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【Java】浅谈 CAS 及其缺点和解决方案
飘飘悠悠 · 144浏览 · 发布于2023-06-28 +关注

什么是 CAS 机制?

CAS 英文就是 compare and swap ,也就是比较并交换,首先它是一个原子操作,可以避免被其他线程打断。在Java并发中,我们最初接触的应该就是synchronized关键字了,但是synchronized属于重量级锁,很多时候会引起性能问题,虽然在新的JDK中对其已经进行了优化。volatile也是个不错的选择,但是volatile不能保证原子性,只能在某些场合下使用。那么问题来了,这个 CAS 机制是怎么在不加锁的情况下来保证共享资源的互斥呢?

synchronized补充:首先,synchronized会对第一个线程会有偏向,所以会给第一个线程添加偏向锁,如果偏向锁有其他线程来竞争时,这个锁会升级,变成轻量级锁(多数情况下是自旋锁),再如果这个锁在一定次内还是拿不到共享资源,这个轻量级的锁会进一步升级,成为重量级锁。

共享资源:通俗来讲就是指那些可以被多个不同线程一起使用的数据。

首先我们先来看一个例子

  • 当我们有很多个线程同时访问一个贡献资源时,我们无法保证我们的贡献资源只被一个线程使用,如果要保证只有一个线程使用时,我们最先想到的一般就是加锁。当然我们先看不加锁的情况:

    static volatile int NUMBER = 0; //volatile可以保证我们每次取值都是取内存的值(最新值),
    而不是取栈里面的缓存值

    private static void add() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(5); //模拟线程处理数据
        NUMBER++;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(100);//栅栏,底层为AQS实现,
        当里面值变为0时,栅栏才打开继续运行下面代码
        Long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 100; i++){
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    for (int j = 0; j<100; j++){
                        try {
                            add();
                        } catch (InterruptedException e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                    }
                    countDownLatch.countDown();
                }
            }).start();
        }
        countDownLatch.await();//等待所有线程运行完
        System.out.println("最后执行结果:" + NUMBER + "。执行时间为:" + 
        (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
    }
//最后执行结果:9637。执行时间为:600ms

当我们在add方法上加上一个锁时,我们可以看到由于加完了锁我们的线程速度慢了很多,当然我们有模拟了线程运行数据的情况。那我们要怎么去优化我们的代码呢?

  • 首先我们要剖析add方法里面的代码,一方面我们在方法上加了锁,导致线程只能串行化,而且线程在方法中sleep了5毫秒,才进行NUMBER++,另一方面**我们在进行NUMBER++中,NUMBER++也并非原子操作。**我们看到代码的注释:

    private synchronized static void add() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(5);
       /**
         *  NUMBER++ 被拆分成三步
         *      1、从内存中获取 NUMBER 的值,赋给 A : A = NUMBER
         *      2、对 A 进行 +1 得到 B: B = A + 1
         *      3、把 B 的值写回 NUMBER:NUMBER = B
         * 在不加锁的情况下,如果有A.B两个线程同时执行count++,他们通知执行到上面步骤的第一步,
         得到count是一样的,而当第 3 步操作结束后,count只加1,导致count结果不一致
         */
        NUMBER++;
    }
//最后执行结果:10000。执行时间为:56534ms
  • 理清 JVM 的运行过程,我们可以发现其实把锁加在第三步就行,这样可以保证原子性够小,但是我们要怎么做呢?(重点)

CAS(compare and swap) 就是一种乐观锁,比较和交换,原理是: 它有3个操作数,内存值 V,旧的期望值 expectNumber,要修改的新值 newNumber。当且仅当预期值A和内存值V相同时(比较),它就认为这个期间没有人来访问过这个贡献资源。所以就把这个值改为新值(交换)。

	static volatile int NUMBER = 0;//共享资源

    private static void add() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(5);
        /**
         *  NUMBER++ 被拆分成三步
         *      1、从内存中获取 NUMBER 的值,赋给 A : A = NUMBER
         *      2、对 A 进行 +1 得到 B: B = A + 1
         *      3、把 B 的值写回 NUMBER:NUMBER = B
         *      升级第三步:
         *          1、获取锁
         *          2、获取 NUMBER 的最新值,记作LV
         *          3、判断 LV 是否等于 A,如果相等,则将 B 的值赋给NUMBER,并且返回true,
         如果不相等返回false,线程再自旋请求修改值
         */
       int expectNumber;
       for (;;)//自旋修改,知道修改成功
           if (compareAndSwap((expectNumber=getNumber()),expectNumber+1))
                    break;
    }

    /**
     * 模拟底层 sun.misc.Unsafe 的 compareAndSwap 方法,所以这里我加了锁,底层并不是加锁,
     它的底层是native修饰的,是方法区的方法,由C或者C++写的,它是对数据总线加锁,
     synchronized是对字节码加锁。
     * @param expectNumber 期望值
     * @param newNumber 要交换的值
     * @return 返回交换是否成功
     */
    public static synchronized boolean compareAndSwap(int expectNumber, int newNumber){
        if (expectNumber == getNumber()){
            NUMBER = newNumber;
            return true;
        }
        return false;
    }
    public static int getNumber(){return NUMBER;}
//最后执行结果:10000。执行时间为:596ms
我们来看看 JDK 对 CAS 的支持

首先,我们上面模拟的 compareAndSwap 其实是再 sun.misc.Unsafe 包里面的,JDK 并不希望开发者去使用这个包,这个包里面有三个相关的方法

    public final native boolean compareAndSwapObject(Object var1, long var2, Object var4, 
    Object var5);

    public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);

    public final native boolean compareAndSwapLong(Object var1, long var2, long var4, long var6);

	//var1:表示要访问的对象,对象引用地址
	//var2:表示偏移量,即属性再要访问对象地址的偏移量
	//var4:表示要修改的数据的期望值
	//var5:表示要修改为的新值
CAS 的实现原理

CAS 通过 JNI(Java Native Interface)的代码来实现,允许java调用其他语言。而 compareAndSwap 的方法就是借用C语言来调用CPU底层的指令(cmpxchg)来实现的。cmpxchg是一个原子指令,这个指令是给数据总线进行加锁,所以是线程安全的。

CAS 其实也是有缺点的

1、首先就是经典的ABA问题

CAS需要在操作值的时候检查下值有没有发生变化,如果没有发生变化则更新,但是如果一个值原来是A,变成了B,又变成了A,那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化,但是实际上却变化了。这就是CAS的ABA问题。

2、就是循环时间长开销大

如果CAS不成功,则会原地自旋,如果长时间自旋会给CPU带来非常大且没必要的开销。

3、只能保证一个共享变量的原子操作

只能保证一个共享变量的原子操作。当对一个共享变量执行操作时,我们可以使用循环CAS的方式来保证原子操作,但是对多个共享变量操作时,循环CAS就无法保证操作的原子性,这个时候就可以用锁,或者有一个取巧的办法,就是把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。比如有两个共享变量 i=2,j=a,合并一下 ij=2a,然后用CAS来操作间。从Java1.5开始DK提供了AtomicRefrence类来保证引用对象之间的原子性,你可以把多个变量放在一个对象里来进行CAS操作。


如何解决 ABA 问题

常见的解决思路是使用版本号。在变量前面追加上版本号,每次变量更新的时候把版本号加一,那么A-B-A 就会变成1A-2B-3A。 目前在JDK的atomic包里提供了一个类AtomicStampedReference来解决ABA问题。这个类的compareAndSet方法作用是首先检查当前引用是否等于预期引用,并且当前标志是否等于预期标志,如果全部相等,则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。

//没有版本号的情况
static AtomicInteger a = new AtomicInteger(1);

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    System.out.println("初始值:"+a.get());
    new Thread(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            int expectNum = a.get();//拿到最初的值
            int newNum = expectNum+1;
            try {
                Thread.sleep(1000); //先休眠一会,保证是最后执行的
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            boolean isSuccess = a.compareAndSet(expectNum, newNum);
            System.out.println("主线程执行结果:" + isSuccess + ",值为:" + a.get());
        }
    },"主线程").start();
    
    new Thread(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            try {
                Thread.sleep(20);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            a.incrementAndGet();
            System.out.println("干扰线程执行结果:"  + a.get());
            a.decrementAndGet();
            System.out.println("干扰线程执行结果:"  + a.get());

        }
    },"干扰线程").start();
}
初始值:1
干扰线程执行结果:2
干扰线程执行结果:1
主线程执行结果:ture,值为:2


上面就是我们模拟的ABA情况,那么使用AtomicStampedReference可以怎么解决呢?我们先看到AtomicStampedReference里面关于创建对象和修改版本号和值的 API 。

    //initialRef为初始值,initialStamp为初始版本号
	public AtomicStampedReference(V initialRef, int initialStamp) {
        pair = Pair.of(initialRef, initialStamp);
    }

	/**
     * Atomically sets the value of both the reference and stamp
     * to the given update values if the
     * current reference is {@code ==} to the expected reference
     * and the current stamp is equal to the expected stamp.
     *
     * @param expectedReference the expected value of the reference 期望的引用
     * @param newReference the new value for the reference  		引用的新值
     * @param expectedStamp the expected value of the stamp		期望的版本号
     * @param newStamp the new value for the stamp	新值的版本号
     * @return {@code true} if successful
     */
    public boolean compareAndSet(V   expectedReference,
                                 V   newReference,
                                 int expectedStamp,
                                 int newStamp) {
        Pair<V> current = pair;
        return
            expectedReference == current.reference &&  
            expectedStamp == current.stamp &&
            //前两个判断当前的版本或者当前的值是否被改过,改过就直接返回false
            ((newReference == current.reference &&
              newStamp == current.stamp) 
             //上面两个判断当前的版本号和新值是否和要修改后的一致,一致就不进行修改
             //如果不一致,就修改当前的版本值和当前值
             ||
             casPair(current, Pair.of(newReference, newStamp)));
    }

由于每个过程值都会有对应的版本,所以我们在修改过程中需要传入期望版本和当前的值,数据库的多版本并发控制也类似,我们先来看一下修改后的代码:

static AtomicStampedReference<Integer> a = new AtomicStampedReference(new Integer(1),1);

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    System.out.println("初始值:"+a.getReference());
    new Thread(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            //获取需要的参数
            int expectReference = a.getReference();
            int newReference = expectReference + 1;
            int expectStamp = a.getStamp();
            int newStamp = expectStamp + 1;

            try {
                Thread.sleep(1000);//睡眠保证最后执行
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            //传入我们之前拿到的期望版本号和期望的值
            boolean isSuccess = a.compareAndSet(expectReference, newReference, expectStamp, 
            newStamp);
            System.out.println("主线程执行结果:" + isSuccess + ",值为:" + a.getReference());
        }
    },"主线程").start();

    new Thread(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            try {
                Thread.sleep(20);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            //模拟修改ABA模式
            a.compareAndSet(a.getReference(),a.getReference()+1,a.getStamp(),a.getStamp()+1);
            System.out.println("干扰线程执行结果:"  + a.getReference());
            a.compareAndSet(a.getReference(),a.getReference()-1,a.getStamp(),a.getStamp()+1);
            System.out.println("干扰线程执行结果:"  + a.getReference());

        }
    },"干扰线程").start();
}
初始值:1
干扰线程执行结果:2
干扰线程执行结果:1
主线程执行结果:false,值为:1

我们可以看到执行结果是false,也就是说只要值被动过,就会修改失败,但是版本号我们需要人工维护。当然,如果我们对于业务的过程不是很注重的话也不需要去关注ABA问题,也不需要去维护版本号,而如果涉及到重要业务(转账),则需要解决ABA问题。

如何解决循环时间长开销大问题

自旋CAS如果长时间不成功,会给CPU带来非常大的执行开销。如果JVM能支持处理器提供的pause指令那么效率会有一定的提升,pause指令有两个作用,第一它可以延迟流水线执行指令(de-pipeline),使CPU不会消耗过多的执行资源,延迟的时间取决于具体实现的版本,在一些处理器上延迟时间是零。第二它可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲突(memory order violation)而引起CPU流水线被清空(CPU pipeline flush),从而提高CPU的执行效率。

总结:

  • CAS 可以实现原子性的操作,说白了就是一个native的API,解决并发带来的问题,但是也存在一些自身的问题。

  • 如何解决CAS自身带来的问题。

  • 明白他的应用,我们在读Concurrent包下的类的源码时,发现无论是ReenterLock内部的AQS(后续会出博客讲到),还是各种Atomic开头的原子类,内部都应用到了CAS。




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