今天就跟大家聊聊有关Java CAS及其应用之自旋锁 Atomic类的示例分析，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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一、CAS 操作
乐观锁用到的机制就是CAS，Compare and Swap。
CAS有3个操作数，内存值V，旧的预期值A，要修改的新值B。当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改为B，否则什么都不做。
1、非阻塞算法 （nonblocking algorithms）
一个线程的失败或者挂起不应该影响其他线程的失败或挂起的算法。
现代的CPU提供了特殊的指令，可以自动更新共享数据，而且能够检测到其他线程的干扰，而 compareAndSet() 就用这些代替了锁定。
2、Atomic示例
Atomic包是java.util.concurrent下的另一个专门为线程安全设计的Java包，包含多个原子操作类。这个包里面提供了一组原子变量类。其基本的特性就是在多线程环境下，当有多个线程同时执行这些类的实例包含的方法时，具有排他性，即当某个线程进入方法，执行其中的指令时，不会被其他线程打断，而别的线程就像自旋锁一样，一直等到该方法执行完成，才由JVM从等待队列中选择一个另一个线程进入，这只是一种逻辑上的理解。实际上是借助硬件的相关指令来实现的，不会阻塞线程(或者说只是在硬件级别上阻塞了)。可以对基本数据、数组中的基本数据、对类中的基本数据进行操作。原子变量类相当于一种泛化的volatile变量，能够支持原子的和有条件的读-改-写操作。
AtomicBoolean，AtomicInteger，AtomicLong，AtomicReference这四种基本类型用来处理布尔，整数，长整数，对象四种数据，其内部实现不是简单的使用synchronized，而是一个更为高效的方式CAS (compare and swap) + volatile和native方法，从而避免了synchronized的高开销，执行效率大为提升。我们来看个例子，与我们平时i++所对应的原子操作为：getAndIncrement()
public static void main(String[] args) {
AtomicInteger ai = new AtomicInteger();
System.out.println(ai);
ai.getAndIncrement();
System.out.println(ai);
}拿出AtomicInteger来研究在没有锁的情况下是如何做到数据正确性的。
private volatile int value;
在没有锁的机制下需要借助volatile原语，保证线程间的数据是可见的（共享的）。
这样才获取变量的值的时候才能直接读取。
public final int get() {
return value;
}然后来看看 ++i 是怎么做到的。
public final int incrementAndGet() {
for (;;) {
int current = get();
int next = current + 1;
if (compareAndSet(current, next))
return next;
}
}在这里采用了CAS操作，每次从内存中读取数据然后将此数据和+1后的结果进行CAS操作，如果成功就返回结果，否则重试直到成功为止。
而compareAndSet利用JNI来完成CPU指令的操作。
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}整体的过程就是这样子的，利用CPU的CAS指令，同时借助JNI来完成Java的非阻塞算法。其它原子操作都是利用类似的特性完成的。
而整个J.U.C都是建立在CAS之上的，因此对于synchronized阻塞算法，J.U.C在性能上有了很大的提升。参考资料的文章中介绍了如果利用CAS构建非阻塞计数器、队列等数据结构。
二、ABA问题
CAS看起来很爽，但是会导致“ABA问题”。
CAS算法实现一个重要前提需要取出内存中某时刻的数据，而在下时刻比较并替换，那么在这个时间差类会导致数据的变化。
比如说一个线程one从内存位置V中取出A，这时候另一个线程two也从内存中取出A，并且two进行了一些操作变成了B，然后two又将V位置的数据变成A，这时候线程one进行CAS操作发现内存中仍然是A，然后one操作成功。尽管线程one的CAS操作成功，但是不代表这个过程就是没有问题的。如果链表的头在变化了两次后恢复了原值，但是不代表链表就没有变化。因此前面提到的原子操作AtomicStampedReference/AtomicMarkableReference就很有用了。这允许一对变化的元素进行原子操作。
在运用CAS做Lock-Free操作中有一个经典的ABA问题：
线程1准备用CAS将变量的值由A替换为B，在此之前，线程2将变量的值由A替换为C，又由C替换为A，然后线程1执行CAS时发现变量的值仍然为A，所以CAS成功。但实际上这时的现场已经和最初不同了，尽管CAS成功，但可能存在潜藏的问题，例如下面的例子：现有一个用单向链表实现的堆栈，栈顶为A，这时线程T1已经知道A.next为B，然后希望用CAS将栈顶替换为B：
head.compareAndSet(A,B);
在T1执行上面这条指令之前，线程T2介入，将A、B出栈，再pushD、C、A，此时堆栈结构如下图，而对象B此时处于游离状态：
此时轮到线程T1执行CAS操作，检测发现栈顶仍为A，所以CAS成功，栈顶变为B，但实际上B.next为null，所以此时的情况变为：
其中堆栈中只有B一个元素，C和D组成的链表不再存在于堆栈中，平白无故就把C、D丢掉了。
以上就是由于ABA问题带来的隐患，各种乐观锁的实现中通常都会用版本戳version来对记录或对象标记，避免并发操作带来的问题，在Java中，AtomicStampedReference
package concur.lock;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference;
public class ABA {
private static AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(100);
private static AtomicStampedReference atomicStampedRef =
new AtomicStampedReference(100, 0);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Thread intT1 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
atomicInt.compareAndSet(100, 101);
atomicInt.compareAndSet(101, 100);
}
});
Thread intT2 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
boolean c3 = atomicInt.compareAndSet(100, 101);
System.out.println(c3); //true
}
});
intT1.start();
intT2.start();
intT1.join();
intT2.join();
Thread refT1 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101,
atomicStampedRef.getStamp(), atomicStampedRef.getStamp()+1);
atomicStampedRef.compareAndSet(101, 100,
atomicStampedRef.getStamp(), atomicStampedRef.getStamp()+1);
}
});
Thread refT2 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
int stamp = atomicStampedRef.getStamp();
System.out.println("before sleep : stamp = " + stamp); // stamp = 0
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("after sleep : stamp = " + atomicStampedRef.getStamp());//stamp = 1
boolean c3 = atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101, stamp, stamp+1);
System.out.println(c3); //false
}
});
refT1.start();
refT2.start();
}
} 三.自旋锁详解
自旋锁的概念
首先是一种锁，与互斥锁相似，基本作用是用于线程（进程）之间的同步。与普通锁不同的是，一个线程A在获得普通锁后，如果再有线程B试图获取锁，那么这个线程B将会挂起（阻塞）；试想下，如果两个线程资源竞争不是特别激烈，而处理器阻塞一个线程引起的线程上下文的切换的代价高于等待资源的代价的时候（锁的已保持者保持锁时间比较短），那么线程B可以不放弃CPU时间片，而是在“原地”忙等，直到锁的持有者释放了该锁，这就是自旋锁的原理，可见自旋锁是一种非阻塞锁。
自旋锁可能引起的问题：
1.过多占据CPU时间：如果锁的当前持有者长时间不释放该锁，那么等待者将长时间的占据cpu时间片，导致CPU资源的浪费，因此可以设定一个时间，当锁持有者超过这个时间不释放锁时，等待者会放弃CPU时间片阻塞；
2.死锁问题：试想一下，有一个线程连续两次试图获得自旋锁（比如在递归程序中），第一次这个线程获得了该锁，当第二次试图加锁的时候，检测到锁已被占用（其实是被自己占用），那么这时，线程会一直等待自己释放该锁，而不能继续执行，这样就引起了死锁。因此递归程序使用自旋锁应该遵循以下原则：递归程序决不能在持有自旋锁时调用它自己，也决不能在递归调用时试图获得相同的自旋锁。
class SpinLock {
//java中原子（CAS）操作
AtomicReference owner = new AtomicReference();//持有自旋锁的线程对象
private int count;
public void lock() {
Thread cur = Thread.currentThread();
//lock函数将owner设置为当前线程，并且预测原来的值为空。unlock函数将owner设置为null，并且预测值为当前线程。
//当有第二个线程调用lock操作时由于owner值不为空，导致循环
//一直被执行，直至第一个线程调用unlock函数将owner设置为null，第二个线程才能进入临界区。
while (!owner.compareAndSet(null, cur)){
}
}
public void unLock() {
Thread cur = Thread.currentThread();
owner.compareAndSet(cur, null);
}
}
} 看完上述内容，你们对Java CAS及其应用之自旋锁 Atomic类的示例分析有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
