CAS实现原理

一、什么是CAS？

    在计算机科学中，比较和交换（Conmpare And Swap）是用于实现多线程同步的原子指令。 它将内存位置的内容与给定值进行比较，只有在相同的情况下，将该内存位置的内容修改为新的给定值。 这是作为单个原子操作完成的。 原子性保证新值基于最新信息计算; 如果该值在同一时间被另一个线程更新，则写入将失败。 操作结果必须说明是否进行替换; 这可以通过一个简单的布尔响应（这个变体通常称为比较和设置），或通过返回从内存位置读取的值来完成（摘自维基本科）

    JAVA1.5开始引入了CAS，主要代码都放在JUC的atomic包下，如下图：

  

 

 

二、JAVA中如何实现CAS操作

    以比较简单的AtomicInteger为例，我们看一下都有哪些方法：

    从图中可以看出JAVA中的CAS操作都是通过sun包下Unsafe类实现，而Unsafe类中的方法都是native方法，由JVM本地实现，笔者为了弄清楚真正的实现原理，查看了openJDK7的源码，下面就稍作分析：

  

  

    Unsafe中对CAS的实现是C++写的，从上图可以看出最后调用的是Atomic:comxchg这个方法，这个方法的实现放在hotspot下的os_cpu包中，说明这个方法的实现和操作系统、CPU都有关系，我们以linux的X86处理器的实现为例来进行分析

    Linux的X86下主要是通过cmpxchgl这个指令在CPU级完成CAS操作的，但在多处理器情况下必须使用lock指令加锁来完成。从这个例子就可以比较清晰的了解CAS的底层实现了，当然不同的操作系统和处理器的实现会有所不同，大家可以自行了解。

 

 

三、CAS在JUC中的运用

    我们看一下JUC中非常重要的一个类AbstractQueuedSynchronizer，作为JAVA中多种锁实现的父类，其中有很多地方使用到了CAS操作以提升并发的效率

  

上图为同步队列的入队操作，也是一种乐观锁的实现，多线程情况下，操作头节点和尾节点都有可能失败，失败后会再次尝试，直到成功。

 

 

四、ABA问题

  CAS可以有效的提升并发的效率，但同时也会引入ABA问题。

  如线程1从内存X中取出A，这时候另一个线程2也从内存X中取出A，并且线程2进行了一些操作将内存X中的值变成了B，然后线程2又将内存X中的数据变成A，这时候线程1进行CAS操作发现内存X中仍然是A，然后线程1操作成功。虽然线程1的CAS操作成功，但是整个过程就是有问题的。比如链表的头在变化了两次后恢复了原值，但是不代表链表就没有变化。

  所以JAVA中提供了AtomicStampedReference/AtomicMarkableReference来处理会发生ABA问题的场景，主要是在对象中额外再增加一个标记来标识对象是否有过变更。

 

 

 

本文讲解CAS机制，主要是因为最近准备面试题，发现这个问题在面试中出现的频率非常的高，因此把自己学习过程中的一些理解记录下来，希望能对大家也有帮助。

什么是悲观锁、乐观锁？在java语言里，总有一些名词看语义跟本不明白是啥玩意儿，也就总有部分面试官拿着这样的词来忽悠面试者，以此来找优越感，其实理解清楚了，这些词也就唬不住人了。

• synchronized是悲观锁，这种线程一旦得到锁，其他需要锁的线程就挂起的情况就是悲观锁。
• 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。

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。

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。

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。

 

image

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。

 

image

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。

 

image

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。

 

4.jpg

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。

 

image

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。

 

image

7.线程1进行SWAP，把地址V的值替换为B，也就是12。

 

image

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:

 

image

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。

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。

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，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。

作者：AubreyXue
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来源：简书
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