多线程语法(二)

心已赠人 2022-07-14 08:53 125阅读 0赞

***多线程语法(二)***

**零.前言**

主要是在上篇的基础上理解一些基本原理，本片目录：

一.悲观锁和乐观锁

二.数据库中的悲观锁和乐观锁

三.阻塞算法和非阻塞算法

四.阿姆达尔定律(Amdahl)

正文:

**一.悲观锁和乐观锁**

1.1.悲观锁和乐观锁是一种思想，前者悲观地认为每次写操作前，数据都会被修改，因此数据在取值的时候就要加上锁；而乐观锁认为每次写操作前，数据都不会被修改，因此数据在取值的时候不加锁，而只在修改数据的时候加锁。

悲观锁与乐观锁的思想如下面的形式：悲观锁与乐观锁的思想如下面的形式：

public volatile int a = 0;
    	/*悲观锁*/
    	public void setValue1(String key){
    		synchronized(this) {
    			int b = a + 1;
    			a = b;
    		}
    	}
    	/*乐观锁*/
    	public void setValue2(String key){
    		for(;;){
    		int b = a + 1;
    			synchronized(this) {
    				if(b == a + 1){
    					a = b;
    					break;
    				}else{
    					continue;
    				}
    			}
    		}
    	}

上面的这个例子能体现乐观锁和悲观锁的思想。

1.2.悲观锁和乐观锁的实例

悲观锁通常情况下的实例有synchronized修饰方法时，或者lock修饰方法时。 而乐观锁实现可以是在方法体内部，使用synchronized或者lock实现，只对修改数据的代码块进行修改。

不过乐观锁一个较好的实现是CAS，首先CAS是什么？它是现代CPU广泛支持的一种对内存中的共享数据进行操作的一种特殊指令，这个指令会对内存中的共享数据做原子的读写操作。它的操作过程可以这样来描述，首先从内存中读取一个数据(读取后的数据应该放在volatile变量中，上篇讲述过)，这个值被称为旧的值A，然后执行原子操作时，会再次查看内存的这个数据的值B和这个旧值A是否相等，如果相等则证明在这一次的取操作和写操作之间，内存的值从来没有被其他线程修改过，这个时候就可以把我们期望的值C赋给这个数据；如果不相等，则证明数据被其他线程修改了，那么就不赋新值，并且把此时内存中该数据的值返回。

Java中已经提供了一些乐观锁的实现，如AtomicBoolean, AtomicInteger, AtomicLong, AtomicReference等，看一下AtomicInteger的实现：

public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
         private volatile int value;
         /**
         * Atomically sets to the given value and returns the old value.
         *
         * @param newValue the new value
         * @return the previous value
         */
        public final int getAndSet(int newValue) {
            for (;;) {
                int current = get();
                if (compareAndSet(current, newValue))
                    return current;
            }
        }
        public final int get() {
            return value;
        }
    }

完全符合乐观锁的思想； 且compareAndSet就是CAS的操作的一种实现。但是会有一个ABA的问题，什么意思呢？  
就是说在进行compareAndSet之前，内存的值由其他线程把A改为X，然后再改为A，本线程在进行compareAndSet的时候，发现A的值并没有变，于是就把A替换为期望的值C;  
这在值是数值的时候是没问题的，不管有没有其他线程进行修改过，本线程的目的都是要修改这个1，1和1之间对于本线程来说都是一样的。如下：

新建一个类：

public class class4MultiThread6 {
    	private String string = "test";
    	public String getString() {
    		return string;
    	}
    	public void setString(String string) {
    		this.string = string;
    	}
    }

1)比较数值本身：

/*比较数值本身*/
    AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(1);
    atomicInteger.compareAndSet(1, 2);
    atomicInteger.compareAndSet(2, 1);
    atomicInteger.compareAndSet(1, 2);
    System.out.println("atomicInteger:"+atomicInteger.get());

2)有的时候我们需要比较引用本身的值，那么就需要使用另一个类：

/*比较引用的值*/
    class4MultiThread6 class4MultiThread6_1 = new class4MultiThread6();
    class4MultiThread6_1.setString("test1");
    class4MultiThread6 old = class4MultiThread6_1;
    class4MultiThread6 class4MultiThread6_2 = new class4MultiThread6();
    class4MultiThread6_2.setString("test2");
    class4MultiThread6 class4MultiThread6_3 = new class4MultiThread6();
    class4MultiThread6_2.setString("test3");
    AtomicReference<class4MultiThread6> atomicReference = new AtomicReference<class4MultiThread6>(old);
    
    /*其他线程通过把A换为B再换为A，但是A所指向的值已经改变*/
    Boolean boolean1 = atomicReference.compareAndSet(old,class4MultiThread6_3);
    System.out.println("boolean1："+boolean1);
    class4MultiThread6_1.setString("newtest1");
    Boolean boolean2 = atomicReference.compareAndSet(class4MultiThread6_3,class4MultiThread6_1);
    System.out.println("boolean2："+boolean2);
    
    /*比较A和A，其实引用的值已经改变,但是依然操作成功*/
    Boolean booleanRef = atomicReference.compareAndSet(old,class4MultiThread6_2);
    System.out.println("AtomicReference:"+booleanRef);

3)我们发现，这种比较只比较引用本身的值，并不知道引用所指向的值有没有改变。 这在我们确保每个线程都不修改引用所指向的值的时候，或者说即使修改了值  
但是我们并不敏感，那么确实没有问题。    但是有些场景，当我们想要在确保引用和引用指向的值都是安全的，对任何一个变化都敏感，那么就需要使用下面的  
类:

/*比较引用所指向的值*/
    class4MultiThread6 class4MultiThread6_4 = new class4MultiThread6(); 
    class4MultiThread6_4.setString("testRef1");
    class4MultiThread6 class4MultiThread6_5 = new class4MultiThread6(); 
    class4MultiThread6_5.setString("testRef2");
    class4MultiThread6 class4MultiThread6_6 = new class4MultiThread6(); 
    class4MultiThread6_6.setString("testRef3");
    /*初始的时间戳设置为0*/
    AtomicStampedReference<class4MultiThread6> atomicStampedReference =
    new AtomicStampedReference<class4MultiThread6>(class4MultiThread6_4,0);
    
    int stamp3 =  atomicStampedReference.getStamp();
    int stamp4 =  atomicStampedReference.getStamp();		
    int stampRef = atomicStampedReference.getStamp();
    
    /*其他线程通过把A换为B再换为A，但是A所指向的值已经改变*/
    /*模拟一个线程*/
    Boolean boolean3 = atomicStampedReference.compareAndSet(class4MultiThread6_4, 
    		class4MultiThread6_6, stamp3, stamp3+1);
    System.out.println("boolean3："+boolean3);
    class4MultiThread6_4.setString("newtestRef1");
    /*对stamp4自增，模拟另一个线程*/
    stamp4++;
    Boolean boolean4 = atomicStampedReference.compareAndSet(class4MultiThread6_6, 
    		class4MultiThread6_4, stamp4, stamp4+1);
    System.out.println("boolean4："+boolean4);
    
    /*比较A和A，其实引用的值已经改变,这时候已经无法操作成功*/
    Boolean booleanStampedRef = atomicStampedReference.compareAndSet(class4MultiThread6_4, 
    		class4MultiThread6_5, stampRef, stampRef+1);
    System.out.println("booleanStampedRef："+booleanStampedRef);

**二.数据库中的悲观锁和乐观锁**

想到了数据库中的悲观锁和乐观锁，，关于数据库中的悲观锁和乐观锁的实现，仔细学习发现内容很多，需要一个专门的主题；有一个不错的链接可以学习，[http://blog.csdn.net/goldenfish1919/article/details/51750653][http_blog.csdn.net_goldenfish1919_article_details_51750653]  
这里只介绍下乐观锁的一个实现，就是在数据库表中增加一个整数字段，每次数据修改的时候同以前的值进行比较，然后更新这个字段，就相当于上面的乐观锁的实现。同时

还有一个不错的插件，github的地址是:[https://github.com/xjs1919/locker][https_github.com_xjs1919_locker]

**三 阻塞算法和非阻塞算法**

用悲观锁实现的算法(比如说synchronized和Lock)叫做阻塞算法，使用阻塞算法实现的数据结构叫做阻塞的数据结构，包括前面提到的阻塞队列等。

用乐观锁实现的算法(比如说CAS)叫做非阻塞算法，使用非阻塞算法实现的数据结构叫做非阻塞的数据结构，包括前面提到的AtomicInteger ,AtomicReference,AtomicStampedReference等。

那么，对于并发来说，什么时候使用阻塞算法或者非阻塞算法呢？  
在轻度争用的时候非阻塞算法更好，因为这个时候争用的情况较少，也就是说大部分的争用一个CAS操作或者循环几下，几个CAS操作就可以，而这个时候阻塞算法因为涉及到锁肯定会比CAS消耗更多的时间。 在重度争用的时候，阻塞算法更好，因为它涉及到锁，其他线程会耐心的等待，而非阻塞算法这个时候会不断循环争用CAS操作，从而带来了更多的争用，所以吞吐率还不如锁。

**四.阿姆达尔定律**

刚看这个定律，以为是一个很复杂的公式或者算法；然后仔细拜读了并发编程网的这篇文章[http://ifeve.com/amdahls-law/][http_ifeve.com_amdahls-law]，发现内容还是比较容易理解，举例很恰当；  
它的意思是，一个程序的整个过程，包括可以并行的部分，和不可以并行的部分。并行部分可以通过物理条件或者软件条件的提升，运行时间会趋近于无限小，串行部分  
则只有通过代码来进行优化。

举一个例子:  
一个程序中可被并行化的部分时间为T，不可被并行化的部分为1-T，那么并行化的部分当有两个CPU来运行时候，那么总时间为：T/2+1-T  
当有很多个CPU来运行的时候，总时间为：T/无穷大+1-T，这样总的运行时间就趋近于1-T  
串行化的部分假设通过代码的优化，时间也变短了：(1-T)/1.5这样通过通过并行化和串行化的优化就能够得到最快的时间。

加速比：  
这里有一个概念，上面通过并行和串行的优化，会发现运行时间会无线接近于优化代码后的串行时间，也就是上面的(1-T)/1.5，那么加速比就是  
之前的总运行时间1除以现在的最快时间(1-T)/1.5

[http_blog.csdn.net_goldenfish1919_article_details_51750653]: http://blog.csdn.net/goldenfish1919/article/details/51750653
[https_github.com_xjs1919_locker]: https://github.com/xjs1919/locker
[http_ifeve.com_amdahls-law]: http://ifeve.com/amdahls-law/