(201)Atomic*实现原理
成神之路，需要耐得住寂寞，开启总结源码之旅。
我阅读总结源码的目的不是为了炫技，我希望通过阅读源码可以解决一些问题，也可以通过阅读源码理解别人思想，以帮助我们更好的写我们的代码。
引子
在多线程的场景中，我们需要如何同步数据，通常会使用synchronized或者lock来处理，使用了synchronized意味着内核态的一次切换。这是一个很重的操作。有没有一种方式，可以比较便利的实现一些简单的数据同步，比如计数器等等。concurrent包下的atomic提供我们这么一种轻量级的数据同步的选择。
他山之石
- 说一说Java的Unsafe类： www.cnblogs.com/pkufork/p/j…
- java魔法之unsafe： leokongwq.github.io/2016/12/31/…
- java乐观锁实现案例： blog.csdn.net/zhangdehua6…
- Java并发问题--乐观锁与悲观锁以及乐观锁的一种实现方式-CAS: www.cnblogs.com/qjjazry/p/6…
- JDK8系列之LongAdder解析： www.jianshu.com/p/ec045c38e…
- jdk1.8 LongAdder源码学习： blog.csdn.net/u011392897/…
使用例子
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class App {
public static void main(String[] args) throws Exception {
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(100);
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
new Thread() {
@Override
public void run() {
atomicInteger.getAndIncrement();
countDownLatch.countDown();
}
}.start();
}
countDownLatch.await();
System.out.println(atomicInteger.get());
}
}
复制代码
请暂时先忽略CountDownLatch，只是为了在主线程中等待所有子线程执行完，打印结果。这个结果永远都是100。如果将AtomicInteger换成Integer，打印结果基本都是小于100。
原理
我们可以看一下AtomicInteger的代码
他的值是存在一个volatile的int里面。volatile只能保证这个变量的可见性。不能保证他的原子性。
可以看看getAndIncrement这个类似i++的函数，可以发现，是调用了UnSafe中的getAndAddInt。
UnSafe是何方神圣？可以参考上面的文章了解一下，UnSafe提供了java可以直接操作底层的能力。 进一步，我们可以发现实现方式：
如何保证原子性： 自旋 + CAS（乐观锁） 。在这个过程中，通过compareAndSwapInt比较更新value值，如果更新失败，重新获取旧值，然后更新。
优缺点
CAS相对于其他锁，不会进行内核态操作，有着一些性能的提升。但同时引入自旋，当锁竞争较大的时候，自旋次数会增多。cpu资源会消耗很高。
换句话说，CAS+自旋适合使用在低并发有同步数据的应用场景。
jdk8做出的改进和努力
在jdk8中引入了4个新的计数器类型，LongAdder、LongAccumulator、DoubleAdder、DoubleAccumulator。他们都是继承于Striped64。
在LongAdder 与AtomicLong有什么区别？ Atomic*遇到的问题是，只能运用于低并发场景。因此LongAddr在这基础上引入了分段锁的概念。可以参考《JDK8系列之LongAdder解析》一起看看做了什么。
大概就是当竞争不激烈的时候，所有线程都是通过CAS对同一个变量（Base）进行修改，当竞争激烈的时候，会将根据当前线程哈希到对于Cell上进行修改（多段锁）。
可以看到大概实现原理是：通过 CAS乐观锁 保证原子性，通过 自旋 保证当次修改的最终修改成功，通过**降低锁粒度（多段锁）**增加并发性能。
正文到此结束
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版本号是多少，你可以下载哪个代码仓库，jdk选1.8 直接跑就行
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