java.util.concurrent 中的原子变量

无论是直接的还是间接的，几乎 java.util.concurrent 包中的所有类都使 用原子变量，而不使用同步。类似 ConcurrentLinkedQueue 的类也使用原子变 量直接实现无等待算法，而类似 ConcurrentHashMap 的类使用 ReentrantLock 在需要时进行锁定。然后， ReentrantLock 使用原子变量来维护等待锁定的线 程队列。

如果没有 JDK 5.0 中的 JVM 改进，将无法构造这些类，这些改进暴露了（ 向类库，而不是用户类）接口来访问硬件级的同步原语。然后， java.util.concurrent 中的原子变量类和其他类向用户类公开这些功能。

Java理论与实践: 流行的原子(4)

使用原子变量获得更高的吞吐量

上月，我介绍了 ReentrantLock 如何相对于同步提供可伸缩性优势，以及构 造通过伪随机数生成器模拟旋转骰子的简单、高竞争示例基准。我向您显示了通 过同步、 ReentrantLock 和公平 ReentrantLock 来进行协调的实现，并显示了 结果。本月，我将向该基准添加其他实现，使用 AtomicLong 更新 PRNG 状态的 实现。

清单 5 显示了使用同步的 PRNG 实现和使用 CAS 备选实现。注意，要在循 环中执行 CAS，因为它可能会失败一次或多次才能获得成功，使用 CAS 的代码 总是这样。

清单 5. 使用同步和原子变量实现线程安全 PRNG

public class PseudoRandomUsingSynch implements PseudoRandom { 　　 private int seed; 　　 public PseudoRandomUsingSynch(int s) { seed = s; } 　　 public synchronized int nextInt(int n) { 　　　　 int s = seed; 　　　　 seed = Util.calculateNext(seed); 　　　　 return s % n; 　　 } } public class PseudoRandomUsingAtomic implements PseudoRandom { 　　 private final AtomicInteger seed; 　　 public PseudoRandomUsingAtomic(int s) { 　　　　 seed = new AtomicInteger(s); 　　 } 　　 public int nextInt(int n) { 　　　　 for (;;) { 　　　　　　 int s = seed.get(); 　　　　　　 int nexts = Util.calculateNext(s); 　　　　　　 if (seed.compareAndSet(s, nexts)) 　　　　　　　　 return s % n; 　　　　 } 　　 } }

下面图 1 和图 2 中的图与上月那些图相似，只是为基于原子的方法多添加 了一行。这些图显示了在 8-way Ultrasparc3 和单处理器 Pentium 4 上使用不 同数量线程的随机发生的吞吐量（以每秒转数为单位）。测试中的线程数不是真 实的；这些线程所表现的竞争比通常多得多，所以它们以比实际程序中低得多的 线程数显示了 ReentrantLock 与原子变量之间的平衡。您将看到，虽然 ReentrantLock 拥有比同步更多的优点，但相对于 ReentrantLock，原子变量提 供了其他改进。（因为在每个工作单元中完成的工作很少，所以下图可能无法完 全地说明与 ReentrantLock 相比，原子变量具有哪些可伸缩性优点。）

图 1. 8-way Ultrasparc3 中同步、ReentrantLock、公平 Lock 和 AtomicLong 的基准吞吐量

图 2. 单处理器 Pentium 4 中的同步、ReentrantLock、公平 Lock 和 AtomicLong 的基准吞吐量

大多数用户都不太可能使用原子变量自己开发无阻塞算法 — 他们更可能使 用 java.util.concurrent 中提供的版本，如 ConcurrentLinkedQueue。但是万 一您想知道对比以前 JDK 中的相类似的功能，这些类的性能是如何改进的，可 以使用通过原子变量类公开的细粒度、硬件级别的并发原语。

开发人员可以直接将原子变量用作共享

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