Java非阻塞算法的概念与实现
2021-03-185.5k 阅读
Java非阻塞算法的基本概念
在多线程编程领域，锁机制是一种常用的同步手段。当多个线程竞争共享资源时，锁可以确保同一时间只有一个线程能够访问该资源，从而避免数据竞争和不一致的问题。然而，传统的基于锁的同步方式存在一些局限性，例如死锁风险、上下文切换开销以及锁争用带来的性能瓶颈。非阻塞算法（Non - blocking Algorithms）应运而生，旨在解决这些问题。
非阻塞算法通过使用原子操作（Atomic Operations）来实现多线程间的数据同步，而不需要使用锁。原子操作是指在执行过程中不会被其他线程干扰的操作，它们在硬件层面得到支持，例如现代处理器提供的compare - and - swap（CAS）指令。非阻塞算法的核心思想是让线程尝试直接修改共享数据，如果修改失败（因为其他线程同时进行了修改），则重试，直到成功为止。
在Java中，java.util.concurrent.atomic包提供了一系列原子类，如AtomicInteger、AtomicLong、AtomicReference等，这些类底层利用了CAS操作，为实现非阻塞算法提供了基础。
理解CAS操作
CAS的原理
CAS操作包含三个操作数：内存位置（V）、预期原值（A）和新值（B）。当且仅当内存位置V的值等于预期原值A时，CAS操作才会将内存位置V的值更新为新值B。如果V的值与A不相等，说明在读取V之后，其他线程已经修改了V的值，此时CAS操作失败，调用者可以选择重试。
CAS操作是一个原子操作，这意味着它在执行过程中不会被中断。在Java中，Unsafe类提供了compareAndSwapInt、compareAndSwapLong等方法来实现CAS操作，不过Unsafe类使用起来比较危险，一般不建议直接使用。而java.util.concurrent.atomic包中的原子类则是对Unsafe类的封装，提供了更安全、更易用的接口。
CAS的示例代码
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class CASExample {
public static void main(String[] args) {
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(10);
// 预期值为10，新值为20
boolean result = atomicInteger.compareAndSet(10, 20);
System.out.println("操作结果: " + result);
System.out.println("当前值: " + atomicInteger.get());
}
}
在上述代码中，首先创建了一个初始值为10的AtomicInteger对象。然后调用compareAndSet方法，该方法会比较AtomicInteger的当前值是否为10，如果是，则将其值更新为20。最后打印操作结果和当前值。
非阻塞算法的优势
- 避免死锁：由于非阻塞算法不依赖锁，不存在死锁的风险。在传统的基于锁的编程中，死锁是一个常见且难以调试的问题，多个线程相互等待对方释放锁，导致程序陷入无限等待。
- 减少上下文切换：基于锁的同步方式在锁竞争激烈时，线程可能会频繁地被阻塞和唤醒，这会导致大量的上下文切换开销。非阻塞算法允许线程在失败时重试，而不需要被阻塞，从而减少了上下文切换的次数。
- 更好的扩展性：在多核处理器环境下，非阻塞算法可以充分利用多核的并行性，因为多个线程可以同时尝试修改共享数据，而不会像基于锁的方式那样，一个线程持有锁时其他线程只能等待。
常见的非阻塞数据结构
非阻塞队列
- 原理：非阻塞队列通常使用链表结构来实现，每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。入队和出队操作通过CAS操作来保证数据的一致性。例如，入队时，线程会创建一个新节点，并尝试将其添加到队列的尾部。如果在尝试过程中，队列的尾部节点发生了变化（因为其他线程同时进行了入队操作），则重试。
- 代码示例
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;
class Node<T> {
T data;
AtomicReference<Node<T>> next;
public Node(T data) {
this.data = data;
this.next = new AtomicReference<>();
}
}
public class NonBlockingQueue<T> {
private AtomicReference<Node<T>> head;
private AtomicReference<Node<T>> tail;
public NonBlockingQueue() {
Node<T> dummy = new Node<>(null);
head = new AtomicReference<>(dummy);
tail = new AtomicReference<>(dummy);
}
public void enqueue(T item) {
Node<T> newNode = new Node<>(item);
while (true) {
Node<T> currentTail = tail.get();
Node<T> next = currentTail.next.get();
if (currentTail == tail.get()) {
if (next == null) {
if (currentTail.next.compareAndSet(null, newNode)) {
tail.compareAndSet(currentTail, newNode);
return;
}
} else {
tail.compareAndSet(currentTail, next);
}
}
}
}
public T dequeue() {
while (true) {
Node<T> currentHead = head.get();
Node<T> currentTail = tail.get();
Node<T> next = currentHead.next.get();
if (currentHead == head.get()) {
if (currentHead == currentTail) {
if (next == null) {
return null;
}
tail.compareAndSet(currentTail, next);
} else {
T item = next.data;
if (head.compareAndSet(currentHead, next)) {
return item;
}
}
}
}
}
}
在上述代码中，NonBlockingQueue类实现了一个简单的非阻塞队列。enqueue方法用于将元素入队，dequeue方法用于将元素出队。通过使用AtomicReference和CAS操作，确保了多线程环境下队列操作的原子性和一致性。
非阻塞栈
- 原理：非阻塞栈通常使用链表结构实现，栈顶元素由一个原子引用指向。入栈操作通过创建一个新节点，并将其设置为栈顶节点。出栈操作则是获取栈顶节点的数据，并尝试将栈顶指针指向下一个节点。在这两个操作中，都使用CAS操作来保证数据的一致性。
- 代码示例
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;
class StackNode<T> {
T data;
AtomicReference<StackNode<T>> next;
public StackNode(T data) {
this.data = data;
this.next = new AtomicReference<>();
}
}
public class NonBlockingStack<T> {
private AtomicReference<StackNode<T>> top;
public NonBlockingStack() {
top = new AtomicReference<>();
}
public void push(T item) {
StackNode<T> newNode = new StackNode<>(item);
while (true) {
StackNode<T> currentTop = top.get();
newNode.next.set(currentTop);
if (top.compareAndSet(currentTop, newNode)) {
return;
}
}
}
public T pop() {
while (true) {
StackNode<T> currentTop = top.get();
if (currentTop == null) {
return null;
}
StackNode<T> next = currentTop.next.get();
if (top.compareAndSet(currentTop, next)) {
return currentTop.data;
}
}
}
}
在上述代码中，NonBlockingStack类实现了一个简单的非阻塞栈。push方法用于将元素入栈，pop方法用于将元素出栈。通过AtomicReference和CAS操作，实现了多线程环境下栈操作的原子性和一致性。
实现非阻塞算法的注意事项
- ABA问题：ABA问题是指在CAS操作中，一个值从A变为B，再变回A，此时CAS操作会认为该值没有发生变化，但实际上其内部状态可能已经改变。在Java中，
AtomicStampedReference和AtomicMarkableReference类可以解决ABA问题。AtomicStampedReference通过给值加上版本号，AtomicMarkableReference通过给值加上标记位，使得CAS操作不仅比较值，还比较版本号或标记位，从而避免ABA问题。 - 性能调优：虽然非阻塞算法在理论上具有更好的性能，但在实际应用中，性能还受到多种因素的影响，例如数据结构的设计、CAS操作的频率、线程数量等。因此，在实现非阻塞算法时，需要进行充分的性能测试和调优。
- 复杂性：非阻塞算法的实现通常比基于锁的算法更复杂，需要对并发编程和CAS操作有深入的理解。编写和调试非阻塞算法的代码难度较大，需要更加小心谨慎，以确保其正确性和可靠性。
应用场景
- 高并发系统：在诸如Web服务器、分布式系统等高并发环境中，非阻塞算法可以显著提高系统的吞吐量和响应性能。例如，在处理大量并发请求的Web服务器中，使用非阻塞队列可以高效地管理请求任务，避免因锁争用导致的性能瓶颈。
- 多核处理器优化：随着多核处理器的广泛应用，非阻塞算法能够更好地利用多核的并行计算能力。在多核环境下，基于锁的同步方式可能会因为线程争用锁而限制了多核的利用率，而非阻塞算法允许线程在不竞争锁的情况下同时进行操作，从而充分发挥多核处理器的优势。
- 实时系统：在对响应时间要求较高的实时系统中，非阻塞算法可以避免线程因等待锁而导致的延迟。例如，在一些实时监控系统中，需要及时处理大量的监控数据，使用非阻塞算法可以确保数据处理的及时性和高效性。
深入探讨非阻塞算法的实现细节
非阻塞算法中的自旋
- 自旋的概念：在非阻塞算法中，当一个线程执行CAS操作失败时，通常不会立即放弃CPU资源，而是会进行自旋（Spin）。自旋是指线程在一个循环中不断尝试执行CAS操作，而不是被操作系统调度器挂起。自旋的目的是希望在短时间内，其他线程能够完成对共享数据的修改，从而使当前线程的CAS操作能够成功。
- 自旋的优势与劣势
- 优势：自旋可以避免线程被挂起和唤醒带来的上下文切换开销。如果自旋时间较短，并且在自旋过程中其他线程很快完成了对共享数据的修改，那么自旋可以提高程序的性能。
- 劣势：如果自旋时间过长，线程会一直占用CPU资源，导致CPU利用率过高。而且，如果其他线程长时间不释放共享数据，自旋会浪费大量的CPU时间，降低系统整体性能。
- 自旋的控制：在实际实现中，需要对自旋进行合理的控制。一种常见的方法是设置自旋次数，例如，线程最多自旋100次，如果在100次自旋内CAS操作仍未成功，则放弃自旋，将线程挂起。以下是一个简单的自旋控制示例代码：
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class SpinExample {
private static AtomicInteger value = new AtomicInteger(0);
public static void main(String[] args) {
int spinCount = 100;
while (true) {
int currentValue = value.get();
int newValue = currentValue + 1;
if (value.compareAndSet(currentValue, newValue)) {
break;
} else {
spinCount--;
if (spinCount <= 0) {
// 自旋次数用尽，可进行其他处理，如挂起线程
break;
}
}
}
System.out.println("最终值: " + value.get());
}
}
在上述代码中，spinCount变量控制自旋次数。每次CAS操作失败后，自旋次数减1，当自旋次数为0时，退出循环。这里可以根据实际情况在自旋次数用尽后进行挂起线程等其他处理。
非阻塞算法中的内存可见性
- 内存可见性问题：在多线程编程中，内存可见性是一个重要问题。由于现代处理器为了提高性能，会对指令进行重排序，并且每个线程都有自己的缓存。这可能导致一个线程对共享变量的修改，其他线程不能及时看到。在非阻塞算法中，由于线程直接操作共享数据，内存可见性问题尤为关键。如果一个线程修改了共享数据，但其他线程看不到这个修改，那么非阻塞算法将无法正确工作。
- Java中的内存可见性保证：Java通过
volatile关键字和happens - before规则来保证内存可见性。volatile关键字修饰的变量，会保证每次读取该变量时，都会从主内存中读取最新的值，而不是从线程的缓存中读取。同时，happens - before规则定义了一系列操作之间的顺序关系，例如，对一个volatile变量的写操作happens - before后续对该变量的读操作。在非阻塞算法中，Atomic类中的变量虽然没有使用volatile关键字修饰，但它们通过内部的实现，利用Unsafe类的方法，同样保证了内存可见性。例如，AtomicInteger类的get和set方法，底层使用了Unsafe类的getIntVolatile和putIntVolatile方法，这些方法保证了内存可见性。 - 示例说明内存可见性
public class MemoryVisibilityExample {
private static volatile boolean flag = false;
private static int data = 0;
public static void main(String[] args) {
Thread writerThread = new Thread(() -> {
data = 10;
flag = true;
});
Thread readerThread = new Thread(() -> {
while (!flag) {
// 等待flag变为true
}
System.out.println("读取到的数据: " + data);
});
writerThread.start();
readerThread.start();
try {
writerThread.join();
readerThread.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
在上述代码中，flag变量被声明为volatile。writerThread先修改data的值，然后修改flag的值。readerThread在flag变为true之前一直等待，当flag变为true时，读取data的值。由于flag是volatile的，保证了writerThread对flag和data的修改对readerThread是可见的，从而确保readerThread能够读取到正确的data值。如果flag没有声明为volatile，readerThread可能会一直处于循环等待中，因为它看不到writerThread对flag的修改。
与传统阻塞算法的性能对比
- 测试场景设计：为了对比非阻塞算法和传统阻塞算法的性能，我们设计一个简单的测试场景。假设有多个线程同时对一个共享数据结构进行操作，这个数据结构可以是队列或者栈。我们分别使用基于锁的阻塞队列/栈和非阻塞队列/栈来实现，并测量在不同线程数量下的操作性能。
- 基于锁的阻塞队列实现
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
class BlockingQueue<T> {
private T[] queue;
private int head;
private int tail;
private int size;
private final Lock lock = new ReentrantLock();
private final Condition notEmpty = lock.newCondition();
private final Condition notFull = lock.newCondition();
public BlockingQueue(int capacity) {
this.queue = (T[]) new Object[capacity];
this.head = 0;
this.tail = 0;
this.size = 0;
}
public void enqueue(T item) throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
while (size == queue.length) {
notFull.await();
}
queue[tail] = item;
tail = (tail + 1) % queue.length;
size++;
notEmpty.signal();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public T dequeue() throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
while (size == 0) {
notEmpty.await();
}
T item = queue[head];
head = (head + 1) % queue.length;
size--;
notFull.signal();
return item;
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
- 性能测试代码
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class PerformanceTest {
private static final int THREADS = 10;
private static final int OPERATIONS = 100000;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 测试阻塞队列
BlockingQueue<Integer> blockingQueue = new BlockingQueue<>(100);
CountDownLatch blockingLatch = new CountDownLatch(THREADS);
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < THREADS; i++) {
new Thread(() -> {
try {
for (int j = 0; j < OPERATIONS; j++) {
blockingQueue.enqueue(j);
blockingQueue.dequeue();
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
blockingLatch.countDown();
}
}).start();
}
blockingLatch.await();
long blockingTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
// 测试非阻塞队列
NonBlockingQueue<Integer> nonBlockingQueue = new NonBlockingQueue<>();
CountDownLatch nonBlockingLatch = new CountDownLatch(THREADS);
startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < THREADS; i++) {
new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < OPERATIONS; j++) {
nonBlockingQueue.enqueue(j);
nonBlockingQueue.dequeue();
}
nonBlockingLatch.countDown();
}).start();
}
nonBlockingLatch.await();
long nonBlockingTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
System.out.println("阻塞队列操作时间: " + blockingTime + " ms");
System.out.println("非阻塞队列操作时间: " + nonBlockingTime + " ms");
}
}
在上述性能测试代码中，我们分别对基于锁的阻塞队列和非阻塞队列进行测试。每个线程执行相同数量的入队和出队操作，通过CountDownLatch来同步线程，并记录操作所花费的时间。从测试结果可以看出，在高并发情况下，非阻塞队列通常具有更好的性能，因为它避免了锁争用带来的开销。但具体性能还会受到线程数量、操作类型等多种因素的影响。
总结非阻塞算法在Java中的实践要点
- 选择合适的数据结构：根据实际应用场景，选择合适的非阻塞数据结构。例如，如果需要实现一个先进先出的队列，可使用非阻塞队列；如果需要实现一个后进先出的栈，可使用非阻塞栈。同时，要考虑数据结构的性能特点，如队列的入队和出队操作的时间复杂度，栈的入栈和出栈操作的时间复杂度等。
- 注意ABA问题：在实现非阻塞算法时，要特别注意ABA问题。如果数据结构可能存在ABA问题，应使用
AtomicStampedReference或AtomicMarkableReference来解决。例如，在实现一个非阻塞链表时，如果节点的引用可能出现ABA情况，可使用AtomicStampedReference来管理节点引用，确保CAS操作的正确性。 - 性能优化：虽然非阻塞算法理论上具有更好的性能，但在实际应用中，仍需进行性能优化。合理控制自旋次数，避免自旋时间过长导致CPU利用率过高。同时，要根据系统的硬件环境和负载情况，调整算法的参数，以达到最佳性能。
- 代码复杂度管理：非阻塞算法的实现通常比基于锁的算法更复杂。在编写代码时，要注重代码的可读性和可维护性。可以通过添加详细的注释、合理的代码结构设计等方式，降低代码的理解和维护难度。同时，要进行充分的单元测试和集成测试，确保算法的正确性和可靠性。
通过深入理解非阻塞算法的概念、实现细节以及注意事项，开发者可以在Java多线程编程中，更加灵活、高效地使用非阻塞算法，提升系统的性能和可靠性。