Java：CAS(乐观锁)

目录

1.?什么是CAS机制

2. CAS的缺点

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• synchronized是悲观锁，这种线程一旦得到锁，其他需要锁的线程就挂起的情况就是悲观锁。
• CAS操作的就是乐观锁，每次不加锁而是假设没有冲突而去完成某项操作，如果因为冲突失败就重试，直到成功为止。

在进入正题之前，我们先理解下下面的代码:

 private static int count = 0;

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 2; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    try {
                        Thread.sleep(10);
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    //每个线程让count自增100次
                    for (int i = 0; i < 100; i++) {
                        count++;
                    }
                }
            }).start();
        }

        try{
            Thread.sleep(2000);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(count);
    }

请问cout的输出值是否为200？答案是否定的，因为这个程序是线程不安全的，所以造成的结果count值可能小于200;

那么如何改造成线程安全的呢，其实我们可以使用上Synchronized同步锁,我们只需要在count++的位置添加同步锁，代码如下:

private static int count = 0;

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 2; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    try {
                        Thread.sleep(10);
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    //每个线程让count自增100次
                    for (int i = 0; i < 100; i++) {
                        synchronized (ThreadCas.class){
                            count++;
                        }
                    }
                }
            }).start();
        }

        try{
            Thread.sleep(2000);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(count);
    }

加了同步锁之后，count自增的操作变成了原子性操作，所以最终的输出一定是count=200，代码实现了线程安全。

但是Synchronized虽然确保了线程的安全，但是在性能上却不是最优的，Synchronized关键字会让没有得到锁资源的线程进入BLOCKED状态，而后在争夺到锁资源后恢复为RUNNABLE状态，这个过程中涉及到操作系统用户模式和内核模式的转换，代价比较高。

尽管Java1.6为Synchronized做了优化，增加了从偏向锁到轻量级锁再到重量级锁的过度，但是在最终转变为重量级锁之后，性能仍然较低。

所谓原子操作类，指的是java.util.concurrent.atomic包下，一系列以Atomic开头的包装类。例如AtomicBoolean，AtomicInteger，AtomicLong。它们分别用于Boolean，Integer，Long类型的原子性操作。

    private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 2; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    try {
                        Thread.sleep(10);
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    //每个线程让count自增100次
                    for (int i = 0; i < 100; i++) {
                        count.incrementAndGet();
                    }
                }
            }).start();
        }

        try{
            Thread.sleep(2000);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(count);
    }

使用AtomicInteger之后，最终的输出结果同样可以保证是200。并且在某些情况下，代码的性能会比Synchronized更好。

而Atomic操作的底层实现正是利用的CAS机制，好的，我们切入到这个博客的正点。

1.?什么是CAS机制

CAS是英文单词Compare And Swap的缩写，翻译过来就是比较并替换。

CAS机制当中使用了3个基本操作数：内存地址V，旧的预期值A，要修改的新值B。

更新一个变量的时候，只有当变量的预期值A和内存地址V当中的实际值相同时，才会将内存地址V对应的值修改为B。

CAS是英文单词Compare And Swap的缩写，翻译过来就是比较并替换。

CAS机制当中使用了3个基本操作数：内存地址V，旧的预期值A，要修改的新值B。

更新一个变量的时候，只有当变量的预期值A和内存地址V当中的实际值相同时，才会将内存地址V对应的值修改为B。

这样说或许有些抽象，我们来看一个例子：

1.在内存地址V当中，存储着值为10的变量。

2.此时线程1想要把变量的值增加1。对线程1来说，旧的预期值A=10，要修改的新值B=11。

3.在线程1要提交更新之前，另一个线程2抢先一步，把内存地址V中的变量值率先更新成了11。

4.线程1开始提交更新，首先进行A和地址V的实际值比较（Compare），发现A不等于V的实际值，提交失败。

5.线程1重新获取内存地址V的当前值，并重新计算想要修改的新值。此时对线程1来说，A=11，B=12。这个重新尝试的过程被称为自旋。

6.这一次比较幸运，没有其他线程改变地址V的值。线程1进行Compare，发现A和地址V的实际值是相等的。

7.线程1进行SWAP，把地址V的值替换为B，也就是12。

从思想上来说，Synchronized属于悲观锁，悲观地认为程序中的并发情况严重，所以严防死守。CAS属于乐观锁，乐观地认为程序中的并发情况不那么严重，所以让线程不断去尝试更新。

2. CAS的缺点

1.CPU开销较大
在并发量比较高的情况下，如果许多线程反复尝试更新某一个变量，却又一直更新不成功，循环往复，会给CPU带来很大的压力。

2.不能保证代码块的原子性
CAS机制所保证的只是一个变量的原子性操作，而不能保证整个代码块的原子性。比如需要保证3个变量共同进行原子性的更新，就不得不使用Synchronized了。