Java常用原子类 详细总结Java中常用的原子类
it00zyq 人气:0一、什么是原子类
Java中提供了一些原子类,原子类包装了一个变量,并且提供了一系列对变量进行原子性操作的方法。我们在多线程环境下对这些原子类进行操作时,不需要加锁,大大简化了并发编程的开发。
二、原子类的底层实现
目前Java中提供的原子类大部分底层使用了CAS锁(CompareAndSet自旋锁),如AtomicInteger、AtomicLong等;也有使用了分段锁+CAS锁的原子类,如LongAdder等。
三、常用的原子类
3.1 AtomicInteger与AtomicLong
AtomicInteger与AtomicLong的底层实现与用法基本相同,不同点在于AtomicInteger包装了一个Integer型变量,而AtomicLong包装了一个Long型变量。
AtomicInteger与AtomicLong的底层实现都使用了CAS锁。
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; /** * @author IT00ZYQ * @date 2021/5/24 15:33 **/ public class T13_AtomicInteger { private static AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(); private static AtomicLong atomicLong = new AtomicLong(); private static Integer integer = 0; private static Long lon = 0L; public static void main(String[] args) { // 创建10个线程,分别对atomicInteger、atomicLong、integer、lon进行1000次增加1的操作 // 如果操作是原子性的,那么正确结果 = 10 * 1000 = 10000 Thread[] threads = new Thread[10]; for (int i = 0; i < 10; i++) { threads[i] = new Thread(() -> { for (int j = 1; j <= 1000; j++) { atomicInteger.incrementAndGet(); atomicLong.incrementAndGet(); integer ++; lon ++; } }); } // 启动线程 for (Thread thread : threads) { thread.start(); } // 保证10个线程运行完成 try { for (Thread thread : threads) { thread.join(); } } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("AtomicInteger的结果:" + atomicInteger); System.out.println("AtomicLong的结果:" + atomicLong); System.out.println("Integer的结果:" + integer); System.out.println("Long的结果:" + lon); } }
运行结果:
AtomicInteger的结果:10000
AtomicLong的结果:10000
Integer的结果:4880
Long的结果:4350
Process finished with exit code 0
多次运行发现原子类AtomicInteger与AtomicLong每次都能得到正确的结果10000,但是非原子类Integer与Long一般情况下都达不到10000,每次的结果也可能不一样。
3.2 LongAdder
LongAdder的底层实现使用了分段锁,每个段使用的锁是CAS锁,所以LongAdder的底层实现是分段锁+CAS锁。
在上面的程序添加了一个LongAdder变量进行测试
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; import java.util.concurrent.atomic.LongAdder; /** * @author IT00ZYQ * @date 2021/5/24 15:33 **/ public class T13_AtomicInteger { private static AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(); private static AtomicLong atomicLong = new AtomicLong(); private static LongAdder longAdder = new LongAdder(); private static Integer integer = 0; private static Long lon = 0L; public static void main(String[] args) { // 创建10个线程,分别对atomicInteger、atomicLong、integer、lon进行1000次增加1的操作 // 如果操作是原子性的,那么正确结果 = 10 * 1000 = 10000 Thread[] threads = new Thread[10]; for (int i = 0; i < 10; i++) { threads[i] = new Thread(() -> { for (int j = 1; j <= 1000; j++) { atomicInteger.incrementAndGet(); atomicLong.incrementAndGet(); integer ++; lon ++; longAdder.increment(); } }); } // 启动线程 for (Thread thread : threads) { thread.start(); } // 保证10个线程运行完成 try { for (Thread thread : threads) { thread.join(); } } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("AtomicInteger的结果:" + atomicInteger); System.out.println("AtomicLong的结果:" + atomicLong); System.out.println("Integer的结果:" + integer); System.out.println("Long的结果:" + lon); System.out.println("LongAdder的结果:" + longAdder); } }
运行结果:
AtomicInteger的结果:10000
AtomicLong的结果:10000
Integer的结果:6871
Long的结果:6518
LongAdder的结果:10000
Process finished with exit code 0
LongAdder类也是能够正确输出结果的。
四、原子类的性能测试
4.1 测试程序
package juc; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; import java.util.concurrent.atomic.LongAdder; /** * @author IT00ZYQ * @date 2021/5/24 15:51 **/ public class T14_AtomicClassPerformance { private static AtomicLong atomicLong = new AtomicLong(); private static LongAdder longAdder = new LongAdder(); /** * 线程数 */ private static final int THREAD_COUNT = 100; /** * 每次线程循环操作次数 */ private static final int OPERATION_COUNT = 10000; public static void main(String[] args) { Thread[] threads = new Thread[THREAD_COUNT]; // 创建对AtomicLong进行操作的线程 for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) { threads[i] = new Thread(() -> { for (int j = 0; j < OPERATION_COUNT; j++) { atomicLong.incrementAndGet(); } }); } long start1 = System.currentTimeMillis(); // 启动线程 for (Thread thread : threads) { thread.start(); } // 保证线程运行完成 try { for (Thread thread : threads) { thread.join(); } } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } long end1 = System.currentTimeMillis(); // 创建对LongAdder进行操作的线程 for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) { threads[i] = new Thread(() -> { for (int j = 0; j < OPERATION_COUNT; j++) { longAdder.increment(); } }); } long start2 = System.currentTimeMillis(); // 启动线程 for (Thread thread : threads) { thread.start(); } // 保证线程运行完成 try { for (Thread thread : threads) { thread.join(); } } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } long end2 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("AtomicLong运行时间: " + (end1 - start1) + "ms, 运行结果:" + atomicLong); System.out.println("LongAdder运行时间: " + (end2 - start2) + "ms, 运行结果:" + longAdder); } }
4.2 测试结果
THREAD_COUNT = 100, OPERATION_COUNT = 1000
时的运行结果
AtomicLong运行时间: 40ms, 运行结果:100000
LongAdder运行时间: 57ms, 运行结果:100000
Process finished with exit code 0
THREAD_COUNT = 100, OPERATION_COUNT = 10000
时的运行结果
AtomicLong运行时间: 108ms, 运行结果:1000000
LongAdder运行时间: 85ms, 运行结果:1000000
Process finished with exit code 0
THREAD_COUNT = 100, OPERATION_COUNT = 1000000
时的运行结果
AtomicLong运行时间: 6909ms, 运行结果:100000000
LongAdder运行时间: 468ms, 运行结果:100000000
Process finished with exit code 0
THREAD_COUNT = 10, OPERATION_COUNT = 1000000
时的运行结果
AtomicLong运行时间: 788ms, 运行结果:10000000
LongAdder运行时间: 162ms, 运行结果10000000
Process finished with exit code 0
4.3 结果分析
当THREAD_COUNT * OPERATION_COUN
足够小时,AtomicInteger的性能会略高于LongAdder,而随着THREAD_COUNT * OPERATION_COUN
的增加,LongAdder的性能更高,THREAD_COUNT * OPERATION_COUN
足够大时,LongAdder的性能远高于AtomicInteger。
4.4 底层实现分析
- AtomicLong的原子性自增操作,是通过CAS实现的。在竞争线程数较少且每个线程的运行所需时间较短的情况下,这样做是合适的。但是如果线程竞争激烈,会造成大量线程在原地打转、不停尝试去修改值,但是老是发现值被修改了,于是继续自旋。 这样浪费了大量的CPU资源。
- LongAdder在竞争激烈时,多个线程并不会一直自旋来修改值,而是采用了分段的思想,各个线程会分散累加到自己所对应的Cell[]数组的某一个数组对象元素中,而不会大家共用一个,把不同线程对应到不同的Cell中进行修改,降低了对临界资源的竞争。本质上,是用空间换时间。
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