JUC并发编程第八篇，谈谈你对CAS的理解?自旋锁，CAS底层原理和存在的问题？

一、CAS是什么？

• CAS（compare and swap），比较并交换，是实现并发算法时常用到的一种技术。
• 它包含三个操作数——内存位置V、预期原值A及更新值B。
• 执行CAS操作的时候，会将内存位置的值与预期原值比较：如果相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值，如果不匹配，处理器不做任何操作，多个线程同时执行CAS操作只有一个会成功。
  

public class Demo
{
	//===============多线程环境不使用原子类保证线程安全==================
    volatile int number = 0;
    //读取
    public int getNumber(){
        return number;
    }
    //写入加锁保证原子性
    public synchronized void setNumber(){
        number++;
    }
    //==============多线程环境使用原子类保证线程安全===================
    AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();

    public int getAtomicInteger(){
        return atomicInteger.get();
    }

    public void setAtomicInteger(){
        atomicInteger.getAndIncrement();
    }
}
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CAS是JDK提供的非阻塞原子性操作，它通过硬件保证比较-更新的原子性，效率更高且更可靠。

• 它是一条CPU的原子指令（cmpxchg指令），不会造成所谓的数据不一致问题，Unsafe提供的CAS方法（如compareAndSwapXXX）底层实现即为CPU指令cmpxchg。
• 执行cmpxchg指令的时候，会判断当前系统是否为多核系统，如果是就给总线加锁，只有一个线程会对总线加锁成功，加锁成功之后会执行cas操作，也就是说CAS的原子性实际上是CPU实现的， 其实在这一点上还是有排他锁的，只是比起用synchronized， 这里的排他时间要短的多， 所以在多线程情况下性能会比较好。

public class CASDemo{
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException{
    	//初始值 5
        AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(5);
		//比较并交换
        System.out.println(atomicInteger.compareAndSet(5, 2020)+"\t"+atomicInteger.get());
        System.out.println(atomicInteger.compareAndSet(5, 1024)+"\t"+atomicInteger.get());
    }
}
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compareAndSet 底层源码

• 上面三个方法的4个参数含义如下：
  • var1：表示要操作的对象
  • var2：表示要操作对象中属性地址的偏移量
  • var4：表示需要修改数据的期望的值
  • var5/var6：表示需要修改为的新值

经过查看源码，找到这几个方法，存在于一个叫UnSafe的类中，UnSafe类是什么呢？

二、CAS的底层原理，如何理解UnSafe类？

• Unsafe是CAS的核心类，由于Java方法无法直接访问底层系统，需要通过本地（native）方法来访问，Unsafe相当于一个后门，基于该类可以直接操作特定内存的数据。
  

• Unsafe类存在于sun.misc包中，其内部方法操作可以像C的指针一样直接操作内存，Java中CAS的操作执行依赖于Unsafe类的方法。

• 变量valueOffset，表示该变量值在内存中的偏移地址，因为Unsafe就是根据内存偏移地址获取数据的。

• 变量value用volatile修饰，保证了多线程之间的内存可见性。

• 注意：Unsafe类中基本所有方法都是native修饰的，也就是说Unsafe类中的方法都是直接调用操作系统底层资源执行相应任务的。

比较：i++线程不安全，那 atomicInteger.getAndIncrement()呢？

• CAS是一条CPU并发原语，它用来判断内存某个位置的值是否为预期值，如果是则更改为新的值，这个过程是原子的。
• AtomicInteger 类主要利用 CAS + volatile 和 native 方法来保证原子操作，从而避免 synchronized 的高开销，执行效率大为提升。
  
  
• CAS并发原语体现在JAVA语言中就是sun.misc.Unsafe类中的各个方法。调用UnSafe类中的CAS方法，JVM会帮我们实现出CAS汇编指令。这是一种完全依赖于硬件的功能，通过它实现了原子操作。
• 由于CAS是一种系统原语，原语属于操作系统用语范畴，是由若干条指令组成的，用于完成某个功能的一个过程，并且原语的执行必须是连续的，在执行过程中不允许被中断，也就是说CAS是一条CPU的原子指令，不会造成所谓的数据不一致问题。

OpenJDK源码里面查看下Unsafe.java，分析 getAndAddInt 操作

• 假设线程A和线程B两个线程同时执行getAndAddInt操作（不同CPU）：

  • 1、AtomicInteger 里面的 value 原始值为 3，即主内存中 AtomicInteger 的 value 为 3，根据JMM模型，线程A和线程B各自持有一份值为 3 的 value 的副本分别到各自的工作内存。
  • 2、线程A通过 getIntVolatile(var1, var2) 拿到value值 3，这时线程A被挂起。
  • 3、线程B也通过 getIntVolatile(var1, var2) 方法获取到 value 值 3，此时刚好线程B没有被挂起并执行compareAndSwapInt 方法比较内存值也为 3，成功修改内存值为 4，线程B完成。
  • 4、这时线程A恢复，执行 compareAndSwapInt 方法比较，发现自己手里的值数字3和主内存的值数字4不一致，说明该值已经被其它线程抢先一步修改过了，那A线程本次修改失败，只能重新读取重新来一遍了。
  • 5、线程A重新获取value值，因为变量value被volatile修饰，所以其它线程对它的修改，线程A总是能够看到，线程A继续执行 compareAndSwapInt 进行比较替换，直到成功。

总结：CAS是靠硬件实现的从而在硬件层面提升效率，最底层还是交给硬件来保证原子性和可见性实现方式是基于硬件平台的汇编指令，思想是比较要更新变量的值V和预期值E，相等才会将V的值设为新值N，如果不相等自旋再来。

三、AtomicReference 原子引用

• AtomicInteger是原子整型，有其它原子类型吗？有，举例如下：

//User
class User{
    String userName;
    int    age;

    public User(String userName, int age) {
        this.userName = userName;
        this.age = age;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "User{" +
                "userName='" + userName + '\'' +
                ", age=" + age +
                '}';
    }
}

//使用示例
public class AtomicReferenceDemo{
    public static void main(String[] args){
        User z3 = new User("z3",24);
        User li4 = new User("li4",26);

        AtomicReference<User> atomicReferenceUser = new AtomicReference<>();

        atomicReferenceUser.set(z3);
        System.out.println(atomicReferenceUser.compareAndSet(z3,li4)+"\t"+atomicReferenceUser.get().toString());
        System.out.println(atomicReferenceUser.compareAndSet(z3,li4)+"\t"+atomicReferenceUser.get().toString());
										        
    }
}
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四、什么事自旋锁，如何自己实现一个自旋锁？

• 自旋锁是指 尝试获取锁的线程不会立即阻塞，而是采用循环的方式去尝试获取锁，当线程发现锁被占用时，会不断循环判断锁的状态，直到获取。
• 这样的好处是减少线程上下文切换的消耗，缺点是循环会消耗CPU。

实现一个自旋锁

public class SpinLockDemo {
    AtomicReference<Thread> atomicReference = new AtomicReference<>();

    public void myLock() {
        Thread thread = Thread.currentThread();
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t come in");
        while(!atomicReference.compareAndSet(null,thread)) { }
    }

    public void myUnLock() {
        Thread thread = Thread.currentThread();
        atomicReference.compareAndSet(thread,null);
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t myUnLock over");
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpinLockDemo spinLockDemo = new SpinLockDemo();

        new Thread(() -> {
            spinLockDemo.myLock();
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep( 5 ); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            spinLockDemo.myUnLock();
        },"A").start();

        //暂停一会儿线程，保证A线程先于B线程启动并完成
        try { TimeUnit.SECONDS.sleep( 1 ); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }

        new Thread(() -> {
            spinLockDemo.myLock();
            spinLockDemo.myUnLock();
        },"B").start();

    }
}
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通过CAS操作完成自旋锁，A线程先进来调用myLock方法自己持有锁5秒钟，B随后进来后发现当前有线程持有锁，不是null，所以只能通过自旋等待，直到A释放锁后B随后抢到。

五、CAS存在的问题？

1. 长时间循环开销大

• 比如上边的 getAndAddInt 方法，里边有一个 do while 循环，如果CAS失败，会一直进行尝试。如果CAS长时间一直不成功，可能会给CPU带来很大的开销。

2. ABA问题

• CAS算法实现一个重要前提需要取出内存中某时刻的数据并在当下时刻比较并替换，那么在这个时间差里会导致数据的变化。
• 比如说一个线程 t1 从内存位置V中取出A，这时候另一个线程 t2 也从内存中取出A，线程 t2 先将V位置的数据变成了B，然后又将V位置的数据变成A，这时候线程 t1 进行CAS操作发现内存中仍然是A，然后线程 t1 操作成功。

尽管线程 t1 的CAS操作成功，但是不代表这个过程就是没有问题的。

如何解决：AtomicStampedReference 携带版本号的引用类型原子类

public class ABADemo {
    static AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(100);

    static AtomicStampedReference atomicStampedReference = new AtomicStampedReference(100,1);

    public static void main(String[] args) {

        new Thread(() -> {
            //A -> B -> A
            atomicInteger.compareAndSet(100,101);
            atomicInteger.compareAndSet(101,100);
        },"t1").start();

        new Thread(() -> {
            //暂停一会儿线程
            try { Thread.sleep( 500 ); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); };
            //ABA执行成功了
            System.out.println(atomicInteger.compareAndSet(100, 2019)+"\t"+atomicInteger.get());
        },"t2").start();

        //暂停一会儿线程,main彻底等待上面的ABA出现演示完成。
        try { Thread.sleep( 2000 ); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }

        System.out.println("============以下是ABA问题的解决（atomicStampedReference）=============================");

        new Thread(() -> {
            int stamp = atomicStampedReference.getStamp();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 首次版本号:"+stamp);//1
            //暂停一会儿线程,
            try { Thread.sleep( 1000 ); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            
            atomicStampedReference.compareAndSet(100,101,atomicStampedReference.getStamp(),atomicStampedReference.getStamp()+1);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 2次版本号:"+atomicStampedReference.getStamp());
            
            atomicStampedReference.compareAndSet(101,100,atomicStampedReference.getStamp(),atomicStampedReference.getStamp()+1);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 3次版本号:"+atomicStampedReference.getStamp());
        },"t3").start();

        new Thread(() -> {
            int stamp = atomicStampedReference.getStamp();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 首次版本号:"+stamp);//1
            
            //暂停一会儿线程，获得初始值100和初始版本号1，故意暂停3秒钟让t3线程完成一次ABA操作产生问题
            try { Thread.sleep( 3000 ); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            
            boolean result = atomicStampedReference.compareAndSet(100,2019,stamp,stamp+1);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+result+"\t"+atomicStampedReference.getReference());
        },"t4").start();
    }
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也可以使用 AtomicMarkableReference，它与 AtomicStampedReference 的区别下一篇会有。