柳州城乡建设管理局网站,深圳沙头角网站建设,网站搭建教程零基础,建立平台需要什么一、什么是CAS机制#xff08;compare and swap#xff09;
1.概述
CAS的全称为Compare-And-Swap#xff0c;直译就是对比交换。是一条CPU的原子指令#xff0c;其作用是让CPU先进行比较两个值是否相等#xff0c;然后原子地更新某个位置的值。经过调查发现#xff0c;…一、什么是CAS机制compare and swap
1.概述
CAS的全称为Compare-And-Swap直译就是对比交换。是一条CPU的原子指令其作用是让CPU先进行比较两个值是否相等然后原子地更新某个位置的值。经过调查发现其实现方式是基于硬件平台的汇编指令就是说CAS是靠硬件实现的JVM只是封装了汇编调用那些AtomicInteger类便是使用了这些封装后的接口。
简单解释CAS操作需要输入两个数值一个旧值(期望操作前的值)和一个新值在操作期间先比较下在旧值有没有发生变化如果没有发生变化才交换成新值发生了变化则不交换。
2.CAS算法的作用
解决多线程条件下使用锁造成性能损耗问题的算法保证了原子性这个原子操作是由CPU来完成的
3.CAS的原理
CAS算法有三个操作数通过内存中的值V、预期原始值A)、修改后的新值B。
1如果内存中的值和预期原始值相等 就将修改后的新值保存到内存中。
2如果内存中的值和预期原始值不相等说明共享数据已经被修改放弃已经所做的操作然后重新执行刚才的操作直到重试成功。 注意 1预期原始值A)是从偏移位置读取到三级缓存中让CPU处理的值修改后的新值是预期原始值经CPU处理暂时存储在CPU的三级缓存中的值而内存指定偏移位置中的原始值。
2比较从指定偏移位置读取到缓存的值与指定内存偏移位置的值是否相等如果相等则修改指定内存偏移位置的值这个操作是操作系统底层汇编的一个原子指令实现的保证了原子性。
JVM中CAS是通过UnSafe类来调用操作系统底层的CAS指令实现。CAS基于乐观锁思想来设计的其不会引发阻塞synchronize会导致阻塞。
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;public class CASDemo {public static void main(String[] args) {AtomicInteger atomicInteger new AtomicInteger(2023);//期望时5如果是5则改成2022System.out.println(atomicInteger.compareAndSet(2023, 2022) \t atomicInteger.get());System.out.println(atomicInteger.compareAndSet(2023, 2022) \t atomicInteger.get());}
}
结果
true 2022
false 2022二、CAS和syncronized的比较
CAS线程不会阻塞线程一致自旋syncronized会阻塞线程会进行线程的上下文切换会由用户态切换到内核态切换前需要保存用户态的上下文而内核态恢复到用户态又需要恢复保存的上下文非常消耗资源。
三、CAS的缺点
1ABA问题
如果一个线程t1正修改共享变量的值A但还没修改此时另一个线程t2获取到CPU时间片将共享变量的值A修改为B然后又修改为A此时线程t1检查发现共享变量的值没有发生变化但是实际上却变化了。
解决办法
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1那么ABA 就会变成1A-2B-3A。从Java1.5开始JUC包里提供了一个类AtomicStampedReference来解决ABA问题。AtomicStampedReference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版本号是否等于预期版本号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。
2CAS频繁失败导致CPU开销大
循环时间长开销会比较大自旋重试时间会给CPU带来非常大的执行开销
3只能支持一个变量的原子操作不能保证整个代码块的原子操作
只能保证一个共享变量的原子操作不能保证同时对多个变量的原子性操作
解决办法
从Java1.5开始JDK提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性你可以把多个变量放在一个对象里来进行CAS操作
四、CAS使用注意事项
1CAS需要和volatile配合使用
CAS只能保证变量的原子性不能保证变量的内存可见性。CAS获取共享变量的值时需要和volatile配合使用来保证共享变量的可见性
2CAS适用于并发量不高、多核CPU的情况
CPU多核情况下可以同时执行如果不合适就失败。而并发量过高会导致自旋重试耗费大量的CPU资源
