一、问题引入

package com.jack.juc.cas;
/**
 * @Description
 * @Author zhenghao
 * @Date 2021/11/11 22:11
 **/
public class CasTest {
   private volatile static int sum = 0;
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread() {
                public void run() {
                    for (int i1 = 0; i1 < 10000; i1++) {
                        sum++;
                    }
                }
            }.start();
        }
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(sum);
    }
}

我们先来分析上面一段非常简单的代码，上面代码的内容就是10个线程，每个线程累加10000次，从表面的逻辑来看，我们的逾期结果是100000.但是我们运行发现肯定是小于这个值的，有些并发基础的同学都知道，这里就出现了并发问题。

这里需要注意的一点，虽然我们的sum变量使用了volatile来修饰，也是解决不了问题的，因为volatile只是解决了可见性问题，并且没有解决并发问题。所以，各位思考一下有哪些解决方案呢？

二、解决方案

1、synchronized

2、ReentrantLock

3、AtomicInteger

这里需要我们思考一下，上面我们列举的这三种解决方案中，那种方案是性能最高的呢？如果我们对原子操作类的有所了解的话，肯定是第三种方案，而原子操作的底层就是采用的CAS操作。

三、什么是 CAS

CAS（Compare And Swap，比较并交换），通常指的是这样一种原子操作：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。

CAS 的逻辑用伪代码描述如下：

if (value == expectedValue) {
    value = newValue;
}

以上伪代码描述了一个由比较和赋值两阶段组成的复合操作，CAS 可以看作是它们合并后的整体——一个不可分割的原子操作，并且其原子性是直接在硬件层面得到保障的。

CAS可以看做是乐观锁（对比数据库的悲观、乐观锁）的一种实现方式，Java原子类中的递增操作就通过CAS自旋实现的。

CAS是一种无锁算法，在不使用锁（没有线程被阻塞）的情况下实现多线程之间的变量同步。

四、执行过程

五、CAS应用及源码

在java中CAS是由unsafe类提供，该类提供了三种针对不同类型的变量的CAS操作：

    public final native boolean compareAndSwapObject(Object var1, long var2, Object var4, Object var5);
    public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);
    public final native boolean compareAndSwapLong(Object var1, long var2, long var4, long var6);

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。

package com.jack.juc.cas;
import com.jack.juc.Factory.UnsafeFactory;
import sun.misc.Unsafe;
/**
 * @Author zhenghao
 * @Description 
 * @Date 2021/11/11  
 * @Param 
 * @return 
 **/
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");
        System.out.println(offset);
        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、字段更新值
        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);
    }
}
class Entity{
    int x;
}

package com.jack.juc.Factory;
import java.lang.reflect.Field;
import sun.misc.Unsafe;
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);
        }
    }
}

写到这里我们可能还会发出一个疑问，就是我们的CAS是否可见，对于这个问题，我们需要稍微看一下Hotspot源码中对compareAndSwapInt 这个方法的实现

#unsafe.cpp
UNSAFE_ENTRY(jboolean, Unsafe_CompareAndSwapInt(JNIEnv *env, jobject unsafe, jobject obj, jlong offset, jint e, jint x))
  UnsafeWrapper("Unsafe_CompareAndSwapInt");
  oop p = JNIHandles::resolve(obj);
  // 根据偏移量，计算value的地址
  jint* addr = (jint *) index_oop_from_field_offset_long(p, offset);
  // Atomic::cmpxchg(x, addr, e) cas逻辑 x:要交换的值   e:要比较的值
  //cas成功，返回期望值e，等于e,此方法返回true 
  //cas失败，返回内存中的value值，不等于e，此方法返回false
  return (jint)(Atomic::cmpxchg(x, addr, e)) == e;
UNSAFE_END

核心逻辑在Atomic::cmpxchg方法中，这个根据不同操作系统和不同CPU会有不同的实现。这里我们以linux_64x的为例，查看Atomic::cmpxchg的实现

#atomic_linux_x86.inline.hpp
inline jint     Atomic::cmpxchg    (jint     exchange_value, volatile jint*     dest, jint     compare_value) {
  //判断当前执行环境是否为多处理器环境
  int mp = os::is_MP();
  //LOCK_IF_MP(%4) 在多处理器环境下，为 cmpxchgl 指令添加 lock 前缀，以达到内存屏障的效果
  //cmpxchgl 指令是包含在 x86 架构及 IA-64 架构中的一个原子条件指令，
  //它会首先比较 dest 指针指向的内存值是否和 compare_value 的值相等，
  //如果相等，则双向交换 dest 与 exchange_value，否则就单方面地将 dest 指向的内存值交给exchange_value。
  //这条指令完成了整个 CAS 操作，因此它也被称为 CAS 指令。
  __asm__ volatile (LOCK_IF_MP(%4) "cmpxchgl %1,(%3)"
                    : "=a" (exchange_value)
                    : "r" (exchange_value), "a" (compare_value), "r" (dest), "r" (mp)
                    : "cc", "memory");
  return exchange_value;
}

在上面的源码中我们会发现，CAS通过在指令前面增加Lock的标识的方法完成了变量的可见性，也就说CAS操作满足了变量的可见性。

所以说，CAS操作是一种硬件原语，有着天然的原子性，这也正是CAS的价值所在。

六、手写CAS

下面我们自己通过CAS的思想解决文章开头的问题

package com.jack.juc.cas;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.locks.LockSupport;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
/**
 * @Description
 * @Author zhenghao
 * @Date 2021/11/11 22:11
 **/
public class ThreadAddTest {
    private volatile static int sum = 0;
    static CASLock lock = new CASLock();
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread() {
                public void run() {
                    //线程自旋
                    for (;;){
                        //只要cas操作成功，才会执行
                        if (lock.getState() ==0 && lock.cas()){
                            for (int i1 = 0; i1 < 10000; i1++) {
                                sum++;
                            }
                            lock.setState(0);
                            break;
                        }
                    }
                }
            }.start();
        }
        try {
            Thread.sleep(10000);
        } catch (
                InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(sum);
    }
}

package com.jack.juc.cas;
import com.jack.juc.Factory.UnsafeFactory;
import sun.misc.Unsafe;
public class CASLock {
    //加锁标记
    private volatile int state;
    private static final Unsafe UNSAFE;
    private static final long OFFSET;
    static {
        try {
            UNSAFE = UnsafeFactory.getUnsafe();
            OFFSET = UnsafeFactory.getFieldOffset(
                    UNSAFE, CASLock.class, "state");
        } catch (Exception e) {
            throw new Error(e);
        }
    }
    public boolean cas() {
        return UNSAFE.compareAndSwapInt(this, OFFSET, 0, 1);
    }
    public int getState() {
        return state;
    }
    public void setState(int state) {
        this.state = state;
    }
}

如果前面的理论基础能看懂，我们自己写的这个通过CAS方式解决的并发问题应该是可以看懂的。

CAS的问题

自旋 CAS 长时间地不成功，则会给 CPU 带来非常大的开销

只能保证一个共享变量原子操作

ABA 问题

七、ABA问题及解决方案

什么是ABA问题

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。

解决方案

数据库有个锁称为乐观锁，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。

同样，Java也提供了相应的原子引用类AtomicStampedReference<V>

public class AtomicStampedReference<V> {
    private static class Pair<T> {
        final T reference;
        final int stamp;
        private Pair(T reference, int stamp) {
            this.reference = reference;
            this.stamp = stamp;
        }
        static <T> Pair<T> of(T reference, int stamp) {
            return new Pair<T>(reference, stamp);
        }
    }
    private volatile Pair<V> pair;

核心思想非常的简单，就是我们每次操作都会对版本进行增加，这样我们在后面CAS的时候，不仅仅是比较值，还需要判断板是否发生了变化

深入理解CAS