Java并发——原子变量和原子操作及ABA问题

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小编注：

独占锁：是一种悲观锁，synchronized就是一种独占锁，会导致其它所有需要锁的线程挂起，等待持有锁的线程释放锁。

乐观锁：每次不加锁，假设没有冲突去完成某项操作，如果因为冲突失败就重试，直到成功为止。

）

很多情况下我们只是需要一个简单的、高效的、线程安全的递增递减方案。注意，这里有三个条件：简单，意味着程序员尽可能少的操作底层或者实现起来要比较容易；高效意味着耗用资源要少，程序处理速度要快；线程安全也非常重要，这个在多线程下能保证数据的正确性。这三个条件看起来比较简单，但是实现起来却难以令人满意。

通常情况下，在Java里面，++i或者--i不是线程安全的，这里面有三个独立的操作：获得变量当前值，为该值+1/-1，然后写回新的值。在没有额外资源可以利用的情况下，只能使用加锁才能保证读-改-写这三个操作是“原子性”的。

Java 5新增了AtomicInteger类，该类包含方法getAndIncrement()以及getAndDecrement()，这两个方法实现了原子加以及原子减操作，但是比较不同的是这两个操作没有使用任何加锁机制，属于无锁操作。

在JDK 5之前Java语言是靠synchronized关键字保证同步的，这会导致有锁（后面的章节还会谈到锁）。

锁机制存在以下问题：

（1）在多线程竞争下，加锁、释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时，引起性能问题。

（2）一个线程持有锁会导致其它所有需要此锁的线程挂起。

（3）如果一个优先级高的线程等待一个优先级低的线程释放锁会导致优先级倒置，引起性能风险。

volatile是不错的机制，但是volatile不能保证原子性。因此对于同步最终还是要回到锁机制上来。

独占锁是一种悲观锁，synchronized就是一种独占锁，会导致其它所有需要锁的线程挂起，等待持有锁的线程释放锁。而另一个更加有效的锁就是乐观锁。所谓乐观锁就是，每次不加锁而是假设没有冲突而去完成某项操作，如果因为冲突失败就重试，直到成功为止。

CAS 操作

上面的乐观锁用到的机制就是CAS，Compare and Swap。

非阻塞算法（nonblocking algorithms）

一个线程的失败或者挂起不应该影响其他线程的失败或挂起的算法。

现代的CPU提供了特殊的指令，可以自动更新共享数据，而且能够检测到其他线程的干扰，而 compareAndSet() 就用这些代替了锁定。

拿出AtomicInteger来研究在没有锁的情况下是如何做到数据正确性的。

private volatile int value;

首先毫无疑问，在没有锁的机制下需要借助volatile原语，保证线程间的数据是可见的（共享的），这样获取变量值的时候才能直接读取。

public final int get() {
return value;
}

然后来看看++i是怎么做到的。

public final int incrementAndGet() {
    for (;;) {
        int current = get();
        int next = current + 1;
        if (compareAndSet(current, next))
            return next;
    }
}

在这里采用了CAS操作，每次从内存中读取数据然后将此数据和+1后的结果进行CAS操作，如果成功就返回结果，否则重试直到成功为止。

而compareAndSet利用JNI来完成CPU指令的操作。

public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
    return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
    }

整体的过程就是这样子的，利用CPU的CAS指令，同时借助JNI来完成Java的非阻塞算法。其它原子操作都是利用类似的特性完成的。

而整个J.U.C都是建立在CAS之上的，因此对于synchronized阻塞算法，J.U.C在性能上有了很大的提升。参考资料的文章中介绍了如果利用CAS构建非阻塞计数器、队列等数据结构。

CAS看起来很爽，但是会导致“ABA问题”。

CAS算法实现一个重要前提需要取出内存中某时刻的数据，而在下时刻比较并替换，那么在这个时间差类会导致数据的变化。

比如说一个线程one从内存位置V中取出A，这时候另一个线程two也从内存中取出A，并且two进行了一些操作变成了B，然后two又将V位置的数据变成A，这时候线程one进行CAS操作发现内存中仍然是A，然后one操作成功。尽管线程one的CAS操作成功，但是不代表这个过程就是没有问题的。如果链表的头在变化了两次后恢复了原值，但是不代表链表就没有变化。因此前面提到的原子操作AtomicStampedReference/AtomicMarkableReference就很有用了。这允许一对变化的元素进行原子操作。

在运用CAS做Lock-Free操作中有一个经典的ABA问题：

线程1准备用CAS将变量的值由A替换为B，在此之前，线程2将变量的值由A替换为C，又由C替换为A，然后线程1执行CAS时发现变量的值仍然为A，所以CAS成功。但实际上这时的现场已经和最初不同了，尽管CAS成功，但可能存在潜藏的问题，例如下面的例子：

现有一个用单向链表实现的堆栈，栈顶为A，这时线程T1已经知道A.next为B，然后希望用CAS将栈顶替换为B：

head.compareAndSet(A,B);

在T1执行上面这条指令之前，线程T2介入，将A、B出栈，再pushD、C、A，此时堆栈结构如下图，而对象B此时处于游离状态：

此时轮到线程T1执行CAS操作，检测发现栈顶仍为A，所以CAS成功，栈顶变为B，但实际上B.next为null，所以此时的情况变为：

其中堆栈中只有B一个元素，C和D组成的链表不再存在于堆栈中，平白无故就把C、D丢掉了。

以上就是由于ABA问题带来的隐患，各种乐观锁的实现中通常都会用版本戳version来对记录或对象标记，避免并发操作带来的问题，在Java中，AtomicStampedReference<E>也实现了这个作用，它通过包装[E,Integer]的元组来对对象标记版本戳stamp，从而避免ABA问题，例如下面的代码分别用AtomicInteger和AtomicStampedReference来对初始值为100的原子整型变量进行更新，AtomicInteger会成功执行CAS操作，而加上版本戳的AtomicStampedReference对于ABA问题会执行CAS失败：

package concur.lock;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference;

public class ABA {
    
    private static AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(100);
    private static AtomicStampedReference<Integer> atomicStampedRef = 
            new AtomicStampedReference<Integer>(100, 0);
    
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread intT1 = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                atomicInt.compareAndSet(100, 101);
                atomicInt.compareAndSet(101, 100);
            }
        });
        
        Thread intT2 = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                boolean c3 = atomicInt.compareAndSet(100, 101);
                System.out.println(c3);        //true
            }
        });
        
        intT1.start();
        intT2.start();
        intT1.join();
        intT2.join();
        
        Thread refT1 = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101, 
                        atomicStampedRef.getStamp(), atomicStampedRef.getStamp()+1);
                atomicStampedRef.compareAndSet(101, 100, 
                        atomicStampedRef.getStamp(), atomicStampedRef.getStamp()+1);
            }
        });
        
        Thread refT2 = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                int stamp = atomicStampedRef.getStamp();
                System.out.println("before sleep : stamp = " + stamp);    // stamp = 0
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println("after sleep : stamp = " + atomicStampedRef.getStamp());//stamp = 1
                boolean c3 = atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101, stamp, stamp+1);
                System.out.println(c3);        //false
            }
        });
        
        refT1.start();
        refT2.start();
    }

}