Atomic底层原理
JDK提供了一些原子操作的类，在java.util.concurrent.atomic下面。如AtomicBoolean，AtomicInteger，AtomicLong都是用原子的方式来更新指定类型的值。
Unsafe类包含了大量多的对C代码的操作，包括了很多直接内存分配和原子操作的调用，都存在安全隐患，所以标记为unsafe。
AtomicInteger是一个标准的乐观锁实现，sun.minc.Unsafe是JDK提供的乐观锁的支持
为什么需要Atomic类？
实例代码
public class Dome01 {
private Integer count = 0;
private static int min = 10;//每次加10次
private static int max = 100;//有100个线程同时加
public Integer getCount() {
return count;
}
public void addCount(){
for (int i = 0; i < min; i++) {
count++;
}
}
@Test
public void testInteger(){
Long temp = System.currentTimeMillis();
Dome01 dome01 = new Dome01();
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < max; i++) {
executorService.execute(()->{
dome01.addCount();
});
}
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("testInteger --- >"+dome01.getCount() +"---- 执行时间 ---- "+(System.currentTimeMillis() - temp));
executorService.shutdown();
}
}
执行结果：每次都不一样，往往达不到预期想要的值，而且并发量越大相差的越远。
我们可以看出Integer类型的count在高并发的情况并不能保证线程安全。我们一共执行了1000次，但结果往往是一个小于1000的值。原因在于count++并不是一个原子性操作（读取--运算--赋值）。
如何解决
加锁
synchronized
Lock lock = new ReentrantLock();
public synchronized void addCount(){
for (int i = 0; i < min; i++) {
count++;
}
}
既然是因为count++不是原子操作造成的，那么最容易想到的就是使用synchronized对方法进行加锁，但是我只想保证count++是原子操作，使用synchronized有种高射炮打蚊子的感觉。
ReentrantLock
Lock lock = new ReentrantLock();
public void addCount(){
for (int i = 0; i < min; i++) {
lock.lock();
count++;
lock.unlock();
}
}
进一步优化，只对count++操作进行加锁，但是虽然比synchronized性能要好些，但是还有一种杀鸡用牛刀的感觉。
使用CAS
虽然使用synchronized和ReentrantLock都可以解决这个问题，但是总是感觉不够理想，于是引入了CAS。
什么是CAS
CAS是一种乐观锁实现，有三个值 V 表示当前内存的值、A 表示预期的旧值、 B 表示将要更新的新值。
CAS的核心原理在于当要更新值得时候就进行compareAndSwap，而这个compareAndSwap操作是一个native方法，底层是用C/C++写的。最终调用的是cmpxchg方法，其保证了CAS操作的原子性。
compxchg(&a,a,b);//调用compxchg函数
//伪代码
bool cmpxchg(int *v,int a,int b){
lock();
if(*v == a){
*v = b;
return true;
}else{//也可以进行自旋
return false;
}
unlock();
}
以上是个人猜测的cmpxchg函数的实现，不然的话，根本无法保证线程安全
假设在多线程环境下，有A，B两个线程同时执行了第一行。同时调用了compxchg(&a,a=10,b=20)，由于加了lock只有个线程能执行，线程A判断 if(*v(10) == a(10))成功，然后将*v值修改为20，线程A执行结束释放lock；线程B进入开始执行判断 if(*v(20)==a(10))失败。这样既保证了cas操作的原子性，又保证了线程安全。由于Java没有指针这个函数用Java是实现不了的，这就是C语言的魅力。
CAS解决
现在可以使用CAS来轻量级的解决上面问题。很多复杂的直接对内存的操作Java做不到的，不过JDK提供了一个Unsafe包，里面分装了很多强大的操作。
到此就很优雅的解决了上面提到的count++非原子性的，为了避免重复造轮子，所以JDK将这些CAS操作都分装到了Atomic类中了。
Atomic类有哪些？
Atomic类都放在java.util.concurrent.atomic下面的，如图：前面12个是JDK8之前的，后面5个是JDK8之后的。
基本类型
使用原子的方式更新基本类型
- AtomicInteger：整形原子类
- AtomicLong：长整形原子类
- AtomicBoolean：布尔原子类
数组类型
使用原子的方式更新数组中某个元素
- AtomicIntegerArray：整形数组原子类
- AtomicLongArray：长整形数组原子类
- AtomicReferenceArray：引用类型数组原子类（数组中存放对象）
引用类型
使用原子的方式更新某个对象
- AtomicReference：引用类型原子类
- AtomicStampedReference：AtomicReference的扩展版，增加了一个参数stamp标记，这里是为了解决了AtomicInteger和AtomicLong的操作会出现ABA问题。
- AtomicMarkableReference ：与AtomicStampedReference差不多，只不过第二个参数不是用的int作为标志，而用boolean类型做标记
对象的属性修改类型
使用原子的方式更新某个类中某个字段
- AtomicIntegerFieldUpdater：原子更新整形字段的更新器
- AtomicLongFieldUpdater：原子更新长整形字段的更新器
- AtomicReferenceFieldUpdater：原子更新引用类型字段的更新器
LongAdder
是什么？
LongAdder同样是原子类，AtomicInteger在高并发场景下，会大量自旋带来性能浪费，于是引入了LongAdder类，解决大量自旋的问题。
原理是什么？
由于AtomicInteger类在高并发场景下，会有大量线程要修改同一个值，但同一时刻只有一个线程可以修改成功。其他线程就会自旋来等待。当有大量自旋操作时，是对CPU资源的一种浪费。
LongAdder内部维护了一个Call[]数组，将核心的数据vulue分离到数组的各个位置，每个线程访问时，通过哈希等算法映射到其中一个数字进行运算。而最终的运算结果，则是对Call[]数组中的所有值进行累加求和
总的来说，就是将一个值，分散为不同的值，在并发的时候可以分散压力，在高并发下，可以减少自旋次数，可以显著的提升性能。
ABA问题
举个通俗点的例子，你倒了一杯水放桌子上，干了点别的事，然后同事把你水喝了，然后觉得不太好，又给你重新倒了一杯水，你回来看水还在，拿起来就喝，如果你不管水中间被人喝过，只关心水还在，这就是ABA问题。
如何解决ABA问题
可以加一个版本号，每次修改的时候版本号加一，这样就不存ABA的问题了，我在更新之前，除了要确保值没有被修改还要确保版本号没被修改。
思考
我引入了版本号之后，还有必要判断值是原来的值吗？直接根据版本号不就知道了值有木有修改了吗？
个人想法
我们的本意是修改值，重点在于保证值得正确修改，如果把注意点偏移到版本号上，有本末倒置的嫌疑。而且若真的要根据版本号来判断值是否被修改，还需要维护版本号更新的安全性。
