Java原子类实现原理分析

　　在谈谈java中的volatile一文中，咱们提到过并发包中的原子类能够解决相似num++这样的复合类操做的原子性问题，相比锁机制，使用原子类更精巧轻量，性能开销更小，本章就一块儿来分析下原子类的实现机理。

悲观的解决方案（阻塞同步）

　　咱们知道，num++看似简单的一个操做，其实是由1.读取 2.加一 3.写入 三步组成的，这是个复合类的操做（因此咱们以前提到过的volatile是没法解决num++的原子性问题的），在并发环境下，若是不作任何同步处理，就会有线程安全问题。最直接的处理方式就是加锁。

synchronized(this){ num++; }

　　使用独占锁机制来解决，是一种悲观的并发策略，抱着一副“总有刁民想害朕”的态势，每次操做数据的时候都认为别的线程会参与竞争修改，因此直接加锁。同一刻只能有一个线程持有锁，那其余线程就会阻塞。线程的挂起恢复会带来很大的性能开销，尽管jvm对于非竞争性的锁的获取和释放作了不少优化，可是一旦有多个线程竞争锁，频繁的阻塞唤醒，仍是会有很大的性能开销的。因此，使用synchronized或其余重量级锁来处理显然不够合理。

乐观的解决方案（非阻塞同步）

　　乐观的解决方案，顾名思义，就是很大度乐观，每次操做数据的时候，都认为别的线程不会参与竞争修改，也不加锁。若是操做成功了那最好；若是失败了，好比中途确有别的线程进入并修改了数据（依赖于冲突检测），也不会阻塞，能够采起一些补偿机制，通常的策略就是反复重试。很显然，这种思想相比简单粗暴利用锁来保证同步要合理的多。

　　鉴于并发包中的原子类其实现机理都差不太多，本章咱们就经过AtomicInteger这个原子类来进行分析。咱们先来看看对于num++这样的操做AtomicInteger是如何保证其原子性的。

 /** * 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; } }

 咱们来分析下incrementAndGet的逻辑：

　　1.先获取当前的value值

　　2.对value加一

　　3.第三步是关键步骤，调用compareAndSet方法来来进行原子更新操做，这个方法的语义是：

　　　　先检查当前value是否等于current，若是相等，则意味着value没被其余线程修改过，更新并返回true。若是不相等，compareAndSet则会返回false，而后循环继续尝试更新。

　　compareAndSet调用了Unsafe类的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是个native方法，也就是平台相关的。它是基于CPU的CAS指令来完成的。

    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来保证原子性的，有三个操做数：内存位置V、旧的预期值A和新值B，当且仅当V符合预期值A时，CAS用新值B原子化地更新V的值，不然，它什么都不作。

　　CAS的ABA问题

　　固然CAS也并不完美，它存在"ABA"问题，倘若一个变量初次读取是A，在compare阶段依然是A，但其实可能在此过程当中，它先被改成B，再被改回A，而CAS是没法意识到这个问题的。CAS只关注了比较先后的值是否改变，而没法清楚在此过程当中变量的变动明细，这就是所谓的ABA漏洞。