„Wenn ein Arbeiter seine Arbeit gut machen will, muss er zuerst seine Werkzeuge schärfen.“ – Konfuzius, „Die Gespräche des Konfuzius. Lu Linggong“
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Wie verbessert AtomicInteger die Parallelität in Multithread-Umgebungen?

Veröffentlicht am 14.11.2024
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How does AtomicInteger improve concurrency in multi-threaded environments?

AtomicInteger in der gleichzeitigen Programmierung

AtomicInteger ist eine Java-Klasse, die den gleichzeitigen Zugriff auf einen zugrunde liegenden ganzzahligen Wert ermöglicht. Das Verständnis der praktischen Anwendungen von AtomicInteger ist entscheidend für die Optimierung der Parallelität in Multithread-Umgebungen.

Typische Anwendungsfälle

AtomicInteger dient zwei Hauptzwecken:

  • Atomzähler: Kann als gemeinsamer Zähler verwendet werden von mehreren Threads gleichzeitig erhöht oder verringert werden. Dies ist in Szenarios nützlich, in denen eine genaue Zählung von Ereignissen erforderlich ist, wie z. B. die Verfolgung der Anzahl der bearbeiteten Anfragen.
  • Compare-and-Swap-Primitiv: AtomicInteger unterstützt Vergleichs- und Swap-Vorgänge (compareAndSet()), die eine nicht blockierende Algorithmusimplementierung ermöglichen. In nicht blockierenden Algorithmen wird auf Daten zugegriffen, ohne Sperren zu erwerben, wodurch das Potenzial für Deadlocks verringert und die Parallelität erhöht wird.

Beispiel für Compare-and-Swap

„Java Concurrency In Practice“ von Brian Göetz bietet ein Beispiel für die Verwendung von AtomicInteger für nicht blockierende Zufallszahlen Generation:

public class AtomicPseudoRandom extends PseudoRandom {
    private AtomicInteger seed;
    ...

    public int nextInt(int n) {
        while (true) {
            int s = seed.get();
            int nextSeed = calculateNext(s);
            if (seed.compareAndSet(s, nextSeed)) {
                ...
            }
        }
    }
}

In diesem Beispiel wird der Startwert mithilfe von Compare-and-Swap atomar aktualisiert. Die Berechnung zum Erhalten des nächsten Startwerts wird ohne Blockierung durchgeführt, wodurch sichergestellt wird, dass mehrere Threads gleichzeitig Zufallszahlen generieren können.

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