什么是CAS机制？

CAS和Synchronized的区别是什么？适合什么样的场景？有什么样的优点和缺点？

示例程序：启动两个线程，每个线程中让静态变量count循环累加100次。

public class ThreadTest {private static int count = 0;public static void main(String[] args) {for (int i = 0; i < 2; i++) {//开启两个线程new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {try {Thread.sleep(10);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}//每个线程自增100for (int i = 0; i < 100; i++) {count++;}}}).start();}try {Thread.sleep(200);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}System.out.println("count="+count);}
}

最终输出的count结果是什么呢？一定会是200吗？

因为这段代码不是线程安全的，所以最终的自增结果很可能少于200！

加上Synchronized同步锁，看看结果：

public class ThreadTest {private static int count = 0;public static void main(String[] args) {for (int i = 0; i < 2; i++) {//开启两个线程new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {try {Thread.sleep(10);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}//每个线程自增100for (int i = 0; i < 100; i++) {//加上同步锁synchronized (ThreadTest.class) {count++;}}}}).start();}try {Thread.sleep(200);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}System.out.println("count="+count);}
}

加了同步锁之后，count自增的操作变成了原子性操作，所以最终的输出一定是count=200，代码实现了线程安全。

Synchronized的确保证了线程安全，但是在某些情况下，确不是最优选择。

为什么这么说呢？关键在于性能问题。

Synchronized关键字会让没有得到锁资源的线程进入BLOCKED状态，而后在争夺到锁资源后恢复为RUNNABLE状态，这个过程中涉及到操作系统用户模式和内核模式的转换，代价比较高。

尽管Java1.6为Synchronized做了优化，增加了从偏向锁到轻量级锁再到重量级锁的过度，但是在最终转变为重量级锁之后**，性能仍然较**低。

还有别的方法吗？

有没有听说过，java当中的原子操作类？

所谓原子操作类，指的是java.util.concurrent.atomic包下，一系列以Atomic开头的包装类。例如AtomicBoolean，AtomicInteger，AtomicLong。它们分别用于Boolean，Integer，Long类型的原子性操作。

现在我们尝试在代码中引入AtomicInteger类：

public class ThreadTest {
//	private static int count = 0;private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);public static void main(String[] args) {for (int i = 0; i < 2; i++) {//开启两个线程new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {try {Thread.sleep(10);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}//每个线程自增100for (int i = 0; i < 100; i++) {//加上同步锁
//						synchronized (ThreadTest.class) {
//							count++;
//						}count.incrementAndGet();}}}).start();}try {Thread.sleep(200);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}System.out.println("count="+count);}
}

使用AtomicInteger之后，最终的输出结果同样可以保证是200。并且在某些情况下，代码的性能会比Synchronized更好。

Atomic操作类的底层，正是用了CAS机制。

什么是CAS？

CAS是英文单词Compare And Swap的缩写，翻译过来就是比较并替换。

CAS机制当中使用了3个基本操作数：内存地址V，旧的预期值A，要修改的新值B。

更新一个变量的时候，只有当变量的预期值A和内存地址V当中的实际值相同时，才会将内存地址V对应的值修改为B。

这样说或许有些抽象，我们来看一个例子：

1. 在内存地址V当中，存储着值为10的变量。

2. 此时线程1想要把变量的值增加1。对线程1来说，旧的预期值A=10，要修改的新值B=11。

3. 在线程1要提交更新之前，另一个线程2抢先一步，把内存地址V中的变量值率先更新成了11。

4. 线程1开始提交更新，首先进行A和地址V的实际值比较（Compare），发现A不等于V的实际值，提交失败。

5. 线程1重新获取内存地址V的当前值，并重新计算想要修改的新值。此时对线程1来说，A=11，B=12。这个重新尝试的过程被称为自旋。

6. 这一次比较幸运，没有其他线程改变地址V的值。线程1进行Compare，发现A和地址V的实际值是相等的。

7. 线程1进行SWAP，把地址V的值替换为B，也就是12。

从思想上来说，Synchronized属于悲观锁，悲观地认为程序中的并发情况严重，所以严防死守。CAS属于乐观锁，乐观地认为程序中的并发情况不那么严重，所以让线程不断去尝试更新。

这两种机制没有绝对的好与坏，关键看使用场景。在并发量非常高的情况下，反而用同步锁更合适一些。

Java当中都有哪些地方应用到了CAS机制呢？

• Atomic系统
• Lock系列类的底层实现

甚至在java1.6以上版本，Synchronized转变为重量级锁之前，也会采用CAS机制。

CAS机制有哪些缺点？

1. CPU开销较大

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在并发量比较高的情况下，如果许多线程反复尝试更新某一个变量，却又一直更新不成功，循环往复，会给CPU带来很大的压力。

2. 不能保证代码块的原子性

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CAS机制所保证的只是一个变量的原子性操作，而不能保证整个代码块的原子性。比如需要保证3个变量共同进行原子性的更新，就不得不使用Synchronized了。

3. ABA问题

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两个问题如下需要解决：

1. Java当中CAS的底层实现。
2. CAS的ABA问题和解决方法。

1.CAS的底层究竟是怎么来实现的？比如AtomicInteger，是怎么做到原子性的比较和更新一个值？

我们来看一下AtomicInteger的源代码

首先看一看AtomicInteger当中常用的自增方法 incrementAndGet：

private volatile int value;public final int get(){return value;
}public final int incrementAndGet(){for(;;){int current = get();int next = current+1;if(compareAndSet(current,next)){return next;}}
}

这段代码是一个无限循环，也就是CAS的自旋。循环体当中做了三件事：

1. 获取当前值。
2. 当前值+1，计算出目标值。
3. 进行CAS操作，如果成功则跳出循环，如果失败则重复上述步骤。

这里需要注意的重点是 get 方法，这个方法的作用是获取变量的当前值。

如何保证获得的当前值是内存中的最新值呢？很简单，用volatile[ˈvɒlətaɪl]关键字来保证。有关volatile关键字的知识，我们之前有介绍过，这里就不详细阐述了。

compareAndSet是如何保证原子性操作的呢？

接下来看一看compareAndSet方法的实现，以及方法所依赖对象的来历：

private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();private staitc final long valueOffset;static{try{valueOffset = unsafe.objectFieldOffset(AtomicInteger.class.getDeclareField("value"));}catch(Exception ex){throw new Exception(ex);}
}public final boolean compareAndSet(int expect,int update){return unsafe.compareAndSwapInt(this,valueOffset,expect,update);
}

compareAndSet方法的实现很简单，只有一行代码。这里涉及到两个重要的对象，一个是unsafe，一个是valueOffset。

什么是unsafe呢？Java语言不像C，C++那样可以直接访问底层操作系统，但是JVM为我们提供了一个后门，这个后门就是unsafe。unsafe为我们提供了硬件级别的原子操作。

至于valueOffset对象，是通过unsafe.objectFieldOffset方法得到，所代表的是AtomicInteger对象value成员变量在内存中的偏移量。我们可以简单地把valueOffset理解为value变量的内存地址。

我们在上一期说过，CAS机制当中使用了3个基本操作数：内存地址V，旧的预期值A，要修改的新值B。

而unsafe的compareAndSwapInt方法参数包括了这三个基本元素：

• valueOffset参数代表了V
• expect参数代表了A
• update参数代表了B

正是unsafe的compareAndSwapInt方法保证了Compare和Swap操作之间的原子性操作。

2.ABA问题呢？

所谓ABA问题，就是一个变量的值从A改成B，又从B改成了A。

什么是ABA呢？假设内存中有一个值为A的变量，存储在地址V当中。

此时有三个线程想使用CAS的方式更新这个变量值，每个线程的执行时间有略微的偏差。线程1和线程2已经获得当前值，线程3还未获得当前值。

接下来，线程1先一步执行成功，把当前值成功从A更新为B；同时线程2因为某种原因被阻塞住，没有做更新操作；线程3在线程1更新之后，获得了当前值B。

再之后，线程2仍然处于阻塞状态，线程3继续执行，成功把当前值从B更新成了A。

最后，线程2终于恢复了运行状态，由于阻塞之前已经获得了“当前值”A，并且经过compare检测，内存地址V中的实际值也是A，所以成功把变量值A更新成了B。

这个过程中，线程2获取到的变量值A是一个旧值，尽管和当前的实际值相同，但内存地址V中的变量已经经历了A->B->A的改变。

表面看起来没毛病，本来就是要把A变成B，但如果我们结合实际应用场景，就可以看出它的问题所在。

当我们举一个提款机的例子。假设有一个遵循CAS原理的提款机，小灰有100元存款，要用这个提款机来提款50元。

由于提款机硬件出了点小问题，小灰的提款操作被同时提交两次，开启了两个线程，两个线程都是获取当前值100元，要更新成50元。

理想情况下，应该一个线程更新成功，另一个线程更新失败，小灰的存款只被扣一次。

线程1首先执行成功，把余额从100改成50。线程2因为某种原因阻塞了。这时候，小灰的妈妈刚好给小灰汇款50元。

线程2仍然是阻塞状态，线程3执行成功，把余额从50改成100。

线程2恢复运行，由于阻塞之前已经获得了“当前值”100，并且经过compare检测，此时存款实际值也是100，所以成功把变量值100更新成了50。

这个举例改编自《java特种兵》当中的一段例子。原本线程2应当提交失败，小灰的正确余额应该保持为100元，结果由于ABA问题提交成功了。

那么ABA问题如何解决呢？

解决方法很简单，加个版本号就行。

什么意思呢？真正要做到严谨的CAS机制，我们在Compare阶段不仅要比较期望值A和地址V中的实际值，还要比较变量的版本号是否一致。

我们仍然以最初的例子来说明一下，假设地址V中存储着变量值A，当前版本号是01。线程1获得了当前值A和版本号01，想要更新为B，但是被阻塞了。

这时候，内存地址V中的变量发生了多次改变，版本号提升为03，但是变量值仍然是A。

随后线程1恢复运行，进行Compare操作。经过比较，线程1所获得的值和地址V的实际值都是A，但是版本号不相等，所以这一次更新失败。

在Java当中，AtomicStampedReference类就实现了用版本号做比较的CAS机制。

3.总结

3.1 Java语言CAS底层如何实现？

利用unsafe提供了原子性操作方法。

3.2 什么是ABA问题？怎么解决？

当一个值从A更新成B，又更新会A，普通CAS机制会误判通过检测。

利用版本号比较可以有效解决ABA问题。