什么是CAS
CAS(compare and swap),字面意思比较并交换,是解决多线程并行情况下使用锁造成性能损耗的一种机制.
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}CAS有三个操作数,valueOffset内存值,expect期望值,update要更新的值。如果内存值(valueOffset)和期望值(expect)是一样的。那么处理器会将该位置的值更新为(update),否则不做任何操作。CAS 有效地说明了“我认为位置
valueOffset应该包含值expect，如果包含该值，则将update放到这个位置；否则，不要更改该位置，只告诉我这个位置现在的值即可。”在 Java 中，sun.misc.Unsafe类提供了硬件级别的原子操作来实现这个 CAS，java.util.concurrent包下的大量类都使用了这个Unsafe类的 CAS 操作
CAS的应用
java.util.concurrent.atomic包下的类大多数是使用CAS实现的,如AtomicInteger,AtomicBoolean和AtomicLong等。
public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
private static final long serialVersionUID = 6214790243416807050L;
// setup to use Unsafe.compareAndSwapInt for updates
private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
private volatile int value;// 初始int大小
// 省略了部分代码...
// 带参数构造函数，可设置初始int大小
public AtomicInteger(int initialValue) {
value = initialValue;
}
// 不带参数构造函数,初始int大小为0
public AtomicInteger() {
}
// 获取当前值
public final int get() {
return value;
}
// 设置值为 newValue
public final void set(int newValue) {
value = newValue;
}
//返回旧值，并设置新值为 newValue
public final int getAndSet(int newValue) {
/**
* 这里使用for循环不断通过CAS操作来设置新值
* CAS实现和加锁实现的关系有点类似乐观锁和悲观锁的关系
* */
for (;;) {
int current = get();
if (compareAndSet(current, newValue))
return current;
}
}
// 原子的设置新值为update, expect为期望的当前的值
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}
// 获取当前值current，并设置新值为current+1
public final int getAndIncrement() {
for (;;) {
int current = get();
int next = current + 1;
if (compareAndSet(current, next))
return current;
}
}
// 此处省略部分代码，余下的代码大致实现原理都是类似的
}
一般，在竞争不是特别激烈的时候，使用该包下的原子操作性能比使用synchronized关键字的方式高效的多。通过查看getAndSet()方法，可知如果资源竞争十分激烈的话，这个for循环可能会持续很久都不能成功跳出。在这种情况下，我们可能需要考虑如何降低对资源的竞争。在较多的场景下，我们可能会使用到这些原子类操作。一个典型应用就是计数，在多线程的情况下需要考虑线程安全问题。
//有线程安全问题
public class Counter {
private int count;
public Counter(){}
public int getCount(){
return count;
}
public void increase(){
count++;
}
}
//悲观锁,线程安全,缺点性能差
public class Counter {
private int count;
public Counter(){}
public synchronized int getCount(){
return count;
}
public synchronized void increase(){
count++;
}
}
这是悲观锁的实现，如果我们需要获取这个资源，那么我们就给它加锁，其他线程都无法访问该资源，直到我们操作完后释放对该资源的锁。我们知道，悲观锁的效率是不如乐观锁的，上面说了atomic包下的原子类的实现是乐观锁方式，因此其效率会比使用synchronized关键字更高一些，推荐使用这种方式。
//乐观锁,线程安全,性能好
public class Counter {
private AtomicInteger count = new AtomicInteger();
public Counter(){}
public int getCount(){
return count.get();
}
public void increase(){
count.getAndIncrement();
}
}
CAS的三大缺点
ABA问题
因为 CAS 需要在操作值的时候检查下值有没有发生变化，如果没有发生变化则更新，但是如果一个值原来是A，变成了B，又变成了A，那么使用 CAS 进行检查时会发现它的值没有发生变化，但是实际上却变化了。ABA 问题的解决思路就是使用版本号，在变量前面追加上版本号，每次变量更新的时候把版本号加一，那么A－B－A就会变成1A-2B－3A。从 Java 1.5 开始 JDK 的atomic包里提供了一个类AtomicStampedReference来解决 ABA 问题。这个类的compareAndSet方法作用是首先检查当前引用是否等于预期引用，并且当前标志是否等于预期标志，如果全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。
循环时间长开销大
CAS 自旋如果长时间不成功，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，一是它可以延迟流水线执行指令，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；二是它可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲突而引起 CPU 流水线被清空，从而提高 CPU 的执行效率。
只能保证一个共享变量的原子操作
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，这个时候就需要用锁，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。比如有两个共享变量i＝2,j=a，合并一下ij=2a，然后用 CAS 来操作ij。从 Java 1.5 开始 JDK 提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性，我们可以把多个变量放在一个对象里来进行 CAS 操作。
什么是AQS
AQS(AbstractQueuedSychronizer),抽象队列同步器,是JDK下提供的一套给予FIFO等待队列的阻塞锁和相关同步器的一个同步框架。这个抽象类被设计为作为一些可用原子int值来表示状态的同步器的基类。如果我们看过类似CountDownLatch类的源码实现，会发现其内部有一个继承了AbstractQueuedSynchronizer的内部类Sync。可见CountDownLatch是基于 AQS 框架来实现的一个同步器，类似的同步器在 JUC 下还有不少，如Semaphore等。
AQS的应用
QS 管理一个关于状态信息的单一整数，该整数可以表现任何状态。比如，Semaphore用它来表现剩余的许可数，ReentrantLock用它来表现拥有它的线程已经请求了多少次锁；FutureTask用它来表现任务的状态等。如 JDK 的文档中所说，使用 AQS 来实现一个同步器需要覆盖实现如下几个方法，并且使用
getState、setState和compareAndSetState这三个方法来操作状态。
boolean tryAcquire(int arg)
boolean tryRelease(int arg)
int tryAcquireShared(int arg)
boolean tryReleaseShared(int arg)
boolean isHeldExclusively()
以上方法不需要全部实现，根据获取的锁的种类可以选择实现不同的方法，支持独占（排他）获取锁的同步器应该实现tryAcquire、 tryRelease、isHeldExclusively；而支持共享获取的同步器应该实现tryAcquireShared、tryReleaseShared、isHeldExclusively。下面以CountDownLatch举例说明基于 AQS 实现同步器，CountDownLatch用同步状态持有当前计数，countDown方法调用 release从而导致计数器递减；当计数器为 0 时，解除所有线程的等待；await调用acquire，如果计数器为 0，acquire会立即返回，否则阻塞。通常用于某任务需要等待其他任务都完成后才能继续执行的情景
public class CountDownLatch {
/**
* 基于AQS的内部Sync
* 使用AQS的state来表示计数count.
*/
private static final class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {
private static final long serialVersionUID = 4982264981922014374L;
Sync(int count) {
// 使用AQS的getState()方法设置状态
setState(count);
}
int getCount() {
// 使用AQS的getState()方法获取状态
return getState();
}
// 覆盖在共享模式下尝试获取锁
protected int tryAcquireShared(int acquires) {
// 这里用状态state是否为0来表示是否成功，为0的时候可以获取到返回1，否则不可以返回-1
return (getState() == 0) ? 1 : -1;
}
// 覆盖在共享模式下尝试释放锁
protected boolean tryReleaseShared(int releases) {
// 在for循环中Decrement count直至成功;
// 当状态值即count为0的时候，返回false表示 signal when transition to zero
for (;;) {
int c = getState();
if (c == 0)
return false;
int nextc = c-1;
if (compareAndSetState(c, nextc))
return nextc == 0;
}
}
}
private final Sync sync;
// 使用给定计数值构造CountDownLatch
public CountDownLatch(int count) {
if (count < 0) throw new IllegalArgumentException("count < 0");
this.sync = new Sync(count);
}
// 让当前线程阻塞直到计数count变为0，或者线程被中断
public void await() throws InterruptedException {
sync.acquireSharedInterruptibly(1);
}
// 阻塞当前线程，除非count变为0或者等待了timeout的时间。当count变为0时，返回true
public boolean await(long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException {
return sync.tryAcquireSharedNanos(1, unit.toNanos(timeout));
}
// count递减
public void countDown() {
sync.releaseShared(1);
}
// 获取当前count值
public long getCount() {
return sync.getCount();
}
public String toString() {
return super.toString() + "[Count = " + sync.getCount() + "]";
}
}
AQS 原理
AQS 的实现主要在于维护一个volatile int state（代表共享资源）和一个 FIFO 线程等待队列（多线程争用资源被阻塞时会进入此队列，此队列称之为CLH队列）。CLH 队列中的每个节点是对线程的一个封装，包含线程基本信息，状态，等待的资源类型等。CLH结构如下
* +------+ prev +-----+ +-----+
* head | | <---- | | <---- | | tail
* +------+ +-----+ +-----+
简单源码分析
public final void acquire(int arg) {
// 首先尝试获取,不成功的话则将其加入到等待队列，再for循环获取
if (!tryAcquire(arg) &&
acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg))
selfInterrupt();
}
// 从clh中选一个线程获取占用资源
final boolean acquireQueued(final Node node, int arg) {
boolean failed = true;
try {
boolean interrupted = false;
for (;;) {
// 当节点的先驱是head的时候，就可以尝试获取占用资源了tryAcquire
final Node p = node.predecessor();
if (p == head && tryAcquire(arg)) {
// 如果获取到资源，则将当前节点设置为头节点head
setHead(node);
p.next = null; // help GC
failed = false;
return interrupted;
}
// 如果获取失败的话，判断是否可以休息，可以的话就进入waiting状态，直到被unpark()
if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
parkAndCheckInterrupt())
interrupted = true;
}
} finally {
if (failed)
cancelAcquire(node);
}
}
private Node addWaiter(Node mode) {
// 封装当前线程和模式为新的节点,并将其加入到队列中
Node node = new Node(Thread.currentThread(), mode);
// Try the fast path of enq; backup to full enq on failure
Node pred = tail;
if (pred != null) {
node.prev = pred;
if (compareAndSetTail(pred, node)) {
pred.next = node;
return node;
}
}
enq(node);
return node;
}
private Node enq(final Node node) {
for (;;) {
Node t = tail;
if (t == null) {
// tail为null，说明还没初始化，此时需进行初始化工作
if (compareAndSetHead(new Node()))
tail = head;
} else {
// 否则的话，将当前线程节点作为tail节点加入到CLH中去
node.prev = t;
if (compareAndSetTail(t, node)) {
t.next = node;
return t;
}
}
}
}
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