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1. 前言
2. 软件事务内存
3. 用Akka/Multiverse STM实现并发
4. 创建事务
5. 创建嵌套事务
6. 配置Akka事务
7. 阻塞事务
8. 提交和回滚事件
9. 集合与事务
10. 处理写偏斜异常
11. STM的局限性

声明：本文是《Java虚拟机并发编程》的第六章，感谢华章出版社授权并发编程网站发布此文，禁止以任何形式转载此文。

1.1    STM的局限性

STM消除了显式的同步操作，所以我们在写代码时就无需担心自己是否忘了进行同步或是否在错误的层级上进行了同步。然而STM本身也存在一些问题，比如在跨越内存栅栏失败或遭遇竞争条件时我们捕获不到任何有用的信息。我似乎可以听到你内心深处那个精明的程序员在抱怨“怎么会这样啊？”。确实，STM是有其局限性的，否则本书写到这里就应该结束了。STM只适用于写冲突非常少的应用场景，如果你的应用程序存在很多写操作竞争，那么我们就需要在STM之外寻找解决方案了。

下面让我们进一步讨论STM的局限性。STM提供了一种显式的锁无关编程模型，这种模型允许多个事务并发地运行，并且在没有发生冲突时所有事务都能毫无滞碍地运行，所以相对其他编程模型而言STM可以提供更好的并发性和线程安全方面的保障。当事务对相同对象或数据的写访问发生冲突时，只有一个事务能够顺利完成，其他事务都会被自动重做。这种重做机制延缓了写操作冲突时竞争失败的那些写者的执行，但却提升了读者和竞争操作的胜利者的执行速度。当对于相同对象的并发写操作不频繁时，其性能就不会受到太大影响。但是随着冲突的增多，程序整体性能将因此变得越来越差。
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声明：本文是《Java虚拟机并发编程》的第六章，感谢华章出版社授权并发编程网站发布此文，禁止以任何形式转载此文。

处理写偏斜异常

在6.6节中，我们曾经简单讨论了写偏斜（write skew）以及Clojure STM是如何解决这个问题的。Akka同样提供了处理写偏斜问题的支持，但是需要我们配置一下才能生效。OK，一听到配置这个词可能让你觉得有些提心吊胆，但实际操作起来其实起来还是蛮简单的。下面就让我们首先了解一下Akka在不进行任何配置情况下的默认行为。

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集合与事务

在我们努力学习这些示例的过程中，很容易就会忘记我们所要处理的值都必须是不可变的。只有实体才是可变的，而状态值则是不可变的。虽然STM已经为我们减轻了很多负担，但如果想要在维护不可变性的同时还要兼顾性能的话，对我们来说也将是一个非常严峻的挑战。

为了保证不可变性，我们采取的第一个步骤是将单纯用来保存数据的类（value classes）及其内部所有成员字段都置为final（在Scala中是val）。然后，我们需要传递地保证我们自己定义的类里面的字段所使用的类也都是不可变的。可以说，将字段和类的定义置为final这一步是整个过程的基础，这同时也是避免并发问题的第一步。

虽说不可变性可以使代码变得又好又安全，但是由于性能问题，程序员们还是不大愿意使用这一特性。其症结在于，为了维护不可变性，我们可能在数据没发生任何变动的情况下也要进行拷贝操作，而这种无谓的拷贝对性能伤害很大。为了解决这个问题，我们在3.6节中曾经讨论过持久化数据结构以及如何使用这类数据结构来减轻程序在性能方面的负担。而在持久化数据结构的实现方面，已经有很多现成的第三方库可供使用，而Scala本身也提供了这类数据结构。由于Java也有实现好的持久化数据结构可用，所以我们就无需专门为使用这个特性而去换用自己不熟悉的语言。

除了不可变性之外，我们还希望能获得一些事务运行所需要的数据结构——这些数据结构的值是不可变的，但其实体可以在托管事务中被改变。Akka提供了两种托管数据结构——TransactionalVector和TransactionalMap。这两种数据结构源自于高效的Scala数据结构，其工作原理和Java的list、map类似。下面就让我们一起来学习如何在Java和Scala中使用TransactionalMap

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提交和回滚事件

Java的try-catch-finally语法结构不但使我们可以安全地处理异常，还能够在程序抛出异常时选择性地执行一些代码。同样地，我们也可以控制程序在事务成功提交之后去执行某段代码，而当事务回滚时则去执行另一段代码。StmUtils中的deferred()和compensatiing()这两个函数分别提供了上述功能。特别地，在实现事务的过程中，为保证事务能顺利完成，我们通常会加入一些带副作用的逻辑，而deferred()函数则是一个执行所有这部分逻辑的绝佳地点。

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阻塞事务——有意识地等待

我们经常会遇到这样一种情况，即某事务T能否成功完成依赖于某个变量是否发生了变化，并且由于这种原因所引起的事务运行失败也可能只是暂时性的。作为对这种暂时性失败的响应，我们可能会返回一个错误码并告诉事务T等待一段时间之后再重试。然而在事务T等待期间，即使其他任务已经更改了事务T所依赖的数据，事务T也没法立即感知到并重试了。为了解决这一问题，Akka为我们提供了一个简单的工具——retry()，该函数可以先将事务进行回滚，并将事务置为阻塞状态直到该事物所依赖的引用对象发生变化或事务阻塞的时间超过了之前配置的阻塞超时为止。我本人更愿意将这一过程称为“有意识地等待”，因为这种说法听起来比“阻塞”更合适一些。下面让我们将阻塞（或有意识地等待）用于下面的两个例子当中。

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配置Akka事务

默认情况下，Akka为其相关的运行参数都设定了默认值，我们可以通过代码或配置文件akka.conf来更改这些默认设置。如果想了解如何指定或修改该配置文件位置的详细信息，请参阅Akka的文档。

针对单个事务，我们可以利用TransactionFactory在程序代码中更改其设置。下面就让我们用这种方式先后在Java和Scala中更改一些设置来为你展示如何实现设置的变更。

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1.1    创建嵌套事务

在之前的示例中，每个用到事务的方法都是各自在其内部单独创建事务，并且事务所涉及的变动也都是各自独立提交的。但如果我们想要将多个方法里的事务调整成一个统一的原子操作的时候，上述做法就无能为力了，所以我们需要使用嵌套事务来实现这一目标。

通过使用嵌套事务，所有被主控函数调用的那些函数所创建的事务都会默认被整合到主控函数的事务中。除此之外，Akka/Multiverse还提供了很多其他配置选项，如新隔离事务（new isolated transactions）等。总之，使用了嵌套事务之后，只有位于最外层的主控函数事务提交时，其内部所做的变更才会被提交。在具体使用时，为了保证所有嵌套事务能够作为一个整体成功完成，我们需要保证所有函数都必须在一个可配置的超时范围内做完。
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创建事务

我们创建事务的目的是为了协调针对多个托管引用的变更。事务将会保证这些变更是原子的，也就是说，所有的托管引用要么全部被提交要么全部被丢弃，所以在事务之外我们将不会看到有任何局部变更（partial changes）出现。此外，我们也可以用创建事务的方式来解决对单个ref先读后写所引发的相关问题。

Akka是用Scala开发出来的，所以如果我们工作中用的是Scala的话，就可以直接幸福地享用Akka简洁明了的API了。对于那些日常工作中不能使用Scala开发的程序员，Akka同样也提供了一组方便的API，以帮助他们通过Java语言来使用该类库的功能。本节我们将会看到如何利用Akka在Java和Scala中创建事务。

首先我们需要选一个适合用事务来解决的例子。我们在第5章中重构的EnergySource类使用了显式的加锁和解锁操作（其最终版本详见5.7节），下面让就我们将这些显式的加锁/解锁操作换用Akka的事务API来实现。

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用Akka/Multiverse STM实现并发

上面我们已经学习了如何在Clojure里使用STM，我猜你现在一定很好奇如何在Java代码中使用STM。而对于这一需求，我们有如下选择：

• 直接在Java中使用Clojure STM。方法非常简单，我们只需将事务的代码封装在一个Callable接口的实现中就行了，详情请参见第7章。
• 喜欢用注解（annotation）的开发者可能会更倾向于使用Multiverse的STM API.
• 除了STM之外，如果我们计划使用角色（actor），那么还可以考虑选择Akka库。

Multiverse是由Peter Veentjer主持开发的一个基于Java的STM实现。通过这个库，我们可以在Java代码中使用注解来标识事务边界。我们既可以用@TransactionalMethod注解将单个的方法标记为事务性的，也可以用@TransactionalObject注解将一个类的所有方法都标记为事务性的。为了与其他JVM上的语言进行集成，Multiverse还提供了一组丰富的API来控制事物的开始和结束。

Akka是一个由Jonas Boner主持开发的一个基于Scala的解决方案，该方案可以用于包括Java在内的很多其他运行于JVM上的语言。Akka不但提供了STM和基于角色（actor）的并发方案，还提供了将二者混合使用的选项。此外，Akka使用Multiverse作为其STM的实现并提供了ACI（ACID的子集）特性。

Akka的性能非常棒，并且由于它既支持STM又支持基于角色（actor）的模型（详情请参见第8章），本章我们将会用它来实现演示Java STM的例子。

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1.1    软件事务内存

将实体与状态分离的做法有助于STM（软件事务内存）解决与同步相关的两大主要问题：跨越内存栅栏和避免竞争条件。让我们先来看一下在Clojure上下文中的STM是什么样子，然后再在Java里面使用它。

通过将对内存的访问封装在事务（transactions）中，Clojure消除了内存同步过程中我们易犯的那些错误（见《Programming Clojure》[Hal09]和《The Joy of Clojure》[FH11]）。Clojure会敏锐地观察和协调线程的所有活动。如果没有任何冲突——例如，每个线程都在存取不同账户——则整个过程中就不会涉及到任何锁，于是也就不会有延迟，并最终达到最大的并发度。当有两个线程试图访问相同数据时，事务管理器就会介入解决冲突，而我们的代码也就无需涉及任何显式加锁的操作。下面让我们一起研究一下这套系统是如何运作的。

在设计上，值（values）是不可变的，而实体（identities）也仅在Clojure的事务中是可变的。在Clojure中，压根就没有改变状态的方法，也没有任何相关的编程工具可用。而如果出现任何试图在事务之外改变实体的动作时，系统就会抛出illegalStateException异常。换句话说，一旦与事务进行了绑定，在没有冲突时，所有变更都是即时生效的；而一旦发生冲突，Clojure将会自动将事务回滚并重试。我们程序员的主要职责是保证事务中的代码都是幂等的——这是我们在函数式编程中避免副作用的常用手段，而这种手段在Clojure的编程模型中也同样适用。 阅读全文

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请回忆一下你最近完成那个需要对共享可变变量进行同步的项目。在那个项目中，你肯定无法身心愉悦地享受出色地完成工作所带来的乐趣，而是会陷入无尽的质疑之中并抓狂地挨个确认是否在所有需要的地方都作了适当的同步。在过去所经历过的编程工作中，我已经遇到过好几次这样令人神经衰弱的情况了，而其中绝大部分原因都是由于我们在用Java编程的时候没有遵循正确原则和方法来处理共享可变状态。如果我们在某个该同步的地方忘了进行同步，那些不可预知的、潜在的灾难性的结果就将在不远处等待着我们。但是人无完人，遗忘是我们的天性。所以我们应该充分利用工具来弥补我们自身的不足，同时也可以让工具帮助我们实现我们充满创意的大脑所追求的那些伟大的目标，而不是让错误一次次地打击我们的信心。为了能够得到可控的行为和结果，我们需要再次把目光投向JDK。

在本章中，我们将会通过使用Clojure中十分流行的软件事务内存（STM）模型来学习如何线程安全地处理共享可变性（shared mutability）。在需要的时候，我们可能会在示例项目中混入Clojure的代码。但是我们并非强迫你也要使用Clojure，因为随着Multiverse和Akka这些优秀工具的出现，我们也可以在Java中直接使用STM了。在本章中，我们会先来看看STM在Clojure里是什么样子，然后再学习如何用Java和Scala对事务内存进行编程。这种编程模型非常适用于那些读多写少的程序——它简单易用并能提供可预测的结果。 阅读全文