并发原子类：用原子类来保证可见性和原子性-拓冰建站

原子类保证原子性

JUC是java.util.concurrent包的简称，JUC有2大核心，CAS和AQS，CAS是java.util.concurrent.atomic包的基础，即AtomicInteger和AtomicLong等是用CAS实现的

我在volatile相关文章中分享过volatile只能保证可见性，不能保证原子性。
但原子类（AtomicInteger等可以保证原子性），原子类利用volatile+CAS来保证原子性，来看看怎么做到的吧。

开5个线程，每个线程将count加1000

@NotThreadSafepublicclassCountTest{publicstaticintcount=0;publicstaticvoidmain(String[]args){//新建一个线程池ExecutorServiceservice=Executors.newCachedThreadPool();//Java8 lambda表达式执行runnable接口for(inti=0;i<5;i++){service.execute(()->{for(intj=0;j<1000;j++){count++;}});}//关闭线程池service.shutdown();try{TimeUnit.SECONDS.sleep(2);}catch(InterruptedExceptione){e.printStackTrace();}System.out.println("count = "+count);}}

由于这个代码是线程不安全的（因为count++不是原子操作），所以最终结果有可能小于5000，我们可以用synchronized保证操作的原子性和可见性

@ThreadSafepublicclassCountTest{publicstaticintcount=0;publicstaticvoidmain(String[]args){ExecutorServiceservice=Executors.newCachedThreadPool();for(inti=0;i<5;i++){service.execute(()->{for(intj=0;j<1000;j++){synchronized(CountTest.class){count++;}}});}service.shutdown();try{TimeUnit.SECONDS.sleep(2);}catch(InterruptedExceptione){e.printStackTrace();}System.out.println("count = "+count);}}

synchronized属于悲观锁，它有一个明显的缺点，它不管数据存不存在竞争都加锁，随着并发量增加，且如果锁的时间比较长，其性能开销将会变得很大。有没有办法解决这个问题？答案是基于冲突检测的乐观锁。这种模式下，已经没有所谓的锁概念了，每个线程都直接先去执行操作，检测是否与其他线程存在共享数据竞争，如果没有则让此操作成功，如果存在共享数据竞争则不断地重新执行操作，直到成功为止，重新尝试的过程叫自旋

java.util.concurrent.atomic包就用到了CAS，如AtomicInteger可以用于Integer类型的原子性操作，可将上述代码改为如下，也是线程安全的

@ThreadSafepublicclassCountTest{publicstaticAtomicIntegercount=newAtomicInteger(0);publicstaticvoidmain(String[]args){ExecutorServiceservice=Executors.newCachedThreadPool();for(inti=0;i<5;i++){service.execute(()->{for(intj=0;j<1000;j++){count.getAndIncrement();}});}service.shutdown();try{TimeUnit.SECONDS.sleep(2);}catch(InterruptedExceptione){e.printStackTrace();}System.out.println("count = "+count);}}

CAS介绍

CAS（Compare and Swap）, 翻译成比较并交换。

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。

仔细看图，CAS原理就是这么简单，看源码加深一下印象。

实现原理

privatestaticfinalUnsafeunsafe=Unsafe.getUnsafe();privatestaticfinallongvalueOffset;static{try{valueOffset=unsafe.objectFieldOffset(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));}catch(Exceptionex){thrownewError(ex);}}privatevolatileintvalue;

AtomicInteger的值保存在value中，通过volatile保证操作的可见性，通过一个静态代码块来保证，类被加载时valueOffset已经有值了

Unsafe是一个不安全的类，提供了一些对底层的操作，我们是不能使用这个类的，valueOffset 是AtomicInteger对象value成员变量在内存中的偏移量

publicfinalintgetAndIncrement(){returnunsafe.getAndAddInt(this,valueOffset,1);}

//第一个参数为当前这个对象，如count.getAndIncrement()，则这个参数则为count这个对象//第二个参数为AtomicInteger对象value成员变量在内存中的偏移量//第三个参数为要增加的值publicfinalintgetAndAddInt(Objectvar1,longvar2,intvar4){intvar5;do{//调用底层方法得到value值var5=this.getIntVolatile(var1,var2);//通过var1和var2得到底层值,var5为当前值，如果底层值=当前值，则将值设为var5+var4，并返回true，否则返回false}while(!this.compareAndSwapInt(var1,var2,var5,var5+var4));returnvar5;}

这个方法是由其他语言实现的，就不再分析

publicfinalnativebooleancompareAndSwapInt(Objectvar1,longvar2,intvar4,intvar5);

并发比较低的时候用CAS比较合适，并发比较高用synchronized比较合适

CAS的缺点

1.只能保证对一个变量的原子性操作
当对一个共享变量执行操作时，我们可以使用循环CAS的方式来保证原子操作，但是对多个共享变量操作时，循环CAS就无法保证操作的原子性，这个时候就可以用锁来保证原子性。

2.长时间自旋会给CPU带来压力
我们可以看到getAndAddInt方法执行时，如果CAS失败，会一直进行尝试。如果CAS长时间一直不成功，可能会给CPU带来很大的开销。

3.ABA问题
如果内存地址V初次读取的值是A，并且在准备赋值的时候检查到它的值仍然为A，那我们就能说它的值没有被其他线程改变过了吗？

如果在这段期间它的值曾经被改成了B，后来又被改回为A，那CAS操作就会误认为它从来没有被改变过。这个漏洞称为CAS操作的“ABA”问题。Java并发包为了解决这个问题，提供了一个带有标记的原子引用类“AtomicStampedReference”，它可以通过控制变量值的版本来保证CAS的正确性。因此，在使用CAS前要考虑清楚“ABA”问题是否会影响程序并发的正确性，如果需要解决ABA问题，改用传统的互斥同步可能会比原子类更高效。

除了AtomicInteger外，Java还提供了很多其他类型的原子类，按照作用分类如下

原子更新数组元素

AtomicIntegerArray：原子更新整型数组中的元素
AtomicLongArray：原子更新长整型数组中的元素
AtomicReferenceArray：原子更新引用类型数组中的元素

AtomicIntegerArrayarray=newAtomicIntegerArray(newint[]{1,2,3});// 1System.out.println(array.getAndAdd(0,5));// 6System.out.println(array.get(0));

原子更新引用类型

AtomicReference：原子更新引用类型
AtomicStampedReference：原子更新引用类型（对比版本号）
AtomicMarkableReference：原子更新引用类型（对比bool值）

@Data@AllArgsConstructorpublicclassUser{privateStringname;privateIntegerage;}

AtomicReference<User>reference=newAtomicReference<>(newUser("a",1));// AtomicTest.User(name=a, age=1)System.out.println(reference.getAndSet(newUser("b",2)));// AtomicTest.User(name=b, age=2)System.out.println(reference.get());

AtomicStampedReference更新的时候通过对比版本号来解决ABA的问题

// 1为版本号AtomicStampedReference<String>reference=newAtomicStampedReference<>("a",1);// 将a更为b，同时将版本号加1// trueSystem.out.println(reference.compareAndSet("a","b",reference.getStamp(),reference.getStamp()+1));// 更新失败，因为版本号不一致// falseSystem.out.println(reference.compareAndSet("b","c",1,reference.getStamp()));// bSystem.out.println(reference.getReference());

AtomicMarkableReference更新的时候通过对比bool值来解决ABA的问题

AtomicMarkableReference<String>reference=newAtomicMarkableReference<>("a",false);// trueSystem.out.println(reference.compareAndSet("a","b",reference.isMarked(),!reference.isMarked()));

原子更新字段

AtomicIntegeFieldUpdater：原子更新整型字段类
AtomicLongFieldUpdater：原子更新长整型字段类
AtomicReferenceFieldUpdater：原子更新引用类型字段类

更新类的属性必须使用public volatile修饰，保证可见性

@Data@AllArgsConstructorpublicclassPerson{privateStringname;publicvolatileintage;}

Personperson=newPerson("a",1);AtomicIntegerFieldUpdaterupdater=AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(Person.class,"age");// 2System.out.println(updater.incrementAndGet(person));