并发编程体系-无锁

1. 无锁的优缺点
   1. 优点：无锁情况下即使重试失败，线程仍然在高速运行，而synchronized会让线程在没获得锁的情况下发生上下文切换，进入阻塞，等到下次唤醒还得启动线程，所以效率比较低
   2. 不足：无锁状态下如果没有额外的cpu，虽然不会进入阻塞，但是会没有分到时间片而导致进入可运行状态，还是会导致上下文切换。

CAS----CompareAndSet（基于乐观锁）

2. CAS的工作方式：(ref.compareAndSet(prev, excp)，CAS首先拿出预期的值来与内存中的值进行比较，即prev，如果内存中的值与预期的prev相等，那么就将内存中的值置换成想要修改的值excp。如果不相等，那么就进行一次自旋，从内存中不断的去获取最新的值，直到与自己的预期值相等，就进行修改。
   【补充！！】：CAS必须借助volatile帮助，才能获取内存中最新的值
3. CAS底层原理：
   1. unsafe类：CAS实现的是用我们期望的数跟原本的数进行比较，如果相同我们就修改成我们需要改的数。在CAS的源码中是用unsafe类进行操作的，Java不能直接访问底层系统，unsafe类的所有方法是用native来修饰的，这样可以通过unsafe来直接操作底层特定的数据，通过valueOffset变量来得到内存的偏移地址，直接通过内存地址，获取到值。
   2. 自旋锁理论：通过do-while来得到内存中的数并进行比较，不相等就继续去取得主存中的数（不相等可能是因为同时有多个线程取得这个数，准备 修改的一方突然被挂起，导致挂起前后主存中的数据不一致）
   3. 用volatile保证可见性：CAS如果失败就重新去获取值，这个过程用volatile修饰变量保证了每次获取到的都是最新的值。
4. CAS的缺点：
   1. 循环时间长，开销大（因为执行的是do while，如果比较不成功一直在循环，最差的情况，就是某个线程一直取到的值和预期值都不一样，这样就会无限循环）
   2. 只能保证一个共享变量的原子操作,对多个共享共享变量无法保证
   3. ABA问题：CAS在某一时刻读取数据并从内存中取出值比较并替换，这个时间差可能会导致数据的被进行修改又被修改回去。
   例如：两个执行时间不同的线程 一个执行10s 一个执行2s 在同一时刻读取主存中的数据后，2s的线程可能在多个时间段中将主存中数据进行修改后又修改回去，这样在10s的线程执行完毕后发现数据还是一样的，其实已经被修改了
5. 怎么解决ABA问题：.通过原子引用类的AtomicStampedReference，这个类具有能更新版本号的功能，每当我们对数据进行一次CAS操作，类中的数据的版本号可以进行更新，只有具有最新版本号的线程才能进行修改，如果不是最新版本号需要去重新获取数据

原子类

1. 基本原子类型：AtomicInteger、AtomicLong、AtomicBoolean
   以AtomicInteger为例，常用的方法如下;
   原理：利⽤ CAS (compare and swap) + volatile 和 native ⽅法来保证原⼦操作
2. 原子数组类型：AtomicIntegerArray：整形数组原⼦类、AtomicLongArray：⻓整形数组原⼦类、AtomicReferenceArray：引⽤类型数组原⼦类
3. 原子引用类型：AtomicReference：引⽤类型原⼦类、AtomicStampedReference：原⼦更新带有版本号的引⽤类型（每次更新都版本号+1）、AtomicMarkableReference ：原⼦更新带有标记位的引⽤类型
4. 原子字段更新器：AtomicIntegerFieldUpdater：原⼦更新整形字段的更新器、AtomicLongFieldUpdater：原⼦更新⻓整形字段的更新器、AtomicReferenceFieldUpdater：原子更新器
5. LongAdder：LongAdder相对于AtomicLong性能会提升，具体原因是：在有竞争时，设置多个累加单元，Therad-0 累加 Cell[0]，而 Thread-1 累加Cell[1]… 最后将结果汇总。这样它们在累加时操作的不同的 Cell 变量，因此减少了 CAS 重试失败，从而提高性能。而AtomicLong会多次使用CAS，造成性能消耗
   
   LongAdder特点：
   1. 设计思想上，LongAdder采用"分段"的方式降低CAS失败的频次。AtomicLong中存放着内部变量value,所有操作都对这个值进行，高并发下会变成一个竞争热点造成性能消耗。而LongAdder中，采用的分散热点的形式优化这个问题，将value值的新增操作分散到一个数组中，不同线程会命中到数组的不同槽中，各个线程只对自己槽中的那个value值进行CAS操作，这样热点就被分散了，冲突的概率就小很多。在并发度不高的情况下，LongAdder有一个全局变量volatile long base值，当并发不高的情况下都是通过CAS来直接操作base值，如果CAS失败，则针对LongAdder中的Cell[]数组中的Cell进行CAS操作，减少失败的概率。
   
   
   2. 使用Contended注解来消除伪共享:
      每个Cell都使用 @Contended 注解进行修饰，而@Contended注解可以进行缓存行填充，从而解决伪共享问题。伪共享会导致缓存行失效，缓存一致性开销变大。让每个Cell在不同的缓存行，同时对每个缓存行进行缓存填充，解决伪共享问题。
      
      【伪共享问题】：一个缓存行中不会只单单存储 value 一个变量，可能还会存储其他变量，每次都从CPU中复制缓存行大小的内存。这样当一个线程更新了 value 之后，如果其他线程本地缓存中同样缓存了 value， value 所在的缓存行就会失效，这意味着该缓存行上的其他变量也会失效，那么线程对这个该缓存行上所有变量的访问都需要从主存中获取。我们都知道 CPU 访问主存的速度相对于访问缓存的速度有着数量级的差距，这就带了很大的性能问题。
   3. 惰性求值。LongAdder只有在使用longValue()获取当前累加值时才会真正的去结算计数的数据，longValue()方法底层就是调用sum()方法，对base和Cell数组的数据累加然后返回，做到数据写入和读取分离。而AtomicLong使用incrementAndGet()每次都会返回long类型的计数值，每次递增后还会伴随着数据返回，增加了额外的开销