我们现在来说什么是ABA问题.假设内存中有一个值为A的变量,存储在地址V中. 此时有三个线程想使用CAS的方式更新这个变量的值,每个线程的执行时间有略微偏差.线程1和线程2已经获取当前值,线程3还未获取当前值. 接下来,线程1先一步执行成功,把当前值成功从A更新为B:同时线程2因为某种原因???被阻塞住,没有做更新操作:线程3在线程1更新之后,获取了当前值B. 为什么线程3又反过来操作???是自旋吗??? 在之后,线程2仍然处于阻塞状态,线程3继续执行,成功把当前值从B更新成了A. 最后,线程2

CAS / ABA 标签(空格分隔): 操作系统 1. CAS 解决 Volatile 不保证原子性的问题 /** * Atomically increments by one the current value. * * @return the previous value */ public final int getAndIncrement() { return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1); } public final int ge

CAS(Compare And Swap)导致的ABA问题 问题描述 多线程情况下,每个线程使用CAS操作欲将数据A修改成B,当然我们只希望只有一个线程能够正确的修改数据,并且只修改一次.当并发的时候,其中一个线程已经将A成功的改成了B,但是在线程并发调度过程中尚未被调度,在这个期间,另外一个线程(不在并发中的请求线程)将B又修改成了A,那么原来并发中的线程又可以通过CAS操作将A改成B 测试用例: public class AbaPro { private static final Rando

我们知道AtomicInteger和AtomicLong的原子操作,但是在这两个类在CAS操作的时候会遇到ABA问题,可能大家会疑问什么是ABA问题呢,请待我细细道来: ABA问题:简单讲就是多线程环境,2次读写中一个线程修改A->B,然后又B->A,另一个线程看到的值未改变,又继续修改成自己的期望值.当然我们如果不关心过程,只关心结果,那么这个就是无所谓的ABA问题. 为了解决ABA问题,伟大的java为我们提供了AtomicMarkableReference和AtomicStampedRe

提到了CAS操作存在问题,就是在CAS之前A变成B又变回A,CAS还是能够设置成功的,什么场景下会出现这个问题呢?查了一些资料,发现在下面的两种情况下会出现ABA问题. 1.A最开始的内存地址是X,然后失效了,有分配了B,恰好内存地址是X,这时候通过CAS操作,却设置成功了 这种情况在带有GC的语言中,这种情况是不可能发生的,为什么呢?拿JAVA举例,在执行CAS操作时,A,B对象肯定生命周期内,GC不可能将其释放,那么A指向的内存是不会被释放的,B也就不可能分配到与A相同的内存地址,CAS失败

java.util.concurrent包的最底层基础CAS技术,原理很简单. CAS有3个操作数,内存值V,旧的预期值A,要修改的新值B.当且仅当预期值A和内存值V相同时,将内存值V修改为B,否则什么都不做. 引发ABA问题:如果变量V初次读取的时候是A,并且在准备赋值的时候检查到它仍然是A,那能说明它的值没有被其他线程修改过了吗?如果在这段期间它的值曾经被改成了B,然后又改回A,那CAS操作就会误认为它从来没有被修改过. 举例: 线程1准备用CAS将变量的值由A替换为B,在此之前,线程2将变

一.什么是DLC双端锁?有什么用处? 为了解决在多线程模式下,高并发的环境中,唯一确保单例模式只能生成一个实例 多线程环境中,单例模式会因为指令重排和线程竞争的原因会出现多个对象 public class DLCDemo { private static DLCDemo instance = null; private DLCDemo(){ System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + " 线程启动&

前言 相信大部分开发人员,或多或少都看过或写过并发编程的代码.并发关键字除了Synchronized,还有另一大分支Atomic.如果大家没听过没用过先看基础篇,如果听过用过,请滑至底部看进阶篇,深入源码分析. 提出问题:int线程安全吗? 看过Synchronized相关文章的小伙伴应该知道其是不安全的,再次用代码应验下其不安全性: public class testInt { static int number = 0; public static void main(String[] ar

沉淀再出发:java中的CAS和ABA问题整理 一.前言 在多并发程序设计之中,我们不得不面对并发.互斥.竞争.死锁.资源抢占等等问题,归根到底就是读写的问题,有了读写才有了增删改查,才有了所有的一切,同样的也有了谁读谁写,这样的顺序和主次问题,于是就有了上锁,乐观锁和悲观锁,同步和异步,睡眠和换入换出等问题,归根到底就是模拟了社会上的分工协作与资源共享和抢占,要理解好这些现象的本质,我们需要更加深刻地进行类比和辨析,要知道这些内容的本质就是内存和CPU之间的故事,有的时候还会有一些外存或者其他

业务零影响!如何在Online环境中巧用MySQL传统复制技术 这篇文章我并不会介绍如何部署一个MySQL复制环境或keepalived+双主环境,因为此类安装搭建的文章已经很多,大家也很熟悉.在这篇文章里,我主要是介绍MySQL复制技术在Online[在线业务系统]环境里如何进行架构上的调整,同时这些调整对在线业务系统的影响又是尽可能的小甚至是零影响.希望大家能有所收获. 1MySQL复制中的监控管理 大家都知道,MySQL复制(不论是经典传统复制还是5.6新引入的GTID复制)都是以io_t

互联网无时无刻不面对着高并发问题,例如商品秒杀.微信群抢红包.大麦网抢演唱会门票等. 当一个Web系统,在一秒内收到数以万计甚至更多的请求时,系统的优化和稳定是至关重要的. 互联网的开发包括Java后台.NoSQL.数据库.限流.CDN.负载均衡等. 一.互联系统应用架构基础分析 防火墙的功能是防止互联网上的病毒和其他攻击,正常的请求通过防火墙后,最先到达的就是负载均衡器. 负载均衡器的主要功能: 对业务请求做初步的分析,决定分不分发请求到Web服务器,常见的分发软件比如Nginx和Apache

线程安全 众所周知,Java是多线程的.但是,Java对多线程的支持其实是一把双刃剑.一旦涉及到多个线程操作共享资源的情况时,处理不好就可能产生线程安全问题.线程安全性可能是非常复杂的,在没有充足的同步的情况下,多个线程中的操作执行顺序是不可预测的. Java里面进行多线程通信的主要方式就是共享内存的方式,共享内存主要的关注点有两个:可见性和有序性.加上复合操作的原子性,我们可以认为Java的线程安全性问题主要关注点有3个:可见性.有序性和原子性. Java内存模型(JMM)解决了可见性和有序性

原文:https://www.cnblogs.com/qjjazry/p/6581568.html 首先介绍一些乐观锁与悲观锁: 悲观锁:总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁.传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁.再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁. 乐观锁:顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认

首先介绍一些乐观锁与悲观锁: 悲观锁:总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁.传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁.再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁. 乐观锁:顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版

首先介绍一些乐观锁与悲观锁: 悲观锁:总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁.传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁.再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁. 乐观锁:顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版

乐观锁与悲观锁 悲观锁:总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁.传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁.再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁. 乐观锁:顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制.乐

18彻底玩转 单例模式 饿汉式 DCL懒汉模式 探究! 饿汉式  package com.kuang.single; //饿汉式单例 //单例模式重要思想是构造器私有 public class Hungry { ​     //可能会浪费空间     private byte[] data1 = new byte[1024*1024];     private byte[] data2 = new byte[1024*1024];     private byte[] data3 = new b

1. 背景 在JDK 5之前Java语言是靠 synchronized 关键字保证同步的,这会导致有锁.锁机制存在以下问题: 在多线程竞争下,加锁.释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时,引起性能问题. 一个线程持有锁会导致其它所有需要此锁的线程挂起. 如果一个优先级高的线程等待一个优先级低的线程释放锁会导致优先级倒置,引起性能风险. Volatile关键字能够在并发条件下,强制将修改后的值刷新到主内存中来保持内存的可见性.通过 CPU内存屏障禁止编译器指令性重排来保证并发操作的有序性 如果多

阅读目录: 1.背景介绍 2.在业务层中加入核心领域模型(引入DomainModel,让逻辑.数据有家可归,变成一个完整的业务对象) 3.统一协调层Application Layer(加入协调层来转换DomianModel) 4.从数据扁平结构转换成OO体系结构(使用OO丰富代码结构) 5.DomainModel中的内容(带开关的Specification.SOA化的Specification) 6.模式.重构.单元测试在领域模型中的运用 1.背景介绍 由于时间关系废话不多扯了,直奔主题,对领域

业务运维并不是一个新概念,针对传统信息架构提出的业务服务管理就是把以业务为核心的IT系统与IT基础设施性能进行整合运维的解决方案.然而随着互联网+转型的不断推进,基础设施的智能化和广泛云化成为IT发展的"新常态",只关注IT基础设施.系统与应用软件的稳定性与性能状况的传统运维手段,越来越难以满足企业业务高速发展的需求. 互联网+时代的业务运维是IT运维与互联网深度融合的产物,是运维管理在云计算.大数据技术推动下的必然结果.业务运维是以用户体验为核心,以业务价值为导向,严格遵循业务运维监