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[Java教程]【实战Java高并发程序设计6】挑战无锁算法:无锁的Vector实现


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【实战Java高并发程序设计 3】带有时间戳的对象引用:AtomicStampedReference

【实战Java高并发程序设计 4】数组也能无锁:AtomicIntegerArray

 【实战Java高并发程序设计 5】让普通变量也享受原子操作

 

     我们已经比较完整得介绍了有关无锁的概念和使用方法。相对于有锁的方法,使用无锁的方式编程更加考验一个程序员的耐心和智力。但是,无锁带来的好处也是显而易见的,第一,在高并发的情况下,它比有锁的程序拥有更好的性能;第二,它天生就是死锁免疫的。就凭借这2个优势,就值得我们冒险尝试使用无锁的并发。

    这里,我想向大家介绍一种使用无锁方式实现的Vector。通过这个案例,我们可以更加深刻地认识无锁的算法,同时也可以学习一下有关Vector实现的细节和算法技巧。(在本例中,讲述的无锁Vector来自于amino并发包)

    我们将这个无锁的Vector称为LockFreeVector。它的特点是可以根据需求动态扩展其内部空间。在这里,我们使用二维数组来表示LockFreeVector的内部存储,如下:

private final AtomicReferenceArray<AtomicReferenceArray<E>> buckets;

 变量buckets存放所有的内部元素。从定义上看,它是一个保存着数组的数组,也就是通常的二维数组。特别之处在于这些数组都是使用CAS的原子数组。为什么使用二维数组去实现一个一维的Vector呢?这是为了将来Vector进行动态扩展时可以更加方便。我们知道,AtomicReferenceArray内部使用Object[]来进行实际数据的存储,这使得动态空间增加特别的麻烦,因此使用二维数组的好处就是为将来增加新的元素。

   此外,为了更有序的读写数组,定义一个称为Descriptor的元素。它的作用是使用CAS操作写入新数据。

01 static class Descriptor<E> {02  public int size;03  volatile WriteDescriptor<E> writeop;04  public Descriptor(int size, WriteDescriptor<E> writeop) {05       this.size = size;06       this.writeop = writeop;07  }08  public void completeWrite() {09       WriteDescriptor<E> tmpOp = writeop;10       if (tmpOp != null) {11           tmpOp.doIt();12           writeop = null; // this is safe since all write to writeop use13           // null as r_value.14       }15  }16 }1718 static class WriteDescriptor<E> {19  public E oldV;20  public E newV;21  public AtomicReferenceArray<E> addr;22  public int addr_ind;2324  public WriteDescriptor(AtomicReferenceArray<E> addr, int addr_ind,25           E oldV, E newV) {26       this.addr = addr;27       this.addr_ind = addr_ind;28       this.oldV = oldV;29       this.newV = newV;30  }3132  public void doIt() {33       addr.compareAndSet(addr_ind, oldV, newV);34  }35 }

  

上述代码第4行定义的Descriptor构造函数接收2个参数,第一个为整个Vector的长度,第2个为一个writer。最终,写入数据是通过writer进行的(通过completeWrite()方法)。

第24行,WriteDescriptor的构造函数接收4个参数。第一个参数addr表示要修改的原子数组,第二个参数为要写入的数组索引位置,第三个oldV为期望值,第4个newV为需要写入的值。

在构造LockFreeVector时,显然需要将buckets和descriptor进行初始化。

public LockFreeVector() {     buckets = new AtomicReferenceArray<AtomicReferenceArray<E>>(N_BUCKET);     buckets.set(0, new AtomicReferenceArray<E>(FIRST_BUCKET_SIZE));     descriptor = new AtomicReference<Descriptor<E>>(new Descriptor<E>(0,              null));}

  在这里N_BUCKET为30,也就是说这个buckets里面可以存放一共30个数组(由于数组无法动态增长,因此数组总数也就不能超过30个)。并且将第一个数组的大小为FIRST_BUCKET_SIZE为8。到这里,大家可能会有一个疑问,如果每个数组8个元素,一共30个数组,那岂不是一共只能存放240个元素吗?

    如果大家了解JDK内的Vector实现,应该知道,Vector在进行空间增长时,默认情况下,每次都会将总容量翻倍。因此,这里也借鉴类似的思想,每次空间扩张,新的数组的大小为原来的2倍(即每次空间扩展都启用一个新的数组),因此,第一个数组为8,第2个就是16,第3个就是32。以此类推,因此30个数组可以支持的总元素达到。

   这数值已经超过了2^33,即在80亿以上。因此,可以满足一般的应用。

    当有元素需要加入LockFreeVector时,使用一个名为push_back()的方法,将元素压入Vector最后一个位置。这个操作显然就是LockFreeVector的最为核心的方法,也是最能体现CAS使用特点的方法,它的实现如下:

01 public void push_back(E e) {02  Descriptor<E> desc;03  Descriptor<E> newd;04  do {05       desc = descriptor.get();06       desc.completeWrite();0708       int pos = desc.size + FIRST_BUCKET_SIZE;09       int zeroNumPos = Integer.numberOfLeadingZeros(pos);10       int bucketInd = zeroNumFirst - zeroNumPos;11       if (buckets.get(bucketInd) == null) {12           int newLen = 2 * buckets.get(bucketInd - 1).length();13           if (debug)14                System.out.println("New Length is:" + newLen);15           buckets.compareAndSet(bucketInd, null,16                     new AtomicReferenceArray<E>(newLen));17       }1819       int idx = (0x80000000>>>zeroNumPos) ^ pos;20       newd = new Descriptor<E>(desc.size + 1, new WriteDescriptor<E>(21                buckets.get(bucketInd), idx, null, e));22  } while (!descriptor.compareAndSet(desc, newd));23  descriptor.get().completeWrite();24 }

  

可以看到,这个方法主体部分是一个do-while循环,用来不断尝试对descriptor的设置。也就是通过CAS保证了descriptor的一致性和安全性。在第23行,使用descriptor将数据真正地写入数组中。这个descriptor写入的数据由20~21行构造的WriteDescriptor决定。

摘自《实战Java高并发程序设计》