无锁的并行计算之Amino框架
Amino框架是一个采用无锁方式实现并行计算的框架，可惜的是，网上关于Amino框架的介绍甚少。根据所掌握的资料，稍微总结一下：
锁机制到无锁机制 锁机制可以确保程序和数据的线程安全，但是锁是一种阻塞式的同步方式，无论是ReentrantLock、synchronized，还是Semaphore，都受到核心资源的限制。为避免这个问题，便提出了无锁的同步机制。
基于Compare-and-swap（CAS） 算法的无锁并发控制方法 CAS算法过程是：它包含三个参数CAS(V,E,N)，V表示内存位置目前的值，E表示期望的原值，N表示新值。当处理器要更新一个内存位置的值的时候，它首先将V与E进行对比（要知道在多处理的时候，你要更新的内存位置上的值V有可能被其他处理更新过，而你全然不知），如果V与E相同，那么就将V设为N，将N写入内存；否则，就什么也不做，不写入新的值（现在最新的做法是定义内存值的版本号，根据版本号的改变来判断内存值是否被修改）。CAS 的价值所在就在于它是在硬件级别实现的，速度那是相当的快。 这种无锁并发控制方法像极了乐观锁。
在JDK的java.util.concurrent.atomic包下，有一组使用无锁方式实现的原子操作，包括AtomicInteger、AtomicIntegerArray、AtomicLong、AtomicLongArray等。以AtomicInteger为例，其中的getAndSet()方法是这样实现CAS的：
public final int getAndSet(int newValue){
for(;;){
int current=get();
if(compareAndSet(current,newValue))
return current;
}
}
- 引出Amino框架 该组件将提供一套免锁的集合类（LockFreeVector、LockFreeList、LockFreeSet等）、树结构、图结构。因为这些数据结构采用免锁的运算法则来生成，所以，它们将拥有基本的免锁组件的特性，如可以避免不同类型的死锁，不同类型的线程初始化顺序等。
Amino 还提供了一些非常有用的并行计算模式，包括 Master-Worker、Map-reduce、Divide and conquer, Pipeline 等。
Amino并没有加入到官方jdk中，因此需要自行下载、导入。 下载地址：http://sourceforge.net/projects/amino-cbbs/files/
- 性能测试 下面，在64位4G内存的Windows7测试下Vector与LockFreeVector、CopyOnWriteArrayList与LockFreeList在增加、删除操作的区别。从结果可以看出，后者性能大大提升。
测试代码：
public class CopyList {
public static void test1(AccessListTread t, String name){
CounterPoolExecutor exe0=new CounterPoolExecutor(2000,2000,0L,TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
exe0.TASK_COUNT=8000;
exe0.funcname=name;
exe0.startTime=System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<exe0.TASK_COUNT;i++)
exe0.submit(t);//测试数据：8000
exe0.shutdown();
}
public static void main(String[] args) {
AccessListTread t=new AccessListTread();
t.initCopyOnWriteArrayList();
test1(t,"testCopyOnWriteArrayList");
t.initVector();
test1(t,"testVector");
t.initLockFreeList();
test1(t,"testLockFreeList");
t.initLockFreeVector();
test1(t,"testLockFreeVector");
}
}
class CounterPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor{
public AtomicInteger count=new AtomicInteger(0);//统计次数
public long startTime=0;
public String funcname="";
public int TASK_COUNT=0;
public CounterPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,
long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue);
}
@Override
protected void afterExecute(Runnable r,Throwable t){
int l=count.addAndGet(1);
if(l==TASK_COUNT){
System.out.println(funcname+"spend time:"+(System.currentTimeMillis()-startTime));
}
}
}
class AccessListTread implements Runnable{
Random rand=new Random();
List list;
public AccessListTread() {
}
@Override
public void run() {
try {
for(int i=0;i<1000;i++)
// getList(rand.nextInt(1000));
handleList(rand.nextInt(1000));
Thread.sleep(rand.nextInt(100));
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
private Object getList(int nextInt) {
return list.get(nextInt);
}
private Object handleList(int index) {
list.add(index);
list.remove(index%list.size());
return null;
}
//test
public void initCopyOnWriteArrayList(){
list=new CopyOnWriteArrayList();
for(int i=0;i<1000;i++)
list.add(i);
}
public void initVector(){
list=new Vector();
for(int i=0;i<1000;i++)
list.add(i);
}
public void initLockFreeList(){
list=new LockFreeList();
for(int i=0;i<1000;i++)
list.add(i);
}
public void initLockFreeVector(){
list=new LockFreeVector();
for(int i=0;i<1000;i++)
list.add(i);
}
}
测试结果：
testVectorspend time:366
testCopyOnWriteArrayListspend time:717
testLockFreeListspend time:541
testLockFreeVectorspend time:244