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Java：CAS(乐观锁)
本文讲解CAS机制，主要是因为最近准备面试题，发现这个问题在面试中出现的频率非常的高，因此把自己学习过程中的一些理解记录下来，希望能对大家也有帮助。
什么是悲观锁、乐观锁？在java语言里，总有一些名词看语义跟本不明白是啥玩意儿，也就总有部分面试官拿着这样的词来忽悠面试者，以此来找优越感，其实理解清楚了，这些词也就唬不住人了。
- 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。
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。
看到上面的解释是不是索然无味，查找了很多资料也没完全弄明白，通过几次验证后，终于明白，最终可以理解成一个无阻塞多线程争抢资源的模型。先上代码
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
/**
* @author hrabbit
* 2018/07/16.
*/
public class AtomicBooleanTest implements Runnable {
private static AtomicBoolean flag = new AtomicBoolean(true);
public static void main(String[] args) {
AtomicBooleanTest ast = new AtomicBooleanTest();
Thread thread1 = new Thread(ast);
Thread thread = new Thread(ast);
thread1.start();
thread.start();
}
@Override
public void run() {
System.out.println("thread:"+Thread.currentThread().getName()+";flag:"+flag.get());
if (flag.compareAndSet(true,false)){
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+""+flag.get());
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
flag.set(true);
}else{
System.out.println("重试机制thread:"+Thread.currentThread().getName()+";flag:"+flag.get());
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
run();
}
}
}
输出的结果:
thread:Thread-1;flag:true
thread:Thread-0;flag:true
Thread-1false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:false
重试机制thread:Thread-0;flag:false
thread:Thread-0;flag:true
Thread-0false
这里无论怎么运行，Thread-1、Thread-0都会执行if=true条件，而且还不会产生线程脏读脏写，这是如何做到的了，这就用到了我们的compareAndSet(boolean expect,boolean update)方法
我们看到当Thread-1在进行操作的时候，Thread一直在进行重试机制，程序原理图:
这个图中重最要的是compareAndSet(true,false)方法要拆开成compare(true)方法和Set(false)方法理解，是compare(true)是等于true后，就马上设置共享内存为false，这个时候，其它线程无论怎么走都无法走到只有得到共享内存为true时的程序隔离方法区。
看到这里，这种CAS机制就是完美的吗？这个程序其实存在一个问题，不知道大家注意到没有？
但是这种得不到状态为true时使用递归算法是很耗cpu资源的，所以一般情况下，都会有线程sleep。
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。
