并发编程 CAS算法

一、悲观锁和乐观锁的概念
对于并发控制而言，我们平时用的锁（synchronized，Lock）是一种悲观的策略。它总是假设每一次临界区操作会产生冲突，因此，必须对每次操作都小心翼翼。如果多个线程同时访问临界区资源，就宁可牺牲性能让线程进行等待，线程一旦得到锁，其他需要锁的线程就挂起的情况就是悲观锁。。

与之相对的有一种乐观的策略，它会假设对资源的访问是没有冲突的。既然没有冲突也就无需等待了，所有的线程都在不停顿的状态下持续执行。那如果遇到问题了无锁的策略使用一种叫做比较交换（CAS Compare And Swap）来鉴别线程冲突，一旦检测到冲突产生，就重试当前操作直到没有冲突。CAS算法是非阻塞的，它对死锁问题天生免疫，而且它比基于锁的方式拥有更优越的性能。

CAS操作的就是乐观锁，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。
二、CAS算法
在进入正题之前，我们先理解下下面的代码:

private static int count = 0;

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 2; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    try {
                        Thread.sleep(10);
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    //每个线程让count自增100次
                    for (int i = 0; i < 100; i++) {
                        count++;
                    }
                }
            }).start();
        }

        try{
            Thread.sleep(2000);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(count);
    }

请问cout的输出值是否为200？答案是否定的，因为这个程序是线程不安全的，所以造成的结果count值可能小于200;
那么如何改造成线程安全的呢，其实我们可以使用上Synchronized同步锁,我们只需要在count++的位置添加同步锁，代码如下:

private static int count = 0;

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 2; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    try {
                        Thread.sleep(10);
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    //每个线程让count自增100次
                    for (int i = 0; i < 100; i++) {
                        synchronized (ThreadCas.class){
                            count++;
                        }
                    }
                }
            }).start();
        }

        try{
            Thread.sleep(2000);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(count);
    }

加了同步锁之后，count自增的操作变成了原子性操作，所以最终的输出一定是count=200，代码实现了线程安全。
但是Synchronized虽然确保了线程的安全，但是在性能上却不是最优的，Synchronized关键字会让没有得到锁资源的线程进入BLOCKED状态，而后在争夺到锁资源后恢复为RUNNABLE状态，这个过程中涉及到操作系统用户模式和内核模式的转换，代价比较高。
尽管Java1.6为Synchronized做了优化，增加了从偏向锁到轻量级锁再到重量级锁的过度，但是在最终转变为重量级锁之后，性能仍然较低。
所谓原子操作类，指的是java.util.concurrent.atomic包下，一系列以Atomic开头的包装类。例如AtomicBoolean，AtomicInteger，AtomicLong。它们分别用于Boolean，Integer，Long类型的原子性操作。

private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 2; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    try {
                        Thread.sleep(10);
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    //每个线程让count自增100次
                    for (int i = 0; i < 100; i++) {
                        count.incrementAndGet();
                    }
                }
            }).start();
        }

        try{
            Thread.sleep(2000);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(count);
    }

使用AtomicInteger之后，最终的输出结果同样可以保证是200。并且在某些情况下，代码的性能会比Synchronized更好。
而Atomic操作的底层实现正是利用的CAS机制，好的，我们切入到这个博客的正点。
什么是CAS机制
CAS是英文单词Compare And Swap的缩写，翻译过来就是比较并替换。
CAS机制当中使用了3个基本操作数：内存地址V，旧的预期值A，要修改的新值B。
更新一个变量的时候，只有当变量的预期值A和内存地址V当中的实际值相同时，才会将内存地址V对应的值修改为B。

当多个线程同时使用CAS 操作一个变量时，只有一个会胜出，并成功更新，其余均会失败。失败的线程不会挂起，仅是被告知失败，并且允许再次尝试，当然也允许实现的线程放弃操作。基于这样的原理，CAS 操作即使没有锁，也可以发现其他线程对当前线程的干扰。

与锁相比，使用CAS会使程序看起来更加复杂一些，但由于其非阻塞的，它对死锁问题天生免疫，并且，线程间的相互影响也非常小。更为重要的是，使用无锁的方式完全没有锁竞争带来的系统开销，也没有线程间频繁调度带来的开销，因此，他要比基于锁的方式拥有更优越的性能。

简单的说，CAS 需要你额外给出一个期望值，也就是你认为这个变量现在应该是什么样子的。如果变量不是你想象的那样，哪说明它已经被别人修改过了。你就需要重新读取，再次尝试修改就好了。
这样说或许有些抽象，我们来看一个例子：
1.在内存地址V当中，存储着值为10的变量。

2.此时线程1想要把变量的值增加1。对线程1来说，旧的预期值A=10，要修改的新值B=11。

3.在线程1要提交更新之前，另一个线程2抢先一步，把内存地址V中的变量值率先更新成了11。

4.线程1开始提交更新，首先进行A和地址V的实际值比较（Compare），发现A不等于V的实际值，提交失败。

5.线程1重新获取内存地址V的当前值，并重新计算想要修改的新值。此时对线程1来说，A=11，B=12。这个重新尝试的过程被称为自旋。

6.这一次比较幸运，没有其他线程改变地址V的值。线程1进行Compare，发现A和地址V的实际值是相等的。

7.线程1进行SWAP，把地址V的值替换为B，也就是12。

从思想上来说，Synchronized属于悲观锁，悲观地认为程序中的并发情况严重，所以严防死守。CAS属于乐观锁，乐观地认为程序中的并发情况不那么严重，所以让线程不断去尝试更新。
看到上面的解释是不是索然无味，查找了很多资料也没完全弄明白，通过几次验证后，终于明白，最终可以理解成一个无阻塞多线程争抢资源的模型。先上代码

import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;

/**
 * @author hrabbit
 * 2018/07/16.
 */
public class AtomicBooleanTest implements Runnable {

    private static AtomicBoolean flag = new AtomicBoolean(true);

    public static void main(String[] args) {
        AtomicBooleanTest ast = new AtomicBooleanTest();
        Thread thread1 = new Thread(ast);
        Thread thread = new Thread(ast);
        thread1.start();
        thread.start();
    }
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("thread:"+Thread.currentThread().getName()+";flag:"+flag.get());
        if (flag.compareAndSet(true,false)){
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+""+flag.get());
            try {
                Thread.sleep(5000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            flag.set(true);
        }else{
            System.out.println("重试机制thread:"+Thread.currentThread().getName()+";flag:"+flag.get());
            try {
                Thread.sleep(500);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            run();
        }

    }
}

输出的结果:

thread:Thread-1;flag:true
thread:Thread-0;flag:true
Thread-1false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:true
Thread-0false

这里无论怎么运行，Thread-1、Thread-0都会执行if=true条件，而且还不会产生线程脏读脏写，这是如何做到的了，这就用到了我们的compareAndSet(boolean expect,boolean update)方法
我们看到当Thread-1在进行操作的时候，Thread一直在进行重试机制，程序原理图:

这个图中重最要的是compareAndSet(true,false)方法要拆开成compare(true)方法和Set(false)方法理解，是compare(true)是等于true后，就马上设置共享内存为false，这个时候，其它线程无论怎么走都无法走到只有得到共享内存为true时的程序隔离方法区。
CPU指令对CAS的支持
或许我们可能会有这样的疑问，假设存在多个线程执行CAS操作并且CAS的步骤很多，有没有可能在判断V和E相同后，正要赋值时，切换了线程，更改了值。造成了数据不一致呢？答案是否定的，因为CAS是一种系统原语，原语属于操作系统用语范畴，是由若干条指令组成的，用于完成某个功能的一个过程，并且原语的执行必须是连续的，在执行过程中不允许被中断，也就是说CAS是一条CPU的原子指令，不会造成所谓的数据不一致问题。所以如果需要自定义比较和设置方法，需要使用unsafe类提供的硬件级别的方法，否则可能会出现多线程安全问题。

看到这里，这种CAS机制就是完美的吗？这个程序其实存在一个问题，不知道大家注意到没有？
但是这种得不到状态为true时使用递归算法是很耗cpu资源的，所以一般情况下，都会有线程sleep。
三、CAS的缺点
1.CPU开销较大
在并发量比较高的情况下，如果许多线程反复尝试更新某一个变量，即不停的自旋，却又一直更新不成功，循环往复，会给CPU带来很大的压力。
2.不能保证代码块的原子性
CAS机制所保证的只是一个变量的原子性操作，而不能保证整个代码块的原子性。比如需要保证3个变量共同进行原子性的更新，就不得不使用Synchronized了。除此之外，可以考虑使用AtomicReference来包装多个变量，通过这种方式来处理多个共享变量的情况。

3.ABA问题

CAS需要检查操作值有没有发生改变，如果没有发生改变则更新。但是存在这样一种情况：如果一个值原来是A，变成了B，然后又变成了A，那么在CAS检查的时候会发现没有改变，但是实质上它已经发生了改变，这就是所谓的ABA问题。对于ABA问题其解决方案是加上版本号，即在每个变量都加上一个版本号，每次改变时加1，即A —> B —> A，变成1A —> 2B —> 3A。

用一个例子来阐述ABA问题所带来的影响。
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：

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（B在线程1中还有引用）：

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：

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，解决办法是给变量加一个版本号即可，在比较的时候不仅要比较当前变量的值 还需要比较当前变量的版本号，Java提供了AtomicStampedReference来解决。AtomicStampedReference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。当然，在大部分情况下ABA问题并不会影响程序并发的正确性。

示例：

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference;

public class ABA {
        private static AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(100);
        private static AtomicStampedReference atomicStampedRef = new AtomicStampedReference(100, 0);

        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
              
                Thread refT1 = new Thread(new Runnable() {
                        @Override
                        public void run() {
                                try {
                                        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                                } catch (InterruptedException e) {
                                }
                                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();
                                try {
                                        TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                                } catch (InterruptedException e) {
                                }
                                boolean c3 = atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101, stamp, stamp + 1);
                                System.out.println(c3); 
                        }
                });

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