Java 的 CAS

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1 Java 的 CAS（Compare And Swap）原理深入讲解
1.1 1. CAS 的基本原理
1.2 2. CAS 实现的硬件支持
1.3 3. CAS 的优点
1.4 4. CAS 的缺点
1.4.1 4.1 ABA 问题
1.4.2 4.2 解决 ABA 问题的方法
1.4.3 4.3 其他缺点
2 5. CAS 的应用场景
3 6. 总结
4 CAS 如何解决 ABA 问题和循环开销大的问题
5 一、ABA 问题
5.1 1. ABA 问题的本质
5.2 2. ABA 问题的解决方案
5.2.1 2.1 版本号机制
5.2.2 2.2 双变量 CAS
6 二、CAS 的循环开销大问题
6.1 1. 循环开销大的本质
6.2 2. 解决循环开销大的问题
6.2.1 2.1 限制重试次数
6.2.2 2.2 自适应自旋锁
6.2.3 2.3 使用更高效的数据结构
7 三、总结

Java 的 CAS（Compare And Swap）原理深入讲解

CAS 是 Compare And Swap 的缩写，中文翻译为“比较并交换”，是并发编程中常用的一种原子操作，主要用于解决多线程环境下的竞争问题。CAS 是无锁（Lock-Free）算法的重要基础，可以避免线程上下文切换带来的开销。Java 中的 java.util.concurrent.atomic 包中的类如 AtomicInteger, AtomicBoolean 等都是基于 CAS 实现的。

1. CAS 的基本原理

CAS 操作包含三个参数：

  • 内存位置 V：需要更新的变量的内存地址。
  • 期望值 A：当前线程认为变量 V 应该包含的值（期望值）。
  • 新值 B：需要将变量 V 更新为的值。

CAS 操作的逻辑如下：

  • 如果当前内存位置 V 的值等于期望值 A，那么将 V 的值更新为新值 B，并返回 true 表示更新成功；
  • 如果当前内存位置 V 的值不等于期望值 A，那么不更新 V，并返回 false 表示更新失败。

这是一个典型的原子操作，它要么完全执行成功，要么完全失败。它不需要锁定内存，可以同时被多个线程调用，而不会引发锁竞争问题。

2. CAS 实现的硬件支持

CAS 的核心实现依赖于底层硬件提供的原子性支持。大多数现代 CPU 都提供类似 cmpxchg 或者 lock cmpxchg 这样的指令来实现原子操作。在 Java 中，CAS 是通过底层的 Unsafe 类中的 compareAndSwap 方法调用硬件指令实现的。

javaCopy codepublic final class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
    private volatile int value;

    public final int getAndIncrement() {
        return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
    }

    private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
    private static final long valueOffset;

    static {
        try {
            valueOffset = unsafe.objectFieldOffset(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
        } catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
    }
}

Unsafe.getUnsafe() 是一个关键类，通过 compareAndSwapInt 方法直接调用硬件级别的 CAS 指令来实现原子操作。

3. CAS 的优点

  • 无锁化：CAS 操作不需要锁定资源，因此避免了锁带来的性能问题，尤其是在锁竞争激烈的情况下，使用 CAS 可以减少线程上下文切换，提高系统性能。
  • 高效性：CAS 可以在硬件级别实现原子操作，并且大多数现代处理器提供了硬件级的原子操作支持。

4. CAS 的缺点

4.1 ABA 问题

ABA 问题 是 CAS 的一个经典问题。CAS 操作会检查内存中的值是否等于期望值 A，如果相等则执行更新操作。但如果内存中的值虽然等于期望值 A，但中间可能发生了一些不为线程所知的改变，依然会认为 CAS 操作是成功的。

例如，线程 T1 读取某个变量 V 的值为 A，然后 T1 挂起；线程 T2 将变量 V 改为 B，然后又改回 A；此时线程 T1 恢复运行，进行 CAS 操作，虽然 V 的值还是 A，但实际上 V 已经被其他线程修改过。这样的场景会导致数据一致性问题，称之为ABA 问题。

4.2 解决 ABA 问题的方法
  • 版本号机制：为了解决 ABA 问题，常用的一种方案是引入版本号。每次变量更新时，不仅仅更新变量的值，还更新版本号。CAS 操作时，不仅比较值，还比较版本号。即使值恢复为之前的状态，但版本号会发生变化，从而避免 ABA 问题。Java 中 AtomicStampedReference 就是这种思想的实现。
javaCopy codeAtomicStampedReference<Integer> atomicStampedReference = new AtomicStampedReference<>(1, 0);

这里，AtomicStampedReference 类在比较时不仅比较值，还比较版本号（时间戳），从而避免 ABA 问题。

  • 解决策略：如果操作的对象具有更复杂的状态（如栈、队列），则可以考虑使用带有标记或者增加更多状态判断的方式来解决 ABA 问题。
4.3 其他缺点
  • 循环开销大：CAS 操作一般是使用自旋的方式不断重试来保证操作成功。如果线程竞争非常激烈，自旋的次数可能会很高，从而导致 CPU 资源的浪费。
  • 只能保证一个变量的原子操作：CAS 只能保证一个共享变量的原子操作。若要保证多个变量的操作是原子的，则需要更复杂的机制（例如锁或使用 AtomicReference 类）。

5. CAS 的应用场景

CAS 主要用于无锁并发场景，适用于轻量级的并发更新操作。Java 中的 Atomic 类（如 AtomicInteger, AtomicReference 等）以及 ConcurrentHashMap 的部分操作都是基于 CAS 实现的。

例如：

  • 计数器更新：在多线程中更新计数器时，可以使用 CAS 操作原子地增加计数，而无需锁定整个计数器对象。
  • 无锁队列和栈：很多无锁的并发数据结构，如无锁栈、无锁队列，都是基于 CAS 实现的。

6. 总结

  • CAS（Compare And Swap） 是无锁并发编程中的核心原子操作，通过比较并更新变量的值来保证原子性。
  • 它的实现依赖底层硬件提供的原子性指令，如 cmpxchg。
  • CAS 操作高效、避免了锁带来的性能开销，但也存在一些缺陷，如 ABA 问题、循环开销大等。
  • ABA 问题 是 CAS 的常见问题，可以通过版本号机制或使用 AtomicStampedReference 等方式来解决。
  • CAS 应用场景 广泛应用于并发计数器、无锁数据结构等场景。

CAS 在 Java 的并发包中应用广泛，尤其是在 java.util.concurrent.atomic 包中，它的设计初衷是提高并发编程的效率，避免过多使用锁带来的性能瓶颈。

CAS 如何解决 ABA 问题和循环开销大的问题

在并发编程中，CAS（Compare And Swap）机制虽然非常高效，但也面临一些固有的问题：ABA 问题和循环开销大问题。接下来，我们将深入讲解这些问题的解决方案，并给出具体的例子。

一、ABA 问题

1. ABA 问题的本质

ABA 问题的本质是：在 CAS 操作中，线程会比较当前值和期望值是否相等来决定是否更新。但如果变量的值在这段时间内被其他线程修改过，即从 A -> B -> A，线程执行 CAS 操作时发现值仍然是 A，误以为值没有被其他线程修改，从而导致问题。

例如：

  • 线程 T1 读取变量 V 的值为 A。
  • 线程 T1 挂起，此时线程 T2 将 V 从 A 修改为 B，接着又从 B 改回 A。
  • 线程 T1 恢复执行，认为 V 还是 A，然后执行 CAS 操作成功，但事实上 V 已经被修改过了。

这个问题可能会引发数据不一致的隐患。

2. ABA 问题的解决方案

解决 ABA 问题的核心是让线程能够检测到变量的历史变化。常用的两种解决方案如下：

2.1 版本号机制

通过引入版本号，即每次更新变量时，不仅更新值，还同时更新一个版本号。CAS 操作时，不仅比较变量的值，还比较版本号。这样，即使值恢复到原来的状态，版本号也会改变，从而避免 ABA 问题。

  • 示例：在 Java 中，AtomicStampedReference 类就是通过版本号（时间戳）来解决 ABA 问题的。
javaCopy codeimport java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference;

public class ABAProblemExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 初始化值为100，版本号为1
        AtomicStampedReference<Integer> atomicStampedRef = new AtomicStampedReference<>(100, 1);

        Thread t1 = new Thread(() -> {
            int stamp = atomicStampedRef.getStamp();  // 获取初始版本号
            System.out.println("Thread 1 initial stamp: " + stamp);  // 输出: 1
            // 模拟业务操作
            try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            boolean success = atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101, stamp, stamp + 1);  // 更新版本号
            System.out.println("Thread 1 update success: " + success);  // 输出: true
        });

        Thread t2 = new Thread(() -> {
            try { Thread.sleep(500); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            int stamp = atomicStampedRef.getStamp();  // 获取当前版本号
            System.out.println("Thread 2 initial stamp: " + stamp);  // 输出: 1
            // 修改为 101 再改回 100，版本号也会更新
            atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101, stamp, stamp + 1);
            atomicStampedRef.compareAndSet(101, 100, stamp + 1, stamp + 2);
            System.out.println("Thread 2 updated value back to 100 with stamp: " + atomicStampedRef.getStamp());  // 输出: 3
        });

        t1.start();
        t2.start();

        t1.join();
        t2.join();
        System.out.println("Final value: " + atomicStampedRef.getReference() + ", final stamp: " + atomicStampedRef.getStamp());
        // 输出: Final value: 101, final stamp: 3
    }
}

解释：

  • 线程 T1 尝试将值从 100 改为 101，但需要保证在执行前后版本号不变。
  • 线程 T2 则尝试将值改为 101 再改回 100，但是由于版本号的改变，T1 的 CAS 操作会失败，因为 AtomicStampedReference 不仅比较值，还比较版本号。

结论：通过版本号机制，即使值被修改回原始值，版本号的变化仍然会使得 CAS 操作失败，避免 ABA 问题。

2.2 双变量 CAS

另一种方法是引入两个或更多的字段来比较。例如，可以通过 CAS 同时比较两个字段，其中一个字段是实际数据，另一个字段是标识数据的唯一标识或版本号。这种方式类似于版本号机制，也能有效解决 ABA 问题。

二、CAS 的循环开销大问题

1. 循环开销大的本质

CAS 是一个乐观锁的实现方式，它不断地尝试更新一个共享变量。如果更新失败（即有其他线程修改了该变量），CAS 操作会反复重试，直到成功为止。这种自旋的方式适合于低竞争场景，但如果线程竞争非常激烈，CAS 可能需要多次重试，从而导致 CPU 资源被大量消耗，出现循环开销大的问题。

2. 解决循环开销大的问题

2.1 限制重试次数

为了防止 CAS 自旋时间过长导致 CPU 资源浪费，可以设置一个最大重试次数。如果超过一定次数仍然无法成功，可以考虑降级为加锁操作。

  • 示例：
javaCopy codepublic class CASWithRetryLimit {

    private volatile int value = 0;
    private static final int MAX_RETRIES = 5;

    public boolean compareAndSet(int expect, int update) {
        int retries = 0;
        while (retries < MAX_RETRIES) {
            if (value == expect) {
                value = update;
                return true;
            }
            retries++;
        }
        // 超过最大重试次数后，可以选择降级到锁
        synchronized (this) {
            if (value == expect) {
                value = update;
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    public static void main(String[] args) {
        CASWithRetryLimit cas = new CASWithRetryLimit();
        System.out.println(cas.compareAndSet(0, 1));  // 输出: true
    }
}

解释：

  • 这里的 compareAndSet 方法会在重试超过一定次数时放弃自旋，转而使用加锁机制保证更新的原子性。
  • 这种方式适合竞争较为激烈的场景，在需要时可以将 CAS 和锁结合起来，避免无限自旋导致 CPU 资源浪费。
2.2 自适应自旋锁

自适应自旋锁（Adaptive Spinlock）是另一种解决自旋开销大的方法。Java 自 JDK 1.6 引入了自适应自旋锁，它会根据上一次自旋的结果动态调整自旋的次数。如果在前一次自旋中能迅速获得锁，那么后续的自旋次数会增加；如果自旋很少成功，那么后续自旋的次数会减少甚至直接放弃。

这种方式可以有效降低 CAS 在高竞争场景中的开销。

2.3 使用更高效的数据结构

CAS 适合简单的数据更新操作，但对于复杂数据结构，反复的 CAS 操作可能带来较高的性能开销。在这种情况下，可以考虑使用更高效的数据结构。例如，使用 ConcurrentLinkedQueue 来实现无锁队列，减少自旋操作。

三、总结

  • ABA 问题：CAS 操作可能会遇到 ABA 问题，即变量的值在中间被修改过，虽然最终值相同，但已发生变化。解决方案包括：
    • 版本号机制：引入版本号，保证每次更新不仅修改值，还修改版本号。Java 的 AtomicStampedReference 就是这种机制的实现。
    • 双变量 CAS：通过同时比较多个字段（如值和版本号）来确保数据的一致性。
  • 循环开销大问题：CAS 操作需要自旋重试，在高竞争环境中，可能会导致 CPU 资源的浪费。解决方案包括：
    • 限制重试次数：设置最大重试次数，超过次数则降级为锁。
    • 自适应自旋锁：根据上一次自旋的结果动态调整自旋次数，减少 CPU 的浪费。
    • 使用高效数据结构：对于复杂的数据结构，选择更合适的无锁算法和数据结构。

通过这些优化手段，可以有效提升 CAS 的使用效率，并避免常见问题。

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