JUC高并发编程-共享模型之无锁

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共享模型之无锁

问题提出

有如下需求，保证 account.withdraw 取款方法的线程安全，先看一个线程不安全的情况：

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public class TestCAS {
    public static void main(String[] args) {
        Account.demo(new AccountUnsafe(10000));
    }
}

interface Account{
    //获取余额
    Integer getBalance();
    //取款
    void withdraw(Integer amount);

    /**
     * 方法内会启动 1000 个线程，每个线程做 -10 元 的操作
     * 如果初始余额为 10000 那么正确的结果应当是 0
     */
    static void demo(Account account) {
        List<Thread> ts = new ArrayList<>();
        long start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            ts.add(new Thread(()->{
                account.withdraw(10);
            }));
        }
        ts.forEach(Thread::start);
        ts.forEach(t->{
            try {
                t.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        long end = System.nanoTime();
        System.out.println(account.getBalance()
                + " cost: " + (end-start)/1000_000 + " ms");

    }
}

class AccountUnsafe implements Account {
    private Integer balance;

    public AccountUnsafe(Integer balance) {
        this.balance = balance;
    }

    @Override
    public Integer getBalance() {
        return balance;
    }

    @Override
    public void withdraw(Integer amount) {
        balance -= amount;
    }
}
为什么不安全

执行withdraw 方法对应的字节码：

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ALOAD 0 													// <- this
ALOAD 0
GETFIELD com/heu/AccountUnsafe.balance : Ljava/lang/Integer; // <- this.balance
INVOKEVIRTUAL java/lang/Integer.intValue ()I 				// 拆箱
ALOAD 1 													// <- amount
INVOKEVIRTUAL java/lang/Integer.intValue ()I				// 拆箱
ISUB 														// 减法
INVOKESTATIC java/lang/Integer.valueOf (I)Ljava/lang/Integer; // 结果装箱
PUTFIELD com/heu/AccountUnsafe.balance : Ljava/lang/Integer;	 // -> this.balance

单核的指令交错

多核的指令交错

解决思路-锁

首先想到的是给 Account 对象加锁：

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class AccountUnsafe implements Account {
    private Integer balance;

    public AccountUnsafe(Integer balance) {
        this.balance = balance;
    }

    @Override
    public synchronized Integer getBalance() {
        return balance;
    }

    @Override
    public synchronized void withdraw(Integer amount) {
        balance -= amount;
    }
}

如上代码加锁会造成线程堵塞，堵塞的时间取决于临界区代码执行的时间，这使用加锁的性能不高，因此可以使用无锁来解决此问题。

解决思路-无锁
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class AccountUnsafe implements Account {
    AtomicInteger atomicInteger;

    public AccountUnsafe(Integer balance) {
        this.atomicInteger = new AtomicInteger(balance);
    }

    @Override
    public Integer getBalance() {
        return atomicInteger.get();
    }

    @Override
    public void withdraw(Integer amount) {
        while (true) {
            Integer pre = getBalance();
            int next = pre - amount;
            //如果当前值等于参数给定的期望值，则将值设置为参数中的传递值。该函数返回一个布尔值，该布尔值使我们了解更新是否完成.
            //compareAndSet方法实际上是做了两步操作，第一步是比较，第二步是把value的值更新，这两步是原子操作，在没有多线程锁的情况下，借助cpu锁保证数据安全。
            if (atomicInteger.compareAndSet(pre, next)) {
                break;
            }
        }
    }
}

CAS与volatile

工作方式

前面的AtomicInteger的解决方法，内部并没有用锁来保护共享变量的线程安全。那么它是如何实现的？

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public void withdraw(Integer amount){
    while(true){
        int prev = balance.get();
        int next = prev - amount;
        if(balance.compareAndSet(prev,next)){
            break;
        }
    }
}

其中的关键是compareAndSet，它的简称就是CAS（也有Compare And Swap的说法），它必须是原子操作。

img92

volatile

获取共享变量时，为了保证该变量的可见性，需要使用volatile修饰。

它可以用来修饰成员变量和静态成员变量，它可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值，必须到主存中获取它的值，线程操作volatile变量都是直接操作主存，即一个线程对volatile变量的修改，对另一个线程可见。

注意：volatile仅仅保证了共享变量的可见性，让其它线程能够看到最新值，但不能解决指令交错问题（不能保证原子性）。

CAS必须借助volatile才能读取到共享变量的最新值来实现比较并交换的效果。

为什么无锁效率高

  • 无锁情况下，即使重试失败，线程始终在高速运行，没有停歇，而 synchronized 会让线程在没有获得锁的时候，发生上下文切换，进入阻塞。

  • 打个比喻：线程就好像高速跑道上的赛车，高速运行时，速度超快，一旦发生上下文切换，就好比赛车要减速、熄火，等被唤醒又得重新打火、启动、加速… 恢复到高速运行，代价比较大。

  • 但无锁情况下，因为线程要保持运行，需要额外 CPU 的支持，CPU 在这里就好比高速跑道，没有额外的跑道，线程想高速运行也无从谈起，虽然不会进入阻塞，但由于没有分到时间片，仍然会进入可运行状态，还是会导致上下文切换。

CAS的特点

结合 CAS 和 volatile 可以实现无锁并发，适用于线程数少、多核 CPU 的场景下。

  • CAS 是基于乐观锁的思想：最乐观的估计，不怕别的线程来修改共享变量，就算改了也没关系，吃亏点再重试呗。

  • synchronized 是基于悲观锁的思想：最悲观的估计，得防着其它线程来修改共享变量，我上了锁你们都别想改，我改完了解开锁，你们才有机会。

  • CAS 体现的是无锁并发、无阻塞并发，请仔细体会这两句话的意思。

    • 因为没有使用 synchronized，所以线程不会陷入阻塞，这是效率提升的因素之一。
    • 但如果竞争激烈(写操作多)，可以想到重试必然频繁发生，反而效率会受影响。

原子整数

java.util.concurrent.atomic 并发包提供了一些并发工具类，这里把它分成五类，分别是：

原子类

  • AtomicInteger：整型原子类
  • AtomicLong：长整型原子类
  • AtomicBoolean：布尔型原子类

原子引用

原子数组

字段更新器

原子累加器

以AtomicInteger为例

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public static void main(String[] args) {
        AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);
        // 获取并自增（i = 0, 结果 i = 1, 返回 0），类似于 i++
        System.out.println(i.getAndIncrement());
        // 自增并获取（i = 1, 结果 i = 2, 返回 2），类似于 ++i
        System.out.println(i.incrementAndGet());
        // 自减并获取（i = 2, 结果 i = 1, 返回 1），类似于 --i
        System.out.println(i.decrementAndGet());
        // 获取并自减（i = 1, 结果 i = 0, 返回 1），类似于 i--
        System.out.println(i.getAndDecrement());
        // 获取并加值（i = 0, 结果 i = 5, 返回 0）
        System.out.println(i.getAndAdd(5));
        // 加值并获取（i = 5, 结果 i = 0, 返回 0）
        System.out.println(i.addAndGet(-5));
        // 获取并更新（i = 0, p 为 i 的当前值, 结果 i = -2, 返回 0）
        // 函数式编程接口，其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
        System.out.println(i.getAndUpdate(p -> p - 2));
        // 更新并获取（i = -2, p 为 i 的当前值, 结果 i = 0, 返回 0）
        // 函数式编程接口，其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
        System.out.println(i.updateAndGet(p -> p + 2));
        // 获取并计算（i = 0, p 为 i 的当前值, x 为参数1, 结果 i = 10, 返回 0）
        // 函数式编程接口，其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
        // getAndUpdate 如果在 lambda 中引用了外部的局部变量，要保证该局部变量是 final 的
        // getAndAccumulate 可以通过 参数1 来引用外部的局部变量，但因为其不在 lambda 中因此不必是 final
        System.out.println(i.getAndAccumulate(10, (p, x) -> p + x));
        // 计算并获取（i = 10, p 为 i 的当前值, x 为参数1值, 结果 i = 0, 返回 0）
        // 函数式编程接口，其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
        System.out.println(i.accumulateAndGet(-10, (p, x) -> p + x));
    }

原子引用

为什么需要原子引用类型

保证引用类型的共享变量是线程安全的（确保这个原子引用没有引用过别人）。基本类型原子类只能更新一个变量，如果需要原子更新多个变量，需要使用引用类型原子类。

  • AtomicReference
  • AtomicMarkableReference
  • AtomicStampedReference

如下方法

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class DecimalAccountUnsafe implements DecimalAccount {
    BigDecimal balance;
    public DecimalAccountUnsafe(BigDecimal balance) {
        this.balance = balance;
    }
    @Override
    public BigDecimal getBalance() {
        return balance;
    }
    // 取款任务
    @Override
    public void withdraw(BigDecimal amount) {
        BigDecimal balance = this.getBalance();
        this.balance = balance.subtract(amount);
    }
}

当执行 withdraw 方法时，可能会有线程安全问题，我们可以加锁解决或者是使用无锁的方式 CAS 来解决，这里的解决方式是用AtomicReference 原子引用解决。

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class DecimalAccountCas implements DecimalAccount {

    private AtomicReference<BigDecimal> balance;

    public DecimalAccountCas(BigDecimal balance) {
        this.balance = new AtomicReference<>(balance);
    }

    @Override
    public BigDecimal getBalance() {
        return balance.get();
    }

    @Override
    public void withdraw(BigDecimal amount) {
        while (true) {
            BigDecimal preVal = balance.get();
            BigDecimal nextVal = preVal.subtract(amount);
            if(balance.compareAndSet(preVal, nextVal)) {
                break;
            }
        }
    }
}

ABA问题

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public static AtomicReference<String> ref = new AtomicReference<>("A");

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        log.debug("main start...");
        String preVal = ref.get();
        other();
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        log.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(preVal, "C"));
    }

    private static void other() throws InterruptedException {
        new Thread(() -> {
            log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "B"));
        }, "t1").start();
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        new Thread(() -> {
            log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "A"));
        }, "t2").start();
    }

主线程仅能判断出共享变量的值与最初值 A 是否相同，不能感知到这种从 A 改为 B 又改回 A 的情况，如果主线程希望只要有其它线程【动过了】共享变量，那么自己的 cas 就算失败的话，这时，仅比较值是不够的，需要再加一个版本号。使用AtomicStampedReference来解决。

AtomicStampedReference

使用 AtomicStampedReference 加 stamp （版本号或者时间戳）的方式解决 ABA 问题。代码如下：

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public class TestAtomicStampedReference {
    public static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        log.debug("main start...");
        String preVal = ref.getReference();
        int stamp = ref.getStamp();
        log.info("main 拿到的版本号 {}",stamp);
        other();
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        log.info("修改后的版本号 {}",ref.getStamp());
        log.info("change A->C:{}", ref.compareAndSet(preVal, "C", stamp, stamp + 1));
    }

    private static void other() throws InterruptedException {
        new Thread(() -> {
            int stamp = ref.getStamp();
            log.info("{}",stamp);
            log.info("change A->B:{}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B", stamp, stamp + 1));
        }).start();
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        new Thread(() -> {
            int stamp = ref.getStamp();
            log.info("{}",stamp);
            log.debug("change B->A:{}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A",stamp,stamp + 1));
        }).start();
    }
}

输出：

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16:48:22.772 [main] DEBUG com.heu.test.TestAtomicStampedReference - main start...
16:48:22.782 [main] INFO com.heu.test.TestAtomicStampedReference - main 拿到的版本号 0
16:48:22.788 [Thread-0] INFO com.heu.test.TestAtomicStampedReference - 0
16:48:22.788 [Thread-0] INFO com.heu.test.TestAtomicStampedReference - change A->B:true
16:48:23.792 [Thread-1] INFO com.heu.test.TestAtomicStampedReference - 1
16:48:23.792 [Thread-1] DEBUG com.heu.test.TestAtomicStampedReference - change B->A:true
16:48:24.793 [main] INFO com.heu.test.TestAtomicStampedReference - 修改后的版本号 2

AtomicMarkableReference

AtomicStampedReference 可以给原子引用加上版本号，追踪原子引用整个的变化过程，如：A -> B -> A ->C，通过AtomicStampedReference可以知道，引用变量中途被更改了几次。但是有时候，并不关心引用变量更改了几次，只是单纯的关心是否更改过，所以就有了AtomicMarkableReference 。

原子数组

使用原子的方式更新数组里的某个元素：

  • AtomicIntegerArray：整形数组原子类
  • AtomicLongArray：长整形数组原子类
  • AtomicReferenceArray ：引用类型数组原子类

使用原子数组可以保证元素的线程安全。

上面三个类提供的方法几乎相同，所以这里以 AtomicIntegerArray 为例子来介绍，代码如下：

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public class TestAtomicIntegerArray {
    public static void main(String[] args) {
        
        //不安全的数组
        demo(
                ()->new int[10],
                (array)->array.length,
                (array, index) -> array[index]++,
                array-> System.out.println(Arrays.toString(array))
        );
        
        //安全的数组
        demo(
            	()->new AtomicIntegerArray(10),
                (array) -> array.length(),
                (array, index) -> array.getAndIncrement(index),
                (array) -> System.out.println(array)
        );        
    }
    private static <T> void demo(
        Supplier<T> arraySupplier,
        Function<T,Integer> lengthFun,
        BiConsumer<T,Integer> putConsumer,
        Consumer<T> printConsumer) {
        ArrayList<Thread> ts = new ArrayList<>();
        T array = arraySupplier.get();
        int length = lengthFun.apply(array);
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            ts.add(new Thread(()->{
                for (int j = 0; j < 10000; j++) {
                    putConsumer.accept(array,j%length);
                }
            }));
        }
        ts.forEach(t->t.start());
        ts.forEach(t->{
            try {
                t.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        printConsumer.accept(array);
    }

}

输出：

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[9470, 9579, 9616, 9594, 9566, 9633, 9605, 9611, 9892, 9879]

[10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000]

字段更新器

  • AtomicReferenceFieldUpdater // 域 字段
  • AtomicIntegerFieldUpdater
  • AtomicLongFieldUpdater

利用字段更新器，可以针对对象的某个域（Field）进行原子操作，只能配合 volatile 修饰的字段使用，否则会出现异常。

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Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Must be volatile type。
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public class TestFieldUpdater {
    private volatile int field;

    public static void main(String[] args) {
        AtomicIntegerFieldUpdater<TestFieldUpdater> fieldUpdater = AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(TestFieldUpdater.class, "field");
        TestFieldUpdater updater = new TestFieldUpdater();
        fieldUpdater.compareAndSet(updater, 0, 10);
        // 修改成功 field = 10
        System.out.println(updater.field);
        // 修改成功 field = 20
        fieldUpdater.compareAndSet(updater, 10, 20);
        System.out.println(updater.field);
        // 修改失败 field = 20
        fieldUpdater.compareAndSet(updater, 10, 30);
        System.out.println(updater.field);
    }

输出：

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原子累加器

AtomicLong Vs LongAdder

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public class TestLongAdder {
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            demo(()->new AtomicLong(0),(ref)->ref.getAndIncrement());
        }

        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            demo(()->new LongAdder(),(ref)->ref.increment());
        }
    }
    private static <T> void demo(Supplier<T> supplier, Consumer<T> consumer) {
        ArrayList<Thread> list = new ArrayList<>();

        T adder = supplier.get();
        // 4 个线程，每人累加 50 万
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            list.add(new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 500000; j++) {
                    consumer.accept(adder);
                }
            }));
        }
        long start = System.nanoTime();
        list.forEach(t -> t.start());
        list.forEach(t -> {
            try {
                t.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        long end = System.nanoTime();
        System.out.println(adder + " cost:" + (end - start)/1000_000);
    }
}

输出：

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2000000 cost:80
2000000 cost:76
2000000 cost:60
2000000 cost:56
2000000 cost:52
2000000 cost:32
2000000 cost:5
2000000 cost:8
2000000 cost:8
2000000 cost:20

结论：

执行代码后，发现使用 LongAdder 比 AtomicLong 快2，3倍，使用 LongAdder 性能提升的原因很简单，就是在有竞争时，设置多个累加单元(但不会超过cpu的核心数)，Therad-0 累加 Cell[0]，而 Thread-1 累加Cell[1]… 最后将结果汇总。这样它们在累加时操作的不同的 Cell 变量，因此减少了 CAS 重试失败，从而提高性能。

CAS锁

使用 cas 实现一个自旋锁

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public class TestLockCas {

    public AtomicInteger state = new AtomicInteger(0); // 如果 state 值为 0 表示没上锁, 1 表示上锁

    public void lock() {
        while (true) {
            if(state.compareAndSet(0, 1)) {
                break;
            }
        }
    }

    public void unlock() {
        log.debug("unlock...");
        state.set(0);
    }

    public static void main(String[] args) {
        Code_13_LockCas lock = new Code_13_LockCas();
        new Thread(() -> {
            log.info("begin...");
            lock.lock();
            try {
                log.info("上锁成功");
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }, "t1").start();
        new Thread(() -> {
            log.info("begin...");
            lock.lock();
            try {
                log.info("上锁成功");
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }, "t2").start();
    }
}

LongAdder原理

LongAdder 类有几个关键域，在public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable {}，下面的变量属于 Striped64 被 LongAdder 继承：

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// 累加单元数组, 懒惰初始化
transient volatile Cell[] cells;
// 基础值, 如果没有竞争, 则用 cas 累加这个域
transient volatile long base;
// 在 cells 创建或扩容时, 置为 1, 表示加锁
transient volatile int cellsBusy;
原理之伪共享

其中 Cell 即为累加单元。

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// 防止缓存行伪共享
@sun.misc.Contended
static final class Cell {
    volatile long value;
    Cell(long x) { value = x; }
    // 最重要的方法, 用 cas 方式进行累加, prev 表示旧值, next 表示新值
    final boolean cas(long prev, long next) {
        return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, prev, next);
    }
    // 省略不重要代码
}

要想讨论 @sun.misc.Contended 注解的重要意义得从缓存说起，缓存与内存的速度比较

因为 CPU 与 内存的速度差异很大，需要靠预读数据至缓存来提升效率。缓存离 cpu 越近速度越快。 而缓存以缓存行为单位，每个缓存行对应着一块内存，一般是 64 byte（8 个 long），缓存的加入会造成数据副本的产生，即同一份数据会缓存在不同核心的缓存行中，CPU 要保证数据的一致性，如果某个 CPU 核心更改了数据，其它 CPU 核心对应的整个缓存行必须失效。

因为 Cell 是数组形式，在内存中是连续存储的，一个 Cell 为 24 字节（16 字节的对象头和 8 字节的 value），因 此缓存行可以存下 2 个的 Cell 对象。这样问题来了： Core-0 要修改 Cell[0]，Core-1 要修改 Cell[1]，无论谁修改成功，都会导致对方 Core 的缓存行失效，比如 Core-0 中 Cell[0]=6000, Cell[1]=8000 要累加 Cell[0]=6001, Cell[1]=8000 ，这会让 Core-1 的缓存行失效，而@sun.misc.Contended 就是用来解决这个问题，它的原理是在使用此注解的对象或字段的前后各增加 128 字节大小的padding，从而让 CPU 将对象预读至缓存时占用不同的缓存行，这样，不会造成对方缓存行的失效。

add 方法分析

LongAdder 进行累加操作是调用 increment 方法，它又调用 add 方法。

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public void increment() {
        add(1L);
    }

第一步：add 方法分析

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public void add(long x) {
        // as 为累加单元数组, b 为基础值, x 为累加值
        Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
        // 进入 if 的两个条件
        // 1. as 有值, 表示已经发生过竞争, 进入 if
        // 2. cas 给 base 累加时失败了, 表示 base 发生了竞争, 进入 if
        // 3. 如果 as 没有创建, 然后 cas 累加成功就返回，累加到 base 中 不存在线程竞争的时候用到。
        if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
            // uncontended 表示 cell 是否有竞争，这里赋值为 true 表示有竞争
            boolean uncontended = true;
            if (
                // as 还没有创建
                    as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
                            // 当前线程对应的 cell 还没有被创建，a为当线程的cell
                            (a = as[getProbe() & m]) == null ||
       // 给当前线程的 cell 累加失败 uncontended=false ( a 为当前线程的 cell )
                            !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x))
            ) {
                // 当 cells 为空时，累加操作失败会调用方法，
                // 当 cells 不为空，当前线程的 cell 创建了但是累加失败了会调用方法，
                // 当 cells 不为空，当前线程 cell 没创建会调用这个方法
                // 进入 cell 数组创建、cell 创建的流程
                longAccumulate(x, null, uncontended);
            }
        }
    }

第二步：longAccumulate 方法分析

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final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
                              boolean wasUncontended) {
        int h;
        // 当前线程还没有对应的 cell, 需要随机生成一个 h 值用来将当前线程绑定到 cell
        if ((h = getProbe()) == 0) {
            // 初始化 probe
            ThreadLocalRandom.current();
            // h 对应新的 probe 值, 用来对应 cell
            h = getProbe();
            wasUncontended = true;
        }
        // collide 为 true 表示需要扩容
        boolean collide = false;
        for (;;) {
            Cell[] as; Cell a; int n; long v;
            // 已经有了 cells
            if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
                // 但是还没有当前线程对应的 cell
                if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
                    // 为 cellsBusy 加锁, 创建 cell, cell 的初始累加值为 x
                    // 成功则 break, 否则继续 continue 循环
                    if (cellsBusy == 0) {       // Try to attach new Cell
                        Cell r = new Cell(x);   // Optimistically create
                        if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                            boolean created = false;
                            try {               // Recheck under lock
                                Cell[] rs; int m, j;
                                if ((rs = cells) != null &&
                                    (m = rs.length) > 0 &&
                                    // 判断槽位确实是空的
                                    rs[j = (m - 1) & h] == null) {
                                    rs[j] = r;
                                    created = true;
                                }
                            } finally {
                                cellsBusy = 0;
                            }
                            if (created)
                                break;
                            continue;           // Slot is now non-empty
                        }
                }
                // 有竞争, 改变线程对应的 cell 来重试 cas
                else if (!wasUncontended)
                    wasUncontended = true;
                    // cas 尝试累加, fn 配合 LongAccumulator 不为 null, 配合 LongAdder 为 null
                else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
                    break;
                    // 如果 cells 长度已经超过了最大长度, 或者已经扩容, 改变线程对应的 cell 来重试 cas
                else if (n >= NCPU || cells != as)
                    collide = false;
                    // 确保 collide 为 false 进入此分支, 就不会进入下面的 else if 进行扩容了
                else if (!collide)
                    collide = true;
                    // 加锁
                else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                    // 加锁成功, 扩容
                    continue;
                }
                // 改变线程对应的 cell
                h = advanceProbe(h);
            }
            // 还没有 cells, cells==as是指没有其它线程修改cells，as和cells引用相同的对象，使用casCellsBusy()尝试给 cellsBusy 加锁
            else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
                // 加锁成功, 初始化 cells, 最开始长度为 2, 并填充一个 cell
                // 成功则 break;
                boolean init = false;
                try {                           // Initialize table
                    if (cells == as) {
                        Cell[] rs = new Cell[2];
                        rs[h & 1] = new Cell(x);
                        cells = rs;
                        init = true;
                    }
                } finally {
                    cellsBusy = 0;
                }
                if (init)
                    break;
            }
            // 上两种情况失败, 尝试给 base 使用casBase累加
            else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
                break;
        }
    }
sum 方法分析

获取最终结果通过 sum 方法，将各个累加单元的值加起来就得到了总的结果：

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public long sum() {
        Cell[] as = cells; Cell a;
        long sum = base;
        if (as != null) {
            for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
                if ((a = as[i]) != null)
                    sum += a.value;
            }
        }
        return sum;
    }

Unsafe方法

Unsafe 对象的获取

Unsafe 对象提供了非常底层的操作内存、线程的方法，Unsafe 对象不能直接调用，只能通过反射获得。LockSupport 的 park 方法，CAS 相关的方法底层都是通过Unsafe类来实现的。

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public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {
		// Unsafe 使用了单例模式，unsafe 对象是类中的一个私有的变量 
        Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
        theUnsafe.setAccessible(true);
        Unsafe unsafe = (Unsafe)theUnsafe.get(null);
        
    }
Unsafe 模拟实现 cas 操作
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public class UnsafeTest {

    public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {

        // 创建 unsafe 对象
        Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
        theUnsafe.setAccessible(true);
        Unsafe unsafe = (Unsafe)theUnsafe.get(null);

        // 拿到偏移量
        long idOffset = unsafe.objectFieldOffset(Teacher.class.getDeclaredField("id"));
        long nameOffset = unsafe.objectFieldOffset(Teacher.class.getDeclaredField("name"));

        // 进行 cas 操作
        Teacher teacher = new Teacher();
        unsafe.compareAndSwapLong(teacher, idOffset, 0, 100);
        unsafe.compareAndSwapObject(teacher, nameOffset, null, "lisi");

        System.out.println(teacher);
    }

}

@Data
class Teacher {

    private volatile int id;
    private volatile String name;

}
Unsafe 模拟实现原子整数
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public class UnsafeAccessor {

    public static void main(String[] args) {
        Account.demo(new MyAtomicInteger(10000));
    }
}

class MyAtomicInteger implements Account {

    private volatile Integer value;
    private static final Unsafe UNSAFE = Unsafe.getUnsafe();
    private static final long valueOffset;

    static {
        try {
            valueOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
                    (AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
        } catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
    }

    public MyAtomicInteger(Integer value) {
        this.value = value;
    }

    public Integer get() {
        return value;
    }

    public void decrement(Integer amount) {
        while (true) {
            Integer preVal = this.value;
            Integer nextVal = preVal - amount;
            if(UNSAFE.compareAndSwapObject(this, valueOffset, preVal, nextVal)) {
                break;
            }
        }
    }

    @Override
    public Integer getBalance() {
        return get();
    }

    @Override
    public void withdraw(Integer amount) {
        decrement(amount);
    }
}
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