Java核心技术面试精讲

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来源:https://time.geekbang.org/column/intro/100006701

第22讲 AtomicInteger底层实现原理是什么?如何在自己的产品代码中应用CAS操作?

x33g5p2x  于2021-03-13 发布在 其他  
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在今天这一讲中,我来分析一下并发包内部的组成,一起来看看各种同步结构、线程池等,是基于什么原理来设计和实现的。

今天我要问你的问题是,AtomicInteger 底层实现原理是什么?如何在自己的产品代码中应用 CAS 操作?

典型回答

AtomicIntger 是对 int 类型的一个封装,提供原子性的访问和更新操作,其原子性操作的实现是基于 CAS(compare-and-swap)技术。

所谓 CAS,表征的是一些列操作的集合,获取当前数值,进行一些运算,利用 CAS 指令试图进行更新。如果当前数值未变,代表没有其他线程进行并发修改,则成功更新。否则,可能出现不同的选择,要么进行重试,要么就返回一个成功或者失败的结果。

从 AtomicInteger 的内部属性可以看出,它依赖于 Unsafe 提供的一些底层能力,进行底层操作;以 volatile 的 value 字段,记录数值,以保证可见性。

private static final jdk.internal.misc.Unsafe U = jdk.internal.misc.Unsafe.getUnsafe();
private static final long VALUE = U.objectFieldOffset(AtomicInteger.class, "value");
private volatile int value;

具体的原子操作细节,可以参考任意一个原子更新方法,比如下面的 getAndIncrement。

Unsafe 会利用 value 字段的内存地址偏移,直接完成操作。

public final int getAndIncrement() {
    return U.getAndAddInt(this, VALUE, 1);
}

因为 getAndIncrement 需要返归数值,所以需要添加失败重试逻辑。

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

而类似 compareAndSet 这种返回 boolean 类型的函数,因为其返回值表现的就是成功与否,所以不需要重试。

public final boolean compareAndSet(int expectedValue, int newValue)

CAS 是 Java 并发中所谓 lock-free 机制的基础。

考点分析

今天的问题有点偏向于 Java 并发机制的底层了,虽然我们在开发中未必会涉及 CAS 的实现层面,但是理解其机制,掌握如何在 Java 中运用该技术,还是十分有必要的,尤其是这也是个并发编程的面试热点。

有的同学反馈面试官会问 CAS 更加底层是如何实现的,这依赖于 CPU 提供的特定指令,具体根据体系结构的不同还存在着明显区别。比如,x86 CPU 提供 cmpxchg 指令;而在精简指令集的体系架构中,则通常是靠一对儿指令(如“load and reserve”和“store conditional”)实现的,在大多数处理器上 CAS 都是个非常轻量级的操作,这也是其优势所在。

大部分情况下,掌握到这个程度也就够用了,我认为没有必要让每个 Java 工程师都去了解到指令级别,我们进行抽象、分工就是为了让不同层面的开发者在开发中,可以尽量屏蔽不相关的细节。

如果我作为面试官,很有可能深入考察这些方向:

  • 在什么场景下,可以采用 CAS 技术,调用 Unsafe 毕竟不是大多数场景的最好选择,有没有更加推荐的方式呢?毕竟我们掌握一个技术,cool 不是目的,更不是为了应付面试,我们还是希望能在实际产品中有价值。

  • 对 ReentrantLock、CyclicBarrier 等并发结构底层的实现技术的理解。

知识扩展

关于 CAS 的使用,你可以设想这样一个场景:在数据库产品中,为保证索引的一致性,一个常见的选择是,保证只有一个线程能够排他性地修改一个索引分区,如何在数据库抽象层面实现呢?

可以考虑为索引分区对象添加一个逻辑上的锁,例如,以当前独占的线程 ID 作为锁的数值,然后通过原子操作设置 lock 数值,来实现加锁和释放锁,伪代码如下:

public class AtomicBTreePartition {
private volatile long lock;
public void acquireLock(){}
public void releaseeLock(){}
}

那么在 Java 代码中,我们怎么实现锁操作呢?Unsafe 似乎不是个好的选择,例如,我就注意到类似 Cassandra 等产品,因为 Java 9 中移除了 Unsafe.moniterEnter()/moniterExit(),导致无法平滑升级到新的 JDK 版本。目前 Java 提供了两种公共 API,可以实现这种 CAS 操作,比如使用 java.util.concurrent.atomic.AtomicLongFieldUpdater,它是基于反射机制创建,我们需要保证类型和字段名称正确。

private static final AtomicLongFieldUpdater<AtomicBTreePartition> lockFieldUpdater =
        AtomicLongFieldUpdater.newUpdater(AtomicBTreePartition.class, "lock");
 
private void acquireLock(){
    long t = Thread.currentThread().getId();
    while (!lockFieldUpdater.compareAndSet(this, 0L, t)){
        // 等待一会儿,数据库操作可能比较慢
         …
    }
}

Atomic 包提供了最常用的原子性数据类型,甚至是引用、数组等相关原子类型和更新操作工具,是很多线程安全程序的首选。

我在专栏第七讲中曾介绍使用原子数据类型和 Atomic*FieldUpdater,创建更加紧凑的计数器实现,以替代 AtomicLong。优化永远是针对特定需求、特定目的,我这里的侧重点是介绍可能的思路,具体还是要看需求。如果仅仅创建一两个对象,其实完全没有必要进行前面的优化,但是如果对象成千上万或者更多,就要考虑紧凑性的影响了。而 atomic 包提供的LongAdder,在高度竞争环境下,可能就是比 AtomicLong 更佳的选择,尽管它的本质是空间换时间。

回归正题,如果是 Java 9 以后,我们完全可以采用另外一种方式实现,也就是 Variable Handle API,这是源自于JEP 193,提供了各种粒度的原子或者有序性的操作等。我将前面的代码修改为如下实现:

private static final VarHandle HANDLE = MethodHandles.lookup().findStaticVarHandle
        (AtomicBTreePartition.class, "lock");
 
private void acquireLock(){
    long t = Thread.currentThread().getId();
    while (!HANDLE.compareAndSet(this, 0L, t)){
        // 等待一会儿,数据库操作可能比较慢
        …
    }
}

过程非常直观,首先,获取相应的变量句柄,然后直接调用其提供的 CAS 方法。

一般来说,我们进行的类似 CAS 操作,可以并且推荐使用 Variable Handle API 去实现,其提供了精细粒度的公共底层 API。我这里强调公共,是因为其 API 不会像内部 API 那样,发生不可预测的修改,这一点提供了对于未来产品维护和升级的基础保障,坦白说,很多额外工作量,都是源于我们使用了 Hack 而非 Solution 的方式解决问题。

CAS 也并不是没有副作用,试想,其常用的失败重试机制,隐含着一个假设,即竞争情况是短暂的。大多数应用场景中,确实大部分重试只会发生一次就获得了成功,但是总是有意外情况,所以在有需要的时候,还是要考虑限制自旋的次数,以免过度消耗 CPU。

另外一个就是著名的ABA问题,这是通常只在 lock-free 算法下暴露的问题。我前面说过 CAS 是在更新时比较前值,如果对方只是恰好相同,例如期间发生了 A -> B -> A 的更新,仅仅判断数值是 A,可能导致不合理的修改操作。针对这种情况,Java 提供了 AtomicStampedReference 工具类,通过为引用建立类似版本号(stamp)的方式,来保证 CAS 的正确性,具体用法请参考这里的介绍

前面介绍了 CAS 的场景与实现,幸运的是,大多数情况下,Java 开发者并不需要直接利用 CAS 代码去实现线程安全容器等,更多是通过并发包等间接享受到 lock-free 机制在扩展性上的好处。

下面我来介绍一下 AbstractQueuedSynchronizer(AQS),其是 Java 并发包中,实现各种同步结构和部分其他组成单元(如线程池中的 Worker)的基础。

学习 AQS,如果上来就去看它的一系列方法(下图所示),很有可能把自己看晕,这种似懂非懂的状态也没有太大的实践意义。

我建议的思路是,尽量简化一下,理解为什么需要 AQS,如何使用 AQS,至少要做什么,再进一步结合 JDK 源代码中的实践,理解 AQS 的原理与应用。

Doug Lea曾经介绍过 AQS 的设计初衷。从原理上,一种同步结构往往是可以利用其他的结构实现的,例如我在专栏第 19 讲中提到过可以使用 Semaphore 实现互斥锁。但是,对某种同步结构的倾向,会导致复杂、晦涩的实现逻辑,所以,他选择了将基础的同步相关操作抽象在 AbstractQueuedSynchronizer 中,利用 AQS 为我们构建同步结构提供了范本。

AQS 内部数据和方法,可以简单拆分为:

  • 一个 volatile 的整数成员表征状态,同时提供了 setState 和 getState 方法
private volatile int state;
  • 一个先入先出(FIFO)的等待线程队列,以实现多线程间竞争和等待,这是 AQS 机制的核心之一。

  • 各种基于 CAS 的基础操作方法,以及各种期望具体同步结构去实现的 acquire/release 方法。

利用 AQS 实现一个同步结构,至少要实现两个基本类型的方法,分别是 acquire 操作,获取资源的独占权;还有就是 release 操作,释放对某个资源的独占。

以 ReentrantLock 为例,它内部通过扩展 AQS 实现了 Sync 类型,以 AQS 的 state 来反映锁的持有情况。

private final Sync sync;
abstract static class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer { …}

下面是 ReentrantLock 对应 acquire 和 release 操作,如果是 CountDownLatch 则可以看作是 await()/countDown(),具体实现也有区别。

public void lock() {
    sync.acquire(1);
}
public void unlock() {
    sync.release(1);
}

排除掉一些细节,整体地分析 acquire 方法逻辑,其直接实现是在 AQS 内部,调用了 tryAcquire 和 acquireQueued,这是两个需要搞清楚的基本部分。

public final void acquire(int arg) {
    if (!tryAcquire(arg) &&
        acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg))
        selfInterrupt();
}

首先,我们来看看 tryAcquire。在 ReentrantLock 中,tryAcquire 逻辑实现在 NonfairSync 和 FairSync 中,分别提供了进一步的非公平或公平性方法,而 AQS 内部 tryAcquire 仅仅是个接近未实现的方法(直接抛异常),这是留个实现者自己定义的操作。

我们可以看到公平性在 ReentrantLock 构建时如何指定的,具体如下:

public ReentrantLock() {
        sync = new NonfairSync(); // 默认是非公平的
    }
    public ReentrantLock(boolean fair) {
        sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
    }

以非公平的 tryAcquire 为例,其内部实现了如何配合状态与 CAS 获取锁,注意,对比公平版本的 tryAcquire,它在锁无人占有时,并不检查是否有其他等待者,这里体现了非公平的语义。

final boolean nonfairTryAcquire(int acquires) {
    final Thread current = Thread.currentThread();
    int c = getState();// 获取当前 AQS 内部状态量
    if (c == 0) { // 0 表示无人占有,则直接用 CAS 修改状态位,
    	if (compareAndSetState(0, acquires)) {// 不检查排队情况,直接争抢
        	setExclusiveOwnerThread(current);  // 并设置当前线程独占锁
        	return true;
    	}
    } else if (current == getExclusiveOwnerThread()) { // 即使状态不是 0,也可能当前线程是锁持有者,因为这是再入锁
    	int nextc = c + acquires;
    	if (nextc < 0) // overflow
        	throw new Error("Maximum lock count exceeded");
    	setState(nextc);
    	return true;
	}
	return false;
}

接下来我再来分析 acquireQueued,如果前面的 tryAcquire 失败,代表着锁争抢失败,进入排队竞争阶段。这里就是我们所说的,利用 FIFO 队列,实现线程间对锁的竞争的部分,算是是 AQS 的核心逻辑。

当前线程会被包装成为一个排他模式的节点(EXCLUSIVE),通过 addWaiter 方法添加到队列中。acquireQueued 的逻辑,简要来说,就是如果当前节点的前面是头节点,则试图获取锁,一切顺利则成为新的头节点;否则,有必要则等待,具体处理逻辑请参考我添加的注释。

final boolean acquireQueued(final Node node, int arg) {
      boolean interrupted = false;
      try {
    	for (;;) {// 循环
        	final Node p = node.predecessor();// 获取前一个节点
        	if (p == head && tryAcquire(arg)) { // 如果前一个节点是头结点,表示当前节点合适去 tryAcquire
            	setHead(node); // acquire 成功,则设置新的头节点
            	p.next = null; // 将前面节点对当前节点的引用清空
            	return interrupted;
        	}
        	if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node)) // 检查是否失败后需要 park
            	interrupted |= parkAndCheckInterrupt();
    	}
       } catch (Throwable t) {
    	cancelAcquire(node);// 出现异常,取消
    	if (interrupted)
        	    selfInterrupt();
    	throw t;
      }
}

到这里线程试图获取锁的过程基本展现出来了,tryAcquire 是按照特定场景需要开发者去实现的部分,而线程间竞争则是 AQS 通过 Waiter 队列与 acquireQueued 提供的,在 release 方法中,同样会对队列进行对应操作。

今天我介绍了 Atomic 数据类型的底层技术 CAS,并通过实例演示了如何在产品代码中利用 CAS,最后介绍了并发包的基础技术 AQS,希望对你有所帮助。

一课一练

关于今天我们讨论的题目你做到心中有数了吗?今天布置一个源码阅读作业,AQS 中 Node 的 waitStatus 有什么作用?

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