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一、从拧螺丝到造火箭:多线程同步的认知跃迁
咱们程序员在写多线程代码时(特别是Java老铁),总逃不开这个灵魂拷问:如何优雅地让多个线程安全共舞? 传统方案用synchronized确实香,但遇到高并发场景就像用拖拉机跑F1赛道——性能直接扑街!
这时候CAS(Compare And Swap)就像突然出现的氮气加速装置!它的无锁化操作设计,让线程在操作共享资源时不用排队等锁,直接通过硬件级别的原子操作实现同步(CPU直呼内行)。
举个栗子🌰:假设线程A和线程B都要修改全局变量value
原始值value=5
线程A尝试把value改为6:CAS(5,6) → 成功
线程B尝试把value改为7:CAS(5,7) → 发现当前值不是5,操作失败
这种机制的精妙之处在于:失败线程不会阻塞,而是立即重试(也就是咱们常说的自旋操作)。就像篮球场上的投篮练习,没投进就马上捡球继续投,直到命中为止!
二、藏在暗处的刺客:ABA问题与解决方案
但是!!(敲黑板)CAS有个致命弱点——ABA问题。举个现实场景:
- 你往账户转100块,系统读取余额为500
- 此时有另一个线程转出100又转回100,余额还是500
- 你的转账操作执行CAS(500,600) → 居然成功了!
这就像你锁门时用的挂锁,虽然锁还在,但中间可能被人打开过又锁回去了(细思极恐)!!
解决方案有两大杀器:
- 版本号机制:每次修改都追加版本号(类似数据库乐观锁)
- AtomicStampedReference:JUC提供的带时间戳的原子引用类
AtomicStampedReference<Integer> money = new AtomicStampedReference<>(500, 0);
// 转账时同时校验值和版本号
money.compareAndSet(500, 600, stamp, stamp+1);
三、JUC兵器谱:这些组件用CAS玩出花
3.1 原子三剑客(Atomic三巨头)
- AtomicInteger:计数器的神!
incrementAndGet()方法底层就是CAS循环 - AtomicReference:对象引用的原子操作(单身狗脱单必备)
- AtomicIntegerArray:数组元素的原子更新(再也不用为数组线程安全发愁)
AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
// 代替传统的synchronized(count++)
counter.getAndIncrement();
3.2 并发集合之王:ConcurrentHashMap
它的分段锁设计(JDK1.7)和CAS+sync混合锁(JDK1.8)堪称经典:
- 插入元素时先用CAS尝试写入
- 发生哈希冲突再转用synchronized锁住链表头节点
这种锁升级策略既保证了线程安全,又最大限度减少了锁竞争(鱼和熊掌我全都要!)
3.3 同步工具全家桶
- CountDownLatch:基于AQS实现的倒计时门闩(等所有线程到位再发车)
- CyclicBarrier:可重复使用的线程栅栏(适合多阶段任务)
- Semaphore:流量控制的信号量(控制并发线程数)
四、CAS的明与暗:这些坑千万别踩
4.1 优势亮眼时刻
- 高并发场景性能爆表:比synchronized快N个数量级
- 避免死锁风险:没有锁的获取/释放过程
- 实现无锁数据结构:如无锁队列、无锁栈等
4.2 暗雷预警区
- CPU资源黑洞:自旋操作可能长时间消耗CPU(设置合理的自旋次数!)
- 只能保证单个变量原子性:多个变量的原子操作还是得用锁
- ABA幽灵问题:前面说过的版本号大法一定要用起来
- 伪共享陷阱:多个原子变量放同一个缓存行会引发性能问题(用@Contended注解解决)
五、实战生存指南(血泪经验)
- 优先使用JUC现成组件:不要重复造轮子(除非你是Doug Lea本尊)
- 监控CPU使用率:发现自旋过多时考虑退避策略
- 复杂场景用LongAdder:比AtomicLong性能更好的分片计数器
- 锁与CAS混合使用:根据场景灵活选择,比如:
- 低竞争用CAS
- 高竞争用锁
- 中等竞争用自适应策略
六、写给三年后的你
随着Java版本的迭代(现在已经到21了),CAS的应用场景正在发生变化:
- VarHandle:更灵活的内存访问方式
- 虚拟线程(协程):轻量级线程与CAS的化学反应
- Project Loom:异步编程的新范式
但无论技术怎么变,理解底层原理永远是应对变化的终极武器。就像武侠小说里的内功心法,招式会过时,但深厚的内力永远保值!
最后送大家一句话:多线程编程就像在钢丝上跳芭蕾,CAS是你的平衡杆,JUC是你的安全网。用好了惊艳全场,用错了…(画面太美不敢想)
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