更好（减少乐观锁的重试次数）】
源码、原理分析
架构
LongAdder是Striped64的子类
public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 7249069246863182397L;
//---------------------------
abstract class Striped64 extends Number {
原理（LongAdder为什么这么快）
官网说明和阿里要求
阿里说明
官网说明
LongAdder是Striped64的子类
Striped64
重要的成员函数
//Number of CPUS, to place bound on table size
// CPU数量，即cells数组的最大长度
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
//Table of cells. When non-null, size is a power of 2.
//单元格数组|cells数组，为2的幂，2,4,8,16.....，方便以后位运算
transient volatile Cell[] cells;
//基础value值，当并发较低时，只累加该值主要用于没有竞争的情况，通过CAS更新。
//Base value, used mainly when there is no contention, but also as
//a fallback during table initialization races. Updated via CAS.
transient volatile long base;
//创建或者扩容Cells数组时使用的自旋锁变量调整单元格大小（扩容），创建单元格时使用的锁。
//Spinlock (locked via CAS) used when resizing and/or creating Cells.
transient volatile int cellsBusy;
最重要的两个
Striperd64中一些变量或者方法的定义
Cell
是java.util.concurrent.atomic下Striped64的一个静态内部类
@sun.misc.Contended static final class Cell {
volatile long value;
Cell(long x) { value = x; }
final boolean cas(long cmp, long val) {
return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, cmp, val);
}
// Unsafe mechanics
private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
private static final long valueOffset;
static {
try {
UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class<?> ak = Cell.class;
valueOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(ak.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
}
LongAdder为什么这么快
其实在小并发下情况差不多；但在高并发情况下，在AtomicLong中，等待的线程会不停的自旋，导致效率比较低；而LongAdder用cell[]分了几个块出来，最后统计总的结果值（base+所有的cell值），分散热点。
举个形象的例子，火车站买火车票，AtomicLong 只要一个窗口，其他人都在排队；而LongAdder 利用cell开了多个卖票窗口，所以效率高了很多。
一句话
LongAdder的基本思路就是分散热点 ，将value值分散到一个Cell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那个值进行CAS操作，这样热点就被分散了，冲突的概率就小很多。如果要获取真正的long值，只要将各个槽中的变量值累加返回。
sum()会将所有Cell数组中的value和base累加作为返回值，核心的思想就是将之前AtomicLong一个value的更新压力分散到多个value中去，从而降级更新热点 。
数学表达
内部有一个base变量，一个Cell[]数组。
base变量：非竞态条件下，直接累加到该变量上
Cell[]数组：竞态条件下，累加各个线程自己的槽Cell[i]中
源码解读深度分析
小总结
LongAdder在无竞争的情况，跟AtomicLong一样，对同一个base进行操作，当出现竞争关系时则是采用化整为零的做法，从空间换时间，用一个数组 \ \ ，将一个value拆分进这个数组cells。多个线程需要同时对value进行操作时候，可以对线程id进行hash得到hash值，再根据hash值映射到这个数组cells的某个下标，再对该下标所对应的值进行自增操作。当所有线程操作完毕，将数组cells的所有值和无竞争值base都加起来作为最终结果。
LongAdder.increment()
1、add(1L)
public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 7249069246863182397L;
/***
Creates a new adder with initial sum of zero.*
/
public LongAdder() {
}
/***
Adds the given value.**
@param x the value to add*
/
public void add(long x) {
Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))
longAccumulate(x, null, uncontended);
}
}
//真正干活的是longAccumulate
//as表示cells引用
//b表示获取的base值
//v表示期望值
//m表示cells数组的长度
//a表示当前线程命中的cell单元格
uncontended代表没有冲突。
我们点进这个casBase发现他也是个CAS
final boolean casBase(long cmp, long val) {
return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, BASE, cmp, val);
}
uncontended代表没有冲突。
我们点进这个casBase发现他也是个CAS
final boolean casBase(long cmp, long val) {
return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, BASE, cmp, val);
}
一开始竞争小的时候CAS能成功，也就是casBase能成功，然后cells也是空的，所以不会进到循环
竞争大的时候，他会Cell[] rs = new Cell[2]; 新建两个cell, 此时≠ null ，条件满足了，进入循环。
然后这里还有一层循环，这里是多个if并排
总结一下
1.最初无竞争时只更新base;
2.如果更新base失败后，首次新建一个Cell[]数组
3.当多个线程竞争同一个Cell比价激烈时，可能就要利用longAccumulate对Cell[]扩容。
再次小总结
2、longAccumulate
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
boolean wasUncontended) {
int h;
if ((h = getProbe()) == 0) {
ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
h = getProbe();
wasUncontended = true;
}
boolean collide = false; // True if last slot nonempty
for (;;) {
Cell[] as; Cell a; int n; long v;
if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
//这里是③ Cell数组不再为空且可能存在Cell数组扩容
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
if (cellsBusy == 0) { // Try to attach new Cell
Cell r = new Cell(x); // Optimistically create
if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
boolean created = false;
try { // Recheck under lock
Cell[] rs; int m, j;
if ((rs = cells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {
rs[j] = r;
created = true;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
if (created)
break;
continue; // Slot is now non-empty
}
}
collide = false;
}
else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail
wasUncontended = true; // Continue after rehash
else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x))))
break;
else if (n >= NCPU || cells != as)//不能超过cpu核数
collide = false; // At max size or stale
else if (!collide)
collide = true;
else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
try {
if (cells == as) { // Expand table unless stale
Cell[] rs = new Cell[n << 1];//扩容-左移一位，相当于x2
for (int i = 0; i < n; ++i)
rs[i] = as[i];
cells = rs;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
collide = false;
continue; // Retry with expanded table
}
h = advanceProbe(h);
}
else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
//这里是①初始化
boolean init = false;
try { // Initialize table
if (cells == as) {
Cell[] rs = new Cell[2];
rs[h & 1] = new Cell(x);
cells = rs;
init = true;
//------可以先看这里，进行了初始化，长度是2
//------cells数组，为2的幂，2，4，8，16，方便以后位运算
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
if (init)
break;
}
else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x))))//这里是②兜底
break; // Fall back on using base
}
}
LongAccumulate入参说明
小总结
AtomicLong
原理
CAS+自旋
incrementAndGet
场景
低并发下的全局计算
AtomicLong能保证并发情况下计数的准确性，其内部通过CAS来解决并发安全性的问题
缺陷
高并发后性能急剧下降
why?AtomicLong的自旋会称为瓶颈（N个线程CAS操作修改线程的值，每次只有一个成功过，其它N - 1失败，失败的不停的自旋直到成功，这样大量失败自旋的情况，一下子cpu就打高了。）
LongAdder
原理
CAS+Base+Cell数组分散
空间换时间并分散了热点数据
场景
高并发的全局计算
缺陷
sum求和后还有计算线程修改结果的话，最后结果不够准确
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