Java原子類實現原理分析

在談談java中的volatile一文中，咱們提到過併發包中的原子類能夠解決相似num++這樣的複合類操做的原子性問題，相比鎖機制，使用原子類更精巧輕量，性能開銷更小，本章就一塊兒來分析下原子類的實現機理。

悲觀的解決方案（阻塞同步）

咱們知道，num++看似簡單的一個操做，其實是由1.讀取 2.加一 3.寫入 三步組成的，這是個複合類的操做（因此咱們以前提到過的volatile是沒法解決num++的原子性問題的），在併發環境下，若是不作任何同步處理，就會有線程安全問題。最直接的處理方式就是加鎖。

synchronized(this){
    num++;
 }

使用獨佔鎖機制來解決，是一種悲觀的併發策略，抱着一副「總有刁民想害朕」的態勢，每次操做數據的時候都認爲別的線程會參與競爭修改，因此直接加鎖。同一刻只能有一個線程持有鎖，那其餘線程就會阻塞。線程的掛起恢復會帶來很大的性能開銷，儘管jvm對於非競爭性的鎖的獲取和釋放作了不少優化，可是一旦有多個線程競爭鎖，頻繁的阻塞喚醒，仍是會有很大的性能開銷的。因此，使用synchronized或其餘重量級鎖來處理顯然不夠合理。

樂觀的解決方案（非阻塞同步）

樂觀的解決方案，顧名思義，就是很大度樂觀，每次操做數據的時候，都認爲別的線程不會參與競爭修改，也不加鎖。若是操做成功了那最好；若是失敗了，好比中途確有別的線程進入並修改了數據（依賴於衝突檢測），也不會阻塞，能夠採起一些補償機制，通常的策略就是反覆重試。很顯然，這種思想相比簡單粗暴利用鎖來保證同步要合理的多。

鑑於併發包中的原子類其實現機理都差不太多，本章咱們就經過AtomicInteger這個原子類來進行分析。咱們先來看看對於num++這樣的操做AtomicInteger是如何保證其原子性的。

 /**
     * Atomically increments by one the current value.
     *
     * @return the updated value
     */
    public final int incrementAndGet() {
        for (;;) {
            int current = get();
            int next = current + 1;
            if (compareAndSet(current, next))
                return next;
        }
    }

咱們來分析下incrementAndGet的邏輯：

1.先獲取當前的value值

2.對value加一

3.第三步是關鍵步驟，調用compareAndSet方法來來進行原子更新操做，這個方法的語義是：

先檢查當前value是否等於current，若是相等，則意味着value沒被其餘線程修改過，更新並返回true。若是不相等，compareAndSet則會返回false，而後循環繼續嘗試更新。

　　compareAndSet調用了Unsafe類的compareAndSwapInt方法

/**
     * Atomically sets the value to the given updated value
     * if the current value {@code ==} the expected value.
     *
     * @param expect the expected value
     * @param update the new value
     * @return true if successful. False return indicates that
     * the actual value was not equal to the expected value.
     */
    public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
        return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
    }

Unsafe的compareAndSwapInt是個native方法，也就是平臺相關的。它是基於CPU的CAS指令來完成的。

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

CAS(Compare-and-Swap)　　

CAS算法是由硬件直接支持來保證原子性的，有三個操做數：內存位置V、舊的預期值A和新值B，當且僅當V符合預期值A時，CAS用新值B原子化地更新V的值，不然，它什麼都不作。

CAS的ABA問題

固然CAS也並不完美，它存在」ABA」問題，倘若一個變量初次讀取是A，在compare階段依然是A，但其實可能在此過程當中，它先被改成B，再被改回A，而CAS是沒法意識到這個問題的。CAS只關注了比較先後的值是否改變，而沒法清楚在此過程當中變量的變動明細，這就是所謂的ABA漏洞。