原子类

public class Test {
  long count = 0;
  void add10K() {
    int idx = 0;
    while(idx++ < 10000) {
      count += 1;
    }
  }
}

add10K() 这个方法不是线程安全的，问题就出在变量 count 的可见性和 count+=1 的原子性上。可见性问题可以用 volatile 来解决，而原子性问题除了采用的互斥锁方案，还可以采用无锁方案。

利用原子类解决累加器问题

public class Test {
  AtomicLong count = new AtomicLong(0);
  void add10K() {
    int idx = 0;
    while(idx++ < 10000) {
      count.getAndIncrement();
    }
  }
}

将原来的 long 型变量 count 替换为了原子类 AtomicLong，原来的 count +=1 替换成了 count.getAndIncrement()，仅需要这两处简单的改动就能使 add10K() 方法变成线程安全的。

无锁方案相对互斥锁方案，最大的好处就是性能。互斥锁方案为了保证互斥性，需要执行加锁、解锁操作，而加锁、解锁操作本身就消耗性能；同时拿不到锁的线程还会进入阻塞状态，进而触发线程切换，线程切换对性能的消耗也很大。 相比之下，无锁方案则完全没有加锁、解锁的性能消耗，同时还能保证互斥性。

一、无锁方案的实现原理

原子类性能高的原因是硬件支持。CPU 为了解决并发问题，提供了 CAS 指令（CAS，全称是 Compare And Swap，即“比较并交换”）。
CAS 指令包含 3 个参数：

• 共享变量的内存地址 A
• 用于比较的值 B
• 共享变量的新值 C；

并且只有当内存中地址 A 处的值等于 B 时，才能将内存中地址 A 处的值更新为新值 C。作为一条 CPU 指令，CAS 指令本身是能够保证原子性的。

1.使用代码模拟CAS指令的工作原理

class SimulatedCAS{
  int count;
  synchronized int cas(int expect, int newValue){
    // 读目前count的值
    int curValue = count;
    // 比较目前count值是否==期望值
    if(curValue == expect){
      // 如果是，则更新count的值
      count = newValue;
    }
    // 返回写入前的值
    return curValue;
  }
}

两个参数，一个是期望值 expect，另一个是需要写入的新值 newValue，只有当目前 count 的值和期望值 expect 相等时，才会将 count 更新为 newValue。

对于累加器的例子，count += 1 的一个核心问题是：基于内存中 count 的当前值 A 计算出来的 count+=1 为 A+1，在将 A+1 写入内存的时候，很可能此时内存中 count 已经被其他线程更新过了，这样就会导致错误地覆盖其他线程写入的值。也就是说，只有当内存中 count 的值等于期望值 A 时，才能将内存中 count 的值更新为计算结果 A+1，这就是 CAS 的语义。

2.CAS的自旋

使用 CAS 来解决并发问题，一般都会伴随着自旋，而所谓自旋，其实就是循环尝试。
例如，实现一个线程安全的count += 1操作，“CAS+ 自旋”的实现方案如下所示，首先计算 newValue = count+1，如果 cas(count,newValue) 返回的值不等于 count，则意味着线程在执行完代码①处之后，执行代码②处之前，count 的值被其他线程更新过。此时采用自旋方案，就像下面代码中展示的，可以重新读 count 最新的值来计算 newValue 并尝试再次更新，直到成功。

class SimulatedCAS{
  volatile int count;
  // 实现count+=1
  addOne(){
    do {
      newValue = count+1; //①
    }while(count !=
      cas(count,newValue) //②
  }
  // 模拟实现CAS，仅用来帮助理解
  synchronized int cas(int expect, int newValue){
    // 读目前count的值
    int curValue = count;
    // 比较目前count值是否==期望值
    if(curValue == expect){
      // 如果是，则更新count的值
      count= newValue;
    }
    // 返回写入前的值
    return curValue;
  }
}

CAS 这种无锁方案，完全没有加锁、解锁操作，即便两个线程完全同时执行 addOne() 方法，也不会有线程被阻塞，所以相对于互斥锁方案来说，性能好了很多。

3.CAS存在的问题

“如果 cas(count,newValue) 返回的值不等于count，意味着线程在执行完代码①处之后，执行代码②处之前，count 的值被其他线程更新过”，那如果 cas(count,newValue) 返回的值等于count，是否就能够认为 count 的值没有被其他线程更新过呢？显然不是，假设 count 原本是 A，线程 T1 在执行完代码①处之后，执行代码②处之前，有可能 count 被线程 T2 更新成了 B，之后又被 T3 更新回了 A，这样线程 T1 虽然看到的一直是 A，但是其实已经被其他线程更新过了，这就是 ABA 问题。

可能大多数情况下我们并不关心 ABA 问题，例如数值的原子递增，但也不能所有情况下都不关心，例如原子化的更新对象很可能就需要关心 ABA 问题，因为两个 A 虽然相等，但是第二个 A 的属性可能已经发生变化了。所以在使用 CAS 方案的时候，一定要先 check 一下。

二、Java 实现原子化的 count += 1

前面使用原子类 AtomicLong 的 getAndIncrement() 方法替代了count += 1，从而实现了线程安全。
原子类 AtomicLong 的 getAndIncrement() 方法内部就是基于 CAS 实现的：

final long getAndIncrement() {
  return unsafe.getAndAddLong(this, valueOffset, 1L);
}

在 Java 1.8 版本中，getAndIncrement() 方法会转调 unsafe.getAndAddLong() 方法。这里 this 和 valueOffset 两个参数可以唯一确定共享变量的内存地址。

unsafe.getAndAddLong() 方法的源码如下：

public final long getAndAddLong(Object o, long offset, long delta){
  long v;
  do {
    // 读取内存中的值
    v = getLongVolatile(o, offset);
  } while (!compareAndSwapLong(o, offset, v, v + delta));
  return v;
}
//原子性地将变量更新为x
//条件是内存中的值等于expected
//更新成功则返回true
native boolean compareAndSwapLong(Object o, long offset, long expected,long x);

该方法首先会在内存中读取共享变量的值，之后循环调用 compareAndSwapLong() 方法来尝试设置共享变量的值，直到成功为止。compareAndSwapLong() 是一个 native 方法，只有当内存中共享变量的值等于 expected 时，才会将共享变量的值更新为 x，并且返回 true；否则返回 fasle。compareAndSwapLong 的语义和 CAS 指令的语义的差别仅仅是返回值不同而已。

do {
  // 获取当前值
  oldV = xxxx；
  // 根据当前值计算新值
  newV = ...oldV...
}while(!compareAndSet(oldV,newV);

这段抽象后的代码片段，它在很多无锁程序中经常出现。Java 提供的原子类里面 CAS 一般被实现为 compareAndSet()，compareAndSet() 的语义和 CAS 指令的语义的差别仅仅是返回值不同而已，compareAndSet() 里面如果更新成功，则会返回 true，否则返回 false。

三、原子类

Java SDK 并发包里提供的原子类内容很丰富，可以将它们分为五个类别：

• 原子化的基本数据类型
• 原子化的对象引用类型
• 原子化数组
• 原子化对象属性更新器
• 原子化的累加器

这五个类别提供的方法基本上是相似的，并且每个类别都有若干原子类：

原子类组成概览.png

1.原子化的基本数据类型

相关实现有

• AtomicBoolean
• AtomicInteger
• AtomicLong

提供的方法主要有以下这些：

getAndIncrement() //原子化i++
getAndDecrement() //原子化的i--
incrementAndGet() //原子化的++i
decrementAndGet() //原子化的--i
//当前值+=delta，返回+=前的值
getAndAdd(delta) 
//当前值+=delta，返回+=后的值
addAndGet(delta)
//CAS操作，返回是否成功
compareAndSet(expect, update)
//以下四个方法
//新值可以通过传入func函数来计算
getAndUpdate(func)
updateAndGet(func)
getAndAccumulate(x,func)
accumulateAndGet(x,func)

2.原子化的对象引用类型

相关实现有：

• AtomicReference
• AtomicStampedReference
• AtomicMarkableReference

利用它们可以实现对象引用的原子化更新。AtomicReference 提供的方法和原子化的基本数据类型差不多，需要注意的是，对象引用的更新需要重点关注 ABA 问题，AtomicStampedReference 和 AtomicMarkableReference 这两个原子类可以解决 ABA 问题。

解决 ABA 问题的思路是增加一个版本号维度，和乐观锁机制很类似，每次执行 CAS 操作，附加再更新一个版本号，只要保证版本号是递增的，那么即便 A 变成 B 之后再变回 A，版本号也不会变回来（版本号递增的）。AtomicStampedReference 实现的 CAS 方法就增加了版本号参数，方法签名如下：

boolean compareAndSet(
  V expectedReference,
  V newReference,
  int expectedStamp,
  int newStamp) 

AtomicMarkableReference 的实现机制则更简单，将版本号简化成了一个 Boolean 值，方法签名如下：

boolean compareAndSet(
  V expectedReference,
  V newReference,
  boolean expectedMark,
  boolean newMark)

3.原子化数组

相关实现有

• AtomicIntegerArray
• AtomicLongArray
• AtomicReferenceArray

利用这些原子类，可以原子化地更新数组里面的每一个元素。这些类提供的方法和原子化的基本数据类型的区别仅仅是：每个方法多了一个数组的索引参数。

4.原子化对象属性更新器

相关实现有

• AtomicIntegerFieldUpdater
• AtomicLongFieldUpdater
• AtomicReferenceFieldUpdater

利用它们可以原子化地更新对象的属性，这三个方法都是利用反射机制实现的，创建更新器的方法如下：

public static <U> AtomicXXXFieldUpdater<U> newUpdater(Class<U> tclass, String fieldName)

对象属性必须是 volatile 类型的，只有这样才能保证可见性；如果对象属性不是 volatile 类型的，newUpdater() 方法会抛出 IllegalArgumentException 这个运行时异常。

newUpdater() 的方法参数只有类的信息，没有对象的引用，而更新对象的属性，一定需要对象的引用，这个参数是在原子操作的方法参数中传入的。例如 compareAndSet() 这个原子操作，相比原子化的基本数据类型多了一个对象引用 obj。原子化对象属性更新器相关的方法，相比原子化的基本数据类型仅仅是多了对象引用参数。

boolean compareAndSet(T obj, int expect, int update)

5.原子化的累加器

• DoubleAccumulator
• DoubleAdder
• LongAccumulator
• LongAdder

这四个类仅仅用来执行累加操作，相比原子化的基本数据类型，速度更快，但是不支持 compareAndSet() 方法。如果你仅仅需要累加操作，使用原子化的累加器性能会更好。