AtomicInteger底层实现原理是什么？

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典型回答

AtomicInteger是对int类型的一个封装，提供原子性的访问和更新操作，其原子性操作的实现是基于CAS（compare-and-swap）技术。

所谓CAS，表现为一组指令，当利用CAS执行试图进行一些更新操作时。会首先比较当前数值，如果数值未变，代表没有其它线程进行并发修改，则成功更新。如果数值改变，则可能出现不同的选择，要么进行重试，要么就返回是否成功。也就是所谓的“乐观锁”。

从AtomicInteger的内部属性可以看出，它依赖于Unsafe提供的一些底层能力，进行底层操作；以volatile的value字段，记录数值，以保证可见性。

private static final jdk.internal.misc.Unsafe U = jdk.internal.misc.Unsafe.getUnsafe();
private static final long VALUE = U.objectFieldOffset(AtomicInteger.class, "value");
private volatile int value;

具体的原子操作细节，可以参考任意一个原子更新方法，比如下面的getAndIncrement。Unsafe会利用value字段的内存地址偏移，直接完成操作。

public final int getAndIncrement() {
  return U.getAndAddInt(this, VALUE, 1);
}

因为getAndIncrement需要返回数值，所以需要添加失败重试逻辑。

public final int getAndAddInt(Object o, long offset, int delta) {
  int v;
  do {
    v = getIntVolatile(o, offset);
  } while (!weakCompareAndSetInt(o, offset, v, v + delta));
  return v;
}

而类似compareAndSet这种返回boolean类型的函数，因为其返回值表现的就是是否成功与否，所以不需要重试。

public final boolean compareAndSet(int expectedValue, int newValue)

CAS是Java并发中所谓lock-free机制的基础。

知识扩展

接下来我们通过一个例子看看如何利用Java标准库使用CAS。设想这样一个场景：在数据库产品中，为保证索引的一致性，一个常见的选择是，保证只有一个线程能够排他性地修改一个索引分区。如何在数据库抽象层面实现呢？

可以考虑为索引分区对象添加一个逻辑上的锁。例如，以当前独占的线程ID作为锁的数值，然后通过原子操作设置lock数值，来实现加锁和释放锁，伪代码如下：

public class AtomicBTreePartition {
  private volatile long lock;
  public void acquireLock() {}
  public void releaseLock() {}
}

那么在Java代码中，我们怎么实现锁操作呢？Unsafe似乎不是个好的选择，它设计之初仅仅打算提供给Java标准库自己使用，它的名字也暗示我们最好不要用它。目前Java提供了两种公共API，可以实现这种CAS操作。比如使用java.util.concurrent.atomic.AtomicLongFieldUpdater，它是基于反射机制创建，我们需要保证类型和字段名正确。

private static final AtomicLongFieldUpdater<AtomicBTreePartition>
  LOCK_FIELD_UPDATER = AtomicLongFieldUpdater.newUpdater(
    AtomicBTreePartition.class,
    "lock");

private void acquireLock() {
  long t = Thread.currentThread().getId();
  while (!LOCK_FIELD_UPDATER.compareAndSet(this, 0L, t)) {
    // 等待一会儿，数据库操作可能比较慢。
    ...
  }
}

java.util.current.atomic包提供了最常用的原子性数据类型，甚至是引用、数组等相关原子类型和更新操作工具，是很多线程安全程序的首选。

如果是Java 9以后，我们完全可以采用另外一种方式实现，也就是Variable Handler API，提供了各种粒度的原子或有序性的操作。将前面的代码修改如下：

private static final VarHandle HANDLER = MethodHandles
  .lookup()
  .findStaticVarHandle(AtomicBTreePartition.class, "lock");

private void acquireLock() {
  long t = Thread.currentThread().getId();
  while (!HANDLE.compareAndSet(this, 0L, t)) {
    // 等待一会儿，数据库操作可能比较慢。
    ...
  }
}

过程非常直观，首先，获取相应的变量句柄，然后直接调用其提供的CAS方法。

一般来说，我们进行的类似CAS操作，可以并且推荐使用Variable Handler API去实现，其提供了精细粒度的公共底层API。这里强调“公共”，是因为其API不会内部API（例如Unsafe）那样，发生不可预测的修改。

CAS也并不是没有副作用。试想，其常用的失败重试机制，隐含着一个假设，即竞争情况是短暂的。大多数应用场景中，确实大部分重试只会发生一次就获得了成功。但是总是有意外情况，所以在有需要的时候，还是要考虑限制自旋的次数，以免过度消耗CPU。

另外一个就是著名的ABA问题，这是通常只在lock-free算法下暴露的问题。前面说过CAS是在更新时比较前值，如果对方只是恰好相同，例如期间发生了A->B->A的更新，仅仅判断数值是A，可能导致不合理的修改操作。针对这种情况，Java提供了AtomicStampedReference工具类。通过为引用建立类似版本号（stamp）的方式，来保证CAS的正确性。

前面介绍了CAS的场景与实现，幸运的是，大多数情况下，Java开发者并不需要直接利用CAS代码去实现线程安全容器等，更多是通过并发包等间接享受到ock-free机制在扩展性上的好处。

【完】