并发编程之CAS算法与原子变量详解

前言

在并发编程中，CAS算法和原子变量是实现并发控制的关键技术之一。本文将详细介绍CAS算法和原子变量的原理、使用方法和注意事项，包括它们的优点、缺点和适用范围。同时，本文还将利用代码案例介绍如何使用CAS算法和原子变量来解决并发问题。

一、什么是CAS算法

CAS（Compare And Swap）算法是一种乐观锁技术，用于实现多线程并发控制。CAS操作包含三个操作数——内存位置（V）、预期原值（A）和新值（B）。如果内存位置的值与预期原值相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值。否则，处理器不做任何操作。CAS在硬件层面保证了比较并交换操作的原子性。

CAS算法的优点在于它是一种无锁算法，可以在不使用锁的情况下实现并发控制。相比于传统的锁机制，CAS算法具有更高的并发性和性能。因为传统的锁机制需要将整个操作过程加锁，等待所有线程都完成后再释放锁，而CAS算法则可以在不使用锁的情况下实现并发控制。简单来说：

CAS算法是硬件对于并发操作共享数据的支持,一种无锁的非阻塞算法的实现，乐观锁算法。

CAS 包含了三个操作数

内存值 V

预估值 A

更新值 B

当且仅当 V == A 时，V=B,否则不做任何操作。

在java.util.concurrent.atomic包下面就是利用CAS算法保证变量原子性，通过查看代码CAS依靠的原生类Unsafe，存在sun.misc包，类方法用native修饰。这说明CAS是CPU指令级，只要我们安装了jdk，就实现，没法改变的。

二、CAS算法使用场景和缺点

1.CAS算法使用场景

• 共享变量叠加的时候，比如volatile修饰解决不了原子问题
• 批量插入进行排序时
• lambda表达式里面 + 操作时（其实算是Lambda表达式下访问外部变量），否则编译报错

2.CAS算法缺点

• ABA问题：一个值原来是A，变成了B，又变成了A，那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化，但是实际上却变化了。这可能会导致一些并发问题，比如死锁和活锁。为了解决这个问题，可以使用带有版本号的CAS操作，即每次更新值时增加版本号，从而保证更新的正确性。
• 自旋操作：如果CAS操作失败，那么线程会不断地进行自旋操作，等待内存位置的值发生变化。这会浪费大量的CPU资源。为了解决这个问题，可以使用忙等待或者阻塞等待的方式，即在自旋操作时加入适当的延迟或者阻塞等待条件。
• 顺序问题：CAS操作只能保证单个内存位置的原子性，不能保证多个内存位置的原子性。因此，在进行多个CAS操作时，需要注意操作的顺序和依赖关系，以避免出现数据竞争和死锁等问题。

主要还是ABA问题，这个后面有专讲分析，并如何解决。

三、原子变量

原子变量是一种可以在不使用锁的情况下实现并发控制的数据结构。它提供了一些原子操作，比如原子加法、原子减法、原子取反等，这些操作都是不可分割的，即不会被其他线程打断。这使得原子变量可以在多线程环境下安全地使用。

Java中的java.util.concurrent.atomic包提供了许多原子变量类，比如AtomicInteger、AtomicLong、AtomicBoolean等。这些类中的方法都是用硬件级别的指令实现的，可以在不使用锁的情况下保证原子性。

1.变量的原子性问题

我们都知道，在多线程环境下，使用volatile对共享变量进行叠加i++操作，会出现结果跟实际结果不一致，i++实际上分为“读-改-写”，实际是有这样的：

int temp = i;
i = i+1;
i = temp;

这样多线程同时操作，就有可能出现意想不到的结果。这种在多线程环境下，多个线程同时对同一个变量进行读写操作，可能会导致数据的不一致性，就是变量的原子性问题。

为了解决变量的原子性问题，可以采用以下几种方法：

• 使用synchronized关键字进行同步。通过在变量周围添加synchronized关键字，可以保证同一时间只有一个线程可以访问该变量，从而避免多个线程同时对该变量进行操作。
• 使用Lock锁进行同步。Lock锁是一种更细粒度的同步机制，可以在代码块的开头和结尾分别获取锁和释放锁，从而保证同一时间只有一个线程可以访问该变量。
• 使用Atomic类进行操作。Java提供了Atomic类，如AtomicInteger、AtomicLong等，这些类中的方法都是用硬件级别的指令实现的，可以在不使用锁的情况下保证原子性。
• 使用CAS操作。CAS（Compare And Swap）是一种无锁算法，可以在不使用锁的情况下实现并发控制。CAS操作通过比较并交换内存中的值和CPU中的值，来保证操作的原子性。

2.Atomic 保证原子性

为了保证变量原子性，使用加锁，肯定是可以解决，加锁使得每次只允许一个线程进行读写操作，但是无疑会减低程序性能，所以本次以Java中的java.util.concurrent.atomic包提供了许多原子变量类，比如AtomicInteger、AtomicLong、AtomicBoolean等。

在volatile多线程叠加的时候，继续模拟20个线程，每个线程叠加到100，我们修改变量为AtomicInteger类型，具体代码如下：

class MyData{
    volatile int number = 0;
    public void addTo60(){
        this.number = 60;
    }
    //使用automic类
    AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
    public void addAtomic(){
        atomicInteger.getAndIncrement();
    }
}

public class VolatileDemo {

    public static void main(String[] args) {
        MyData myData = new MyData();
        for (int i = 0; i <= 20; i++) {
            new Thread(()->{
                for (int j = 0; j < 100; j++) {
                    myData.addPlusPlus();
                    myData.addAtomic();
                }
            },String.valueOf(i)).start();
        }

        // 需要等待上面所有子线层执行完毕之后，主线程在运行
        // 如果当前线程大于2，说明还有子线程
        while(Thread.activeCount() > 2){
            Thread.yield();
        }
        System.out.println("volatile修饰结果:"+myData.number);
        System.out.println("原子类AtomicInteger 结果:"+myData.atomicInteger);

    }
｝

运行结果：可以看到原子类AtomicInteger修饰的结果，才是正确的。

总结

其实并发编程中，我们通常会遇到以下三个问题：原子性问题，可见性问题，有序性问题，通过这讲以及之前讲解的volatile变量，我们基本保证并发环境的原子性、可见性和有序性。解决的方式有很多种，也各只有优缺点，在实际的开发中，我们需要根据业务场景选择。

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