1.casԴ??????
2.编程「锁」事|详解乐观锁 CAS 的技术原理
3.Linux基础组件之无锁消息队列ypipe/yqueue详解
4.画面设置cas是什么意思?
5.面试必问的CAS,你懂了吗?
6.C#中使用CAS实现无锁算法
casԴ??????
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Java并发包下的类大多基于AQS(AbstractQueuedSynchronizer)框架实现,而AQS线程安全的实现依赖于两个关键类:Unsafe和LockSupport。
其中,小熊的日记源码Unsafe主要提供CAS操作(关于CAS,在文章《读懂AtomicInteger源码(多线程专题)》中讲解过),LockSupport主要提供park/unpark操作。实际上,park/unpark操作的最终调用还是基于Unsafe类,因此Unsafe类才是核心。
Unsafe类的实现是由native关键字说明的,这意味着这个方法是原生函数,是用C/C++语言实现的,并被编译成了DLL,由Java去调用。
park函数的作用是将当前调用线程阻塞,而unpark函数则是唤醒指定线程。
park是等待一个许可,unpark是为某线程提供一个许可。如果线程A调用park,除非另一个线程调用unpark(A)给A一个许可,否则线程A将阻塞在park操作上。每次调用一次park,需要有一个unpark来解锁。
并且,unpark可以先于park调用,但不管unpark先调用多少次,都只提供一个许可,不可叠加。只需要一次park来消费掉unpark带来的许可,再次调用会阻塞。framework源码哪个好
在Linux系统下,park和unpark是通过Posix线程库pthread中的mutex(互斥量)和condition(条件变量)来实现的。
简单来说,mutex和condition保护了一个叫_counter的信号量。当park时,这个变量被设置为0,当unpark时,这个变量被设置为1。当_counter=0时线程阻塞,当_counter>0时直接设为0并返回。
每个Java线程都有一个Parker实例,Parker类的部分源码如下:
由源码可知,Parker类继承于PlatformParker,实际上是用Posix的mutex和condition来实现的。Parker类里的_counter字段,就是用来记录park和unpark是否需要阻塞的标识。
具体的执行逻辑已经用注释标记在代码中,简要来说,就是检查_counter是不是大于0,如果是,则把_counter设置为0,返回。如果等于零,继续执行,阻塞等待。
unpark直接设置_counter为1,再unlock mutex返回。如果_counter之前的值是0,则还要调用pthread_cond_signal唤醒在park中等待的线程。源码如下:
(如果不会下载JVM源码可以后台回复“jdk”,获得下载压缩包)
编程「锁」事|详解乐观锁 CAS 的技术原理
本文深入探讨乐观锁的核心实现方式——CAS(Compare And Swap)技术原理。CAS是传奇源码怎么复制一种在多线程环境下实现同步功能的机制,相较于悲观锁的加锁操作,CAS允许在不使用锁的情况下实现多线程间的变量同步。Java的并发包中的原子类正是利用CAS实现乐观锁。
CAS操作包含三个操作数:需要更新的内存值V、进行比较的预期数值A和要写入的值B。其逻辑是将内存值V与预期值A进行比较,当且仅当V值等于A时,通过原子方式用新值B更新V值(“比较+更新”整体是一个原子操作),否则不执行任何操作。一般情况下,更新操作会不断重试直至成功。
以Java.util.concurrent.atomic并发包下的AtomicInteger原子整型类为例,分析其CAS底层实现机制。方法`atomicData.incrementAndGet()`内部通过Unsafe类实现。Unsafe类是底层硬件CPU指令复制工具类,关键在于compareAndSet()方法的返回结果。
`unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update)`
此方法中,参数`this`是Unsafe对象本身,用于获取value的内存偏移地址。`valueOffset`是value变量的内存偏移地址,`expect`是期望更新的值,`update`是要更新的最新值。如果原子变量中的value值等于`expect`,则使用`update`值更新该值并返回true,否则返回false。
至于`valueOffset`的来源,这里提到value实际上是volatile关键字修饰的变量,以保证在多线程环境下的内存可见性。
CAS的底层是Unsafe类。如何通过`Unsafe.getUnsafe()`方法获得Unsafe类的实例?这是因为AtomicInteger类在rt.jar包下,因此通过Bootstrap根类加载器加载。Unsafe类的火树游戏平台源码具体实现可以在hotspot源码中找到,而unsafe.cpp中的C++代码不在本文详细分析范围内。对CAS实现感兴趣的读者可以自行查阅。
CAS底层的Unsafe类在多处理器上运行时,为cmpxchg指令添加lock前缀(lock cmpxchg),在单处理器上则无需此步骤(单处理器自身维护单处理器内的顺序一致性)。这一机制确保了CAS操作的原子性。
最后,同学们会发现CAS的操作与原子性密切相关。CPU如何实现原子性操作是一个深入的话题,有机会可以继续探索。欢迎在评论区讨论,避免出现BUG!点赞转发不脱发!
Linux基础组件之无锁消息队列ypipe/yqueue详解
CAS定义
比较并交换(compare and swap, CAS),在多线程编程中用于实现不被打断的数据交换,避免数据不一致问题。该操作通过比较内存值与指定数据,当数值相同则替换内存数据。
为什么需要无锁队列
锁引起的问题:cache损坏/失效、同步机制上的争抢、动态内存分配。
有锁导致线程切换引发cache损坏
大量线程切换导致cache数据失效,处理器与主存之间数据传输效率下降,影响性能。
在同步机制上的争抢队列
阻塞队列导致任务暂停或睡眠,大量时间浪费在获取互斥锁,而非处理数据,引发严重争用。
动态内存分配
多线程中动态分配内存导致互斥,线程频繁分配内存影响应用性能。
无锁队列的实现
无锁队列由ypipe_t和yqueue_t类构成,适用于一读一写场景。甲骨文源码通过chunk模式批量分配结点,减少动态内存分配的互斥问题。批量分配大小根据业务场景调整,通常设置较大较为安全。利用spare_chunk存储未释放的chunk,降低频繁分配释放。预写机制减少CAS调用。巧妙的唤醒机制,读端等待无数据时进入等待状态,写端根据返回值判断队列是否为空以唤醒读端。
无锁队列使用
yqueue.write(count,false)用于写入元素并标记完成状态,yqueue.flush()使读端可见更新后数据。yqueue.read(&value)读取元素,返回true表示读到元素,返回false表示队列为空。
ypipe_t使用
write(val, false)更新写入位置,flush()刷新数据到管道,read()读取数据并更新可读位置。
yqueue_t构造函数
初始化队列,end_chunk总是指向最后分配的chunk,back_chunk仅在有元素插入时指向对应的chunk。
front()和back()函数
返回队列头和尾的可读写元素位置。
push()和pop()函数
push()更新写入位置,pop()更新读取位置并检测释放chunk,保持数据流。
源码分析
yqueue_t内部使用chunk批量分配,减少内存操作,spare_chunk存储释放的chunk以供再次使用。ypipe_t构建单写单读无锁队列,通过CAS操作控制读写位置,实现高效数据交换。
ypipe_t / yqueue_t无锁队列利用chunk机制避免频繁内存动态分配,提升性能。通过局部性原理复用回收的chunk,减少资源消耗。flush()检测队列状态通知唤醒,优化数据交换过程。
画面设置cas是什么意思?
CAS是Central Authentication Service的缩写,即集中式认证服务。它是一种用于Web应用程序的单点登录协议。CAS协议通过认证中心(服务器)来给多个服务提供认证服务,用户一次登录认证以后,便可以访问被授权的多个服务。CAS协议是一种开放源代码的协议,被广泛应用于大型企业和组织的身份认证系统中。
CAS需要先部署一个认证服务器和多个应用程序服务器,然后在这些服务器之间建立信任关系。用户首次登录时,应该重定向到认证服务器,输入用户名和密码进行认证,并且一旦通过认证,用户将被重定向回要访问的应用程序服务器。以后的每次访问都无需再次认证。认证服务器和应用程序服务器之间使用安全令牌和Session来保障安全性。
CAS的优点在于提供可靠的身份验证,减少了用户访问多个Web应用程序时的不必要的登录操作,避免了重复输入用户名和密码等问题。它广泛应用于大型企业和组织的身份认证系统中,例如教育机构、银行、保险公司、医院等。CAS的使用可以帮助企业或组织节省时间和成本,减少安全漏洞,提高用户体验并提高整个系统的安全性。
面试必问的CAS,你懂了吗?
CAS(Compare-and-Swap)是一种实现并发算法时常用的技术,Java并发包中的多个类采用了CAS技术。面试中经常涉及这一概念,本文旨在深入解析CAS的原理。
在介绍CAS之前,我们通过一个例子来理解其应用。这个例子在运行过程中可能会陷入死循环,通过检查线程状态,发现IDEA监控线程的介入导致了问题。解决这一死循环的方法是使用DEBUG模式运行程序或调整代码逻辑。
通过volatile关键字的使用,我们可以观察到,其只能确保可见性,而不能保证原子性。在并发场景下,对于自增操作等非原子操作,volatile并不能保证正确结果。因此,解决这类问题的关键是引入原子操作。
引入synchronized关键字是一种常见的解决方法,通过加锁实现原子操作,确保每次操作的正确性。然而,频繁使用synchronized会导致性能下降,因此引入Java并发包中的原子操作类(如AtomicInteger)成为了更优选择。
AtomicInteger的`getAndIncrement()`方法即是CAS操作的实例,它通过一系列原子操作确保每次自增操作的正确性和性能。进一步分析,我们发现其底层实现调用了`compareAndSwapInt`方法,即CAS的核心实现。
CAS(Compare-and-Swap)本质上是一个比较并替换操作,它需要三个操作数:内存地址、旧的预期值和目标值。执行过程中,当内存地址的值与预期值相等时,CAS尝试将内存地址的值修改为目标值。若失败,则获取最新值,重新尝试,直至修改成功。
深入到源码层面,可以看到`AtomicInteger`类中的`getAndIncrement()`方法最终调用了`compareAndSwapInt`方法,而`compareAndSwapInt`在Unsafe类中被实现。通过调用`Atomic::cmpxchg`方法,我们能够看到具体的汇编指令实现。
`Atomic::cmpxchg`方法的实现依赖于系统是否为多处理器环境,以优化性能。它通过`LOCK_IF_MP`宏决定是否添加`lock`前缀,这一优化措施在单处理器环境下通常没有必要,但在多核处理器中能够提升性能。
CAS操作的缺点包括循环时间长导致的开销大、仅支持单一共享变量的原子操作,以及ABA问题。ABA问题是由于CAS操作的特性导致,即在读取值后,值在后续操作中可能被改回原始值,从而产生误判。为解决ABA问题,Java并发包提供了带有版本控制的原子引用类`AtomicStampedReference`。
在使用CAS操作时,需要考虑其对并发正确性的影响,尤其是ABA问题。如果并发场景中存在可能的ABA问题,传统互斥同步可能比原子类更高效。
综上所述,理解CAS的原理和其在并发编程中的应用对于深入学习Java并发技术至关重要。掌握CAS操作的原理、优缺点及其解决方法,将有助于更高效、正确地处理并发问题。
C#中使用CAS实现无锁算法
CAS(Compare-and-Swap)操作是一种多线程并发编程中常用的原子操作,用于实现多线程间的同步和互斥访问。它通过比较内存地址处的值与期望的旧值是否相等来实现这一目标。若相等,则将新值写入该内存地址;否则不做任何操作。CAS 操作的原子性由硬件层面的CPU指令保证,通常通过 Interlocked 类在 C# 中实现。
在C#中,我们使用Interlocked类的CompareExchange方法来实现CAS操作。此方法接收三个参数:内存地址、期望的旧值和新值。如果内存地址处的值与期望的旧值相等,则将新值写入该内存地址并返回旧值;否则不执行任何操作。通过判断返回值与期望的旧值是否相等,我们可以得知CompareExchange操作是否成功。
在使用CAS实现无锁算法时,我们通常需要在更新数据后执行进一步的操作。结合while(true)循环,我们可以在每次尝试更新数据后检查是否成功。如果失败,则继续尝试,直到成功为止。
以下是一个简单的计数器示例,它使用CAS实现了一个线程安全的自增操作。在CLR底层源码中,我们也经常看到使用类似方法实现线程安全计数器的代码。同时,队列类也使用CAS实现线程安全的入队和出队操作,该操作更为复杂,需要不断检查是否有其他线程修改数据。
在复杂的无锁算法中,每一步操作都必须考虑是否被其他线程修改。每一步操作非原子,因此我们不仅依赖CAS操作,还必须确保在执行每个操作前检查数据是否被修改。类比薛定谔的猫,我们不知道数据状态直到尝试修改时才确定。
通过测试代码,我们可以观察到在一定数量的操作中,需要重试的次数。这个重试次数取决于队列中是否有数据可供操作,而在多线程环境下,每次操作的结果可能有所不同。
CAS是一种乐观锁机制,假设数据未被其他线程修改,若未修改则直接修改,若已修改则重新获取数据并再次尝试修改。在实现复杂的数据结构时,我们不仅依赖CAS操作,还需注意数据是否被其他线程修改,以及处理可能的分支情况。