Java中的CAS

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。

看一下下面的代码：

package com.work.cas;

public class TestDemo01 {
    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();
                    }
                    for (int i = 0;i<100;i++){
                        count++;
                    }
                }
            }).start();
        }
        try{
            Thread.sleep(2000);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(count);
    }
}

请问这里的count的输出结果是否为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；

我们这里运行过几次偶尔有几次是200的，大部分结果都是小于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：

package com.work.cas;

public class TestDemo01 {
    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();
                    }
                    for (int i = 0;i<100;i++){
                        synchronized (TestDemo01.class){
                            count++;
                        }
                    }
                }
            }).start();
        }
        try{
            Thread.sleep(2000);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(count);
    }
}

加了同步锁之后，count自增的操作就变成了原子性操作，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，Sunchronized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之后恢复为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渡，但是在最终转变为重量级锁之后，性能任然比较低。

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。

package com.work.cas;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class TestDemo02 {
    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，最终的数据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机制当中使用了三个基本操作数：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，存储值为10的变量。

 此时线程1想要把变量的值增加1.那么对线程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，首先警醒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，悲观的认为程序中的并发情况严重，所以严防死守。CAS属于乐观锁，乐观的认为程序中的并发情况不那么严重，所以让线程不断地去尝试更新。

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，通过几次验证之后，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吧。

先上代码：

package com.work.cas;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;

public class TestDemo03 implements Runnable{
    private static AtomicBoolean flag = new AtomicBoolean(true);

    public static void main(String[] args) {
        TestDemo03 testDemo03 = new TestDemo03();
        Thread thread1 = new Thread(testDemo03);
        Thread thread2 = new Thread(testDemo03);
        thread1.start();
        thread2.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(5000);
            }catch (InterruptedException e){
                e.printStackTrace();
            }
            run();
        }

    }
}

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？这就用到了我们的compareandSet这个方法。

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：

 这个图最重要的是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了，这个时候其他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消耗CPU资源的，所以一般情况下，都会有线程sleep。

CAS缺点：

1、CPU开销大

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机制所保证的知识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。