CAS 和ABA问题

最新推荐文章于 2025-05-16 11:19:47 发布

猿小白的远

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在JDK 5之前Java语言是靠synchronized关键字保证同步的，这会导致有锁。

锁机制存在以下问题：

（1）在多线程竞争下，加锁、释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时，引起性能问题。

（2）一个线程持有锁会导致其它所有需要此锁的线程挂起。

（3）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。

volatile是不错的机制，但是volatile不能保证原子性。因此对于同步最终还是要回到锁机制上来。

独占锁是一种悲观锁，synchronized就是一种独占锁，会导致其它所有需要锁的线程挂起，等待持有锁的线程释放锁。而另一个更加有效的锁就是乐观锁。

所谓乐观锁就是，每次不加锁而是假设没有冲突而去完成某项操作，如果因为冲突失败就重试，直到成功为止。

一、CAS 操作

乐观锁用到的机制就是CAS，Compare and Swap。

CAS有3个操作数，内存值V，旧的预期值A，要修改的新值B。当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改为B，否则什么都不做。

1、非阻塞算法（nonblocking algorithms）

一个线程的失败或者挂起不应该影响其他线程的失败或挂起的算法。

现代的CPU提供了特殊的指令，可以自动更新共享数据，而且能够检测到其他线程的干扰，而 compareAndSet() 就用这些代替了锁定。

2、AtomicInteger示例

拿出AtomicInteger来研究在没有锁的情况下是如何做到数据正确性的。

private volatile int value;

在没有锁的机制下需要借助volatile原语，保证线程间的数据是可见的（共享的）。

这样才获取变量的值的时候才能直接读取。

public final int get() {
    return value;
}

然后来看看 ++i 是怎么做到的。

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

在这里采用了CAS操作，每次从内存中读取数据然后将此数据和+1后的结果进行CAS操作，如果成功就返回结果，否则重试直到成功为止。

而compareAndSet利用JNI来完成CPU指令的操作。

private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();  
private static final long valueOffset;// 注意是静态的  

static {  
  try {  
    valueOffset = unsafe.objectFieldOffset  
        (AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));// 反射出value属性，获取其在内存中的位置  
  } catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }  
}  

public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {  
  return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);  
}

整体的过程就是这样子的,利用Unsafe类的JNI方法实现，使用CAS指令，可以保证读-改-写是一个原子操作。compareAndSwapInt有4个参数，this - 当前AtomicInteger对象，Offset - value属性在内存中的位置(需要强调的是不是value值在内存中的位置)，expect - 预期值，update - 新值，根据上面的CAS操作过程，当内存中的value值等于expect值时，则将内存中的value值更新为update值，并返回true，否则返回false。在这里我们有必要对Unsafe有一个简单点的认识，从名字上来看，不安全，确实，这个类是用于执行低级别的、不安全操作的方法集合，这个类中的方法大部分是对内存的直接操作，所以不安全，但当我们使用反射、并发包时，都间接的用到了Unsafe。

而整个J.U.C都是建立在CAS之上的，因此对于synchronized阻塞算法，J.U.C在性能上有了很大的提升。参考资料的文章中介绍了如果利用CAS构建非阻塞计数器、队列等数据结构。

二、ABA问题

CAS看起来很爽，但是会导致“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，而在下时刻比较并替换，那么在这个时间差类会导致数据的变化。

比如说一个线程one从内存位置V中取出A，这时候另一个线程two也从内存中取出A，并且two进行了一些操作变成了B，然后two又将V位置的数据变成A，这时候线程one进行CAS操作发现内存中仍然是A，然后one操作成功。尽管线程one的CAS操作成功，但是不代表这个过程就是没有问题的。如果链表的头在变化了两次后恢复了原值，但是不代表链表就没有变化。因此前面提到的原子操作AtomicStampedReference/AtomicMarkableReference就很有用了。这允许一对变化的元素进行原子操作。

在运用CAS做Lock-Free操作中有一个经典的ABA问题：

线程1准备用CAS将变量的值由A替换为B，在此之前，线程2将变量的值由A替换为C，又由C替换为A，然后线程1执行CAS时发现变量的值仍然为A，所以CAS成功。但实际上这时的现场已经和最初不同了，尽管CAS成功，但可能存在潜藏的问题，例如下面的例子：

这里写图片描述

现有一个用单向链表实现的堆栈，栈顶为A，这时线程T1已经知道A.next为B，然后希望用CAS将栈顶替换为B：

head.compareAndSet(A,B);

在T1执行上面这条指令之前，线程T2介入，将A、B出栈，再pushD、C、A，此时堆栈结构如下图，而对象B此时处于游离状态：

这里写图片描述

此时轮到线程T1执行CAS操作，检测发现栈顶仍为A，所以CAS成功，栈顶变为B，但实际上B.next为null，所以此时的情况变为：

这里写图片描述

其中堆栈中只有B一个元素，C和D组成的链表不再存在于堆栈中，平白无故就把C、D丢掉了。

以上就是由于ABA问题带来的隐患，各种乐观锁的实现中通常都会用版本戳version来对记录或对象标记，避免并发操作带来的问题，在Java中，AtomicStampedReference也实现了这个作用，它通过包装[E,Integer]的元组来对对象标记版本戳stamp，从而避免ABA问题，例如下面的代码分别用AtomicInteger和AtomicStampedReference来对初始值为100的原子整型变量进行更新，AtomicInteger会成功执行CAS操作，而加上版本戳的AtomicStampedReference对于ABA问题会执行CAS失败：

public class ABA {

    private static AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(100);
    private static AtomicStampedReference<Integer> atomicStampedRef = 
            new AtomicStampedReference<Integer>(100, 0);

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread intT1 = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                atomicInt.compareAndSet(100, 101);
                atomicInt.compareAndSet(101, 100);
            }
        });

        Thread intT2 = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                boolean c3 = atomicInt.compareAndSet(100, 101);
                System.out.println(c3);        //true
            }
        });

        intT1.start();
        intT2.start();
        intT1.join();
        intT2.join();

        Thread refT1 = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101, 
                        atomicStampedRef.getStamp(), atomicStampedRef.getStamp()+1);
                atomicStampedRef.compareAndSet(101, 100, 
                        atomicStampedRef.getStamp(), atomicStampedRef.getStamp()+1);
            }
        });

        Thread refT2 = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                int stamp = atomicStampedRef.getStamp();
                System.out.println("before sleep : stamp = " + stamp);    // stamp = 0
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println("after sleep : stamp = " + atomicStampedRef.getStamp());//stamp = 1
                boolean c3 = atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101, stamp, stamp+1);
                System.out.println(c3);        //false
            }
        });

        refT1.start();
        refT2.start();
    }

}