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CAS原理

什么是乐观锁与悲观锁？
- 悲观锁
- 乐观锁
CAS实现原理
- CAS（Compare and Swap）原理
- 乐观锁的一种典型实现机制（CAS）:
CAS在JDK并发包中的使用
CAS的缺陷

什么是乐观锁与悲观锁？

悲观锁

总是假设最坏的情况，每次读取数据的时候都默认其他线程会更改数据，因此需要进行加锁操作，当其他线程想要访问数据时，都需要阻塞挂起。悲观锁的实现：

传统的关系型数据库使用这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁；
Java里面的同步synchronized关键字的实现。

乐观锁

乐观锁，其实就是一种思想，总是认为不会产生并发问题，每次读取数据的时候都认为其他线程不会修改数据，所以不上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别的线程有没有修改过数据，乐观锁适用于读操作多的场景，这样可以提高程序的吞吐量。实现方式：

CAS实现：Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量使用了乐观锁的一种CAS实现方式，CAS分析看下节。
版本号控制：一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段，表示数据被修改的次数，当数据被修改时，version值会加一。当线程A要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取version值，在提交更新时，若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功

乐观锁适用于读多写少的情况下（多读场景），悲观锁比较适用于写多读少场景

CAS实现原理

在jdk1.5之前都是使用synchronized关键字保证同步，synchronized保证了无论哪个线程持有共享变量的锁，都会采用独占的方式来访问这些变量,导致会存在这些问题：

在多线程竞争下，加锁、释放锁会导致较多的上下文切换和调度延时，引起性能问题
如果一个线程持有锁，其他的线程就都会挂起，等待持有锁的线程释放锁。
如果一个优先级高的线程等待一个优先级低的线程释放锁，会导致优先级倒置，引起性能风险

为了优化悲观锁这些问题，就出现了乐观锁：

假设没有并发冲突，每次不加锁操作同一变量，如果有并发冲突导致失败，则重试直至成功。

CAS（Compare and Swap）原理

CAS 全称是 compare and swap(比较并且交换)，是一种用于在多线程环境下实现同步功能的机制，其也是无锁优化，或者叫自旋，还有自适应自旋。

在jdk中，CAS加volatile关键字作为实现并发包的基石。没有CAS就不会有并发包， java.util.concurrent中借助了CAS指令实现了一种区别于synchronized的一种乐观锁。

乐观锁的一种典型实现机制（CAS）:

乐观锁主要就是两个步骤：

冲突检测
数据更新

当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时，只有一个线程可以更新变量的值，其他的线程都会失败，失败的线程并不会挂起，而是告知这次竞争中失败了，并可以再次尝试。

在不使用锁的情况下保证线程安全，CAS实现机制中有重要的三个操作数：

需要读写的内存位置(V)
预期原值(A)
新值(B)

首先先读取需要读写的内存位置(V)，然后比较需要读写的内存位置(V)和预期原值(A)，如果内存位置与预期原值的A相匹配，那么将内存位置的值更新为新值B。如果内存位置与预期原值的值不匹配，那么处理器不会做任何操作。无论哪种情况，它都会在 CAS 指令之前返回该位置的值。具体可以分成三个步骤：

读取（需要读写的内存位置(V)）
比较（需要读写的内存位置(V)和预期原值(A)）
写回（新值(B)）

CAS在JDK并发包中的使用

在JDK1.5以上 java.util.concurrent(JUC java并发工具包)是基于CAS算法实现的，相比于synchronized独占锁，堵塞算法，CAS是非堵塞算法的一种常见实现，使用乐观锁JUC在性能上有了很大的提升。

CAS如何在不使用锁的情况下保证线程安全，看并发包中的原子操作类 AtomicInteger::getAndIncrement()方法(相当于i++的操作)：

// AtomicInteger中
// value的偏移量
private static final long valueOffset; 

//获取值
private volatile int value;

//设置value的偏移量
static {
	try {
		valueOffset = unsafe.objectFieldOffset(
				AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
	} catch (Exception ex) {
		throw new Error(ex); 
	}
}

//增加1
public final int getAndIncrement() {
	return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
}

首先value必须使用了volatile修饰，这就保证了他的可见性与有序性
需要初始化value的偏移量
unsafe.getAndAddInt通过偏移量进行CAS操作，每次从内存中读取数据然后将数据进行+1操作，然后对原数据， +1后的结果进行CAS操作，成功的话返回结果，否则重试直到成功为止。

//unsafe中
public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
	int var5;
	do {
		//使用偏移量获取内存中value值
		var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
		//比较并value加+1
	} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
	return var5;
}

JAVA实现CAS的原理，unsafe::compareAndSwapInt是借助C来调用CPU底层指令实现的。下面是sun.misc.Unsafe::compareAndSwapInt()方法的源代码：

public final native boolean compareAndSwapInt(
		Object o, 
		long offset,
        int expected, 
		int x);

CAS的缺陷

ABA问题

在多线程场景下CAS会出现ABA问题，例如有2个线程同时对同一个值(初始值为A)进行CAS操作，这三个线程如下：

线程1，期望值为A，欲更新的值为B
线程2，期望值为A，欲更新的值为B
线程3，期望值为B，欲更新的值为A

线程1抢先获得CPU时间片，而线程2因为其他原因阻塞了，线程1取值与期望的A值比较，发现相等然后将值更新为B，
这个时候出现了线程3，线程3取值与期望的值B比较，发现相等则将值更新为A
此时线程2从阻塞中恢复，并且获得了CPU时间片，这时候线程2取值与期望的值A比较，发现相等则将值更新为B，虽然线程2也完成了操作，但是线程2并不知道值已经经过了A->B->A的变化过程。

ABA问题带来的危害：

小明在提款机，提取了50元，因为提款机问题，有两个线程，同时把余额从100变为50
线程1（提款机）：获取当前值100，期望更新为50，
线程2（提款机）：获取当前值100，期望更新为50，
线程1成功执行，线程2某种原因block了，这时，某人给小明汇款50
线程3（默认）：获取当前值50，期望更新为100，
这时候线程3成功执行，余额变为100，
线程2从Block中恢复，获取到的也是100，compare之后，继续更新余额为50！！！
此时可以看到，实际余额应该为100（100-50+50），但是实际上变为了50（100-50+50-50）

这就是ABA问题带来的成功提交。

解决方法

AtomicStampedReference：带有时间戳的对象引用来解决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。

public boolean compareAndSet(
		V      expectedReference,  // 预期引用
		V      newReference,       // 更新后的引用
		int    expectedStamp,      // 预期标志
		int    newStamp            // 更新后的标志
)

version：在变量前面加上版本号，每次变量更新的时候变量的版本号都+1，即A->B->A就变成了1A->2B->3A

循环时间长开销大

自旋CAS（不成功，就一直循环执行，直到成功）如果长时间不成功，会给CPU带来极大的执行开销。

解决方法：

限制自旋次数，防止进入死循环
JVM能支持处理器提供的pause指令那么效率会有一定的提升，

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

解决方法：

如果需要对多个共享变量进行操作，可以使用加锁方式(悲观锁)保证原子性，
可以把多个共享变量合并成一个共享变量进行CAS操作。