非阻塞同步算法实战(三)-LatestResultsProvider

前言

阅读本文前,需要读者对happens-before比较熟悉,了解非阻塞同步的一些基本概念。本文主要为happens-before法则的灵活运用,和一些解决问题的小技巧,分析问题的方式。


背景介绍

原始需求为:本人当时在编写一个正则替换工具,里面会动态地显示所有的匹配结果(包括替换预览),文本、正则表达式、参数,这些数据的其中一项发生了变化,结果就应该被更新,为了提供友好的交互体验,数据变化时,应该是发起一个异步请求,由另一个独立的线程来完成运算,完成后通知UI更新结果。由于是动态显示,所以提交会非常频繁。


需求描述

需要这样一个工具类,允许用户频繁地提交数据(本文之后以“submit”表示该操作)和更新结果(本文之后以“update”表示该操作),submit时,如果当前有进行中的运算,则应该取消,使用新参数执行新的运算;update时,如果当前没有进行中的运算(处于阻塞状态),并且当前结果不是最新的,则唤醒该线程,使用当前的新数据,执行新的运算。此处之所以分为submit和update两个方法,是为了支持手动更新,即点击更新按钮时,才更新结果。


此外,出于练手的原因,也出于编写一个功能全面,更实用的工具的目的,我还加入了一些额外的需求:

1、引入多线程场景,update和submit均可由多个线程同时发起,该工具类应设计成线程安全的。

2、允许延迟执行运算,如果延时内执行submit,仅重新计算延时。如果运算不方便取消,在短时间频繁submit的场景下,延时会是一个很好的应对办法。

3、允许设置一个最大延迟时间,作为延迟开启运算的补充。当长时间频繁submit时,会形成这样的局面,一直未进入运算环节,新结果计算不出来,上一次计算结果却是很早以前的。如果需要显示一个较新但不是最新的结果,最大延迟时间将会很有用。

4、提供主动取消方法,主动取消正在进行的运算。

5、update时,允许等待运算完成,同时也可设置超时时间。当主动取消、超时、完成了当前或更(更加的意思)新的数据对应的运算时,结束等待。


需求交待完了,有兴趣有精力的读者,可以先试着思考下怎么实现。


问题分析

该工具应该维护一个状态字段,这样才能在发起某个操作时,根据所处的状态作出正确的动作,如:如果当前不处于停止状态(或者主动取消状态,原因见下文),执行update就不需要唤醒运算线程。简单分析可知,至少应该有这样几种状态:

1、停止状态:当前没有运算任务,线程进入阻塞状态,主动取消和运算完成后,进入该状态

2、延迟状态:设置了延迟开启运算时,进入运算前,处于该状态

3、运算状态:正在执行运算

4、主动取消状态:当发起主动取消时,进入该状态

5、新任务状态:当时有新的运算任务时,进入该状态,然后重新进入运算状态


延迟

再来看一下延迟,如果延迟500毫秒,就每次sleep(500),那么期间再submit怎么办?将它唤醒然后重新sleep(500)吗?显然不行,成本太大了。


我有一个小技巧:将500分成多个合适的等份,使用一个计数器,每次sleep一个等份,计数器加1,如果发起submit,仅把计数器置0即可,虽然看起来线程的状态切换变多了,但应对频繁重置时,它更稳定。虽然时间上会上下波动一个等份,但此处并不需要多么精确。


现在还面临这样一个问题,如何知道当前是处于延迟状态并计数器置0?取出状态值进行判断,然后置0,这方法显然不行,因为置0的时候,可能状态已经变了,所以你无法知道该操作是否生效了。


我想到的办法是,再引入一个延迟重置状态。如果处于该状态,则下一次计数器加1时,将计数器重置,状态变更是可以知道成功与否的。


状态变更

有些状态的变更是有条件的,比如说当前处于取消状态,就不能把它转为运算状态,运算状态只能由新任务状态、延迟状态(延迟完成后执行运算)或延迟重置状态转入。这种场景正好跟CAS一致,所以,使用一个AtomicInteger来表示状态。


分析下各状态之间的转换,可以得出下面的状态变更图:

非阻塞同步算法实战(三)-LatestResultsProvider

蓝色的a(bcd)|(e)f线路为停止状态下,发起一次update,运算完重新回到停止的过程,开启延迟时是bcd,否则是e。

红色的线j表示超过了最大延迟时间,退出延迟,进入运算状态(也可以是d)。


绿色的线ghi(包括a)表示:如果发起了submit或update,状态应该怎么改变。如果处于延迟重置、新任务则不需要进行任何操作;如果处于延迟状态,则转为延迟重置即可;如果处于运算状态,则可能使用了旧参数,应该转为新任务;如果为主动取消或停止状态,并且是调用update方法,则转为新任务,并且可能处于阻塞状态,应该唤醒该线程。


黑色的线l表示,可在任意状态下发起主动取消,进入该状态。然后通知等待线程后,转入停止状态,对应紫色的k,如果在停止状态下发起主动取消,则仅转为主动取消状态,不会通知等待线程。所以当线程阻塞时,可能处于停止状态或者主动取消状态。


顺序问题

上面已经分析到,当submit时,应该把延迟转为延迟重置、或运算转为新任务,这两个尝试的顺序是不是也有讲究呢?


是的,因为正常执行流程a(bcd)|(e)f中,运算状态在延迟状态之后,假如先尝试运算转为新任务,可能此时为延迟状态,故失败,再尝试延迟转为延迟重置时,状态在这期间从刚才的延迟转为了运算,故两次尝试都失败了,本应该重置延迟的,却什么也没干,这是错误的。而将两次尝试顺序调换一下,只要状态为延迟或运算,那么两次状态转换尝试中,一定有一次会成功。


之后的代码中还有多处类似的顺序细节。


解决方案

下面给出完整的代码,除去等待运算完成那部分,其它地方均为wait-free级别的实现。

calculateResult是具体执行运算的方法;上文中的submit对应代码里的updateParametersVersion方法,上文中的update对应剩余几个update方法。

updateAndWait方法中,使用了上一篇中讲到的BoundlessCyclicBarrier,其维护的版本号就是参数的版本号ParametersVersion。

/**

 * @author trytocatch@163.com

 * @date 2013-2-2

 */

public abstract class LatestResultsProvider {

    /** update return value */

    public static final int UPDATE_FAILED = -1;

    public static final int UPDATE_NO_NEED_TO_UPDATE = 0;

    public static final int UPDATE_SUCCESS = 1;

    public static final int UPDATE_COMMITTED = 2;

    /** update return value */

    /** work states*/

    private static final int WS_OFF = 0;

    private static final int WS_NEW_TASK = 1;

    private static final int WS_WORKING = 2;

    private static final int WS_DELAYING = 3;

    private static final int WS_DELAY_RESET = 4;

    private static final int WS_CANCELED = 5;

    /** work states*/

    private final AtomicInteger workState;

    private int sleepPeriod = 30;

    private final AtomicInteger parametersVersion;

    private volatile int updateDelay;// updateDelay>=0

    private volatile int delayUpperLimit;

    private final BoundlessCyclicBarrier barrier;

    private Thread workThread;

    /**

     *

     * @param updateDelay unit: millisecond

     * @param delayUpperLimit limit the sum of the delay, disabled

     * while delayUpperLimit<0, unit: millisecond

     */

    public LatestResultsProvider(int updateDelay, int delayUpperLimit) {

        if (updateDelay < 0)

            this.updateDelay = 0;

        else

            this.updateDelay = updateDelay;

        this.delayUpperLimit = delayUpperLimit;

        barrier = new BoundlessCyclicBarrier(0);

        workState = new AtomicInteger(WS_OFF);

        parametersVersion = new AtomicInteger(0);

        initThread();

    }

    private void initThread() {

        workThread = new Thread("trytocatch's worker") {

            @Override

            public void run() {

                int sleepCount = 0;

                for (;;) {

                    try {

                        while (!workState.compareAndSet(WS_NEW_TASK,

                                updateDelay > 0 ? WS_DELAY_RESET : WS_WORKING)) {

                            if (workState.compareAndSet(WS_CANCELED, WS_OFF)) {

                                barrier.cancel();

                            }

                            LockSupport.park();

                            interrupted();

                        }

                        if (workState.get() == WS_DELAY_RESET) {

                            int delaySum = 0;

                            for (;;) {

                                if (workState.compareAndSet(WS_DELAY_RESET,

                                        WS_DELAYING)) {

                                    sleepCount = (updateDelay + sleepPeriod - 1)

                                            / sleepPeriod;

                                }

                                sleep(sleepPeriod);

                                if (--sleepCount <= 0

                                        && workState.compareAndSet(WS_DELAYING,

                                                WS_WORKING))

                                    break;

                                if (delayUpperLimit >= 0) {

                                    delaySum += sleepPeriod;

                                    if (delaySum >= delayUpperLimit) {

                                        if (!workState.compareAndSet(

                                                WS_DELAYING, WS_WORKING))

                                            workState.compareAndSet(

                                                    WS_DELAY_RESET, WS_WORKING);

                                        break;

                                    }

                                }

                                if (workState.get() != WS_DELAYING

                                        && workState.get() != WS_DELAY_RESET)

                                    break;

                            }

                        }

                        if (isWorking()) {

                            int workingVersion = parametersVersion.get();

                            try {

                                calculateResult();

                                if (workState.compareAndSet(WS_WORKING, WS_OFF))

                                    barrier.nextCycle(workingVersion);

                            } catch (Throwable t) {

                                t.printStackTrace();

                                workState.set(WS_CANCELED);

                            }

                        }

                    } catch (InterruptedException e) {

                        workState.compareAndSet(WS_DELAYING, WS_CANCELED);

                        workState.compareAndSet(WS_DELAY_RESET, WS_CANCELED);

                    }

                }// for(;;)

            }// run()

        };

        workThread.setDaemon(true);

        workThread.start();

    }

    public int getUpdateDelay() {

        return updateDelay;

    }

    /**

     * @param updateDelay

     *            delay time. unit: millisecond

     */

    public void setUpdateDelay(int updateDelay) {

        this.updateDelay = updateDelay < 0 ? 0 : updateDelay;

    }

    public int getDelayUpperLimit() {

        return delayUpperLimit;

    }

    /**

     * @param delayUpperLimit limit the sum of the delay, disabled

     * while delayUpperLimit<0, unit: millisecond

     */

    public void setDelayUpperLimit(int delayUpperLimit) {

        this.delayUpperLimit = delayUpperLimit;

    }

    public final void stopCurrentWorking() {

        workState.set(WS_CANCELED);

    }

    /**

     * @return NO_NEED_TO_UPDATE, COMMITTED

     */

    public final int update() {

        if (isResultUptodate())

            return UPDATE_NO_NEED_TO_UPDATE;

        if (workState.compareAndSet(WS_CANCELED, WS_NEW_TASK)

                || workState.compareAndSet(WS_OFF, WS_NEW_TASK))

            LockSupport.unpark(workThread);

        return UPDATE_COMMITTED;

    }

    /**

     * @param timeout

     *            unit:nanoseconds

     * @return FAILED, NO_NEED_TO_UPDATE, SUCCESS

     * @throws InterruptedException

     */

    public final int updateAndWait(long nanosTimeout)

            throws InterruptedException {

        int newVersion = parametersVersion.get();

        if (update() == UPDATE_NO_NEED_TO_UPDATE)

            return UPDATE_NO_NEED_TO_UPDATE;

        barrier.awaitWithAssignedVersion(newVersion, nanosTimeout);

        return barrier.getVersion() - newVersion >= 0 ? UPDATE_SUCCESS

                : UPDATE_FAILED;

    }

    /**

     * @return FAILED, NO_NEED_TO_UPDATE, SUCCESS

     * @throws InterruptedException

     */

    public final int updateAndWait() throws InterruptedException {

        return updateAndWait(0);

    }

    public final boolean isResultUptodate() {

        return parametersVersion.get() == barrier.getVersion();

    }

    /**

     * be used in calculateResult()

     * @return true: the work state is working, worth to calculate the

     * result absolutely, otherwise you can cancel the current calculation

     */

    protected final boolean isWorking() {

        return workState.get()==WS_WORKING;

    }

    /**

     * you must call this after update the parameters, and before calling the

     * update

     */

    protected final void updateParametersVersion() {

        int pVersion = parametersVersion.get();

        //CAS failed means that another thread do the same work already

        if (parametersVersion.compareAndSet(pVersion, pVersion + 1))

            if (!workState.compareAndSet(WS_DELAYING, WS_DELAY_RESET))

                workState.compareAndSet(WS_WORKING, WS_NEW_TASK);

    }

    /**

     * implement this to deal with you task

     */

    protected abstract void calculateResult();

}

代码中,我直接在构造方法里开启了新的线程,一般来说,是不推荐这样做的,但在此处,除非在构造还未完成时就执行update方法,否则不会引发什么问题。


最后,附上该正则替换工具的介绍和下载地址:http://www.cnblogs.com/trytocatch/p/RegexReplacer.html


小结

状态变更非常适合使用非阻塞算法,并且还能够达到wait-free级别。限于篇幅,有些没讲到的细节,请读者借助代码来理解吧,如有疑问,欢迎回复讨论。


系列总结

本实战系列就到此结束了,简单总结下。


非阻塞同步相对于锁同步而言,由代码块,转为了点,是另一种思考方式。

有时,无法做到一步完成,也许可以分成两步完成,同样可以解决问题,ConcurrentLinkedQueue就是这么做的。


如果需要维护多个数据之间的某种一致关系,则可以将它们封装到一个类中,更新时采用更新该类对象的引用的方式。


众所周知,锁同步算法是难以测试的,非阻塞同步算法更加难以测试,我个人认为,其正确性主要靠慎密的推敲和论证。


非阻塞同步算法比锁同步算法要显得更复杂些,如果对性能要求不高,对非阻塞算法掌握得还不太熟练,建议不要使用非阻塞算法,锁同步算法要简洁得多,也更容易维护,如上面所说的,两条看似没有顺序的语句,调换下顺序,可能就会引发BUG。


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