CAS机制

 内存值，预期旧值（常说我们的变量），新值

当两个线程同时操作一个变量时，会拿到当前变量的值 如A = 0; A++
此时，预期旧值则是A = 0 新值=1
对内存操作是单线程的，每次与内存中的值进行对比，如果旧值=实际要操作的预期旧值 则++，否则表示被其他线程修改过
Synchronized 会进行不断的上锁，释放锁的操作，从便量锁逐步升级 到重量锁，在内核中的切换（资源浪费如何定义？）。但是如果cas线，程量多的话，也会导致大量的线程自旋（类似于while（true））空转，导致资源的浪费
高并发下为何推荐sync？同样也是内核切换，资源也会耗费较高

CAS的缺点：
1.CPU开销较大
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机制所保证的只是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。
3.ABA问题
这是CAS机制最大的问题所在。
什么是ABA问题？怎么解决？我们下一期来详细介绍。

参考：https://blog.csdn.net/bjweimengshu/article/details/78949435#:~:text=CAS%E6%98%AF%E8%8B%B1%E6%96%87%E5%8D%95%E8%AF%8DCompare,%E7%9A%84%E5%80%BC%E4%BF%AE%E6%94%B9%E4%B8%BAB%E3%80%82&text=2.%E6%AD%A4%E6%97%B6%E7%BA%BF%E7%A8%8B1,%E5%8F%98%E9%87%8F%E7%9A%84%E5%80%BC%E5%A2%9E%E5%8A%A01%E3%80%82