Java `Atomic` 类 `CAS` (Compare-And-Swap) 原理与无锁算法 (`Lock-Free Algorithm`) - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位朋友，大家好！我是今天的主讲人，很高兴能和大家聊聊Java Atomic 类的 CAS （Compare-And-Swap）原理以及它在无锁算法（Lock-Free Algorithm）中的应用。准备好了吗？咱们这就开始！

一、并发编程的痛点：锁的烦恼

在并发编程的世界里，多个线程就像一群熊孩子，都想抢着玩同一个玩具。为了防止他们打架，我们通常会用“锁”这个东西。谁拿到锁，谁就能玩玩具，玩完再把锁交出来给别人。

Java 提供了 synchronized 关键字和 Lock 接口来帮助我们实现锁机制。但是，锁这玩意儿也有缺点：

性能开销大： 线程获取锁和释放锁都需要花费时间，尤其是在锁竞争激烈的情况下，性能损耗会更加明显。
死锁风险： 如果多个线程互相持有对方需要的锁，就会导致死锁，就像两个熊孩子抢同一个玩具，谁也不撒手，最后谁也玩不了。

二、救星登场：CAS (Compare-And-Swap)

为了解决锁的这些问题，聪明的大佬们发明了一种叫做 CAS 的技术。CAS 是一种乐观锁策略，它假设在大多数情况下，共享资源的竞争不会很激烈，因此不会立即加锁，而是在更新数据时才进行检查。

CAS 的核心思想是：

读取当前值： 首先，线程从内存中读取共享变量的当前值（我们称之为 A）。
期望值比较： 线程将期望值（我们称之为 E）与当前值 A 进行比较。这个期望值 E 通常是线程在之前读取到的值。
更新操作： 如果 A 和 E 相等，说明在线程读取到当前值之后，没有其他线程修改过这个变量。这时，线程会将新的值（我们称之为 N）写入内存。
重试机制： 如果 A 和 E 不相等，说明在线程读取到当前值之后，有其他线程修改过这个变量。这时，线程会放弃本次更新，并重新读取当前值，然后重复上述步骤。

用一段伪代码来描述 CAS 的过程：

boolean compareAndSwap(内存地址, 期望值, 新值) {
  if (内存地址的值 == 期望值) {
    内存地址的值 = 新值;
    return true; // 更新成功
  } else {
    return false; // 更新失败
  }
}

三、Java Atomic 类的 CAS 实现

Java 的 java.util.concurrent.atomic 包提供了一系列的原子类，比如 AtomicInteger、AtomicLong、AtomicReference 等。这些类都使用了 CAS 操作来实现原子性。

以 AtomicInteger 为例，它内部有一个 value 字段存储整数值。AtomicInteger 提供了 compareAndSet(int expect, int update) 方法，该方法就实现了 CAS 操作。

下面是一个简单的例子：

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class AtomicIntegerExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);

        // 模拟多线程并发修改 atomicInteger 的值
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 1000; j++) {
                    int expectedValue = atomicInteger.get();
                    int newValue = expectedValue + 1;
                    while (!atomicInteger.compareAndSet(expectedValue, newValue)) {
                        expectedValue = atomicInteger.get();
                        newValue = expectedValue + 1;
                    }
                }
            }).start();
        }

        // 等待所有线程执行完成
        Thread.sleep(2000);

        System.out.println("AtomicInteger 的最终值: " + atomicInteger.get()); // 预期输出: 10000
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个 AtomicInteger 对象，初始值为 0。然后，我们启动了 10 个线程，每个线程都会将 AtomicInteger 的值增加 1000 次。

注意看，在每个线程的循环中，我们使用 compareAndSet() 方法来进行原子更新。如果更新失败（即有其他线程修改了 AtomicInteger 的值），我们会重新读取当前值，并再次尝试更新，直到更新成功为止。

这个循环就是所谓的自旋。

四、CAS 的优缺点

CAS 虽然有很多优点，但它也不是完美的。

优点：

无锁： CAS 是一种无锁算法，避免了锁的开销，提高了并发性能。
轻量级： CAS 操作通常只需要一条 CPU 指令，相比于锁的系统调用，更加轻量级。

缺点：

ABA 问题： 如果一个变量的值从 A 变成了 B，然后又变回了 A，CAS 操作可能会误认为这个变量没有被修改过。
自旋开销： 如果 CAS 操作一直失败，线程会一直自旋，消耗 CPU 资源。
只能保证单个变量的原子性： CAS 只能保证单个共享变量的原子操作，当需要对多个共享变量进行原子操作时，CAS 就力不从心了。

五、ABA 问题及其解决方案

ABA 问题是 CAS 中一个比较棘手的问题。假设有两个线程同时操作一个共享变量，初始值为 A。

线程 1 读取到当前值 A。
线程 2 将值从 A 修改为 B。
线程 2 又将值从 B 修改回 A。
线程 1 尝试使用 CAS 将值从 A 修改为 C。由于当前值仍然是 A，CAS 操作会成功，但实际上这个 A 已经不是最初的那个 A 了。

为了解决 ABA 问题，我们可以引入版本号（version）。每次修改变量时，都将版本号加 1。这样，即使变量的值变回了 A，但版本号已经不同了，CAS 操作就可以识别出这个变量已经被修改过了。

Java 的 AtomicStampedReference 类就提供了带有版本号的原子引用。

下面是一个使用 AtomicStampedReference 解决 ABA 问题的例子：

import java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference;

public class AtomicStampedReferenceExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        String initialRef = "A";
        int initialStamp = 0;
        AtomicStampedReference<String> atomicStampedReference = new AtomicStampedReference<>(initialRef, initialStamp);

        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            String expectedRef = atomicStampedReference.getReference();
            int expectedStamp = atomicStampedReference.getStamp();
            try {
                Thread.sleep(100); // 模拟线程1的延迟
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            boolean success = atomicStampedReference.compareAndSet(expectedRef, "C", expectedStamp, expectedStamp + 1);
            System.out.println("线程1: 尝试将 " + expectedRef + " 修改为 C, 结果: " + success);
        });

        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            String expectedRef = atomicStampedReference.getReference();
            int expectedStamp = atomicStampedReference.getStamp();
            atomicStampedReference.compareAndSet(expectedRef, "B", expectedStamp, expectedStamp + 1);
            System.out.println("线程2: 将 " + expectedRef + " 修改为 B");
            expectedRef = atomicStampedReference.getReference();
            expectedStamp = atomicStampedReference.getStamp();
            atomicStampedReference.compareAndSet(expectedRef, "A", expectedStamp, expectedStamp + 1);
            System.out.println("线程2: 将 " + expectedRef + " 修改为 A");
        });

        thread1.start();
        thread2.start();

        thread1.join();
        thread2.join();

        System.out.println("最终值: " + atomicStampedReference.getReference() + ", 最终版本号: " + atomicStampedReference.getStamp());
    }
}

在这个例子中，线程 2 先将值从 A 修改为 B，然后再修改回 A，同时版本号也递增了。当线程 1 尝试将值从 A 修改为 C 时，由于版本号不匹配，CAS 操作会失败。

六、无锁算法 (Lock-Free Algorithm)

无锁算法是一种不使用锁来实现并发安全的算法。CAS 是实现无锁算法的重要基础。

常见的无锁数据结构包括：

无锁队列： 使用 CAS 来实现入队和出队操作，避免了锁的竞争。
无锁栈： 同样使用 CAS 来实现入栈和出栈操作。

七、CAS 的底层原理

CAS 的底层实现依赖于 CPU 提供的原子指令。不同的 CPU 架构提供的原子指令可能不同，但它们的基本原理都是类似的。

例如，Intel x86 架构提供了 cmpxchg 指令，该指令可以原子地比较并交换内存中的值。

Java 的 Atomic 类最终会调用 Unsafe 类的 compareAndSwapInt、compareAndSwapLong 或 compareAndSwapObject 等本地方法，这些本地方法会调用 CPU 提供的原子指令来实现 CAS 操作。

八、总结

CAS 是一种重要的并发编程技术，它可以帮助我们实现无锁算法，提高并发性能。但是，CAS 也存在一些缺点，比如 ABA 问题和自旋开销。在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的并发控制策略。

为了方便大家理解，我把今天的核心内容总结成一个表格：

特性	锁	CAS
并发控制	悲观锁	乐观锁
实现方式	`synchronized` 关键字，`Lock` 接口	`Atomic` 类，`compareAndSet()` 方法
性能	开销大，竞争激烈时性能下降明显	开销小，但自旋可能消耗 CPU 资源
死锁风险	存在死锁风险	无死锁风险
适用场景	竞争激烈，需要保证强一致性	竞争不激烈，允许一定程度的短暂不一致
常见问题	死锁，性能瓶颈	ABA 问题，自旋开销
解决方案	合理设计锁的粒度，避免循环等待	使用 `AtomicStampedReference`，减少自旋次数

希望今天的讲解能帮助大家更好地理解 CAS 的原理和应用。谢谢大家！

发表回复 取消回复

发表回复取消回复