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CAS指CompareAndSwap，CAS是支持并发的第一个处理器提供原子的测试并设置操作，通常在单位上运行这项操作。
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CAS 操作包含三个操作数 -- 内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。如果内存位置的值与预期原值相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值。否则，处理器不做任何操作。无论哪种情况，它都会在 CAS 指令之前返回该位置的值。(在 CAS 的一些特殊情况下将仅返回 CAS 是否成功，而不提取当前值。)CAS 有效地说明了"我认为位置 V 应该包含值 A;如果包含该值，则将 B 放到这个位置;否则，不要更改该位置，只告诉我这个位置现在的值即可。"
使用java.util.atomic包在java中CAS的实现。
这就是java.util.atomic包下的类，我们着重看AtomicInteger源码（其他的都是一样的思想实现的）
CAS有什么缺点？
CAS缺点
CAS虽然很高效的解决原子操作，但是CAS仍然存在三大问题。ABA问题，循环时间长开销大和只能保证一个共享变量的原子操作
1. ABA问题。因为CAS需要在操作值的时候检查下值有没有发生变化，如果没有发生变化则更新，但是如果一个值原来是A，变成了B，又变成了A，那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化，但是实际上却变化了。ABA问题的解决思路就是使用版本号。在变量前面追加上版本号，每次变量更新的时候把版本号加一，那么A－B－A 就会变成1A-2B－3A。
从Java1.5开始JDK的atomic包里提供了一个类AtomicStampedReference来解决ABA问题。这个类的compareAndSet方法作用是首先检查当前引用是否等于预期引用，并且当前标志是否等于预期标志，如果全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。
2. 循环时间长开销大。自旋CAS如果长时间不成功，会给CPU带来非常大的执行开销。如果JVM能支持处理器提供的pause指令那么效率会有一定的提升，pause指令有两个作用，第一它可以延迟流水线执行指令（de-pipeline）,使CPU不会消耗过多的执行资源，延迟的时间取决于具体实现的版本，在一些处理器上延迟时间是零。第二它可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲突（memory order violation）而引起CPU流水线被清空（CPU pipeline flush），从而提高CPU的执行效率。
3. 只能保证一个共享变量的原子操作。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，或者有一个取巧的办法，就是把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。比如有两个共享变量i＝2,j=a，合并一下ij=2a，然后用CAS来操作ij。
public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
private static final long serialVersionUID = 6214790243416807050L;
// 使用Unsafe.compareAndSwapInt进行原子更新操作
private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
//value对应的存储地址偏移量
private static final long valueOffset;
static {
try {
//使用反射及unsafe.objectFieldOffset拿到value字段的内存地址偏移量，这个值是固定不变的
valueOffset = unsafe.objectFieldOffset
(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
}
//volatile修饰的共享变量
private volatile int value;
//..........
}上面的代码其实就是为了初始化内存值对应的内存地址偏移量valueOffset，方便后续执行CAS操作时使用。因为这个值一旦初始化，就不会更改，所以使用static final 修饰。
我们可以看到value使用了volatile修饰，其中也说了volatile的语义。
我们都知道如果进行value++操作，并发下是不安全的。上一篇中我们也通过例子证明了volatile只能保证可见性，不能保证原子性。因为value++本身不是原子操作，value++分了三步，先拿到value的值，进行+1，再赋值回value。
我们先看一看AtomicInteger提供的CAS操作。
/**
* 原子地将value设置为update，如果valueOffset对应的值与expect相等时
*
* @param expect 期待值
* @param update 更新值
* @return 如果更新成功，返回true;在valueOffset对应的值与expect不相等时返回false
*/
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}我们已经知道CAS的原理，那来看看下面的测试。你知道输出的结果是多少吗？评论区给出你的答案吧。
public class AtomicIntegerTest {
public static void main(String[] args) {
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
atomicInteger.compareAndSet(0, 1);
atomicInteger.compareAndSet(2, 1);
atomicInteger.compareAndSet(1, 3);
atomicInteger.compareAndSet(2, 4);
System.out.println(atomicInteger.get());
}
}Unsafe提供了三个原子更新的方法。
关于Unsafe类，因为java不支持直接操作底层硬件资源，如分配内存等。如果你使用unsafe开辟的内存，是不被JVM垃圾回收管理，需要自己管理，容易造成内存泄漏等。
我们上面说了，value++不是原子操作，不能在并发下使用。我们来看看AtomicInteger提供的原子++操作。
/**
* 原子地对value进行+1操作
*
* @return 返回更新后的值
*/
public final int incrementAndGet() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
}
/**
* unsafe提供的方法
* var1 更改的目标对象
* var2 目标对象的共享字段对应的内存地址偏移量valueOffset
* var4 需要在原value上增加的值
* @return 返回未更新前的值
*/
public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
//期待值
int var5;
do {
//获取valueOffset对应的value的值，支持volatile load
var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
//如果原子更新失败，则一直重试，直到成功。
} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
return var5;
}我们看到CAS只能原子的更新一个值，如果我们要原子更新多个值，CAS可以做到吗？答案是可以的。
如果要原子地更新多个值，就需要使用AtomicReference。其使用的是compareAndSwapObject方法。可以将多个值封装到一个对象中，原子地更换对象来实现原子更新多个值。
public class MultiValue {
private int value1;
private long value2;
private Integer value3;
public MultiValue(int value1, long value2, Integer value3) {
this.value1 = value1;
this.value2 = value2;
this.value3 = value3;
}
}
public class AtomicReferenceTest {
public static void main(String[] args) {
MultiValue multiValue1 = new MultiValue(1, 1, 1);
MultiValue multiValue2 = new MultiValue(2, 2, 2);
MultiValue multiValue3 = new MultiValue(3, 3, 3);
AtomicReference atomicReference = new AtomicReference<>();
//因为构造AtomicReference时，没有使用有参构造函数，所以value默认值是null
atomicReference.compareAndSet(null, multiValue1);
System.out.println(atomicReference.get());
atomicReference.compareAndSet(multiValue1, multiValue2);
System.out.println(atomicReference.get());
atomicReference.compareAndSet(multiValue2, multiValue3);
System.out.println(atomicReference.get());
}
}
//输出结果
//MultiValue{value1=1, value2=1, value3=1}
//MultiValue{value1=2, value2=2, value3=2}
//MultiValue{value1=3, value2=3, value3=3} 我们再看一看AtomicReference的compareAndSet方法。
注意：这里的比较都是使用==而非equals方法。所以最好封装的MultiValue不要提供set方法。
public final boolean compareAndSet(V expect, V update) {
return unsafe.compareAndSwapObject(this, valueOffset, expect, update);
}假设你的账户上有100块钱，你要给女票转50块钱。
我们使用CAS进行原子更新账户余额。由于某种原因，你第一次点击转账出现错误，你以为没有发起转账请求，这时候你又点击了一次。系统开启了两个线程进行转账操作，第一个线程进行CAS比较，发现你的账户上预期是100块钱，实际也有100块钱，这时候转走了50，需要设置为100 - 50 = 50 元，这时账户余额为50
第一个线程操作成功了，第二个线程由于某种原因阻塞住了；这时候，你的家人又给你转了50块钱，并且转账成功。那你账户上现在又是100块钱；
太巧了，第二个线程被唤醒了，发现你的账户是100块钱，跟预期的100是相等的，这时候又CAS为50。大兄弟，哭惨了，你算算，正确的场景你要有多少钱？这就是CAS存在的ABA问题。
public class AtomicIntegerABA {
private static AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(100);
public static void main(String[] args) {
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3);
//线程1
executorService.execute(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " - " + atomicInteger.get());
atomicInteger.compareAndSet(100, 50);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " - " + atomicInteger.get());
});
//线程2
executorService.execute(() -> {
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " - " + atomicInteger.get());
atomicInteger.compareAndSet(50, 100);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " - " + atomicInteger.get());
});
//线程3
executorService.execute(() -> {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " - " + atomicInteger.get());
atomicInteger.compareAndSet(100, 50);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " - " + atomicInteger.get());
});
executorService.shutdown();
}
}
//输出结果
//pool-1-thread-1 - 100
//pool-1-thread-1 - 50
//pool-1-thread-2 - 50
//pool-1-thread-2 - 100
//pool-1-thread-3 - 100
//pool-1-thread-3 - 50大家心想，靠，这不是坑吗？那还用。。。。。。。。。。。。。。冷静，冷静。你能想到的问题，jdk都能想到。atomic包提供了一个AtomicStampedReference
看名字是不是跟AtomicReference很像啊，其实就是在AtomicReference上加上了一个版本号，每次操作都对版本号进行自增，那每次CAS不仅要比较value，还要比较stamp，当且仅当两者都相等，才能够进行更新。
public AtomicStampedReference(V initialRef, int initialStamp) {
pair = Pair.of(initialRef, initialStamp);
}
//定义了内部静态内部类Pair，将构造函数初始化的值与版本号构造一个Pair对象。
private static class Pair {
final T reference;
final int stamp;
private Pair(T reference, int stamp) {
this.reference = reference;
this.stamp = stamp;
}
static Pair of(T reference, int stamp) {
return new Pair(reference, stamp);
}
}
//所以我们之前的value就对应为现在的pair
private volatile Pair pair; 让我们来看一看它的CAS方法。
public boolean compareAndSet(V expectedReference,
V newReference,
int expectedStamp,
int newStamp) {
Pair current = pair;
return
//只有在旧值与旧版本号都相同的时候才会更新为新值，新版本号
expectedReference == current.reference &&
expectedStamp == current.stamp &&
((newReference == current.reference &&
newStamp == current.stamp) ||
casPair(current, Pair.of(newReference, newStamp)));
}
private boolean casPair(Pair cmp, Pair val) {
return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, pairOffset, cmp, val);
} 还是上面转账的例子，我们使用AtomicStampedReference来看看是否解决了呢。
public class AtomicStampedReferenceABA {
/**
* 初始化账户中有100块钱，版本号对应0
*/
private static AtomicStampedReference atomicInteger = new AtomicStampedReference<>(100, 0);
public static void main(String[] args) {
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3);
int[] result = new int[1];
//线程1
executorService.execute(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " - " + atomicInteger.get(result));
//将100更新为50，版本号+1
atomicInteger.compareAndSet(100, 50, 0, 1);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " - " + atomicInteger.get(result));
});
//线程2
executorService.execute(() -> {
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " - " + atomicInteger.get(result));
//将50更新为100，版本号+1
atomicInteger.compareAndSet(50, 100, 1, 2);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " - " + atomicInteger.get(result));
});
//线程3
executorService.execute(() -> {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " - " + atomicInteger.get(result));
//此线程还是以为没有其他线程进行过更改，所以旧版本号还是0
atomicInteger.compareAndSet(100, 50, 0, 1);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " - " + atomicInteger.get(result));
});
executorService.shutdown();
}
}
//输出结果
//pool-1-thread-1 - 100
//pool-1-thread-1 - 50
//pool-1-thread-2 - 50
//pool-1-thread-2 - 100
//pool-1-thread-3 - 100
//pool-1-thread-3 - 100