Je me demande si les étudiants ont déjà vécu une telle interview :
Intervieweur : S'il vous plaît, parlez du mécanisme CAS en simultanéité
Xiao Ming : Eh bien, CAS, n'est-ce pas, il me semble en avoir entendu parler... Pensez-y ? à ce sujet (cerveau réfléchissant rapidement)2 minutes se sont écoulées...
L'air est mortellement calme...L'intervieweur ne pouvait pas rester assis et s'éclaircit la gorge : Ahem... Ça, tu peux le dire moi brièvement ?
Xiao Ming a souri naïvement : Héhé, j'ai l'impression d'avoir oublié...
Intervieweur : Oh, c'est bon, c'est tout pour l'interview d'aujourd'hui, tu retournes en arrière et attends la notification
Xiao Ming est parti découragé...
Ne riez pas, Xiao Ming est en fait l'ombre de nombreuses personnes. Il y a de nombreux camarades de classe qui ont des discussions gênantes pendant le processus d'entretien, bien sûr, je suis inclus. En fait, cela reflète une réalité très cruelle : . Les fondations ne sont pas solides !
Alors la question est : comment vaincre l'intervieweur lors de l'entretien et être aussi stable qu'un roc ?
Apprenez ! A quoi ça sert de simplement parler ? Vous devez apprendre, vous devez lire les livres que vous achetez et vous devez suivre les cours que vous achetez. Ne vous contentez pas de jouer à des jeux et de suivre des séries télévisées. il faut être chauve !
Il est maintenant 0h08, heure de Pékin, j'écris un article en code. Et vous ?
La concurrence est la base de la programmation Java. Dans notre travail quotidien, nous traitons souvent de la concurrence. Bien sûr, cela est également testé dans. entretiens. En programmation simultanée, le concept le plus mentionné est 线程安全 Jetons un coup d'œil à un morceau de code pour voir ce qui se passe après l'exécution :
public class Test {
private static int inc = 0;
public static void main(String[] args) {
// 设置栅栏，保证主线程能获取到程序各个线程全部执行完之后的值
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1000000);
// 设置100个线程同时执行
for (int i = 0; i < 100; i++) {
new Thread(() -> {
// 循环10000次，对inc实现 +1 操作
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
inc++;
countDownLatch.countDown();
}
}).start();
}
try {
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 运行完毕，期望获取的结果是 1000000
System.out.println("执行完毕，inc的值为：" + inc);
}
}Dans le programme, j'ai créé 100 threads et partagé des variables dans chaque threadinc effectue une opération d'accumulation 10 000 fois. S'il est exécuté de manière synchrone, la valeur finale de inc devrait être 1 000 000, mais on sait qu'en multi-threads, le programme est exécuté simultanément, ce qui signifie différent Les threads peuvent lire la même valeur dans la mémoire principale en même temps, comme dans ce scénario : inc进行累加10000次的操作，如果是同步执行的话，inc最终的值应该是1000000，但我们知道在多线程中，程序是并发执行的，也就是说不同的线程可能会同时读取到主内存相同的值，比如这样的场景：
这就是一个很典型的多线程并发修改共享变量带来的问题，那么很显然，它的运行结果也如我们分析的那样，某些情况下达不到1000000：
执行完毕，inc的值为：962370
有些人说通过volatile关键字可以解决这个问题，因为volatile可以保证线程之间的可见性，也就是说线程可以读取到主内存最新的变量值，然后对其进行操作。
注意了，volatile只能保证线程的可见性，而不能保证线程操作的原子性，虽然线程读取到了主内存的inc的最新值，但是 读取、inc+1、写入主内存
public class Test {
private static int inc = 0;
public static void main(String[] args) {
// 设置栅栏，保证主线程能获取到程序各个线程全部执行完之后的值
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1000000);
// 设置100个线程同时执行
for (int i = 0; i < 100; i++) {
new Thread(() -> {
// 循环10000次，对inc实现 +1 操作
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
// 设置同步机制，让inc按照顺序执行
synchronized (Test.class) {
inc++;
}
countDownLatch.countDown();
}
}).start();
}
try {
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("执行完毕，inc的值为：" + inc);
}
}Visibilité </ code>, et ne peut pas garantir le fonctionnement du thread<code style="font-size: 14px;padding: 2px 4px;border-radius: 4px;margin-right: 2px;margin-left: 2px;background-color: rgba (27, 31, 35, 0.05);famille de polices : "Operator Mono", Consolas, Monaco, Menlo, monospace;saut de mot : break-all;couleur : rgb(239, 112, 96);">Atomicité , bien que le thread ait lu la dernière valeur de inc dans la mémoire principale, Lire, inc+1< /code>, <code style="font-size: 14px;padding: 2px 4px;border-radius: 4px;margin-right: 2px;margin-left: 2px;background-color: rgba(27, 31, 35, 0.05);font-family : "Operator Mono", Consolas, Monaco, Menlo, monospace;word-break: break-all;color: rgb(239, 112, 96);">Écrire dans la mémoire principale< /code> est une opération en trois étapes, donc volatile ne peut pas résoudre le problème de sécurité des threads des variables partagées. 🎜🎜Alors comment résoudre ce problème ? Java nous propose les solutions suivantes. 🎜<h2 data-tool="mdnice编辑器" style="margin-top: 30px;margin-bottom: 15px;font-weight: bold;border-bottom: 2px solid rgb(239, 112, 96);font-size: 1.3em;"><span style="display: inline-block;background: rgb(239, 112, 96);color: rgb(255, 255, 255);padding: 3px 10px 1px;border-top-right-radius: 3px;border-top-left-radius: 3px;margin-right: 3px;">几种保证线程安全的方案</span><span style="display: inline-block;vertical-align: bottom;border-bottom: 36px solid #efebe9;border-right: 20px solid transparent;"> </span></h2><h3 data-tool="mdnice编辑器" style="margin-top: 30px;margin-bottom: 15px;font-weight: bold;font-size: 20px;">1. 通过synchronized关键字实现同步：</h3><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">public class Test {
private static int inc = 0;
public static void main(String[] args) {
// 设置栅栏，保证主线程能获取到程序各个线程全部执行完之后的值
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1000000);
// 设置100个线程同时执行
for (int i = 0; i < 100; i++) {
new Thread(() -> {
// 循环10000次，对inc实现 +1 操作
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
// 设置同步机制，让inc按照顺序执行
synchronized (Test.class) {
inc++;
}
countDownLatch.countDown();
}
}).start();
}
try {
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("执行完毕，inc的值为：" + inc);
}
}</pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div><p data-tool="mdnice编辑器" style="padding-top: 8px;padding-bottom: 8px;line-height: 26px;">在上面的代码中，我们给 <code style="font-size: 14px;padding: 2px 4px;border-radius: 4px;margin-right: 2px;margin-left: 2px;background-color: rgba(27, 31, 35, 0.05);font-family: "Operator Mono", Consolas, Monaco, Menlo, monospace;word-break: break-all;color: rgb(239, 112, 96);">inc ++ 外面加了一层代码，使用 synchronized 设置类锁，保证了代码的同步执行，这是一种基于JVM自身的机制来保障线程的安全性，如果在并发量比较大的情况下，synchronized 会升级为重量级的锁，效率很低。synchronized无法获取当前线程的锁状态，发生异常的情况下会自动解锁，但是如果线程发生阻塞，它是不会释放锁的执行结果：
执行完毕，inc的值为：1000000
可以看到，这种方式是可以保证线程安全的。
public class Test {
private static int inc = 0;
private static Lock lock = new ReentrantLock();
public static void main(String[] args) {
// 设置栅栏，保证主线程能获取到程序各个线程全部执行完之后的值
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1000000);
// 设置100个线程同时执行
for (int i = 0; i < 100; i++) {
new Thread(() -> {
// 循环10000次，对inc实现 +1 操作
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
// 设置锁
lock.lock();
try {
inc++;
} finally {
// 解锁
lock.unlock();
}
countDownLatch.countDown();
}
}).start();
}
try {
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("执行完毕，inc的值为：" + inc);
}
}ReentrantLock的底层是通过AQS + CAS来实现的，在并发量比较小的情况下，它的性能不如 synchronized，但是随着并发量的增大，它的性能会越来越好，达到一定量级会完全碾压synchronized。并且Lock是可以尝试获取锁的，它通过代码手动去控制解锁，这点需要格外注意。
执行结果：
执行完毕，inc的值为：1000000
public class Test {
private static AtomicInteger inc = new AtomicInteger();
public static void main(String[] args) {
// 设置栅栏，保证主线程能获取到程序各个线程全部执行完之后的值
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1000000);
// 设置100个线程同时执行
for (int i = 0; i < 100; i++) {
new Thread(() -> {
// 循环10000次，对inc实现 +1 操作
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
inc.getAndAdd(1);
countDownLatch.countDown();
}
}).start();
}
try {
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("执行完毕，inc的值为：" + inc.get());
}
}AtomicInteger 底层是基于 CAS 的乐观锁实现的，CAS是一种无锁技术，相对于前面的方案，它的效率更高一些，在下面会详细介绍。
执行结果：
执行完毕，inc的值为：1000000
public class Test {
private static LongAdder inc = new LongAdder();
public static void main(String[] args) {
// 设置栅栏，保证主线程能获取到程序各个线程全部执行完之后的值
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1000000);
// 设置100个线程同时执行
for (int i = 0; i < 100; i++) {
new Thread(() -> {
// 循环10000次，对inc实现 +1 操作
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
inc.increment();
countDownLatch.countDown();
}
}).start();
}
try {
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("执行完毕，inc的值为：" + inc.intValue());
}
}LongAdder 原子类在 JDK1.8 中新增的类，其底层也是基于 CAS 机制实现的。适合于高并发场景下，特别是写大于读的场景，相较于 AtomicInteger、AtomicLong 性能更好，代价是消耗更多的空间，以空间换时间。
执行结果：
执行完毕，inc的值为：1000000
讲到现在，终于我们今天的主角要登场了，她就是CAS。
CAS的意思是比较与交换（Compare And Swap），它是乐观锁的一种实现机制。
什么是乐观锁？通俗的来说就是它比较乐观，每次在修改变量的值之前不认为别的线程会修改变量，每次都会尝试去获得锁，如果获取失败了，它也会一直等待，直到获取锁为止。说白了，它就是打不死的小强。
而悲观锁呢，顾名思义，就比较悲观了，每次在修改变量前都会认为别人会动这个变量，所以它会把变量锁起来，独占，直到自己修改完毕才会释放锁。说白了，就是比较自私，把好东西藏起来自己偷偷享用，完事了再拿出来给别人。像之前的synchronized关键字就是悲观锁的一种实现。
CAS是一种无锁原子算法，它的操作包括三个操作数：需要读写的内存位置(V)、预期原值(A)、新值(B)。仅当 V值等于A值时，才会将V的值设为B，如果V值和A值不同，则说明已经有其他线程做了更新，则当前线程继续循环等待。最后，CAS 返回当前V的真实值。CAS 操作时抱着乐观的态度进行的，它总是认为自己可以成功完成操作。
在Java中，JUC的atomic包下提供了大量基于CAS实现的原子类：
我们以AtomicInteger来举例说明。
AtomicInteger类内部通过一个Unsafe类型的静态不可变的变量unsafe来引用Unsafe的实例。
// setup to use Unsafe.compareAndSwapInt for updates private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
然后，AtomicInteger类用value保存自身的数值，并用get()方法对外提供。注意，它的value是使用volatile修饰的，保证了线程的可见性。
private volatile int value;
/**
* Creates a new AtomicInteger with the given initial value.
*
* @param initialValue the initial value
*/
public AtomicInteger(int initialValue) {
value = initialValue;
}
/**
* Gets the current value.
*
* @return the current value
*/
public final int get() {
return value;
}一路跟踪incrementAndGet方法到的末尾可以看到是一个native的方法：
/**
* Atomically increments by one the current value.
*
* @return the updated value
*/
public final int incrementAndGet() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
}
// getAndAddInt 方法
public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
int var5;
do {
var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
return var5;
}
// compareAndSet方法
public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);可以看到其实incrementAndGet内部的原理就是通过compareAndSwapInt调用底层的机器指令不断比较内存旧值和期望的值，如果比较返回false就继续循环比较，如果返回true则将当前的新值赋给内存里的值，本次处理完毕。
由此我们知道，原子类实现的自增操作可以保证原子性的根本原因在于硬件（处理器）的相关指令支持。将语义上需要多步操作的行为通过一条指令来完成，CAS指令可以达到这个目的。
D'accord, cette fois, le partage sur CAS se termine ici. En tant que pierre angulaire de la programmation Java, la concurrence est un point de connaissance très important. Si les étudiants ont une faible compréhension de ce sujet, j'espère qu'après avoir lu l'article, je pourrai taper le code par moi-même et réfléchir à ce qu'est CAS et à quoi. ses avantages et ses inconvénients sont les méthodes de mise en œuvre. Bien sûr, la simultanéité est un très grand concept. Voici juste une petite introduction, mentionnant l'un des petits points de connaissance et donnant une partie de ma propre expérience d'apprentissage. S'il y a quelque chose qui n'est pas bien expliqué ou qui ne va pas, envoyez-moi un message privé pour en discuter ensemble, merci !
Je suis Programmeur Qing Ge Les questions d'entretien pour cette période sont ici. Les étudiants qui souhaitent s'améliorer et progresser dans les grandes entreprises doivent faire attention à mon compte officiel : Java Study Guide . , nous vous aiderons ici à apprendre et à résumer les connaissances liées à Java sur la base d'entretiens réels quotidiens, vous aidant ainsi à élargir votre pile technologique et à améliorer votre force personnelle. A la prochaine fois~
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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