非阻塞算法-簡單的計數器

1.爲何要用非阻塞算法？
咱們知道爲了不併發環境下操做共享變量的問題，能夠採用同步（synchronize）和鎖（Lock）的方式作到線程安全，可是JVM處理鎖競爭時對於競爭失敗的線程採用的是掛起稍後調度的策略，這樣會帶來額外的線程上下文切換成本。同時和CAS（Compare And Set）這種非阻塞算法相比，CAS是在底層硬件（CPU）層面實現，只須要鎖定獨立的內存位置，更細的同步粒度使得CAS失敗的線程能夠當即重試而不用掛起。總的來講，大多數場景下非阻塞算法和同步鎖相比能帶來更好的性能，最小化串行代碼的粒度是並行性能的關鍵。

2.非阻塞算法的弊端
CAS算法是先compare再set，若是compare結果爲false的話就不會執行set直接返回false，也就是說非阻塞算法可能會失敗，所以非阻塞算法每每須要放在循環裏不斷重試直到成功，因此在鎖競爭很是嚴重時非阻塞算法的性能可能會嚴重降低，甚至不如阻塞算法。

3.最簡單的CAS用法
CAS的全稱是Compare and Set，是現代主流CPU都支持的一個CPU原子語義操做，簡單來講就是先跟某個值對比，若是等於這個值就設置成新的值，若是不等於這個值就放棄操做同時返回失敗。這裏咱們看一下最經常使用的計數器，首先咱們看一個單線程的計數器：

public class SingleThreadCounter implements Counter {

    @Override
    public void increment() {
        this.counter++;
    }

    @Override
    public int getCounter() {
        return counter;
    }

    private int counter = 0;
}

這個計數器在單線程下徹底沒有問題，可是一旦有多個線程併發執行increment，就會出現問題，由於counter++ 是先取值，再賦值，若是A線程取出1，B線程也取出1，A設置counter爲2，B後設置counter也爲2，最終B把A的結果覆蓋了。

接下來咱們看同步的計數器

public class SynchronizedCounter implements Counter {

    private volatile int counter = 0;

    public synchronized void increment() {
        counter = counter + 1;
    }


    @Override
    public int getCounter() {
        return counter;
    }
}

這個計數器解決了前面一個多線程併發increment的問題，由於increment方法是同步的，不會有兩個線程同時執行increment操做，實際上increment操做是串行的。這種方式保證了線程安全，可是犧牲了併發度。

最後咱們看無鎖算法的計數器

public class CasCounter implements Counter {

    private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);

    @Override
    public void increment() {
        for (; ; ) {
            int cur = counter.get();
            int next = cur + 1;
            if (counter.compareAndSet(cur, next)) {
                return;
            }
        }
    }

    @Override
    public int getCounter() {
        return counter.get();
    }
}

咱們看這個類裏的increment方法，其實這個方法和AtomicInteger裏的incrementAndGet方法是同樣的，就是在每一個循環裏作一次CAS操做，先取出當前拿到的值cur，而後CAS(cur,cur+1)，若是返回成功的話說明更新成功了，那就直接return；若是失敗的話說明其餘線程已經改變了counter的值，就繼續循環執行前面的操做直到成功爲止。這裏須要注意的是counter.get方法返回的底層變量是一個volatile的值，能夠保證內存的可見性，所以不會出現讀到髒值的問題。

4.總結
CAS算法和同步鎖相比，把串行的粒度從方法級別下降到CPU的CAS原子操做，提升了併發度，所以提升了系統的容量，可是CAS在失敗時是須要重試的，所以若是併發度很高，競爭十分嚴重的狀況下，由於須要大量重試操做，CAS的效率可能甚至不如同步方法。
下一節咱們繼續講如何把CAS算法用在一些更復雜一些的數據結構上。