1.ReentrantLock 源码解析 | 京东云技术团队
2.编程「锁」事｜详解乐观锁 CAS 的源码技术原理
3.Volatile的实现原理(看这篇就够了)
4.Java原理系列Java AtomicInteger原理用法源码详解
5.[redis 源码走读] maxmemory 数据淘汰策略

ReentrantLock 源码解析 | 京东云技术团队

       并发指同一时间内进行了多个线程。并发问题是大全多个线程对同一资源进行操作时产生的问题。通过加锁可以解决并发问题，源码ReentrantLock 是大全锁的一种。

       1 ReentrantLock

       1.1 定义

       ReentrantLock 是源码 Lock 接口的实现类，可以手动的大全视酷源码招聘对某一段进行加锁。ReentrantLock 可重入锁，源码具有可重入性，大全并且支持可中断锁。源码其内部对锁的大全控制有两种实现，一种为公平锁，源码另一种为非公平锁.

       1.2 实现原理

       ReentrantLock 的大全实现原理为 volatile+CAS。想要说明 volatile 和 CAS 首先要说明 JMM。源码

       1.2.1 JMM

       JMM (java 内存模型 Java Memory Model 简称 JMM) 本身是大全一个抽象的概念，并不在内存中真实存在的源码，它描述的是一组规范或者规则，通过这组规范定义了程序中各个变量的访问方式.

       由于 JMM 运行的程序的实体是线程。而每个线程创建时 JMM 都会为其创建一个自己的工作内存 (栈空间), 工作内存是每个线程的私有数据区域。而 java 内存模型中规定所有的变量都存储在主内存中，主内存是共享内存区域，所有线程都可以访问，但线程的变量的操作 (读取赋值等) 必须在自己的工作内存中去进行，首先要将变量从主存拷贝到自己的工作内存中，然后对变量进行操作，操作完成后再将变量操作完后的新值写回主内存，不能直接操作主内存的变量，各个线程的实用工具源码工作内存中存储着主内存的变量拷贝的副本，因不同的线程间无法访问对方的工作内存，线程间的通信必须在主内存来完成。

       如图所示：线程 A 对变量 A 的操作，只能是从主内存中拷贝到线程中，再写回到主内存中。

       1.2.2 volatile

       volatile 是 JAVA 的关键字用于修饰变量，是 java 虚拟机的轻量同步机制，volatile 不能保证原子性。 作用：

       作用：CAS 会使用现代处理器上提供的高效机器级别原子指令，这些原子指令以原子方式对内存执行读 - 改 - 写操作。

       1.2.4 AQSAQS 的全称是 AbstractQueuedSynchronizer（抽象的队列式的同步器），AQS 定义了一套多线程访问共享资源的同步器框架。

       AQS 主要包含两部分内容：共享资源和等待队列。AQS 底层已经对这两部分内容提供了很多方法。

       2 源码解析

       ReentrantLock 在包 java.util.concurrent.locks 下，实现 Lock 接口。

       2.1 lock 方法

       lock 分为公平锁和非公平锁。

       公平锁：

       非公平锁：上来先尝试将 state 从 0 修改为 1，如果成功，代表获取锁资源。如果没有成功，调用 acquire。state 是 AQS 中的一个由 volatile 修饰的 int 类型变量，多个线程会通过 CAS 的方式修改 state，在并发情况下，只会有一个线程成功的专家系统源码修改 state。

       2.2 acquire 方法

       acquire 是一个业务方法，里面并没有实际的业务处理，都是在调用其他方法。

       2.3 tryAcquire 方法

       tryAcquire 分为公平和非公平两种。

       公平：

       非公平：

       2.4 addWaiter 方法

       在获取锁资源失败后，需要将当前线程封装为 Node 对象，并且插入到 AQS 队列的末尾。

       2.5 acquireQueued 方法

       2.6 unlock 方法

       释放锁资源，将 state 减 1, 如果 state 减为 0 了，唤醒在队列中排队的 Node。

       3 使用实例

       3.1 公平锁

       1. 代码：

       2. 执行结果：

       3. 小结：

       公平锁可以保证每个线程获取锁的机会是相等的。

       3.2 非公平锁

       1. 代码：

       2. 执行结果：

       3. 小结：

       非公平锁每个线程获取锁的机会是随机的。

       3.3 忽略重复操作

       1. 代码：

       2. 执行结果：

       3. 小结：

       当线程持有锁时，不会重复执行，可以用来防止定时任务重复执行或者页面事件多次触发时不会重复触发。

       3.4 超时不执行

       1. 代码：

       2. 执行结果：

       3. 小结：

       超时不执行可以防止由于资源处理不当长时间占用资源产生的死锁问题。

       4 总结

       并发是现在软件系统不可避免的问题，ReentrantLock 是可重入的独占锁，比起 synchronized 功能更加丰富，支持公平锁实现，支持中断响应以及限时等待等，是处理并发问题很好的解决方案。

编程「锁」事｜详解乐观锁 CAS 的技术原理

       本文深入探讨乐观锁的核心实现方式——CAS（Compare And Swap）技术原理。CAS是一种在多线程环境下实现同步功能的机制，相较于悲观锁的加锁操作，CAS允许在不使用锁的仿优酷网站源码情况下实现多线程间的变量同步。Java的并发包中的原子类正是利用CAS实现乐观锁。

       CAS操作包含三个操作数：需要更新的内存值V、进行比较的预期数值A和要写入的值B。其逻辑是将内存值V与预期值A进行比较，当且仅当V值等于A时，通过原子方式用新值B更新V值（“比较+更新”整体是一个原子操作），否则不执行任何操作。一般情况下，更新操作会不断重试直至成功。

       以Java.util.concurrent.atomic并发包下的AtomicInteger原子整型类为例，分析其CAS底层实现机制。方法`atomicData.incrementAndGet()`内部通过Unsafe类实现。Unsafe类是底层硬件CPU指令复制工具类，关键在于compareAndSet（）方法的返回结果。

       `unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update)`

       此方法中，参数`this`是Unsafe对象本身，用于获取value的内存偏移地址。`valueOffset`是value变量的内存偏移地址，`expect`是期望更新的值，`update`是要更新的最新值。如果原子变量中的value值等于`expect`，则使用`update`值更新该值并返回true，否则返回false。

       至于`valueOffset`的来源，这里提到value实际上是volatile关键字修饰的变量，以保证在多线程环境下的微信管理平台源码内存可见性。

       CAS的底层是Unsafe类。如何通过`Unsafe.getUnsafe()`方法获得Unsafe类的实例？这是因为AtomicInteger类在rt.jar包下，因此通过Bootstrap根类加载器加载。Unsafe类的具体实现可以在hotspot源码中找到，而unsafe.cpp中的C++代码不在本文详细分析范围内。对CAS实现感兴趣的读者可以自行查阅。

       CAS底层的Unsafe类在多处理器上运行时，为cmpxchg指令添加lock前缀（lock cmpxchg），在单处理器上则无需此步骤（单处理器自身维护单处理器内的顺序一致性）。这一机制确保了CAS操作的原子性。

       最后，同学们会发现CAS的操作与原子性密切相关。CPU如何实现原子性操作是一个深入的话题，有机会可以继续探索。欢迎在评论区讨论，避免出现BUG！点赞转发不脱发！

Volatile的实现原理(看这篇就够了)

       探讨并发编程的核心要素——原子性、可见性与有序性，Volatile作为关键角色，在多线程环境中确保了可见性与有序性，成为轻量级同步机制的代表。本文旨在全面剖析Volatile的实现原理，通过理论与实践相结合的方式，帮助读者深入理解并熟练掌握Volatile变量的正确运用。

       Volatile关键字与Java内存模型

       在深入探讨Volatile前，首先回顾Java内存模型的三要素——原子性、可见性与有序性，这是并发编程的基石。

       1. 原子性

       原子性指的是不可分割的操作，确保操作要么全成功要么全失败。例如，简单的读取与赋值操作是原子的，而复杂的操作如自增、加法等则不是。

       2. 可见性

       当一个线程修改共享变量时，其他线程能够立即访问到修改后的值。

       3. 有序性

       编译器与处理器为优化性能可能改变指令顺序，但这种重排序不影响单线程执行，却可能干扰多线程执行的正确性。

       Volatile的作用与限制

       Volatile作为类型修饰符，为共享变量赋予了两层语义：确保多线程下的可见性与禁止指令重排序。然而，它只能保证单次读写操作的原子性，对于复杂操作如自增等不适用。

       Java内存模型详解

       Java内存模型（JMM）提供了一组规则，定义了变量在主内存与工作内存中的访问方式，以实现跨平台的一致性。

       1. 变量存储在主内存

       每个线程拥有自己的工作内存，用于存储变量的副本，线程间变量传递需通过主内存同步。

       2. 独立的工作内存

       每个线程独立，其工作内存中变量的副本仅线程可见，不与其他线程共享。

       Volatile的实现原理

       Volatile通过特定的内存模型操作确保可见性与有序性，其原理基于Java内存模型的规则，通过lock、unlock、read、load等操作实现。

       1. lock

       锁定共享变量，确保线程独占。

       2. unlock

       解除锁定，其他线程有机会访问。

       3. read

       从主内存读取变量值。

       4. load

       将读取值存储到工作内存。

       5. use

       将值传递给代码执行引擎。

       6. assign

       将处理结果回写到工作内存。

       7. store

       将工作内存更新同步至主内存。

       8. write

       最终写入共享变量。

       指令规则

       Volatile通过上述操作确保多线程环境中的可见性与有序性，实现内存模型的规则。

       源码案例

       本文介绍了Volatile的实现原理，包括理论知识与源码实例，帮助读者理解其在并发编程中的应用。欲了解更多内容，欢迎访问作者主页获取视频详解与技术连载。

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Java原理系列Java AtomicInteger原理用法源码详解

       Java的原子类AtomicInteger，是《Java原理用法示例及代码规范详解系列》的一部分，关注和收藏以获取最新内容。它用于在多线程环境中进行安全的整数操作，如get(), set(), incrementAndGet(), compareAndSet()等，提高并发性能，适用于计数器、标记位等场景。

       AtomicInteger的核心原理基于CAS操作，内部使用volatile修饰的int变量保证可见性和原子性。CAS操作确保在多线程环境中，对整数的修改是原子性的，避免了竞态条件和数据不一致。如果CAS操作失败，它会通过循环重试确保操作成功。

       在使用AtomicInteger时，如计数器递增和条件判断，应避免竞态条件。通过额外的同步手段如锁或Lock接口，可以确保整个操作序列是原子的。AtomicInteger提供的方法如getAndIncrement()，保证了这些操作的线程安全。

       场景上，AtomicInteger在计数器、并发任务处理和共享变量的线程安全操作中大显身手。例如，网站访问计数和任务完成数量统计，AtomicInteger确保了这些操作的原子性，输出的计数始终准确。

       总的来说，AtomicInteger是处理多线程整数操作的理想选择，为并发编程提供了一种高效且线程安全的解决方案。

[redis 源码走读] maxmemory 数据淘汰策略

       Redis 是一个内存数据库，通过配置 `maxmemory` 来限定其内存使用量。当 Redis 主库内存超出限制时，会触发数据淘汰机制，以减少内存使用量，直至达到限制阈值。

       当 `maxmemory` 配置被应用，Redis 会根据配置采用相应的数据淘汰策略。`volatile-xxx` 类型配置仅淘汰设置了过期时间的数据，而 `allkeys-xxx` 则淘汰数据库中所有数据。若 Redis 主要作为缓存使用，可选择 `allkeys-xxx`。

       数据淘汰时机发生在事件循环处理命令时。有多种淘汰策略可供选择，从简单到复杂包括：不淘汰数据（`noeviction`）、随机淘汰（`volatile-random`、`allkeys-random`）、采样淘汰（`allkeys-lru`、`volatile-lru`、`volatile-ttl`、`volatile-freq`）以及近似 LRU 和 LRU 策略（`volatile-lru` 和 `allkeys-lru`）。

       `noeviction` 策略允许读操作但禁止大多数写命令，返回 `oomerr` 错误，仅允许执行少量写命令，如删除命令 `del`、`hdel` 和 `unlink`。

       `volatile-random` 和 `allkeys-random` 机制相对直接，随机淘汰数据，策略相对暴力。

       `allkeys-lru` 策略根据最近最少使用（LRU）算法淘汰数据，优先淘汰最久未使用的数据。

       `volatile-lru` 结合了过期时间与 LRU 算法，优先淘汰那些最久未访问且即将过期的数据。

       `volatile-ttl` 策略淘汰即将过期的数据，而 `volatile-freq` 则根据访问频率（LFU）淘汰数据，考虑数据的使用热度。

       `volatile-lru` 和 `allkeys-lru` 策略通过采样来近似 LRU 算法，维护一个样本池来确定淘汰顺序，以提高淘汰策略的精确性。

       总结而言，Redis 的数据淘汰策略旨在平衡内存使用与数据访问需求，通过灵活的配置实现高效的数据管理。策略的选择应基于具体应用场景的需求，如数据访问模式、性能目标等。