CAS算法简介

  • CAS(Compare And Swap)算法是一条原子的CPU指令(Atomic::cmpxchg(x, addr, e) == e;),需要三个操作数:变量的内存地址(或者是偏移量valueOffset) V ,预期值 A 和更新值 B,CAS指令执行时:当且仅当对象偏移量V上的值和预期值A相等时,才会用更新值B更新V内存上的值,否则不执行更新。但是无论是否更新了V内存上的值,最终都会返回V内存上的旧值。

1. 为什么使用CAS代替synchronized

  • synchronized加锁,同一时间段只允许一个线程访问,能够保证一致性但是并发性下降。而是用CAS算法使用do-while不断判断而没有加锁(实际是一个自旋锁),保证一致性和并发性。
  • 原子性保证:CAS算法依赖于rt.jar包下的sun.misc.Unsafe类,该类中的所有方法都是native修饰的,直接调用操作系统底层资源执行相应的任务。
// unsafe.class
public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
    int var5;
    do {
        // 获取对象var1,偏移量为var2地址上的值,并赋值给var5
        var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
        /**
         * 再次获取对象var1,偏移量var2地址上的值,并和var5进行比较:
         * - 如果不相等,返回false,继续执行do-while循环
         * - 如果相等,将返回的var5数值和var4相加并返回
         */
    } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
    // 最终总是返回对象var1,偏移量为var2地址上的值,即上述所说的V。
    return var5;
}
  • 内存可见性和禁止指令重排序的保证:AtomicXxx类中的成员变量value是由volatile修饰的:private volatile int value;上一小节中已经介绍过。

2. CAS算法的缺点

  • do-while循环,如果CAS失败就会一直进行尝试,即一直在自旋,导致CPU开销,这也是自旋锁的缺点;
  • 只能保证一个共享变量的原子操作,如果操作多个共享变量则需要加锁实现;
  • ABA问题:如果一个线程在初次读取时的值为A,并且在准备赋值的时候检查该值仍然是A,但是可能在这两次操作之间,有另外一个线程现将变量的值改成了B,然后又将该值改回为A,那么CAS会误认为该变量没有变化过。

3. ABA问题解决方案

  • 可以使用AtomicStampedReference或者AtomicMarkableReference来解决CAS的ABA问题,思路类似于SVN版本号,SpringBoot热部署中trigger.txt:
  • AtomicStampedReference解决方案:每次修改都会让stamp值加1,类似于版本控制号
/**
 * ABA问题解决方案,AtomicStampedReference
 *
 * @author sherman
 */
public class AtomicStampedReferenceABA {
    private static AtomicReference ar = new AtomicReference<>(0);
    private static AtomicStampedReference asr =
            new AtomicStampedReference<>(0, 1);

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("=============演示ABA问题(AtomicReference)===========");
        new Thread(() -> {
            ar.compareAndSet(0, 1);
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            ar.compareAndSet(1, 0);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "进行了一次ABA操作");
        }, "子线程").start();

        try {
            Thread.sleep(5000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        boolean res = ar.compareAndSet(0, 100);
        if (res) {
            System.out.println("main成功修改, 未察觉到子线程进行了ABA操作");
        }

        System.out.println("=============解决ABA问题(AtomicStampReference)===========");
        new Thread(() -> {
            int curStamp = asr.getStamp();
            System.out.println("当前stamp: " + curStamp);
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            asr.compareAndSet(0, 1, curStamp, curStamp + 1);
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            asr.compareAndSet(1, 0, asr.getStamp(), asr.getStamp() + 1);
        }, "t1").start();

        new Thread(() -> {
            int curStamp = asr.getStamp();
            System.out.println("当前stamp: " + curStamp);
            try {
                Thread.sleep(5000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            boolean result = asr.compareAndSet(0, 100, curStamp, curStamp + 1);
            if (!result) {
                System.out.println("修改失败! 预期stamp: " + curStamp + ", 实际stamp: " + asr.getStamp());
            }
        }, "t2").start();
    }
}
  • AtomicMarkableReference:如果不关心引用变量中途被修改了多少次,而只关心是否被修改过,可以使用AtomicMarkableReference:
/**
 * ABA问题解决方案,AtomicMarkableReference
 *
 * @author  sherman
 */
public class AtomicMarkableReferenceABA {
    private static AtomicMarkableReference amr = new AtomicMarkableReference<>(0, false);

    public static void main(String[] args) {
        new Thread(() -> {
            amr.compareAndSet(0, 1, false, true);
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            amr.compareAndSet(1, 0, true, true);
            System.out.println("子线程进行了ABA修改!");
        }, "子线程").start();

        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        boolean res = amr.compareAndSet(0, 100, false, true);
        if (!res) {
            System.out.println("修改失败! 当前isMarked: " + amr.isMarked());
        }
    }
}

3.3 补充:CAS算法实际使用

在Spring容器刷新方法 refresh() 方法中:obtainFreshBeanFactory()->refreshBeanFactory()【GenericApplicationContext实现类】:

@Override
protected final void refreshBeanFactory() throws IllegalStateException {
    // cas算法
    // private final AtomicBoolean refreshed = new AtomicBoolean();
    if (!this.refreshed.compareAndSet(false, true)) {
        throw new IllegalStateException(
                "GenericApplicationContext does not support multiple refresh attempts: just call 'refresh' once");
    }
    this.beanFactory.setSerializationId(getId());
}

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