【Java并发编程】线程安全-CAS原理
创始人
2025-05-28 21:33:38
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原理

CAS(compare-and-swap)是并发编程中用于实现线程同步的一种原子指令,可以用以下伪代码描述:

cas(loc,expectedV, newValue) {if(getValue(loc) == expectedV) setValue(loc, newValue)else try again or fail
}

整个CAS操作是一个原子操作,其中loc代表该内存位置,expectedV代表该内存位置内部的期望值。
CAS操作会将当前内存位置的值与期望值比较,如果匹配,那么处理器会自动将该内存位置的值更新为新值newValue,并返回 true;如果不相匹配, 处理器不做任何操作,并返回 false。

使用CAS实现乐观锁,一般需要配合自旋,步骤大致如下:

  1. 获取字段的期望值expectedV
  2. 计算需要替换的结果值newValue
  3. cas操作(原子操作:比较oldValue与当前内存地址中的值是否相等,成功赋值结束循环,失败重新开始循环)
do 
{expectedV = getValue(loc);newValue = ... //计算newValue
} while(cas(loc,expectedV, newValue))

从语义上理解:执行这段临界区代码的时候(注意只能针对单个共享变量),乐观地认为不会有其他线程修改变量。其实可以看做把获取期望值 — cas操作这段代码加锁了,或者说相当于给地址loc加锁,只不过加的是乐观锁

当然CAS作为一种基础的原子操作,不仅仅只有上面这一种用法,下一节会介绍更多CAS在Java中的用法

Java层面的CAS

在java层面,CAS对应的是Unsafe类中的三个 “比较并交换”的原子方法
Unsafe 提供的 CAS 方法,直接通过 native 方式(封装 C++代码)调用了底层的 CPU 指令 cmpxchg,该指令具有原子性。

  • CAS方法会有四个字段,包括:字段的包装对象、字段内存位置(在包装对象内部的偏移量)、期望原值和新值
  • 这些方法进行以下原子操作:会将当前内存位置的值与期望值比较,如果匹配,那么处理器会自动将该内存位置的值更新为新值,并返回 true;如果不相匹配, 处理器不做任何操作,并返回 false。
public final native boolean compareAndSwapObject(Object o, long offset, Object expected, Object update);
public final native boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset, int expected,int update);
public final native boolean compareAndSwapLong(Object o, long offset, long expected, long update);

CAS在Java中具有广泛的应用:
在 java.util.concurrent.atomic 包的原子类如 AtomicXXX 中,都使用了 CAS 保障对数字成员 进行操作的原子性。
java.util.concurrent 的大多数类(包括显式锁、并发容器)都基于 AQS 和 AtomicXXX 实现, 而 AQS 通过 CAS 保障其内部双向队列头部、尾部操作的原子性。

Atomic类型中的CAS

AtomicInteger是常用的一个原子类,它的自增方法getAndIncrement就用到了CAS+自旋,它调用了unsafe的getAddInt方法,而getAddInt中的compareAndSwapInt方法是native方法**

public final int getAndIncrement() {return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
}//CAS+自旋
public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {int var5;do {var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));return var5;
}

ConcurrentHashmap中的CAS

CMH的源码中也大量使用到了CAS,例如,当向CMH的桶数组插入元素时,如果发现当前这个桶不存在node,就要初始化一个新node,但是为了避免创建时的并发问题,要利用CAS进行创建。

使用CAS创建node也很好理解,因为创建操作如果失败了就直接跳过进行之后操作,失败的线程消耗的也就是一次CAS操作,比起重量级锁的用户内核态的切换损耗小

它最终使用的就是compareAndSwapObject,其中内存首地址是桶数组,偏移量是利用hash计算出来的,期望值应该是null,新值应该是new Node。

Node oldNode;
if ((oldNode = getAt(offset)) == null) {if ( !cas(nodes[], offset, null ,new Node()) {... (break;)}
}

CAS的问题:

ABA问题

ABA问题是指在CAS操作时,其他线程将变量值A改为了B,但是又改回了A,等到本线程使用期望值A与当前变量进行比较时,发现变量A没有变,于是CAS操作成功,但是实际上该值已经被其他线程改变过,这与乐观锁的设计思想不符合

解决方法:每次变量更新的时候把变量的版本号加1,那么A-B-A就会变成A1-B2-A3,只要变量被某一线程修改过,改变量对应的版本号就会发生递增变化,从而解决了ABA问题。其实也就是把版本号也作为CAS比较的一部分了

在JDK的java.util.concurrent.atomic包中提供了AtomicStampedReference来解决ABA问题,该类的compareAndSet是该类的核心方法

当然,ABA问题不见得都会引发逻辑错误,得看具体场景

CAS只能者嗯对单变量

CAS的原子操作只能针对一个共享变量,假如需要针对多个变量进行原子操作也是可以解决的。

解决方法:1. 可以加锁来解决。2 .封装成对象类解决。

CAS导致自旋消耗

使用CAS+自旋的方式实现乐观锁,当多个线程争夺同一个资源时,如果某些线程自旋一直不成功,将会一直占用CPU。

解决方法:破坏掉for死循环,当超过一定时间或者一定次数时,return退出。
JDK8新增的LongAddr,和ConcurrentHashMap类似的方法。当多个线程竞争时,将粒度变小,将一个变量拆分为多个变量,达到多个线程访问多个资源的效果,最后再调用sum把它合起来。

在部分 CPU 平台上存在“总线风暴”问题

CAS 操作和 volatile 一样,都会调用 lock,也需要 CPU 进行通过 MESI 协议各个内核的“Cache 一致性”, 会通过 CPU 的 BUS 总线发送大量 MESI 协议相关的消息,产生“Cache 一致性流量”。因为总线 被设计为固定的“通信能力”,如果 Cache 一致性流量过大,总线将成为瓶颈,这就是所谓的“总线风暴”。

如何提升 CAS 性能?

  1. 是以空间换时间,分散竞争热点。较为常见的方案为:

(1)分散操作热点,使用 LongAdder 替代基础原子类 AtomicLong,LongAdder 将单个 CAS 热点(value 值)的分散到一个 cells 数组中。
(2)使用队列削峰,将发生 CAS 争用的线程加入一个队列中排队,降低 CAS 争用的激烈程 度。JUC 中非常重要的基础类 AQS(抽象队列同步器)就是这么做的。

  1. 使用线程本地变量,从根本上避免竞争。

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