并发编程之CAS&Atomic原子操作
什么是CAS
CAS（Compare And Swap，比较并交换），通常指的是这样一种原子操作：针对一个变量，首先比较它的内存值与某个期望值是否相同，如果相同，就给它赋一个新值。
CAS 的逻辑用伪代码描述如下：
if (value == expectedValue) {
value = newValue;
以上伪代码描述了一个由比较和赋值两阶段组成的复合操作，CAS 可以看作是它们合并后的整体——一个不可分割的原子操作，并且其原子性是直接在硬件层面得到保障的。
CAS可以看做是乐观锁（对比数据库的悲观、乐观锁）的一种实现方式，Java原子类中的递增操作就通过CAS自旋实现的。
CAS是一种无锁算法，在不使用锁（没有线程被阻塞）的情况下实现多线程之间的变量同步。
CAS应用
在 Java 中，CAS 操作是由 Unsafe 类提供支持的，该类定义了三种针对不同类型变量的 CAS 操作，如图:
它们都是 native 方法，由 Java 虚拟机提供具体实现，这意味着不同的 Java 虚拟机对它们的实现可能会略有不同。
以 compareAndSwapInt 为例，Unsafe 的 compareAndSwapInt 方法接收 4 个参数，分别是：对象实例、内存偏移量、字段期望值、字段新值。该方法会针对指定对象实例中的相应偏移量的字段执行 CAS 操作。
public class CASTest {
public static void main(String[] args) {
Entity entity = new Entity();
Unsafe unsafe = UnsafeFactory.getUnsafe();
long offset = UnsafeFactory.getFieldOffset(unsafe, Entity.class, "x");
boolean successful;
// 4个参数分别是：对象实例、字段的内存偏移量、字段期望值、字段新值
successful = unsafe.compareAndSwapInt(entity, offset, 0, 3);
System.out.println(successful + "\t" + entity.x);
successful = unsafe.compareAndSwapInt(entity, offset, 3, 5);
System.out.println(successful + "\t" + entity.x);
successful = unsafe.compareAndSwapInt(entity, offset, 3, 8);
System.out.println(successful + "\t" + entity.x);
}
}
public class UnsafeFactory {
/**
* 获取 Unsafe 对象
* @return
*/
public static Unsafe getUnsafe() {
try {
Field field = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
field.setAccessible(true);
return (Unsafe) field.get(null);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
/**
* 获取字段的内存偏移量
* @param unsafe
* @param clazz
* @param fieldName
* @return
*/
public static long getFieldOffset(Unsafe unsafe, Class clazz, String fieldName) {
try {
return unsafe.objectFieldOffset(clazz.getDeclaredField(fieldName));
} catch (NoSuchFieldException e) {
throw new Error(e);
}
}
针对 entity.x 的 3 次 CAS 操作，分别试图将它从 0 改成 3、从 3 改成 5、从 3 改成 8。执行结果如下：
多线程求和问题：
// 多线程的情况下，不能保证操作是原子操作 所以sum的值不是 10000
public class Test001 {
private volatile static int sum = 0;
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Thread thread = new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
sum++;
}
});
thread.start();
}
try {
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(sum);
}
}
加上CAS操作：
public class AtomicIntegerTest {
static AtomicInteger sum = new AtomicInteger(0);
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Thread thread = new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
// 原子自增 CAS
sum.incrementAndGet();
}
});
thread.start();
}
try {
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(sum.get());
}
}
输出结果：
CAS缺陷
CAS 虽然高效地解决了原子操作，但是还是存在一些缺陷的，主要表现在三个方面：
自旋 CAS 长时间地不成功，则会给 CPU 带来非常大的开销
只能保证一个共享变量原子操作
ABA 问题
ABA问题及其解决方案
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。
什么是ABA问题
当有多个线程对一个原子类进行操作的时候，某个线程在短时间内将原子类的值A修改为B，又马上将其修改为A，此时其他线程不感知，还是会修改成功。
测试:
public class ABATest {
public static void main(String[] args) {
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(1);
new Thread(()->{
int value = atomicInteger.get();
log.debug("Thread1 read value: " + value);
// 阻塞1s
LockSupport.parkNanos(1000000000L);
// Thread1通过CAS修改value值为3
if (atomicInteger.compareAndSet(value, 3)) {
log.debug("Thread1 update from " + value + " to 3");
} else {
log.debug("Thread1 update fail!");
}
},"Thread1").start();
new Thread(()->{
int value = atomicInteger.get();
log.debug("Thread2 read value: " + value);
// Thread2通过CAS修改value值为2
if (atomicInteger.compareAndSet(value, 2)) {
log.debug("Thread2 update from " + value + " to 2");
// do something
value = atomicInteger.get();
log.debug("Thread2 read value: " + value);
// Thread2通过CAS修改value值为1
if (atomicInteger.compareAndSet(value, 1)) {
log.debug("Thread2 update from " + value + " to 1");
}
}
},"Thread2").start();
}
}
Thread1不清楚Thread2对value的操作，误以为value=1没有修改过。
ABA问题的解决方案
数据库有个锁称为乐观锁，是一种基于数据版本实现数据同步的机制，每次修改一次数据，版本就会进行累加。
同样，Java也提供了相应的原子引用类AtomicStampedReference。
reference即我们实际存储的变量，stamp是版本，每次修改可以通过+1保证版本唯一性。这样就可以保证每次修改后的版本也会往上递增。
public class AtomicStampedReferenceTest {
public static void main(String[] args) {
// 定义AtomicStampedReference Pair.reference值为1, Pair.stamp为1
AtomicStampedReference atomicStampedReference = new AtomicStampedReference(1,1);
new Thread(()->{
int[] stampHolder = new int[1];
int value = (int) atomicStampedReference.get(stampHolder);
int stamp = stampHolder[0];
log.debug("Thread1 read value: " + value + ", stamp: " + stamp);
// 阻塞1s
LockSupport.parkNanos(1000000000L);
// Thread1通过CAS修改value值为3 stamp是版本，每次修改可以通过+1保证版本唯一性
if (atomicStampedReference.compareAndSet(value, 3,stamp,stamp+1)) {
log.debug("Thread1 update from " + value + " to 3");
} else {
log.debug("Thread1 update fail!");
}
},"Thread1").start();
new Thread(()->{
int[] stampHolder = new int[1];
int value = (int)atomicStampedReference.get(stampHolder);
int stamp = stampHolder[0];
log.debug("Thread2 read value: " + value+ ", stamp: " + stamp);
// Thread2通过CAS修改value值为2
if (atomicStampedReference.compareAndSet(value, 2,stamp,stamp+1)) {
log.debug("Thread2 update from " + value + " to 2");
// do something
value = (int) atomicStampedReference.get(stampHolder);
stamp = stampHolder[0];
log.debug("Thread2 read value: " + value+ ", stamp: " + stamp);
// Thread2通过CAS修改value值为1
if (atomicStampedReference.compareAndSet(value, 1,stamp,stamp+1)) {
log.debug("Thread2 update from " + value + " to 1");
}
}
},"Thread2").start();
}
}
Thread1并没有成功修改value。
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