当前位置:首页 > 文章列表 > 文章 > java教程 > Java原子类怎么实现?CAS机制原来是这样工作的

Java原子类怎么实现?CAS机制原来是这样工作的

2025-06-21 11:48:11 0浏览 收藏

IT行业相对于一般传统行业,发展更新速度更快,一旦停止了学习,很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习,精进自己的技术,尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《Java原子类实现原理与CAS机制深度解读》,聊聊,我们一起来看看吧!

Java原子类通过CAS机制实现多线程下变量操作的原子性。1.其核心原理是利用CPU原子指令结合volatile关键字,确保变量可见性和原子操作;2.CAS包含内存位置、预期值和新值三个操作数,若匹配成功则更新,否则重试;3.ABA问题可通过AtomicStampedReference添加版本号解决;4.性能瓶颈在于自旋重试消耗CPU资源,优化方式包括减少竞争、使用LongAdder分段累加、选择合适原子类及避免长时间自旋;5.除CAS外,锁机制如synchronized或ReentrantLock也可实现原子操作,但带来线程阻塞开销,需根据并发场景权衡选用。

Java中原子类的实现原理及CAS机制探讨

Java原子类,简单来说,就是提供原子操作的类,保证多线程环境下对变量进行操作的原子性。实现原理核心在于CAS(Compare and Swap)机制,一种无锁并发编程的基石。

Java中原子类的实现原理及CAS机制探讨

解决方案

Java中原子类的实现原理及CAS机制探讨

Java的java.util.concurrent.atomic包下提供了多种原子类,例如AtomicIntegerAtomicLongAtomicBoolean等。它们利用了CPU提供的原子指令,结合volatile关键字,实现了对变量的原子操作。

Java中原子类的实现原理及CAS机制探讨

CAS机制包含三个操作数:需要读写的内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。CAS操作尝试将内存位置V的值原子性地更新为新值B,前提是V的值必须与预期原值A相匹配。如果匹配成功,处理器会自动完成更新。如果不匹配,说明其他线程已经修改了V的值,则当前线程会放弃更新,通常会选择重试。

AtomicInteger为例,其incrementAndGet()方法就是一个典型的CAS操作。其内部实现大致如下:

public final int incrementAndGet() {
    for (;;) {
        int current = get();
        int next = current + 1;
        if (compareAndSet(current, next))
            return next;
    }
}

public final int get() {
    return value;
}

public final boolean compareAndSet(int expectedValue, int newValue) {
    // Native method using CPU atomic instructions
    // 伪代码,实际实现依赖于底层CPU指令
    if (value == expectedValue) {
        value = newValue;
        return true;
    } else {
        return false;
    }
}

这个循环会不断尝试更新value,直到CAS操作成功。如果value在当前线程尝试更新时被其他线程修改,compareAndSet会返回false,导致循环继续,直到成功为止。

CAS机制的ABA问题如何解决?

ABA问题是指在CAS操作中,变量的值先从A变为B,然后再变回A。虽然CAS操作检查到值仍然是A,认为没有被修改,但实际上可能已经被修改过了。

解决ABA问题的一种常见方法是使用版本号(Version Number)或时间戳(Timestamp)。每次变量被修改时,版本号或时间戳都会递增。在CAS操作时,不仅要比较变量的值,还要比较版本号或时间戳。如果版本号或时间戳不一致,说明变量已经被修改过,即使值仍然是A,也应该放弃更新。

Java中可以使用AtomicStampedReference类来解决ABA问题。AtomicStampedReference维护了变量的值和一个整数型的版本号,可以原子性地更新值和版本号。

AtomicStampedReference<Integer> atomicStampedRef = new AtomicStampedReference<>(100, 0);

// 线程1
int stamp = atomicStampedRef.getStamp();
Integer reference = atomicStampedRef.getReference();
// 假设reference被修改为其他值,然后又变回100
boolean success = atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101, stamp, stamp + 1);
if (success) {
    System.out.println("线程1修改成功");
} else {
    System.out.println("线程1修改失败");
}

// 线程2
int stamp2 = atomicStampedRef.getStamp();
Integer reference2 = atomicStampedRef.getReference();
boolean success2 = atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101, stamp2, stamp2 + 1);
if (success2) {
    System.out.println("线程2修改成功");
} else {
    System.out.println("线程2修改失败");
}

即使reference的值仍然是100,由于stamp已经被修改,compareAndSet操作也会失败,从而避免了ABA问题。

原子类的性能瓶颈是什么?如何优化?

原子类的性能瓶颈主要在于CAS操作的自旋重试。在高并发场景下,如果多个线程同时竞争同一个原子变量,可能会导致大量的自旋重试,消耗CPU资源。

优化原子类的性能可以考虑以下几个方面:

  1. 减少竞争: 尽量避免多个线程同时竞争同一个原子变量。可以通过ThreadLocal、分段锁等方式将竞争分散到不同的变量上。

  2. 使用LongAdder: 对于累加操作,可以使用LongAdder类。LongAdder内部维护了多个Cell,每个Cell相当于一个独立的累加器。多个线程可以同时在不同的Cell上进行累加,最后再将所有Cell的值加起来。这样可以减少线程之间的竞争。

  3. 减少内存访问: 原子操作需要频繁地访问内存,而内存访问是比较耗时的操作。可以通过将原子变量缓存在CPU的Cache中来减少内存访问。但是需要注意Cache一致性问题。

  4. 选择合适的原子类: 不同的原子类适用于不同的场景。例如,AtomicInteger适用于简单的整数原子操作,而AtomicReference适用于对象引用的原子操作。选择合适的原子类可以提高性能。

  5. 避免长时间的自旋: 如果自旋时间过长,可能会导致CPU资源浪费。可以考虑在自旋一定次数后,让线程休眠一段时间,或者放弃更新。

除了CAS,还有其他实现原子操作的方式吗?

除了CAS,还可以使用锁机制来实现原子操作。例如,可以使用synchronized关键字或ReentrantLock类来对临界区进行加锁,保证只有一个线程可以访问临界区。

private int count = 0;
private final Object lock = new Object();

public void increment() {
    synchronized (lock) {
        count++;
    }
}

或者使用ReentrantLock

private int count = 0;
private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

public void increment() {
    lock.lock();
    try {
        count++;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

锁机制可以保证原子性,但是会带来线程阻塞的开销。CAS机制是一种无锁的并发编程方式,可以避免线程阻塞的开销,但是可能会导致自旋重试。

选择使用CAS还是锁机制,需要根据具体的场景进行权衡。在高并发、低竞争的场景下,CAS机制通常比锁机制更高效。在低并发、高竞争的场景下,锁机制可能更适合。

终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《Java原子类怎么实现?CAS机制原来是这样工作的》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识,快来关注吧!

清空Redis缓存后怎么保证数据一致性?这得这么弄清空Redis缓存后怎么保证数据一致性?这得这么弄
上一篇
清空Redis缓存后怎么保证数据一致性?这得这么弄
a标签怎么用?超详细使用教程来了!
下一篇
a标签怎么用?超详细使用教程来了!
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    542次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    508次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    497次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    484次学习
查看更多
AI推荐
  • 茅茅虫AIGC检测:精准识别AI生成内容,保障学术诚信
    茅茅虫AIGC检测
    茅茅虫AIGC检测,湖南茅茅虫科技有限公司倾力打造,运用NLP技术精准识别AI生成文本,提供论文、专著等学术文本的AIGC检测服务。支持多种格式,生成可视化报告,保障您的学术诚信和内容质量。
    91次使用
  • 赛林匹克平台:科技赛事聚合,赋能AI、算力、量子计算创新
    赛林匹克平台(Challympics)
    探索赛林匹克平台Challympics,一个聚焦人工智能、算力算法、量子计算等前沿技术的赛事聚合平台。连接产学研用,助力科技创新与产业升级。
    99次使用
  • SEO  笔格AIPPT:AI智能PPT制作,免费生成,高效演示
    笔格AIPPT
    SEO 笔格AIPPT是135编辑器推出的AI智能PPT制作平台,依托DeepSeek大模型,实现智能大纲生成、一键PPT生成、AI文字优化、图像生成等功能。免费试用,提升PPT制作效率,适用于商务演示、教育培训等多种场景。
    101次使用
  • 稿定PPT:在线AI演示设计,高效PPT制作工具
    稿定PPT
    告别PPT制作难题!稿定PPT提供海量模板、AI智能生成、在线协作,助您轻松制作专业演示文稿。职场办公、教育学习、企业服务全覆盖,降本增效,释放创意!
    97次使用
  • Suno苏诺中文版:AI音乐创作平台,人人都是音乐家
    Suno苏诺中文版
    探索Suno苏诺中文版,一款颠覆传统音乐创作的AI平台。无需专业技能,轻松创作个性化音乐。智能词曲生成、风格迁移、海量音效,释放您的音乐灵感!
    95次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码