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Java性能 -- CAS乐观锁

synchronized和Lock实现的同步锁机制，都属于 悲观锁 ，而 CAS 属于 乐观锁
悲观锁在 高并发 的场景下，激烈的锁竞争会造成 线程阻塞 ，而大量阻塞线程会导致系统的 上下文切换 ，增加系统的 性能开销

乐观锁

乐观锁：在操作共享资源时，总是抱着乐观的态度进行，认为自己能够完成操作
但实际上，当多个线程同时操作一个共享资源时，只有一个线程会成功， 失败的线程不会被挂起 ，仅仅只是返回
乐观锁相比于悲观锁来说，不会带来 死锁、饥饿 等活性故障问题，线程间的相互影响也远远比悲观锁要小
- 乐观锁 没有因竞争而造成的系统上下文切换 ，所以在性能上更胜一筹

实现原理

CAS是实现乐观锁的核心算法，包含3个参数：V（需要更新的变量），E（预期值）、N（最新值）
只有V等于E时，V才会被设置为N
如果V不等于E了，说明其它线程已经更新了V，此时该线程不做操作，返回V的真实值

CAS实现原子操作

AtomicInteger是基于CAS实现的一个线程安全的整型类，Unsafe调用CPU底层指令实现原子操作

// java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger
public final int getAndIncrement() {
    return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
}

public final int getAndDecrement() {
    return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, -1);
}

// sun.misc.Unsafe
public final int getAndAddInt(Object o, long offset, int delta) {
    int v;
    do {
        v = getIntVolatile(o, offset);
    } while (!compareAndSwapInt(o, offset, v, v + delta));
    return v;
}

public native int     getIntVolatile(Object o, long offset);

public final native boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset, int expected, int x);

处理器实现原子操作

CAS是调用 处理器底层指令 来实现原子操作的
处理器和物理内存之间的通信速度要远低于处理器间的处理速度，所以处理器有自己的 内部缓存 （L1/L2/L3）
服务器通常为多处理器，并且处理器是多核的，每个处理器维护了一块字节的缓存存，每个内核也维护了一块字节的缓存
- 此时在多线程并发就会存在 缓存不一致 的问题，从而导致 数据不一致
处理器提供了 总线锁定 和 缓存锁定 两种机制来保证 复杂内存操作的原子性
- 总线锁定
  - 当处理器要操作一个 共享变量 时，会在总线上会发出一个 Lock信号 ，此时其它处理器就不能操作共享变量了
  - 总线锁定在阻塞其他处理器获取该共享变量的操作请求时，也可能会导致 大量阻塞 ，从而 增加系统的性能开销
- 缓存锁定（后来出现）
  - 当某个处理器对缓存中的共享变量进行了操作，就会通知其他处理器 放弃存储 或者 重新读取 该共享变量
  - 目前 最新的处理器 都支持缓存锁定机制

优化CAS乐观锁

乐观锁在 并发性能 上要优于悲观锁
- 但在 写大于读 的操作场景下， CAS失败的可能性增大 ，如果循环CAS，会 长时间占用CPU
- 例如上面的AtomicInteger#getAndIncrement
JDK 1.8中，提供了新的原子类 LongAdder
- LongAdder在 高并发 场景下会 比AtomicInteger和AtomicLong的性能更好 ，代价是消耗 更多的内存空间
  - 核心思想： 空间换时间
  - 实现原理： 降低操作共享变量的并发数
- LongAdder内部由一个 base变量 和一个 cell[]数组 组成
  - 当只有一个写线程（ 没有竞争 ）
    - LongAdder会直接使用base变量作为原子操作变量，通过CAS操作修改base变量
  - 当有多个写线程（ 存在竞争 ）
    - 除了占用base变量的一个写线程外，其他写线程的value值会分散到cell数组中
    - 不同线程会命中到数组的不同槽中，各个线程只对自己槽中的value进行CAS操作
    - $value = base + /sum_{i=0}^n Cell[i]$
- LongAdder在操作后的返回值只是一个 近似准确 的值，但最终返回的是一个准确的值
  - LongAdder不适合实时性要求较高的场景

性能对比

读大于写 ，读写锁ReentrantReadWriteLock、读写锁StampedLock、乐观锁LongAdder的性能最好
写大于读 ，乐观锁的性能最好，其他四种锁的性能差不多
读约等于写 ，两种读写锁和乐观锁的性能要优于synchronized和Lock

小结

乐观锁的常见使用场景： 数据库更新
- 为每条数据定义一个版本号，在更新前获取版本号，在更新数据时，再判断版本号是否被更新过，如果没有才更新数据
CAS乐观锁的使用比较受限，因为乐观锁 只能保证单个变量操作的原子性
CAS乐观锁在 高并发写大于读 的场景下
- 大部分线程的原子操作会失败，失败后的线程将不断重试CAS原子操作，导致 大量线程长时间占用CPU资源
- JDK 1.8中，新增了原子类 LongAdder ，采用 空间换时间 的思路解决了这个问题，但 实时性不高