Java核心技术面试精讲（第二十二讲）|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？

今天药忘吃喽~ 2022-11-03 11:15 112阅读 0赞

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？

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### 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][Atomic]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J[EP 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][Link 1]。

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。

![5f5a7c315c8ccdc0db1a3a4772104b04.png][]

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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### 其他经典回答 ###

以下来自网友I.am DZX的回答：

CANCELLED 1 因为超时或中断设置为此状态，标志节点不可用  
SIGNAL -1 处于此状态的节点释放资源时会唤醒后面的节点  
CONDITION -2 处于条件队列里，等待条件成立(signal signalall) 条件成立后会置入获取资源的队列里  
PROPAGATE -3 共享模式下使用，头节点获取资源时将后面节点设置为此状态，如果头节点获取资源后还有足够的资源，则后面节点会尝试获取，这个状态主要是为了共享状态下队列里足够多的节点同时获取资源  
0 初始状态

以下来自网友Cui的回答：

老师，看了AQS的实现原理后，我再回顾了您之前关于synchronized的文章，心中有些疑问：  
1、synchronized在JVM中是会进行锁升级和降级的，并且是基于CAS来掌握竞争的情况，在竞争不多的情况下利用CAS的轻量级操作来减少开销。  
2、而AQS也是基于CAS操作队列的，位于队列头的节点优先获得锁，其他的节点会被LockSupport.park()起来（这个好像依赖的是操作系统的互斥锁，应该也是个重量级操作）。  
我觉得这两种方式都是基于CAS操作的，只是操作的对象不同（一个是Mark Word，一个是队列节点），当竞争较多时，还是不可避免地会使用到操作系统的互斥锁。然而，我再测试这两者的性能时，在无竞争的情况下，两者性能相当，但是，当竞争起来后，AQS的性能明显比synchronized要好（测试案例是8个线程并发对一个int递增，每个线程递增1000万次，AQS的耗时大概要少30%），这是为什么呢？

作者回复: Locksupport的实现据说速度快，我也没具体对比过；不过jdk9里，monitor相关操作也加快了，可以看看jep143

以下来自网友三口先生的回答：

大于0取消状态，小于0有效状态，表示等待状态四种cancelled，signal，condition，propagate

作者回复: 不错

[compare-and-swap]: https://en.wikipedia.org/wiki/Compare-and-swap
[Atomic]: https://docs.oracle.com/javase/9/docs/api/java/util/concurrent/atomic/package-summary.html
[LongAdder]: https://docs.oracle.com/javase/9/docs/api/java/util/concurrent/atomic/LongAdder.html
[EP 193]: http://openjdk.java.net/jeps/193
[ABA]: https://en.wikipedia.org/wiki/ABA_problem
[Link 1]: http://tutorials.jenkov.com/java-util-concurrent/atomicstampedreference.html
[5f5a7c315c8ccdc0db1a3a4772104b04.png]: /images/20221024/472b4debfee54002a3a2e6fcb3255c4e.png