CAS机制

1.什么是CAS机制?

CAS即CompareAndSwap的缩写,比较并替换。CAS需要有3个操作数:内存地址V,旧的预期值A,即将要更新的目标值B。

CAS执行执行时,当且仅当内存地址V的值与预期值A相等时,将内存地址V的值修改为B,否则就什么都不做。整个比较并替换的操作是一个原子操作。

从思想上来说,synchronized属于悲观锁,悲观的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,所以让线程不断去重试更新。

在java中除了上面提到的Atomic系列类,以及Lock系列类夺得底层实现,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。

2.CAS的缺点是什么?

  • CPU开销过大:

       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带来很到的压力。

  • 不能保证代码块的原子性

      CAS机制所保证的知识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。

  • ABA问题

当一个值从A变成B,又更新回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。Java并发包为了解决这个问题,提供了一个带有标记的原子引用类“AtomicStampedReference”,它可以通过控制变量值的版本来保证CAS的正确性。因此,在使用CAS前要考虑清楚“ABA”问题是否会影响程序并发的正确性,如果需要解决ABA问题,改用传统的互斥同步可能会比原子类更高效。
 

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、COSO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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