CAS 与 JAVA

CAS

无锁编程 / lock-free / 非阻塞同步

无锁编程，即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步，所以也叫非阻塞同步（Non-blocking Synchronization），这样线程就没有阻塞了。
实现非阻塞同步的方案称为无锁编程算法（ Non-blocking algorithm）。

Lock实现的线程同步的问题

使用lock实现线程同步有很多缺点：
* 产生竞争时，线程被阻塞等待，无法做到线程实时响应。
* dead lock。
* live lock。
* 优先级翻转。
* 使用不当，造成性能下降。
 
无锁编程可以避免很多问题。但无锁编程并不能替代 lock。

无锁编程的实现级别

非同步阻塞的实现可以分成三个级别：wait-free，lock-free，obstruction-free。
 

wait-free

是最理想的模式，整个操作保证每个线程在有限步骤下完成。
保证系统级吞吐（system-wide throughput）以及无线程饥饿。
截止2011年，没有多少具体的实现。即使实现了，也需要依赖于具体CPU。
 

lock-free

允许个别线程饥饿，但保证系统级吞吐。
确保至少有一个线程能够继续执行。
wait-free的算法必定也是lock-free的。
 

obstruction-free

在任何时间点，一个线程被隔离为一个事务进行执行（其他线程suspended），并且在有限步骤内完成。在执行过程中，一旦发现数据被修改（采用时间戳、版本号），则回滚。
也叫做乐观锁，即乐观并发控制(OOC)。事务的过程是：1读取，并写时间戳；2准备写入，版本校验；3校验通过则写入，校验不通过，则回滚。
lock-free必定是obstruction-free的。

CAS原语

LL/SC, atom read-modify-write
如果CPU提供了Load-Link/Store-Conditional（LL/SC）这对指令，则就可以轻松实现变量的CPU级别无锁同步。
LL [addr],dst：从内存[addr]处读取值到dst。
SC value,[addr]：对于当前线程，自从上次的LL动作后内存值没有改变，就更新成新值。
上述过程就是实现lock-free的 read-modify-write 的原子操作。
 
CAS （Compare-And-Swap）
LL/SC这对CPU指令没有实现，那么就需要寻找其他算法，比如CAS。
CAS是一组原语指令，用来实现多线程下的变量同步。
在 x86 下的指令CMPXCHG实现了CAS，前置LOCK既可以达到原子性操作。截止2013，大部分多核处理器均支持CAS。
CAS原语有三个参数，内存地址，期望值，新值。如果内存地址的值==期望值，表示该值未修改，此时可以修改成新值。否则表示修改失败，返回false，由用户决定后续操作。

Bool CAS(T* addr, T expected, T newValue) 
 { 
      if( *addr == expected ) 
     { 
          *addr =  newValue; 
           return true; 
     } 
     else 
           return false; 
 }

CAS的问题

ABA 问题

thread1意图对val=1进行操作变成2，cas(*val,1,2)。
thread1先读取val=1；thread1被抢占（preempted），让thread2运行。
thread2 修改val=3，又修改回1。
thread1继续执行，发现期望值与“原值”（其实被修改过了）相同，完成CAS操作。
 
使用CAS会造成ABA问题，特别是在使用指针操作一些并发数据结构时。这个例子看，ABA没啥问题，但后面又一个例子，可以让你发现ABA危害很大。

循环引起效率下降

自旋CAS如果长时间不成功，会给CPU带来非常大的执行开销。如果JVM能支持处理器提供的pause指令那么效率会有一定的提升，pause指令有两个作用，第一它可以延迟流水线执行指令（de-pipeline）,使CPU不会消耗过多的执行资源，延迟的时间取决于具体实现的版本，在一些处理器上延迟时间是零。第二它可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲突（memory order violation）而引起CPU流水线被清空（CPU pipeline flush），从而提高CPU的执行效率。

只能处理一个变量

当对一个共享变量执行操作时，我们可以使用循环CAS的方式来保证原子操作，但是对多个共享变量操作时，循环CAS就无法保证操作的原子性，这个时候就可以用锁，或者有一个取巧的办法，就是把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。

Java中的CAS

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

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。

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，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;
    }
}

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。其中。compareAndSet利用JNI来完成CPU指令的操作。

整体的过程就是这样子的，利用CPU的CAS指令，同时借助JNI来完成Java的非阻塞算法。其它原子操作都是利用类似的特性完成的。

关于ABA问题，用例子说明ABA的危害。

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：

A->B

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：

A->C->D

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：

B

C->D

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。

Java提供AtomicStampedReference/AtomicMarkableReference，这两个类俊实现了真正的原子操作。

对于AtomicStampReference，其定义

/**
 * An {@code AtomicStampedReference} maintains an object reference
 * along with an integer "stamp", that can be updated atomically.
 *
 * 
Implementation note: This implementation maintains stamped
 * references by creating internal objects representing "boxed"
 * [reference, integer] pairs.
 *
 * @since 1.5
 * @author Doug Lea
 * @param  The type of object referred to by this reference
 */
public class AtomicStampedReference{ ....... }

对于AtomicMarkableReference,其定义

/**
 * An {@code AtomicMarkableReference} maintains an object reference
 * along with a mark bit, that can be updated atomically.
 *
 * 
Implementation note: This implementation maintains markable
 * references by creating internal objects representing "boxed"
 * [reference, boolean] pairs.
 *
 * @since 1.5
 * @author Doug Lea
 * @param  The type of object referred to by this reference
 */
public class AtomicMarkableReference { ...... }

from：

http://blog.csdn.net/hsuxu/article/details/9467651

http://www.cnblogs.com/caca/p/lock-free_CAS_ABA.html

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp11234/

http://blog.hesey.net/2011/09/resolve-aba-by-atomicstampedreference.html   ABA

http://en.wikipedia.org/wiki/Non-blocking_algorithm 

http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-lockfree/ 

http://en.wikipedia.org/wiki/Load-Link/Store-Conditional ： LL/SC

http://en.wikipedia.org/wiki/Compare-and-swap CAS

http://en.wikipedia.org/wiki/Optimistic_concurrency_control 

http://en.wikipedia.org/wiki/ABA_problem ABA 以及相关例子

http://en.wikipedia.org/wiki/Preemption_(computing) 抢占