什么是CAS以及在java中的具体应用

---

前言

大家好, 这里是Yve菌, 今天给大家带来一期CAS的相关知识

---

一、什么是CAS

CAS(Compare and Swap)名为比较交换, 通常是指一种原子操作: 针对一个变量，首先比较它的内存值与某个期望值是否相同，如果相同，就给它赋一个新值。 我们将原本的内存值举例为A, 期望值举例为B, 新值举例为C, CAS操作就是把A和B进行对比, 如果 A==B则将A的值替换为C; 如果A和B不相等, 那就说明有其他业务对数据A进行过修改, 于是A的值则不会更新为C.

我们通过上面的解释可以看出CAS是一种以乐观锁的思想实现的, 但是他本身却没有用到任何锁, 相对于synchronized悲观锁来说效率会高很多. Java原子类中的递增操作就通过CAS自旋实现的。

二、CAS的应用

在 Java 中，CAS 操作是由 Unsafe 类提供支持的，该类定义了三种针对不同类型变量的 CAS 操作，如图

它们都是 native 方法，由 Java 虚拟机提供具体实现，这意味着不同的 Java 虚拟机对它们的实现可能会略有不同。

以 compareAndSwapInt 为例，Unsafe 的 compareAndSwapInt 方法接收 4 个参数，分别是：对象实例、内存偏移量、字段期望值、字段新值。该方法会针对指定对象实例中的相应偏移量的字段执行 CAS 操作。

public class CASTest {

    public static void main(String[] args) {
        Entity entity = new Entity();

        Unsafe unsafe = UnsafeFactory.getUnsafe();

        long offset = UnsafeFactory.getFieldOffset(unsafe, Entity.class, "x");

        boolean successful;

        // 4个参数分别是：对象实例、字段的内存偏移量、字段期望值、字段新值
        successful = unsafe.compareAndSwapInt(entity, offset, 0, 3);
        System.out.println(successful + "\t" + entity.x);

        successful = unsafe.compareAndSwapInt(entity, offset, 3, 5);
        System.out.println(successful + "\t" + entity.x);

        successful = unsafe.compareAndSwapInt(entity, offset, 3, 8);
        System.out.println(successful + "\t" + entity.x);
    }
}

public class UnsafeFactory {

    /**
     * 获取 Unsafe 对象
     * @return
     */
    public static Unsafe getUnsafe() {
        try {
            Field field = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
            field.setAccessible(true);
            return (Unsafe) field.get(null);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    /**
     * 获取字段的内存偏移量
     * @param unsafe
     * @param clazz
     * @param fieldName
     * @return
     */
    public static long getFieldOffset(Unsafe unsafe, Class clazz, String fieldName) {
        try {
            return unsafe.objectFieldOffset(clazz.getDeclaredField(fieldName));
        } catch (NoSuchFieldException e) {
            throw new Error(e);
        }
    }
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54

针对以上 entity.x 的 3 次 CAS 操作，分别试图将它从 0 改成 3、从 3 改成 5、从 3 改成 8。执行结果如下：

Atomic原子操作类

在J.U.C下的atomic包提供了一系列的操作简单，性能高效，并能保证线程安全的类去更新基本类型变量，数组元素，引用类型以及更新对象中的字段类型。atomic包下的这些类都是采用的是乐观锁策略去原子更新数据，在java中则是使用CAS操作具体实现。

• 基本类型：AtomicInteger、AtomicLong、AtomicBoolean；
• 引用类型：AtomicReference、AtomicStampedRerence、AtomicMarkableReference；
• 数组类型：AtomicIntegerArray、AtomicLongArray、AtomicReferenceArray
• 对象属性原子修改器：AtomicIntegerFieldUpdater、AtomicLongFieldUpdater、AtomicReferenceFieldUpdater
• 原子类型累加器（jdk1.8增加的类）：DoubleAccumulator、DoubleAdder、LongAccumulator、LongAdder、Striped64

以AtomicInteger为例总结常用的方法:

//以原子的方式将实例中的原值加1，返回的是自增前的旧值；
public final int getAndIncrement() {
    return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
}
 
//getAndSet(int newValue)：将实例中的值更新为新值，并返回旧值；
public final boolean getAndSet(boolean newValue) {
    boolean prev;
    do {
        prev = get();
    } while (!compareAndSet(prev, newValue));
    return prev;
}
 
//incrementAndGet() ：以原子的方式将实例中的原值进行加1操作，并返回最终相加后的结果；
public final int incrementAndGet() {
    return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
}
 
//addAndGet(int delta) ：以原子方式将输入的数值与实例中原本的值相加，并返回最后的结果；
public final int addAndGet(int delta) {
    return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, delta) + delta;
}    
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

测试

public class AtomicIntegerTest {
    static AtomicInteger sum = new AtomicInteger(0);

    public static void main(String[] args) {

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Thread thread = new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 10000; j++) {
                    // 原子自增  CAS
                    sum.incrementAndGet();
                    //TODO
                }
            });
            thread.start();
        }

        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(sum.get());

    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

其中incrementAndGet()方法就是通过CAS自增实现, 如果CAS失败会一直自旋直到成功++. 在高并发情况下, 这样一直失败自旋会导致性能问题.

在java中还存在一个LongAdder类, LongAdder引入的初衷就是为了解决高并发环境下AtomicInteger，AtomicLong的自旋瓶颈问题。

LongAdder类

public class LongAdderTest {

    public static void main(String[] args) {
        testAtomicLongVSLongAdder(10, 10000);
        System.out.println("==================");
        testAtomicLongVSLongAdder(10, 200000);
        System.out.println("==================");
        testAtomicLongVSLongAdder(100, 200000);
    }

    static void testAtomicLongVSLongAdder(final int threadCount, final int times) {
        try {
            long start = System.currentTimeMillis();
            testLongAdder(threadCount, times);
            long end = System.currentTimeMillis() - start;
            System.out.println("条件>>>>>>线程数:" + threadCount + ", 单线程操作计数" + times);
            System.out.println("结果>>>>>>LongAdder方式增加计数" + (threadCount * times) + "次,共计耗时:" + end);

            long start2 = System.currentTimeMillis();
            testAtomicLong(threadCount, times);
            long end2 = System.currentTimeMillis() - start2;
            System.out.println("条件>>>>>>线程数:" + threadCount + ", 单线程操作计数" + times);
            System.out.println("结果>>>>>>AtomicLong方式增加计数" + (threadCount * times) + "次,共计耗时:" + end2);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    static void testAtomicLong(final int threadCount, final int times) throws InterruptedException {
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
        AtomicLong atomicLong = new AtomicLong();
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    for (int j = 0; j < times; j++) {
                        atomicLong.incrementAndGet();
                    }
                    countDownLatch.countDown();
                }
            }, "my-thread" + i).start();
        }
        countDownLatch.await();
    }

    static void testLongAdder(final int threadCount, final int times) throws InterruptedException {
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
        LongAdder longAdder = new LongAdder();
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    for (int j = 0; j < times; j++) {
                        longAdder.add(1);
                    }
                    countDownLatch.countDown();
                }
            }, "my-thread" + i).start();
        }

        countDownLatch.await();
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63

经过测试我们得出结果: 线程数越多，并发操作数越大，LongAdder的优势越明显

LongAdder设计思路

AtomicLong中有个内部变量value保存着实际的long值，所有的操作都是针对该变量进行。也就是说，高并发环境下，value变量其实是一个热点，也就是N个线程竞争一个热点。LongAdder的基本思路就是分散热点，将value值分散到一个数组中，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值进行CAS操作，这样热点就被分散了，冲突的概率就小很多。如果要获取真正的long值，只要将各个槽中的变量值累加返回。

在LongAdder内部有一个base变量和一个Cell[]数组：
base变量：非竞态条件下，直接累加到该变量上
Cell[]数组：竞态条件下，累加个各个线程自己的槽Cell[i]中

通过Cell数组对线程进行分流就可以高效的解决CAS失败自旋的问题.

三、CAS的缺陷

虽然CAS高效地解决了原子操作，但是还是存在一些缺陷的，主要表现在三个方面：

1. 自旋 CAS 长时间地不成功，则会给 CPU 带来非常大的开销
2. 只能保证一个共享变量原子操作
3. ABA 问题

ABA问题

什么是ABA问题

CAS算法实现一个重要前提需要取出内存中某时刻的数据，而在下时刻比较并替换，那么在这个时间差类会导致数据的变化。当有多个线程对一个原子类进行操作的时候，某个线程在短时间内将原子类的值A修改为B，又马上将其修改为A，此时其他线程不感知，还是会修改成功。

举个例子: 有一辆共享单车放在路边, 一段时间过后这个单车依然在这里, 但是他却是可能被人骑走之后又放回到了原地.

我们测试一下:

@Slf4j
public class ABATest {

    public static void main(String[] args) {
        AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(1);

        new Thread(()->{
            int value = atomicInteger.get();
            log.debug("Thread1 read value: " + value);

            // 阻塞1s
            LockSupport.parkNanos(1000000000L);

            // Thread1通过CAS修改value值为3
            if (atomicInteger.compareAndSet(value, 3)) {
                log.debug("Thread1 update from " + value + " to 3");
            } else {
                log.debug("Thread1 update fail!");
            }
        },"Thread1").start();

        new Thread(()->{
            int value = atomicInteger.get();
            log.debug("Thread2 read value: " + value);
            // Thread2通过CAS修改value值为2
            if (atomicInteger.compareAndSet(value, 2)) {
                log.debug("Thread2 update from " + value + " to 2");

                // do something
                value = atomicInteger.get();
                log.debug("Thread2 read value: " + value);
                // Thread2通过CAS修改value值为1
                if (atomicInteger.compareAndSet(value, 1)) {
                    log.debug("Thread2 update from " + value + " to 1");
                }
            }
        },"Thread2").start();
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39

在这里Thread1不知道Thread2对value进行过的操作, 误认为value=1没有修改过

ABA解决方案

Java提供了相应的原子引用类AtomicStampedReference<V>, 他是一种基于数据版本实现数据同步的机制，每次修改一次数据，版本就会进行累加。

测试:

@Slf4j
public class AtomicStampedReferenceTest {

    public static void main(String[] args) {
        // 定义AtomicStampedReference    Pair.reference值为1, Pair.stamp为1
        AtomicStampedReference atomicStampedReference = new AtomicStampedReference(1,1);

        new Thread(()->{
            int[] stampHolder = new int[1];
            int value = (int) atomicStampedReference.get(stampHolder);
            int stamp = stampHolder[0];
            log.debug("Thread1 read value: " + value + ", stamp: " + stamp);

            // 阻塞1s
            LockSupport.parkNanos(1000000000L);
            // Thread1通过CAS修改value值为3
            if (atomicStampedReference.compareAndSet(value, 3,stamp,stamp+1)) {
                log.debug("Thread1 update from " + value + " to 3");
            } else {
                log.debug("Thread1 update fail!");
            }
        },"Thread1").start();

        new Thread(()->{
            int[] stampHolder = new int[1];
            int value = (int)atomicStampedReference.get(stampHolder);
            int stamp = stampHolder[0];
            log.debug("Thread2 read value: " + value+ ", stamp: " + stamp);
            // Thread2通过CAS修改value值为2
            if (atomicStampedReference.compareAndSet(value, 2,stamp,stamp+1)) {
                log.debug("Thread2 update from " + value + " to 2");

                // do something

                value = (int) atomicStampedReference.get(stampHolder);
                stamp = stampHolder[0];
                log.debug("Thread2 read value: " + value+ ", stamp: " + stamp);
                // Thread2通过CAS修改value值为1
                if (atomicStampedReference.compareAndSet(value, 1,stamp,stamp+1)) {
                    log.debug("Thread2 update from " + value + " to 1");
                }
            }
        },"Thread2").start();
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45

测试结果:Thread1没有成功修改value

---

总结

以上就是CAS以及相关知识的总结, 如果这边文章能帮助到你, 就麻烦点个赞支持一下呗, 谢谢大家