想进阿里,先把并发CAS(Compare and Swap)实现搞精通

前言

在面试中,并发线程安全提问必然是不会缺少的,那基础的CAS原理也必须了解,这样在面试中才能加分,那来看看面试可能会问那些问题:

什么是乐观锁与悲观锁

  • 什么乐观锁的实现方式-CAS(Compare and Swap),CAS(Compare and Swap)实现原理
  • 在JDK并发包中的使用
  • CAS的缺陷

1. 什么是乐观锁与悲观锁?

悲观锁

总是假设最坏的情况,每次读取数据的时候都默认其他线程会更改数据,因此需要进行加锁操作,当其他线程想要访问数据时,都需要阻塞挂起。悲观锁的实现:

传统的关系型数据库使用这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁;

Java里面的同步synchronized关键字的实现。

乐观锁

乐观锁,其实就是一种思想,总是认为不会产生并发问题,每次读取数据的时候都认为其他线程不会修改数据,所以不上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别的线程有没有修改过数据,乐观锁适用于读操作多的场景,这样可以提高程序的吞吐量。实现方式:

CAS实现:Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量使用了乐观锁的一种CAS实现方式,CAS分析看下节。

版本号控制:一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段,表示数据被修改的次数,当数据被修改时,version值会加一。当线程A要更新数据值时,在读取数据的同时也会读取version值,在提交更新时,若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新,否则重试更新操作,直到更新成功

乐观锁适用于读多写少的情况下(多读场景),悲观锁比较适用于写多读少场景

  1. 乐观锁的实现方式-CAS(Compare and Swap),CAS(Compare and Swap)实现原理

背景

在jdk1.5之前都是使用synchronized关键字保证同步,synchronized保证了无论哪个线程持有共享变量的锁,都会采用独占的方式来访问这些变量,导致会存在这些问题:

在多线程竞争下,加锁、释放锁会导致较多的上下文切换和调度延时,引起性能问题
如果一个线程持有锁,其他的线程就都会挂起,等待持有锁的线程释放锁。
如果一个优先级高的线程等待一个优先级低的线程释放锁,会导致优先级倒置,引起性能风险

为了优化悲观锁这些问题,就出现了乐观锁:
假设没有并发冲突,每次不加锁操作同一变量,如果有并发冲突导致失败,则重试直至成功。

CAS(Compare and Swap)原理

CAS 全称是 compare and swap(比较并且交换),是一种用于在多线程环境下实现同步功能的机制,其也是无锁优化,或者叫自旋,还有自适应自旋。

在jdk中,CAS加volatile关键字作为实现并发包的基石。没有CAS就不会有并发包,java.util.concurrent中借助了CAS指令实现了一种区别于synchronized的一种乐观锁。

乐观锁的一种典型实现机制(CAS):

乐观锁主要就是两个步骤:
冲突检测
数据更新

当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时,只有一个线程可以更新变量的值,其他的线程都会失败,失败的线程并不会挂起,而是告知这次竞争中失败了,并可以再次尝试。

在不使用锁的情况下保证线程安全,CAS实现机制中有重要的三个操作数:

需要读写的内存位置(V)
预期原值(A)
新值(B)

首先先读取需要读写的内存位置(V),然后比较需要读写的内存位置(V)和预期原值(A),如果内存位置与预期原值的A相匹配,那么将内存位置的值更新为新值B。如果内存位置与预期原值的值不匹配,那么处理器不会做任何操作。无论哪种情况,它都会在 CAS 指令之前返回该位置的值。具体可以分成三个步骤:

读取(需要读写的内存位置(V))
比较(需要读写的内存位置(V)和预期原值(A))
写回(新值(B))

  1. CAS在JDK并发包中的使用
    在JDK1.5以上 java.util.concurrent(JUC java并发工具包)是基于CAS算法实现的,相比于synchronized独占锁,堵塞算法,CAS是非堵塞算法的一种常见实现,使用乐观锁JUC在性能上有了很大的提升。

CAS如何在不使用锁的情况下保证线程安全,看并发包中的原子操作类AtomicInteger::getAndIncrement()方法(相当于i++的操作):

// AtomicInteger中
//value的偏移量
private static final long valueOffset; 
//获取值
private volatile int value;
//设置value的偏移量
static {
        try {
            valueOffset = unsafe.objectFieldOffset
                (AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
        } catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
    }
//增加1
public final int getAndIncrement() {
        return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
    }

首先value必须使用了volatile修饰,这就保证了他的可见性与有序性

需要初始化value的偏移量

unsafe.getAndAddInt通过偏移量进行CAS操作,每次从内存中读取数据然后将数据进行+1操作,然后对原数据,+1后的结果进行CAS操作,成功的话返回结果,否则重试直到成功为止。

//unsafe中
public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
    int var5;
    do {
        //使用偏移量获取内存中value值
        var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
       //比较并value加+1
    } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
    return var5;
}

JAVA实现CAS的原理,unsafe::compareAndSwapInt是借助C来调用CPU底层指令实现的。下面是sun.misc.Unsafe::compareAndSwapInt()方法的源代码:

public final native boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset,
                                               int expected, int x);
  1. CAS的缺陷
    ABA问题
    在多线程场景下CAS会出现ABA问题,例如有2个线程同时对同一个值(初始值为A)进行CAS操作,这三个线程如下
    线程1,期望值为A,欲更新的值为B
    线程2,期望值为A,欲更新的值为B
    线程3,期望值为B,欲更新的值为A

线程1抢先获得CPU时间片,而线程2因为其他原因阻塞了,线程1取值与期望的A值比较,发现相等然后将值更新为B,
这个时候出现了线程3,线程3取值与期望的值B比较,发现相等则将值更新为A
此时线程2从阻塞中恢复,并且获得了CPU时间片,这时候线程2取值与期望的值A比较,发现相等则将值更新为B,虽然线程2也完成了操作,但是线程2并不知道值已经经过了A->B->A的变化过程。

ABA问题带来的危害:

小明在提款机,提取了50元,因为提款机问题,有两个线程,同时把余额从100变为50
线程1(提款机):获取当前值100,期望更新为50,
线程2(提款机):获取当前值100,期望更新为50,
线程1成功执行,线程2某种原因block了,这时,某人给小明汇款50
线程3(默认):获取当前值50,期望更新为100,

这时候线程3成功执行,余额变为100,
线程2从Block中恢复,获取到的也是100,compare之后,继续更新余额为50!!!
此时可以看到,实际余额应该为100(100-50+50),但是实际上变为了50(100-50+50-50)这就是ABA问题带来的成功提交。

解决方法

AtomicStampedReference 带有时间戳的对象引用来解决ABA问题。这个类的compareAndSet方法作用是首先检查当前引用是否等于预期引用,并且当前标志是否等于预期标志,如果全部相等,则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。

public boolean compareAndSet(
               V      expectedReference,//预期引用
               V      newReference,//更新后的引用
              int    expectedStamp, //预期标志
              int    newStamp //更新后的标志

)

在变量前面加上版本号,每次变量更新的时候变量的版本号都+1,即A->B->A就变成了1A->2B->3A

循环时间长开销大

自旋CAS(不成功,就一直循环执行,直到成功)如果长时间不成功,会给CPU带来极大的执行开销。

解决方法:

限制自旋次数,防止进入死循环

JVM能支持处理器提供的pause指令那么效率会有一定的提升,

只能保证一个共享变量的原子操作
当对一个共享变量执行操作时,我们可以使用循环CAS的方式来保证原子操作,但是对多个共享变量操作时,循环CAS就无法保证操作的原子性
解决方法:

如果需要对多个共享变量进行操作,可以使用加锁方式(悲观锁)保证原子性,

可以把多个共享变量合并成一个共享变量进行CAS操作。

更多关于CAS的原理分析详细讲解可以到:https://www.bilibili.com/video/BV1bg411F7U9/观看

如果你觉得有所收获,可以点赞收藏关注哦,接下来,我将继续对Android的相关知识进行分析和分享,可以继续关注哦,要是真正想学习android开发这块的,或者在这方面工作的朋友我免费分享给你,当然也希望大家都能多多支持我,你们的点赞就是我的动力,谢谢!

<think>嗯,用户让我介绍一下Java中的Compare and SwapCAS)机制。首,我需要回想一下CAS的基本概念。CAS是一种并发编程中常用的技术,用于实现无锁的数据结构,避免使用传统的锁机制,从而提高性能。Java中的CAS操作主要是在java.util.concurrent包中的类里使用,比如AtomicInteger、AtomicLong等原子类。 接下来,我要确定用户可能的知识背景。可能用户已经了解多线程编程的基本概念,比如线程安全、竞态条件等,但可能对具体的无锁机制不太熟悉。需要解释清楚CAS的工作原理,以及它在Java中的具体应用。 然后,我应该解释CAS的三个操作数:内存位置V,旧的预期值A,和新值B。当执行CAS操作时,只有当V的值等于A时,才会将V的值更新为B,否则不进行任何操作。无论是否更新,都会返回V原来的值。这个过程是原子性的,由底层硬件支持,比如通过CPU的CAS指令实现,比如在Intel处理器中的CMPXCHG指令。 需要强调CAS的优点,比如避免线程阻塞,减少上下文切换,提高高并发场景下的性能。但也要提到它的缺点,比如ABA问题。ABA问题是指一个值原来是A,被改为B,然后又改回A,这时候CAS检查时会认为值没有变化,但实际上可能发生了其他操作。为了解决这个问题,Java提供了AtomicStampedReference和AtomicMarkableReference,通过引入版本号或标记来避免ABA问题。 接下来,可能需要给出一个Java中使用CAS的例子,比如AtomicInteger的incrementAndGet方法,内部就是通过CAS实现的。可以展示一下代码示例,说明如何通过循环不断尝试更新,直到成功为止。 另外,用户可能想知道CASJava中的底层实现,比如Unsafe类的使用,但要注意从Java 9开始,Unsafe类被逐渐限制使用,转而使用VarHandle等更安全的API。不过大部分情况下,开发者直接使用原子类即可,无需关心底层实现。 还要考虑用户可能的疑问,比如为什么CAS比锁更高效。锁会导致线程挂起和恢复,涉及内核态的操作,而CAS在用户态完成,没有线程切换的开销。不过在高竞争的情况下,CAS可能导致大量重试,消耗CPU资源,这时候可能锁更适合。 最后,总结CAS的应用场景,比如计数器、队列的实现等,以及注意事项,比如ABA问题和自旋时间长的问题。确保用户理解CAS的适用场景和限制。</think>在 Java 中,**Compare and Swap (CAS)** 是一种用于实现无锁并发操作的关键技术。它通过硬件级别的原子指令(如 CPU 的 `CMPXCHG`)保证操作的线程安全性,避免了传统锁机制(如 `synchronized`)带来的上下文切换和阻塞开销。 --- ### **CAS 核心原理** CAS 操作包含三个参数: 1. **内存位置(V)**:要修改的共享变量(如 `AtomicInteger` 的值) 2. **旧的预期值(A)**:线程认为变量当前应该具有的值 3. **新值(B)**:希望将变量更新为的值 **执行过程**: - 如果内存位置 `V` 的当前值等于预期值 `A`,则将 `V` 更新为 `B`,并返回 `true`。 - 否则不修改值,返回 `false`。 整个过程是**原子性**的,由底层硬件直接支持。 --- ### **Java 中的 CAS 实现** Java 通过 `sun.misc.Unsafe` 类(底层 API)或更高层的原子类(如 `AtomicInteger`)封装 CAS 操作: #### 示例:`AtomicInteger` 的自增 ```java AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); count.incrementAndGet(); // 内部通过 CAS 实现自增 ``` 底层 `incrementAndGet()` 的简化逻辑: ```java public final int incrementAndGet() { int expect; do { expect = get(); // 获取当前值 } while (!compareAndSet(expect, expect + 1)); // 循环尝试 CAS return expect + 1; } ``` --- ### **CAS 的优缺点** #### **优点**: 1. **无锁并发**:避免线程阻塞,减少上下文切换,适合高并发场景。 2. **高性能**:在低竞争环境下,效率远高于锁。 #### **缺点**: 1. **ABA 问题**: 如果一个值从 `A` → `B` → `A`,CAS 无法感知中间变化。 **解决方案**:使用 `AtomicStampedReference` 添加版本号标记。 2. **自旋开销**:高竞争时,CAS 失败重试可能导致 CPU 空转。 3. **单变量限制**:只能保证单个变量的原子性,无法处理复合操作。 --- ### **ABA 问题示例** 假设线程 1 读取共享变量值为 `A`,准备将其改为 `B`。在此期间,线程 2 将 `A` → `B` → `A`。线程 1 的 CAS 会误认为变量未变化,导致逻辑错误。 **解决方式**:使用 `AtomicStampedReference` 记录版本号: ```java AtomicStampedReference<Integer> ref = new AtomicStampedReference<>(100, 0); int stamp = ref.getStamp(); ref.compareAndSet(100, 101, stamp, stamp + 1); // 同时检查值和版本号 ``` --- ### **CAS 的应用场景** 1. 原子类(如 `AtomicInteger`、`AtomicLong`) 2. 无锁队列(如 `ConcurrentLinkedQueue`) 3. 乐观锁实现(如数据库版本号控制) 4. JUC 工具类(如 `CountDownLatch`、`Semaphore` 的底层实现) --- ### **总结** CASJava 实现高效并发的基石,通过硬件原子指令避免了锁的开销,但需注意其适用场景和潜在问题(如 ABA)。实际开发中,优使用 `java.util.concurrent.atomic` 包中的原子类,而非直接操作底层 API。
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