剑指JUC原理-9.Java无锁模型

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文章目录

    • 问题提出
      • 为什么不安全
      • 解决思路-锁
      • 解决思路-无锁
      • 是否真的无锁呢?
    • CAS 与 volatile
      • 慢动作分析
      • volatile
      • 为什么无锁效率高
      • CAS 的特点
    • 原子整数
    • 原子引用
      • 不安全实现
      • 安全实现-使用锁
      • 安全实现-使用 CAS
      • ABA 问题及解决
        • ABA 问题
        • AtomicStampedReference
        • AtomicMarkableReference
    • 原子数组
      • 不安全的数组
      • 安全的数组
    • 字段更新器
    • 原子累加器(并发编程大师 - 与人类优秀的灵魂对话版)
    • Unsafe
      • 概述
      • Unsafe CAS 操作

问题提出

有如下需求,保证 account.withdraw 取款方法的线程安全

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

interface Account {
    // 获取余额
    Integer getBalance();
    // 取款
    void withdraw(Integer amount);
    /**
     * 方法内会启动 1000 个线程,每个线程做 -10 元 的操作
     * 如果初始余额为 10000 那么正确的结果应当是 0
     */
    static void demo(Account account) {
        List<Thread> ts = new ArrayList<>();
        long start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            ts.add(new Thread(() -> {
                account.withdraw(10);
            }));
        }
        ts.forEach(Thread::start);
        ts.forEach(t -> {
            try {
                t.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        long end = System.nanoTime();
        System.out.println(account.getBalance()
                + " cost: " + (end-start)/1000_000 + " ms");
    }
}

原有实现并不是线程安全的

class AccountUnsafe implements Account {
    private Integer balance;
    public AccountUnsafe(Integer balance) {
        this.balance = balance;
    }
    @Override
    public Integer getBalance() {
        return balance;
    }
    @Override
    public void withdraw(Integer amount) {
        balance -= amount;
    }
}

执行测试代码

public static void main(String[] args) {
        Account.demo(new AccountUnsafe(10000));
    }

某次的执行结果

330 cost: 306 ms

为什么不安全

withdraw 方法

public void withdraw(Integer amount) {
 	balance -= amount;
}

原因是因为 会出现指令交错的情况,因为正常的逻辑,比如一个i–的操作会分为四步,1.先获取值、2.获取要减的数、3.相减、4.写回。正常来说,如果所有的都按照这个顺序来执行的话不可能出现线程安全的问题,但是实际上不是这样的,多线程的时候,或许可以保证有序性,但是没办法保证指令交错,所以导致 可能的顺序是 11234234,这样就会出现线程不安全的情况拉。

解决思路-锁

首先想到的是给 Account 对象加锁(但是太笨重了)

class AccountUnsafe implements Account {
    private Integer balance;
    public AccountUnsafe(Integer balance) {
        this.balance = balance;
    }
    @Override
    public synchronized Integer getBalance() {
        return balance;
    }
    @Override
    public synchronized void withdraw(Integer amount) {
        balance -= amount;
    }
}

结果为

0 cost: 399 ms 

解决思路-无锁

class AccountSafe implements Account {
    private AtomicInteger balance;
    public AccountSafe(Integer balance) {
        this.balance = new AtomicInteger(balance);
    }
    @Override
    public Integer getBalance() {
        return balance.get();
    }
    @Override
    public void withdraw(Integer amount) {
        while (true) {
            int prev = balance.get();// 获取余额的最新值
            int next = prev - amount;// 要修改的余额
            if (balance.compareAndSet(prev, next)) { // 真正修改,如果成功,结束循环,如果失败,继续循环
                break;
            }
        }
        // 可以简化为下面的方法
        // balance.addAndGet(-1 * amount);
    }
}

在这里插入图片描述

执行测试代码

public static void main(String[] args) {
     Account.demo(new AccountSafe(10000));
}

某次的执行结果

0 cost: 302 ms

是否真的无锁呢?

我们通过 Java 中的 AtomicInteger类中的 getAndIncrement()来看下 CAS 底层是怎么实现的。

	public final int getAndIncrement() {
        return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
    }

可以看到它是调用的Unsafe类的getAndAddInt方法

public final int getAndAddInt(Object obj, long offset, int delta) {
    int value;
    do {
        value= this.getIntVolatile(obj, offset);
    } while(!this.compareAndSwapInt(obj, offset, value, value + delta));

    return v;
}

可以看到该方法内部是先获取到该对象的偏移量对应的值(value),然后调用 compareAndSwapInt 方法通过对比来修改该值,如果这个值和value一样,说明此过程中间没有

人修改该数据,此时可以将该地址的值改为 value+delta, 返回true,结束循环。否则,说明有人修改该地址处的值,返回false,继续下一次循环。

那么是怎么保证 compareAndSwapInt(CAS)的原子性呢?这个就由操作系统底层来提供了。

其实 CAS 的底层是 lock cmpxchg 指令(X86 架构),在单核 CPU 和多核 CPU 下都能够保证【比较-交换】的原子性。

在多核状态下,某个核执行到带 lock 的指令时,CPU 会让总线锁住,当这个核把此指令执行完毕,再开启总线。这个过程中不会被线程的调度机制所打断,保证了多个线程对内存操作的准确性,是原子的。

CAS 与 volatile

前面看到的 AtomicInteger 的解决方法,内部并没有用锁来保护共享变量的线程安全。那么它是如何实现的呢?

public void withdraw(Integer amount) {
        
            // 需要不断尝试,直到成功为止
            while (true) {
                // 比如拿到了旧值 1000
                int prev = balance.get();
                // 在这个基础上 1000-10 = 990
                int next = prev - amount;
 /*
 compareAndSet 正是做这个检查,在 set 前,先比较 prev 与当前值
 - 不一致了,next 作废,返回 false 表示失败
 比如,别的线程已经做了减法,当前值已经被减成了 990
 那么本线程的这次 990 就作废了,进入 while 下次循环重试
 - 一致,以 next 设置为新值,返回 true 表示成功
 */
                if (balance.compareAndSet(prev, next)) {
                    break;
                }
            }
    }

其中的关键是 compareAndSet,它的简称就是 CAS (也有 Compare And Swap 的说法),它必须是原子操作。

在这里插入图片描述

其中,左侧的两个cas操作都失败了。

慢动作分析

@Slf4j
public class SlowMotion {
    public static void main(String[] args) {
        AtomicInteger balance = new AtomicInteger(10000);
        int mainPrev = balance.get();
        log.debug("try get {}", mainPrev);
        new Thread(() -> {
            sleep(1000);
            int prev = balance.get();
            balance.compareAndSet(prev, 9000);
            log.debug(balance.toString());
        }, "t1").start();
        sleep(2000);
        log.debug("try set 8000...");
        boolean isSuccess = balance.compareAndSet(mainPrev, 8000);
        log.debug("is success ? {}", isSuccess);
        if(!isSuccess){
            mainPrev = balance.get();
            log.debug("try set 8000...");
            isSuccess = balance.compareAndSet(mainPrev, 8000);
            log.debug("is success ? {}", isSuccess);
        }
    }
    private static void sleep(int millis) {
        try {
            Thread.sleep(millis);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

输出结果

2023-10-13 11:28:37.134 [main] try get 10000 
2023-10-13 11:28:38.154 [t1] 9000 
2023-10-13 11:28:39.154 [main] try set 8000... 
2023-10-13 11:28:39.154 [main] is success ? false 
2023-10-13 11:28:39.154 [main] try set 8000... 
2023-10-13 11:28:39.154 [main] is success ? true 

volatile

AtomicInteger 源码里面 应用到了 volatile

获取共享变量时,为了保证该变量的可见性,需要使用 volatile 修饰。

它可以用来修饰成员变量和静态成员变量,他可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值,必须到主存中获取
它的值,线程操作 volatile 变量都是直接操作主存。即一个线程对 volatile 变量的修改,对另一个线程可见。

注意:

volatile 仅仅保证了共享变量的可见性,让其它线程能够看到最新值,但不能解决指令交错问题(不能保证原
子性)

CAS 必须借助 volatile 才能读取到共享变量的最新值来实现【比较并交换】的效果

为什么无锁效率高

无锁情况下,即使重试失败,线程始终在高速运行,没有停歇,而 synchronized 会让线程在没有获得锁的时
候,发生上下文切换,进入阻塞。打个比喻

线程就好像高速跑道上的赛车,高速运行时,速度超快,一旦发生上下文切换,就好比赛车要减速、熄火,
等被唤醒又得重新打火、启动、加速… 恢复到高速运行,代价比较大。(cas 不会让线程停下来,while(true) 不停的循环)

但无锁情况下,因为线程要保持运行,需要额外 CPU 的支持,CPU 在这里就好比高速跑道,没有额外的跑
道,线程想高速运行也无从谈起,虽然不会进入阻塞,但由于没有分到时间片,仍然会进入可运行状态,还
是会导致上下文切换。(在多核cpu下能发挥出优势,虽然没有陷入block阻塞,但是没有分到时间片,还是要上下文切换)

CAS 的特点

结合 CAS 和 volatile 可以实现无锁并发,适用于线程数少、多核 CPU 的场景下。

  • CAS 是基于乐观锁的思想:最乐观的估计,不怕别的线程来修改共享变量,就算改了也没关系,我吃亏点再
    重试呗。
  • synchronized 是基于悲观锁的思想:最悲观的估计,得防着其它线程来修改共享变量,我上了锁你们都别想
    改,我改完了解开锁,你们才有机会。
  • CAS 体现的是无锁并发、无阻塞并发,请仔细体会这两句话的意思,因为没有使用 synchronized,所以线程不会陷入阻塞,这是效率提升的因素之一、但如果竞争激烈,可以想到重试必然频繁发生,反而效率会受影响

原子整数

J.U.C 并发包提供了:

  • AtomicBoolean
  • AtomicInteger
  • AtomicLong

以 AtomicInteger 为例

AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);

// 获取并自增(i = 0, 结果 i = 1, 返回 0),类似于 i++
System.out.println(i.getAndIncrement());

// 自增并获取(i = 1, 结果 i = 2, 返回 2),类似于 ++i
System.out.println(i.incrementAndGet());

// 自减并获取(i = 2, 结果 i = 1, 返回 1),类似于 --i
System.out.println(i.decrementAndGet());

// 获取并自减(i = 1, 结果 i = 0, 返回 1),类似于 i--
System.out.println(i.getAndDecrement());

// 获取并加值(i = 0, 结果 i = 5, 返回 0)
System.out.println(i.getAndAdd(5));

// 加值并获取(i = 5, 结果 i = 0, 返回 0)
System.out.println(i.addAndGet(-5));

以getAndIncrement 源码为例

在这里插入图片描述

具体来说,这个方法会先读取对象var1上偏移量为var2的整数值,然后将其与给定的var4相加,在尝试使用CAS(Compare And Swap)操作将它们的和写回到这个偏移量上存储的值中。如果CAS操作成功,那么方法返回更新前的偏移量上存储的值,否则就重复执行这个过程,直到CAS操作成功为止。

// 获取并更新(i = 0, p 为 i 的当前值, 结果 i = -2, 返回 0)
// 其中函数中的操作能保证原子,但函数需要无副作用
System.out.println(i.getAndUpdate(p -> p - 2));

// 更新并获取(i = -2, p 为 i 的当前值, 结果 i = 0, 返回 0)
// 其中函数中的操作能保证原子,但函数需要无副作用
System.out.println(i.updateAndGet(p -> p + 2));

在这里插入图片描述

原子引用

为什么需要原子引用类型?

  • AtomicReference
  • AtomicMarkableReference
  • AtomicStampedReference

有如下方法

public interface DecimalAccount {
    // 获取余额
    BigDecimal getBalance();
    // 取款
    void withdraw(BigDecimal amount);
    /**
     * 方法内会启动 1000 个线程,每个线程做 -10 元 的操作
     * 如果初始余额为 10000 那么正确的结果应当是 0
     */
    static void demo(DecimalAccount account) {
        List<Thread> ts = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            ts.add(new Thread(() -> {
                account.withdraw(BigDecimal.TEN);
            }));
        }
        ts.forEach(Thread::start);
        ts.forEach(t -> {
            try {
                t.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        System.out.println(account.getBalance());
    }
}

试着提供不同的 DecimalAccount 实现,实现安全的取款操作

不安全实现

class DecimalAccountUnsafe implements DecimalAccount {
    BigDecimal balance;
    public DecimalAccountUnsafe(BigDecimal balance) {
        this.balance = balance;
    }
    @Override
    public BigDecimal getBalance() {
        return balance;
    }
    @Override
    public void withdraw(BigDecimal amount) {
        BigDecimal balance = this.getBalance();
        this.balance = balance.subtract(amount);
    }
}

安全实现-使用锁

class DecimalAccountSafeLock implements DecimalAccount {
    private final Object lock = new Object();
    BigDecimal balance;
    public DecimalAccountSafeLock(BigDecimal balance) {
        this.balance = balance;
    }
    @Override
    public BigDecimal getBalance() {
        return balance;
    }
    @Override
    public void withdraw(BigDecimal amount) {
        synchronized (lock) {
            BigDecimal balance = this.getBalance();
            this.balance = balance.subtract(amount);
        }
    }
}

安全实现-使用 CAS

class DecimalAccountSafeCas implements DecimalAccount {
    AtomicReference<BigDecimal> ref;
    public DecimalAccountSafeCas(BigDecimal balance) {
        ref = new AtomicReference<>(balance);
    }
    @Override
    public BigDecimal getBalance() {
        return ref.get();
    }
    @Override
    public void withdraw(BigDecimal amount) {
        while (true) {
            BigDecimal prev = ref.get();
            BigDecimal next = prev.subtract(amount);
            if (ref.compareAndSet(prev, next)) {
                break;
            }
        }
    }
}

测试代码

DecimalAccount.demo(new DecimalAccountUnsafe(new BigDecimal("10000")));
DecimalAccount.demo(new DecimalAccountSafeLock(new BigDecimal("10000")));
DecimalAccount.demo(new DecimalAccountSafeCas(new BigDecimal("10000")));

运行结果

4310 cost: 425 ms 
0 cost: 285 ms 
0 cost: 274 ms

ABA 问题及解决

ABA 问题
	static AtomicReference<String> ref = new AtomicReference<>("A");
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        log.debug("main start...");
        // 获取值 A
        // 这个共享变量被它线程修改过?
        String prev = ref.get();
        other();
        sleep(1);
        // 尝试改为 C
        log.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C"));
    }
    private static void other() {
        new Thread(() -> {
            log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "B"));
        }, "t1").start();
        sleep(0.5);
        new Thread(() -> {
            log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "A"));
        }, "t2").start();
    }

输出

11:29:52.325 c.Test36 [main] - main start... 
11:29:52.379 c.Test36 [t1] - change A->B true 
11:29:52.879 c.Test36 [t2] - change B->A true 
11:29:53.880 c.Test36 [main] - change A->C true 

主线程仅能判断出共享变量的值与最初值 A 是否相同,不能感知到这种从 A 改为 B 又 改回 A 的情况,如果主线程
希望:

只要有其它线程【动过了】共享变量,那么自己的 cas 就算失败,这时,仅比较值是不够的,需要再加一个版本号

AtomicStampedReference
	static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        log.debug("main start...");
        // 获取值 A
        String prev = ref.getReference();
        // 获取版本号
        int stamp = ref.getStamp();
        log.debug("版本 {}", stamp);
        // 如果中间有其它线程干扰,发生了 ABA 现象
        other();
        sleep(1);
        // 尝试改为 C
        log.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C", stamp, stamp + 1));
    }
    private static void other() {
        new Thread(() -> {
            log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B",
                    ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));
            log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());
        }, "t1").start();
        sleep(0.5);
        new Thread(() -> {
            log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A",
                    ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));
            log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());
        }, "t2").start();
    }

输出为

15:41:34.891 c.Test36 [main] - main start... 
15:41:34.894 c.Test36 [main] - 版本 0 
15:41:34.956 c.Test36 [t1] - change A->B true 
15:41:34.956 c.Test36 [t1] - 更新版本为 1 
15:41:35.457 c.Test36 [t2] - change B->A true 
15:41:35.457 c.Test36 [t2] - 更新版本为 2 
15:41:36.457 c.Test36 [main] - change A->C false 

AtomicStampedReference 可以给原子引用加上版本号,追踪原子引用整个的变化过程,如: A -> B -> A ->
C ,通过AtomicStampedReference,我们可以知道,引用变量中途被更改了几次。

但是有时候,并不关心引用变量更改了几次,只是单纯的关心是否更改过,所以就有了AtomicMarkableReference

AtomicMarkableReference
class GarbageBag {
    String desc;
    public GarbageBag(String desc) {
        this.desc = desc;
    }
    public void setDesc(String desc) {
        this.desc = desc;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return super.toString() + " " + desc;
    }
}
@Slf4j
public class TestABAAtomicMarkableReference {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        GarbageBag bag = new GarbageBag("装满了垃圾");
        // 参数2 mark 可以看作一个标记,表示垃圾袋满了
        AtomicMarkableReference<GarbageBag> ref = new AtomicMarkableReference<>(bag, true);
        log.debug("主线程 start...");
        GarbageBag prev = ref.getReference();
        log.debug(prev.toString());
        new Thread(() -> {
            log.debug("打扫卫生的线程 start...");
            bag.setDesc("空垃圾袋");
            while (!ref.compareAndSet(bag, bag, true, false)) {} // 如果状态被改成了false,那么下次compareAndSet就不会成功了
            log.debug(bag.toString());
        }).start();
        Thread.sleep(1000);
        log.debug("主线程想换一只新垃圾袋?");
        boolean success = ref.compareAndSet(prev, new GarbageBag("空垃圾袋"), true, false);
        log.debug("换了么?" + success);
        log.debug(ref.getReference().toString());
    }
}

输出

2023-10-13 15:30:09.264 [main] 主线程 start... 
2023-10-13 15:30:09.270 [main] cn.itcast.GarbageBag@5f0fd5a0 装满了垃圾
2023-10-13 15:30:09.293 [Thread-1] 打扫卫生的线程 start... 
2023-10-13 15:30:09.294 [Thread-1] cn.itcast.GarbageBag@5f0fd5a0 空垃圾袋
2023-10-13 15:30:10.294 [main] 主线程想换一只新垃圾袋?
2023-10-13 15:30:10.294 [main] 换了么?false 
2023-10-13 15:30:10.294 [main] cn.itcast.GarbageBag@5f0fd5a0 空垃圾袋

原子数组

  • AtomicIntegerArray
  • AtomicLongArray
  • AtomicReferenceArray
    /**
     参数1,提供数组、可以是线程不安全数组或线程安全数组
     参数2,获取数组长度的方法
     参数3,自增方法,回传 array, index
     参数4,打印数组的方法
     */
// supplier 提供者 无中生有 ()->结果
// function 函数 一个参数一个结果 (参数)->结果 , BiFunction (参数1,参数2)->结果
// consumer 消费者 一个参数没结果 (参数)->void, BiConsumer (参数1,参数2)->
    private static <T> void demo(
            Supplier<T> arraySupplier,
            Function<T, Integer> lengthFun,
            BiConsumer<T, Integer> putConsumer,
            Consumer<T> printConsumer ) {
        List<Thread> ts = new ArrayList<>();
        T array = arraySupplier.get();
        int length = lengthFun.apply(array);
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            // 每个线程对数组作 10000 次操作
            ts.add(new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 10000; j++) {
                    putConsumer.accept(array, j%length);
                }
            }));
        }
        ts.forEach(t -> t.start()); // 启动所有线程
        ts.forEach(t -> {
            try {
                t.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }); // 等所有线程结束
        printConsumer.accept(array);
    }

不安全的数组

demo(
 ()->new int[10],
 (array)->array.length,
 (array, index) -> array[index]++,
 array-> System.out.println(Arrays.toString(array))
);

结果

[9870, 9862, 9774, 9697, 9683, 9678, 9679, 9668, 9680, 9698] 

其实本质上是这样的:
其执行的是,多个线程,在对应数组里面进行 ++操作,那么就会有这么一种情况,两个线程 刚好读到了同样的位置,然后 都对同一个数进行了 ++ 操作,此时,理论上 两个线程的++操作 最后加了2,实际上确加了1

安全的数组

demo(
 ()-> new AtomicIntegerArray(10),
 (array) -> array.length(),
 (array, index) -> array.getAndIncrement(index),
 array -> System.out.println(array)
);

结果

[10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000] 

字段更新器

  • AtomicReferenceFieldUpdater // 域 字段
  • AtomicIntegerFieldUpdater
  • AtomicLongFieldUpdater

利用字段更新器,可以针对对象的某个域(Field)进行原子操作,只能配合 volatile 修饰的字段使用,否则会出现异常

Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Must be volatile type
public class Test5 {
    private volatile int field;
    public static void main(String[] args) {
        AtomicIntegerFieldUpdater fieldUpdater =
                AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(Test5.class, "field");
        Test5 test5 = new Test5();
        fieldUpdater.compareAndSet(test5, 0, 10);
        // 修改成功 field = 10
        System.out.println(test5.field);
        // 修改成功 field = 20
        fieldUpdater.compareAndSet(test5, 10, 20);
        System.out.println(test5.field);
        // 修改失败 field = 20
        fieldUpdater.compareAndSet(test5, 10, 30);
        System.out.println(test5.field);
    }
}

原子累加器(并发编程大师 - 与人类优秀的灵魂对话版)

剑指JUC原理-10.并发编程大师的原子累加器底层优化原理(与人类的优秀灵魂对话)-CSDN博客

Unsafe

cas 底层是调用的 unsafe

概述

Unsafe 对象提供了非常底层的,操作内存、线程的方法,Unsafe 对象不能直接调用,只能通过反射获得

public class UnsafeAccessor {
    static Unsafe unsafe;
    static {
        try {
            Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
            theUnsafe.setAccessible(true);
            unsafe = (Unsafe) theUnsafe.get(null);
        } catch (NoSuchFieldException | IllegalAccessException e) {
            throw new Error(e);
        }
    }
    static Unsafe getUnsafe() {
        return unsafe;
    }
}

不要被名字所迷惑,名字虽然叫 Unsafe,但是这里并不是指什么线程安全的方面的不安全,而是指这个类比较底层,操作的都是内存,线程,不建议我们编程人员直接对它使用

Unsafe CAS 操作

其底层是通过内存偏移量来定位到这个属性,定位到属性以后,再对里面的属性值做一个比较并交换的动作。

@Data
class Student {
 volatile int id;
 volatile String name;
}
Unsafe unsafe = UnsafeAccessor.getUnsafe();
Field id = Student.class.getDeclaredField("id");
Field name = Student.class.getDeclaredField("name");

// 获得成员变量的偏移量
long idOffset = UnsafeAccessor.unsafe.objectFieldOffset(id);
long nameOffset = UnsafeAccessor.unsafe.objectFieldOffset(name);
Student student = new Student();

// 使用 cas 方法替换成员变量的值
UnsafeAccessor.unsafe.compareAndSwapInt(student, idOffset, 0, 20); // 返回 true
UnsafeAccessor.unsafe.compareAndSwapObject(student, nameOffset, null, "张三"); // 返回 true
System.out.println(student);

输出

Student(id=20, name=张三) 

使用自定义的 AtomicData 实现之前线程安全的原子整数 Account 实现

class AtomicData {
    private volatile int data;
    static final Unsafe unsafe;
    static final long DATA_OFFSET;
    static {
        unsafe = UnsafeAccessor.getUnsafe();
        try {
            // data 属性在 DataContainer 对象中的偏移量,用于 Unsafe 直接访问该属性
            DATA_OFFSET = unsafe.objectFieldOffset(AtomicData.class.getDeclaredField("data"));
        } catch (NoSuchFieldException e) {
            throw new Error(e);
        }
    }
    public AtomicData(int data) {
        this.data = data;
    }
    public void decrease(int amount) {
        int oldValue;
        while(true) {
            // 获取共享变量旧值,可以在这一行加入断点,修改 data 调试来加深理解
            oldValue = data;
            // cas 尝试修改 data 为 旧值 + amount,如果期间旧值被别的线程改了,返回 false
            if (unsafe.compareAndSwapInt(this, DATA_OFFSET, oldValue, oldValue - amount)) {
                return;
            }
        }
    }
    public int getData() {
        return data;
    }
}

Account 实现

Account.demo(new Account() {
 	AtomicData atomicData = new AtomicData(10000);
 	@Override
 	public Integer getBalance() {
 		return atomicData.getData();
 	}
 	@Override
 	public void withdraw(Integer amount) {
 		atomicData.decrease(amount);
 	}
});

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