CAS原理与JUC原子类
由于JVM的synchronized重量级锁涉及操作系统（如Linux）内核态下的互斥锁的使用，其线程阻塞和唤醒都涉及进程在用户态和到内核态的频繁切换，导致重量级锁开销大、性能低。而JVM的synchronized轻量级锁使用CAS（Compare And Swap，比较并交换）进行自旋抢锁，CAS是CPU指令级的原子操作并处于用户态下，所以JVM轻量级锁开销较小。
什么是 CAS
JDK 5所增加的JUC（java.util.concurrent）并发包对操作系统的底层CAS原子操作进行了封装，为上层Java程序提供了CAS操作的API。
Unsafe 类中的 CAS 方法
Unsafe是位于sun.misc包下的一个类，主要提供一些用于执行低级别、不安全的底层操作，如直接访问系统内存资源、自主管理内存资源等，Unsafe大量的方法都是原生（native）方法，基于C++语言实现，这些方法在提升Java运行效率、增强Java语言底层资源操作能力方面起到了很大的作用。
Unsafe类从名字中我们可以看出这个类对普通程序员来说是“危险”的，一般的应用开发都不会涉及此类，Java官方也不建议直接在应用程序中使用。为什么此类取名为Unsafe呢？由于使用Unsafe类可以像C语言一样使用指针操作内存空间，这无疑增加了指针相关问题、内存泄漏问题的出现概率。总之，在程序中过度使用Unsafe类会使得程序出错的概率变大，使得安全的语言Java变得不再“安全”，因此对
Unsafe的使用一定要慎重。
操作系统层面的CAS是一条CPU的原子指令（cmpxchg指令），正是由于该指令具备了原子性，因此使用CAS操作数据时不会造成数据不一致的问题，Unsafe提供的CAS方法直接通过native方式（封装C++代码）调用了底层的CPU指令cmpxchg。
完成Java应用层的CAS操作主要涉及的Unsafe方法调用，具体如下：
- 获取Unsafe实例。
- 调用Unsafe提供的CAS方法，这些方法主要封装了底层CPU的CAS原子操作。
- 调用Unsafe提供的字段偏移量方法，这些方法用于获取对象中的字段（属性）偏移量，此偏移量值需要作为参数提供给CAS操作。
获取 Unsafe 实例
Unsafe类是一个final修饰的不允许继承的最终类，而且其构造函数是private类型的方法。因此，我们无法在外部对Unsafe进行实例化，只能通过反射的方式自定义的获取Unsafe实例的辅助方法。
Unsafe提供的CAS方法包含4个操作数——字段所处的对象、字段内存位置、预期原值及新值。在执行Unsafe的CAS方法时，这些方法首先将内存位置的值与预期值（旧的值）比较，如果相匹配，那么处理器会自动将该内存位置的值更新为新值，并返回true；如果不匹配，处理器不做任何操作，并返回false。
Unsafe的CAS操作会将第一个参数（对象的指针、地址）与第二个参数（字段偏移量）组合在一起，计算出最终的内存操作地址。
使用 CAS 进行无锁编程
CAS是一种无锁算法，该算法关键依赖两个值——期望值（就值）和新值，底层CPU利用原子操作判断内存原值与期望值是否相等，如果相等就给内存地址赋新值，否则不做任何操作。
使用CAS进行无锁编程的步骤大致如下：
1）获得字段的期望值（oldValue）。
2）计算出需要替换的新值（newValue）。
3）通过CAS将新值（newValue）放在字段的内存地址上，如果CAS失败就重复第1步到第2步，直到CAS成功，这种重复俗称CAS自旋。
当CAS内存地址的值与预期值比较时，如果相等，就证明内存地址的值没有被修改，可以替换成新值，然后继续往下运行；如果不相等，就说明内存地址的值已经被修改，放弃替换操作，然后重新自旋。当并发修改的线程少，冲突出现的机会少时，自旋的次数也会很少，CAS性能会很高；当并发修改的线程多，冲突出现的机会多时，自旋的次数也会很多，CAS性能会大大降低。所以，提升CAS无锁编程效率的关键在于减少冲突的机会。
JUC 原子类
在多线程并发执行时，诸如“++”或“–”类的运算不具备原子性，不是线程安全的操作。通常情况下，大家会使用synchronized将这些线程不安全的操作变成同步操作，但是这样会降低并发程序的性能。所以，JDK为这些类型不安全的操作提供了一些原子类，与synchronized同步机制相比，JDK原子类基于CAS轻量级原子操作实现，使得程序运行效率变得更高。
JUC 中的 Atomic 原子操作包
Atomic操作翻译成中文是指一个不可中断的操作，即使在多个线程一起执行Atomic类型操作的时候，一个操作一旦开始，就不会被其他线程中断。所谓Atomic类，指的是具有原子操作特征的类。
JUC并发包中原子类都存放在java.util.concurrent.atomic类路径下，根据操作的目标数据类型，可以将JUC包中的原子类分为4类：基本原子类、数组原子类、原子引用类和字段更新原子类。
-
基本原子类
基本原子类的功能是通过原子方式更新Java基础类型变量的值。基本原子类主要包括以下三个：- AtomicInteger：整型原子类。
- AtomicLong：长整型原子类。
- AtomicBoolean：布尔型原子类。
-
数组原子类
数组原子类的功能是通过原子方式更新数组中的某个元素的值。数组原子类主要包括了以下三个：- AtomicIntegerArray：整型数组原子类。
- AtomicLongArray：长整型数组原子类。
- AtomicReferenceArray：引用类型数组原子类。
-
引用原子类
引用原子类主要包括以下三个：-
AtomicReference：引用类型原子类。
-
AtomicMarkableReference：带有更新标记位的原子引用类型。
AtomicMarkableReference类将boolean标记与引用关联起来，可以解决使用AtomicBoolean进行原子方式的更新时可能出现的ABA问题。
-
AtomicStampedReference：带有更新版本号的原子引用类型。
AtomicStampedReference类将整数值与引用关联起来，可以解决使用AtomicInteger进行原子方式的更新时可能出现的ABA问题。
-
-
字段更新原子类
字段更新原子类主要包括以下三个：- AtomicIntegerFieldUpdater：原子更新整型字段的更新器。
- AtomicLongFieldUpdater：原子更新长整型字段的更新器。
- AtomicReferenceFieldUpdater：原子更新引用类型里的字段。
基础原子类 AtomicInteger
基础原子类AtomicInteger常用的方法主要如下：
public final int get()
//获取当前的值
public final int getAndSet(int newValue)
//获取当前的值，然后设置新的值
public final int getAndIncrement()
//获取当前的值，然后自增
public final int getAndDecrement()
//获取当前的值，然后自减
public final int getAndAdd(int delta)
//获取当前的值，并加上预期的值
boolean compareAndSet(int expect, int update)
//通过CAS方式设置整数值
在多线程环境下，如果涉及基本数据类型的并发操作，不建议采用synchronized重量级锁进行线程同步，而是建议优先使用基础原子类保障并发操作的线程安全性。
AtomicInteger 线程安全原理
基础原子类（以AtomicInteger为例）主要通过CAS自旋+volatile相结合的方案实现，既保障了变量操作的线程安全性，又避免了synchronized重量级锁的高开销，使得Java程序的执行效率大为提升。CAS用于保障变量操作的原子性，volatile关键字用于保障变量的可见性，二者常常结合使用。
下面以AtomicInteger源码为例分析一下原子类的CAS自旋 + volatile相结合的实现方案。AtomicInteger源码的具体代码如下：
public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
//Unsafe类实例
private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
//内部value值，使用volatile保证线程可见性
private volatile int value;
//value属性值的地址偏移量
private static final long valueOffset;
static {
try {
//计算value属性值的地址偏移量
valueOffset = unsafe.objectFieldOffset(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
}
//初始化
public AtomicInteger(int initialValue) {
value = initialValue;
}
//获取当前value值
public final int get() {
return value;
}
//方法：封装底层的CAS操作，对比expect(期望值)与value，若不同则返回false
//若expect与value相同，则将新值赋给value，并返回true
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}
//方法：返回旧值并赋新值
public final int getAndSet(int newValue) {
for (;;) {
//自旋
int current = get();
//获取旧值
//以CAS方式赋值，直到成功返回
if (compareAndSet(current, newValue)) return current;
}
}//还有setAndGet方法是返回新值
//方法：安全自增i++
public final int getAndIncrement() {
for (;;) {
//自旋
int current = get();
int next = current + 1;
if (compareAndSet(current, next)) return current;
}
}
//方法：自定义增量数
public final int getAndAdd(int delta) {
for (;;) {
//自旋
int current = get();
int next = current + delta;
if (compareAndSet(current, next)) return current;
}
}
}
AtomicInteger源码中的主要方法都是通过CAS自旋实现的。CAS自旋的主要操作为：如果一次CAS操作失败，获取最新的value值后，再次进行CAS操作，直到成功。另外，AtomicInteger所包装的内部value成员是一个使用关键字volatile修饰的内部成员。关键字volatile的原理比较复杂，简单地说，该关键字可以保证任何线程在任何时刻总能拿到该变量的最新值，其目的在于保障变量值的线程可见性。
对象操作的原子性
基础的原子类型只能保证一个变量的原子操作，当需要对多个变量进行操作时，CAS无法保证原子性操作，这时可以用AtomicReference（原子引用类型）保证对象引用的原子性。简单来说，如果需要同时保障对多个变量操作的原子性，就可以把多个变量放在一个对象中
进行操作。与对象操作的原子性有关的原子类型，除了引用类型原子类之外，还包括属性更新原子类。
引用类型原子类
引用类型原子类包括以下3种：
-
AtomicReference：基础的引用原子类。
-
AtomicStampedReference：带印戳的引用原子类。
-
AtomicMarkableReference：带修改标志的引用原子类。
属性更新原子类
如果需要保障对象某个字段（或者属性）更新操作的原子性，需要用到属性更新原子类。属性更新原子类有以下三个：
AtomicIntegerFieldUpdater：保障整型字段的更新操作的原子性。
AtomicLongFieldUpdater：保障长整型字段的更新操作的原子性。
AtomicReferenceFieldUpdater：保障引用字段的更新操作的原子性。
使用属性更新原子类保障属性安全更新的流程大致需要两步：
-
更新的对象属性必须使用public volatile修饰符。
-
因为对象的属性修改类型原子类都是抽象类，所以每次使用都必须使用静态方法newUpdater()创建一个更新器，并且需要设置想要更新的类和属性。
ABA 问题
由于CAS原子操作性能高，因此其在JUC包中被广泛应用，只不过如果使用得不合理，CAS原子操作会存在ABA问题。
ABA问题举一个例子来说明:比如一个线程A从内存位置M中取出V1，另一个线程B也取出V1。现在假设线程B进行了一些操作之后将M位置的数据V1变成了V2，然后又在一些操作之后将V2变成V1。之后，线程A进行CAS操作，但是线程A发现M位置的数据仍然是V1，最后线程
A操作成功。尽管线程A的CAS操作成功，但是不代表这个过程是没有问题的，线程A操作的数据V1可能已经不是之前的V1，而是被线程B替换过的V1，这就是ABA问题。比如队列中的元素,很有可能元素没变,但是它的next已经变了,那么就不再是原来的那个链表了。
ABA 问题解决方案
很多乐观锁的实现版本都是使用版本号（Version）方式来解决ABA问题。乐观锁每次在执行数据的修改操作时都会带上一个版本号，版本号和数据的版本号一致就可以执行修改操作并对版本号执行加1操作，否则执行失败。因为每次操作的版本号都会随之增加，所以不会出现ABA问题，因为版本号只会增加不会减少。
使用 AtomicStampedReference 解决 ABA 问题
参考乐观锁的版本号，JDK提供了一个类似AtomicStampedReference类来解决ABA问题。AtomicStampReference在CAS的基础上增加了一个Stamp（印戳或标记），使用这个印戳可以用来觉察数据是否发生变化，给数据带上了一种实效性的检验。
AtomicStampReference的compareAndSet()方法首先检查当前的对象引用值是否等于预期引用，并且当前印戳标志是否等于预期标志，如果全部相等，就以原子方式将引用值和印戳标志的值更新为给定的更新值。
使用 AtomicMarkableReference 解决 ABA 问题
AtomicMarkableReference是AtomicStampedReference的简化版，不关心修改过几次，仅仅关心是否修改过。因此，其标记属性mark是boolean类型，而不是数字类型，标记属性mark仅记录值是否修改过。AtomicMarkableReference适用于只要知道对象是否被修改过的场景，而不适用于对象被反复修改的场景。
提升高并发场景下 CAS 操作的性能
在争用激烈的场景下，会导致大量的CAS空自旋。比如，在大量的线程同时并发修改一个AtomicInteger时，可能有很多线程会不停地自旋，甚至有的线程会进入一个无限重复的循环中。大量的CAS空自旋会浪费大量的CPU资源，大大降低了程序的性能。除了存在CAS空自旋之外，在SMP架构的CPU平台上，大量的CAS操作还可能导致“总线风暴”。
在高并发场景下如何提升CAS操作性能呢？可以使用LongAdder替代AtomicInteger，采用以空间换时间的思想。Java 8提供一个新的类LongAdder，以空间换时间的方式提升高并发场景下CAS操作性能。LongAdder核心思想就是热点分离，与ConcurrentHashMap的设计思想类似：将value值分离成一个数组，当多线程访问时，通过Hash算法将线程映射到数组的一个元素进行操作；而获取最终的value结果时，则将数组的元素求和。最终，通过LongAdder将内部操作对象从单个value值“演变”成一系列的数组元素，从而减小了内部竞争的粒度。LongAdder的演变如图所示：
LongAdder 的原理
AtomicLong使用内部变量value保存着实际的long值，所有的操作都是针对该value变量进行。也就是说，在高并发环境下，value变量其实是一个热点，也就是N个线程竞争一个热点。重试线程越多，就意味着CAS的失败概率越高，从而进入恶性CAS空自旋状态。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（元素）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。使用LongAdder，即使线程数再多也不担心，各个线程会分配到多个元素上去更新，增加元素个数就可以降低 value的“热度”，AtomicLong中的恶性CAS空自旋就解决了。如果要获得完整的LongAdder存储的值，只要将各个槽中的变量值累加，返回最终的累加之后的值即可。
LongAdder的实现思路与ConcurrentHashMap中分段锁基本原理非常相似，本质上都是不同的线程在不同的单元上进行操作，这样减少了线程竞争，提高了并发效率。LongAdder的设计体现了空间换时间的思想，不过在实际高并发场景下，数组元素所消耗的空间可以忽略不计。
LongAdder 实例的内部结构具体如图所示：
LongAdder的内部成员包含一个base值和一个cells数组。在最初无竞争时，只操作base的值；当线程执行CAS失败后，才初始cells数组，并为线程分配所对应的元素。
CAS 在 JDK 中的广泛应用
CAS的优势主要有两点：
- 属于无锁编程，线程不存在阻塞和唤醒这些重量级的操作。
- 进程不存在用户态和内核态之间的运行切换，进程不需要承担频繁切换的开销。
CAS 操作的弊端
CAS操作的弊端主要有以下4点。
- ABA问题
使用CAS操作内存数据时，当数据发生过变化也能更新成功，如操作序列A==>B==>A时，最后一个CAS的预期数据A实际已经发生过更改，但也能更新成功，这就产生了ABA问题。ABA问题的解决思路就是使用版本号。在变量前面追加上版本号，每次变量更新的时候将版本号加1，那么操作序列A==>B==>A的就会变成A1==>B2==>A3，如果将A1当作A3的预期数据，就会操作失败。
JDK提供了两个类AtomicStampedReference和AtomicMarkableReference来解决ABA问题。比较常用的是AtomicStampedReference类，该类的compareAndSet方法的作用是首先检查当前引用是否等于预期引用，以及当前印戳是否等于预期印戳，如果全部相等，就以原子方式将引用和印戳的值一同设置为新的值。 - 只能保证一个共享变量之间的原子性操作
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，CAS无法保证操作的原子性。
一个比较简单的规避方法为：把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。JDK提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性，可以把多个变量放在一个AtomicReference实例后再进行CAS操作。比如有两个共享变量i＝1、j=2，可以将二者合并成一个
对象，然后用CAS来操作该合并对象的AtomicReference引用。 - 无效CAS会带来开销问题
自旋CAS如果长时间不成功（不成功就一直循环执行，直到成功为止），就会给CPU带来非常大的执行开销。 - 在部分CPU平台上存在“总线风暴”问题
CAS操作和volatile一样也需要CPU进行通过MESI协议各个内核的“Cache一致性”，会通过CPU的BUS（总线）发送大量MESI协议相关的消息，产生“Cache一致性流量”。因为总线被设计为固定的“通信能力”，如果Cache一致性流量过大，总线将成为瓶颈，这就是所谓的“总线风暴”。
提升 CAS 性能
提升CAS性能有效方式之一是以空间换时间，分散竞争热点。较为常见的方案为：
- 分散操作热点，使用LongAdder替代基础原子类AtomicLong，LongAdder将单个CAS热点（value值）分散到一个cells数组中。
- 使用队列削峰，将发生CAS争用的线程加入一个队列中排队，降低CAS争用的激烈程度。JUC中非常重要的基础类AQS（抽象队列同步器）就是这么做的。比如大量线程如果都用CAS抢锁那么就会大量重复自旋CAS，但是通过队列让具有抢锁能力的线程才CAS就可以降低竞争程度，避免大量自旋消耗CPU性能。
提升CAS性能有效方式之二是使用线程本地变量，从根本上避免竞争。
CAS 操作在 JDK 中的应用
CAS在java.util.concurrent.atomic包中的原子类、Java AQS及其显式锁、CurrentHashMap等重要并发容器类的实现都有非常广泛的应用。在java.util.concurrent.atomic包的原子类（如AtomicXXX中）都使用了CAS保障对数字成员进行操作的原子性。java.util.concurrent的大多数类（包括显式锁、并发容器）都是基于AQS和AtomicXXX实现的，其中AQS通过CAS保障其内部双向队列队头、队尾操作的原子性。
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