Java多线程(五) 乐观锁和CAS机制

Java多线程(五) 乐观锁和CAS机制

悲观锁和乐观锁

悲观锁

悲观锁是基于一种悲观的态度类来防止一切数据冲突,它是以一种预防的姿态在修改数据之前把数据锁住,然后再对数据进行读写,在它释放锁之前任何人都不能对其数据进行操作,直到前面一个人把锁释放后下一个人数据加锁才可对数据进行加锁,然后才可以对数据进行操作。synchronized是悲观锁,这种线程一旦得到锁,其他需要锁的线程就挂起的情况就是悲观锁。

特点:可以完全保证数据的独占性和正确性,因为每次请求都会先对数据进行加锁, 然后进行数据操作,最后再解锁,而加锁释放锁的过程会造成消耗,所以性能不高;

乐观锁

乐观锁是对于数据冲突保持一种乐观态度,操作数据时不会对操作的数据进行加锁(这使得多个任务可以并行的对数据进行操作),只有到数据提交的时候才通过一种机制来验证数据是否存在冲突。CAS操作的就是乐观锁,每次不加锁而是假设没有冲突而去完成某项操作,如果因为冲突失败就重试,直到成功为止。

特点:乐观锁是一种并发类型的锁,其本身不对数据进行加锁通而是通过业务实现锁的功能,不对数据进行加锁就意味着允许多个请求同时访问数据,同时也省掉了对数据加锁和解锁的过程,这种方式因为节省了悲观锁加锁的操作,所以可以一定程度的的提高操作的性能,不过在并发非常高的情况下,会导致大量的请求冲突,冲突导致大部分操作无功而返而浪费资源,所以在高并发的场景下,乐观锁的性能却反而不如悲观锁。

CAS机制

CAS机制的全称是Compare And Swap,翻译过来就是比较并且交换,CAS机制中有三个变量,内存地址address,旧的预期值oldvalue,要修改的新值newvalue。当进行CAS操作时,首先先检测和比较内存地址和旧的预期值是否一致,如果一致返回true,否则返回false。可以看下面的代码能好得理解。

代码中AtomicInteger是原子操作类,count.compareAndSet(11,10)就是CAS机制,他是一个原子操作,他先要比较原先的count值是否是11,如果是11的话,就改成10,如果线程1和线程2进入代码中,但是线程1先触发了CAS,将count值变10,那么线程2执行到CAS机制的时候发现count值已经不等于10了,那么这个compareAndSet函数会返回false,进入else中继续run()。线程1休眠5s以后,将count值修改成11以后,线程2再次进入compareAndSet函数发现count值变成了11,那么就把值修改成10了,并且返回true值。由此实现了乐观锁。

public class AtomiIntegerTestimplements Runnable {
    private AtomicInteger count = new AtomicInteger(11);

    public static void main(String[] args) {
        AtomiIntegerTest ast = new AtomiIntegerTest();
        Thread thread1 = new Thread(ast);
        Thread thread = new Thread(ast);
        thread1.start();
        thread.start();
    }
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("thread:"+Thread.currentThread().getName()+";count:"+count.get());
        if (count.compareAndSet(11,10)){
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+";修改成功"+count.get());
            try {
                Thread.sleep(5000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            count.set(11);
        }else{
            System.out.println("重试机制thread:"+Thread.currentThread().getName()+";flag:"+count.get());
            try {
                Thread.sleep(500);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            run();
        }
    }
}

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