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并發編程之CAS

2020-10-05 22:54:51 資料庫

一,問題引入

1.需求

模擬網站訪問量統計,假設現在有100個用戶,每個人訪問10次,

/**
 * @author yhd
 * @createtime 2020/10/3 19:05
 * @description 模擬網站訪問量統計
 * 假設現在有100個用戶,每個人訪問10次,
 */
public class DemoA {

    /**
     * 模擬用戶訪問
     */
    public static int count = 0;
    public static void request() {
        try {
            count++;
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //開始時間
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        int size = 100;
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(size);

        //模擬100個用戶
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            new Thread(() -> {
                //模擬每個用戶訪問10次
                for (int j = 0; j < 10; j++) {
                    request();
                }
                latch.countDown();
            }, "用戶" + String.valueOf(i)).start();
        }

        latch.await();

        //結束時間
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"統計完成:耗時" + (endTime - startTime) / 1000 + "s"+" 訪問次數:"+count);
    }

    //結果:main統計完成:耗時10s 訪問次數:805
}

我們發現輸出結果始終是錯誤的,

1.分析問題出在哪里?

count++ 操做實際上是由3步來完成的!(jvm執行引擎)
1.獲取count的值,記作A:A=count
2.將A的值+1,得到B : B=A+1
3.將B的值賦給count
如果有A,B兩個執行緒同時執行count++,他們同時執行到上面步驟的第一步,得到的count是一樣的,3步操做結束后,count只加1,導致count結果不正確!

2.怎么解決結果不正確的問題?

對count操做的時候,我們讓多個執行緒排隊處理,多個執行緒同時到達request()方法的時候,只能允許一個執行緒進去操做其他執行緒在外面等著,等里面的處理完畢之后,外面等著的再進去一個,這樣操做的count++就是排隊進行的,結果一定是正確的,

3.怎么實作排隊效果?

Java中的synchronized和ReentranLock都可以實作對資源枷鎖,保證并發正確性,多執行緒情況下可以保證被鎖住的資源被“串行”訪問,

2.代碼改進(執行緒安全)

/**
 * @author yhd
 * @createtime 2020/10/3 19:05
 * @description 模擬網站訪問量統計
 * 假設現在有100個用戶,每個人訪問10次,
 */
public class DemoA {

    /**
     * 模擬用戶訪問
     */
    public  static int count = 0;
    public synchronized static void request() {
        try {
            count++;
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(5);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //開始時間
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        int size = 100;
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(size);

        //模擬100個用戶
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            new Thread(() -> {
                //模擬每個用戶訪問10次
                for (int j = 0; j < 10; j++) {
                    request();
                }
                latch.countDown();
            }, "用戶" + String.valueOf(i)).start();
        }

        latch.await();

        //結束時間
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"統計完成:耗時" + (endTime - startTime)  + "ms"+" 訪問次數:"+count);
    }

    //結果:main統計完成:耗時5665ms 訪問次數:1000
}

結果正確了,可是耗時很長,

1.耗時太長的原因是什么呢?

程式中的request()方法使用synchronized關鍵字修飾,保證了并發情況下,request方法同一時刻只允許同一個執行緒進入,request加鎖相當于串行執行了,count的結果和我們預期的一致,只是消耗的時間太長了,

2.如何解決耗時長的問題?

count++操做實際上是由三步來完成的!
1.獲取count的值,記作A:A=count
2.將A的值+1,得到B : B=A+1
3.將B的值賦給count
升級第三步的實作:
1.獲取鎖
2.獲取一下count最新值,記作LV
3.判斷LV是否等于A,如果相等,則將B的值賦值給count,并回傳true,否則回傳false,
4.釋放鎖

3.再次優化(執行時間)

/**
 * @author yhd
 * @createtime 2020/10/3 19:05
 * @description 模擬網站訪問量統計
 * 假設現在有100個用戶,每個人訪問10次,
 */
public class DemoA {

    /**
     * 模擬用戶訪問
     */
    public volatile static int count = 0;

    public static void request() {
        try {
            while (!compareAndSwap((getCount()), count + 1)) {
            }
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(5);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    /**
     * 比較count的預期值與當前值,如果相等將新值賦值給count,并回傳true,否則回傳false,
     *
     * @param expectCount 預期值
     * @param newCount    新值
     * @return count+1;
     */
    public synchronized static boolean compareAndSwap(int expectCount, int newCount) {
        if (getCount() == expectCount) {
            count = newCount;
            return true;
        }
        return false;
    }

    /**
     * 獲取count的值
     *
     * @return
     */
    public static int getCount() {
        return count;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //開始時間
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        int size = 100;
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(size);

        //模擬100個用戶
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            new Thread(() -> {
                //模擬每個用戶訪問10次
                for (int j = 0; j < 10; j++) {
                    request();
                }
                latch.countDown();
            }, "用戶" + String.valueOf(i)).start();
        }

        latch.await();

        //結束時間
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "統計完成:耗時" + (endTime - startTime) + "ms" + " 訪問次數:" + count);
    }

    //結果:main統計完成:耗時88ms 訪問次數:1000
}

此時保證了資料正確的同時,效率也得到了極大的提升,

二,java中對CAS的支持

CAS 全稱“CompareAndSwap”,中文翻譯過來為“比較并替換”

1.定義

CAS操作包含三個運算元————記憶體位置(V)、期望值(A)和新值(B),
如果記憶體位置的值與期望值匹配,那么處理器會自動將該位置值更新為新值,否則,
處理器不作任何操作,無論哪種情況,它都會在CAS指令之前回傳該位置的值,
(CAS在一些特殊情況下僅回傳CAS是否成功,而不提取當前值)CAS有效的說明了
“我認為位置V應該包含值A;如果包含該值,則將B放到這個位置;否則,不要更改
該位置的值,只告訴我這個位置現在的值即可,”
在這里插入圖片描述

2.如何使用jdk提供的對cas的支持?

java中提供了對CAS操作的支持,具體在sun.misc.unsafe類中,宣告如下:

    public final native boolean compareAndSwapObject(Object var1, long var2, Object var4, Object var5);
    public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);
    public final native boolean compareAndSwapLong(Object var1, long var2, long var4, long var6);
引數var1:表示要操作的物件
引數var2:表示要操作物件中屬性地址的偏移量
引數var4:表示需要修改資料的期望的值
引數var5:表示需要修改為的新值

3.cas的實作原理

CAS通過呼叫JNI的代碼實作,JNI:java Native Interface,允許java呼叫其它語言,而compareAndSwapxxx系列的方法就是借助“C語言”來呼叫cpu底層指令實作的,
以常用的Intel x86平臺來說,最終映射到的cpu的指令為“cmpxchg”,這是一個原子指令,cpu執行此命令時,實作比較并替換的操作!

4.cmpxchg怎么保證多核心下的執行緒安全?

系統底層進行CAS操作的時候,會判斷當前系統是否為多核心系統,如果是就給“總線”加鎖,只有一個執行緒會對總線加鎖成功,加鎖成功之后會執行CAS操作,也就是說CAS的原子性是平臺級別的!

5.cas存在的問題

1.ABA問題

執行緒1準備用CAS將變數的值由A替換為B,在此之前,執行緒2將變數的值由A替換為C,又由C替換為A,然后執行緒1執行CAS時發現變數的值仍然為A,所以CAS成功,但實際上這時的現場已經和最初不同了,盡管CAS成功,但可能存在潛藏的問題,
舉例:一個小偷,把別人家的錢偷了之后又還了回來,還是原來的錢嗎,你老婆出軌之后又回來,還是原來的老婆嗎?ABA問題也一樣,如果不好好解決就會帶來大量的問題,最常見的就是資金問題,也就是別人如果挪用了你的錢,在你發現之前又還了回來,但是別人卻已經觸犯了法律,

2.回圈時間長開銷大

3.只能保證一個共享變數的原子操作

6.代碼模擬ABA問題

/**
 * @author yhd
 * @createtime 2020/10/3 21:17
 * 演示ABA問題
 */
public class CasAbaDemo {

    //cas共享變數
    public static AtomicInteger a = new AtomicInteger(1);

    public static void main(String[] args) {
        //主執行緒
        new Thread(() -> {
            System.out.println("操作執行緒" + Thread.currentThread().getName() + ", 初始值:" + a.get());
            try {
                //期望值
                int expectNum = a.get();
                //新值
                int newNum = a.get() + 1;
                //將cpu執行權讓給干擾執行緒
                Thread.sleep(1000);
                boolean flag = a.compareAndSet(expectNum, newNum);
                System.out.println("操作執行緒" + Thread.currentThread().getName() + ",CAS操作:" + flag);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "main"
        ).start();
        //干擾執行緒
        new Thread(() -> {
            try {
                //將cpu的執行權先交給主執行緒
                Thread.sleep(20);
                //+1
                a.incrementAndGet();
                System.out.println("操作執行緒" + Thread.currentThread().getName() + ",【increment】,值=" + a.get());
                //-1
                a.decrementAndGet();
                System.out.println("操作執行緒" + Thread.currentThread().getName() + ",【decrement】,值=" + a.get());
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "other").start();
    }
}

控制臺列印:
在這里插入圖片描述

7.jdk對于cas問題的解決

1.如何解決ABA問題

解決ABA最簡單的方案就是給值加一個修改版本號,每次值變化,都會修改它的版本號,CAS操作時都去對比此版本號,

java中ABA解決方法(AtomicStampedReference)
AtomicStampedReference主要包含一個物件參考及一個可以自動更新的整數“stamp”的pair物件來解決ABA問題,

/**
 * @author yhd
 * @createtime 2020/10/3 21:17
 * 解決ABA問題
 */
public class CasAbaDemo {

    //cas共享變數
    public static AtomicStampedReference<Integer> a = new AtomicStampedReference(1, 1);

    public static void main(String[] args) {
        //主執行緒
        new Thread(() -> {
            System.out.println("操作執行緒" + Thread.currentThread().getName() + ", 初始值:" + a.getReference());
            try {
                //期望值
                int expectNum = a.getReference();
                //新值
                int newNum = a.getReference() + 1;
                //期望版本
                int expectVersion = a.getStamp();
                //新的版本
                int newVersion = a.getStamp() + 1;
                //將cpu執行權讓給干擾執行緒
                Thread.sleep(1000);
                boolean flag = a.compareAndSet(expectNum, newNum, expectVersion, newVersion);
                System.out.println("操作執行緒" + Thread.currentThread().getName() + ",CAS操作:" + flag);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "main"
        ).start();
        //干擾執行緒
        new Thread(() -> {
            try {
                //將cpu的執行權先交給主執行緒
                Thread.sleep(20);
                //+1
                a.compareAndSet(a.getReference(), a.getReference() + 1, a.getStamp(), a.getStamp() + 1);
                System.out.println("操作執行緒" + Thread.currentThread().getName() + ",【increment】,值=" + a.getReference());
                //-1
                a.compareAndSet(a.getReference(), a.getReference() - 1, a.getStamp(), a.getStamp() + 1);
                System.out.println("操作執行緒" + Thread.currentThread().getName() + ",【decrement】,值=" + a.getReference());
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "other").start();
    }
}

2.AtomicStampedReference

1.內部類Pair

    private static class Pair<T> {
        final T reference; //資料參考
        final int stamp;  //版本號
        private Pair(T reference, int stamp) {
            this.reference = reference;
            this.stamp = stamp;
        }
        //創建一個新的pair物件
        static <T> Pair<T> of(T reference, int stamp) {
            return new Pair<T>(reference, stamp);
        }
    }

將資料和版本號封裝成一個物件進行比較,懂的人自然懂,

2.compareAndSet()

    public boolean compareAndSet(V   expectedReference,
                                 V   newReference,
                                 int expectedStamp,
                                 int newStamp) {
        Pair<V> current = pair;
        return
            //期望參考和當前參考一致
            expectedReference == current.reference &&
            //期望版本與當前版本一致
            expectedStamp == current.stamp &&
            (
                    //表示版本號對應上的同時要修改的值與原來的值相等,
                    //就沒有必要創建一個新的Pair物件了
                    (newReference == current.reference &&
              newStamp == current.stamp)
                            ||
             //否則的話,創建新的物件
             casPair(current, Pair.of(newReference, newStamp)));
    }

3.casPair()

    private boolean casPair(Pair<V> cmp, Pair<V> val) {
        return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, pairOffset, cmp, val);
    }

實際上呼叫的還是unsafe類里面的compareAndSwapObject(),

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/shujuku/158202.html

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    之前寫過《es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合操作》的文章,這一次主要寫一個嵌套的聚合,例如先對sex集合,再對desc聚合,最后再對age求和,共三層嵌套。 Aggregations的部分特性類似于SQL語言中的group by,avg,sum等函式,Aggregation ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:59 more
  • 爬蟲日志監控 -- Elastc Stack(ELK)部署

    傻瓜式部署,只需替換IP與用戶 導讀: 現ELK四大組件分別為:Elasticsearch(核心)、logstash(處理)、filebeat(采集)、kibana(可視化) 下載均在https://www.elastic.co/cn/downloads/下tar包,各組件版本最好一致,配合fdm會 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:15:05 more
最新发布
  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:33:24 more
  • MySQL中binlog備份腳本分享

    關于MySQL的二進制日志(binlog),我們都知道二進制日志(binlog)非常重要,尤其當你需要point to point災難恢復的時侯,所以我們要對其進行備份。關于二進制日志(binlog)的備份,可以基于flush logs方式先切換binlog,然后拷貝&壓縮到到遠程服務器或本地服務器 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:28:06 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:27:27 more
  • 快取與資料庫雙寫一致性幾種策略分析

    本文將對幾種快取與資料庫保證資料一致性的使用方式進行分析。為保證高并發性能,以下分析場景不考慮執行的原子性及加鎖等強一致性要求的場景,僅追求最終一致性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:48 more
  • sql陳述句優化

    問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼,對其進行一對一優化,而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題,盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時,應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:35 more
  • 云時代,MySQL到ClickHouse資料同步產品對比推薦

    ClickHouse 在執行分析查詢時的速度優勢很好的彌補了MySQL的不足,但是對于很多開發者和DBA來說,如何將MySQL穩定、高效、簡單的同步到 ClickHouse 卻很困難。本文對比了 NineData、MaterializeMySQL(ClickHouse自帶)、Bifrost 三款產品... ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:29 more
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    uj5u.com 2023-04-20 08:25:13 more
  • Redis 報”OutOfDirectMemoryError“(堆外記憶體溢位)

    Redis 報錯“OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位) ”問題如下: 一、報錯資訊: 使用 Redis 的業務介面 ,產生 OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位),如圖: 格式化后的報錯資訊: { "timestamp": "2023-04-17 22: ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:54 more
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