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# 14 | 多线程之锁优化（下）：使用乐观锁优化并行操作
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你好，我是刘超。
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前两讲我们讨论了Synchronized和Lock实现的同步锁机制，这两种同步锁都属于悲观锁，是保护线程安全最直观的方式。
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我们知道悲观锁在高并发的场景下，激烈的锁竞争会造成线程阻塞，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。那有没有可能实现一种非阻塞型的锁机制来保证线程的安全呢？答案是肯定的。今天我就带你学习下乐观锁的优化方法，看看怎么使用才能发挥它最大的价值。
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## 什么是乐观锁
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开始优化前，我们先来简单回顾下乐观锁的定义。
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乐观锁，顾名思义，就是说在操作共享资源时，它总是抱着乐观的态度进行，它认为自己可以成功地完成操作。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，那么失败的线程呢？它们不会像悲观锁一样在操作系统中挂起，而仅仅是返回，并且系统允许失败的线程重试，也允许自动放弃退出操作。
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所以，乐观锁相比悲观锁来说，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。更为重要的是，乐观锁没有因竞争造成的系统开销，所以在性能上也是更胜一筹。
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## 乐观锁的实现原理
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相信你对上面的内容是有一定的了解的，下面我们来看看乐观锁的实现原理，有助于我们从根本上总结优化方法。
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CAS是实现乐观锁的核心算法，它包含了3个参数：V（需要更新的变量）、E（预期值）和N（最新值）。
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只有当需要更新的变量等于预期值时，需要更新的变量才会被设置为最新值，如果更新值和预期值不同，则说明已经有其它线程更新了需要更新的变量，此时当前线程不做操作，返回V的真实值。
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### 1.CAS如何实现原子操作
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在JDK中的concurrent包中，atomic路径下的类都是基于CAS实现的。AtomicInteger就是基于CAS实现的一个线程安全的整型类。下面我们通过源码来了解下如何使用CAS实现原子操作。
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我们可以看到AtomicInteger的自增方法getAndIncrement是用了Unsafe的getAndAddInt方法，显然AtomicInteger依赖于本地方法Unsafe类，Unsafe类中的操作方法会调用CPU底层指令实现原子操作。
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//基于CAS操作更新值
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public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
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return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
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}
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//基于CAS操作增1
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public final int getAndIncrement() {
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return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
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}
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//基于CAS操作减1
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public final int getAndDecrement() {
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return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, -1);
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### 2.处理器如何实现原子操作
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CAS是调用处理器底层指令来实现原子操作，那么处理器底层又是如何实现原子操作的呢？
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处理器和物理内存之间的通信速度要远慢于处理器间的处理速度，所以处理器有自己的内部缓存。如下图所示，在执行操作时，频繁使用的内存数据会缓存在处理器的L1、L2和L3高速缓存中，以加快频繁读取的速度。
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一般情况下，一个单核处理器能自我保证基本的内存操作是原子性的，当一个线程读取一个字节时，所有进程和线程看到的字节都是同一个缓存里的字节，其它线程不能访问这个字节的内存地址。
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但现在的服务器通常是多处理器，并且每个处理器都是多核的。每个处理器维护了一块字节的内存，每个内核维护了一块字节的缓存，这时候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。
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这个时候，处理器提供了**总线锁定**和**缓存锁定**两个机制来保证复杂内存操作的原子性。
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当处理器要操作一个共享变量的时候，其在总线上会发出一个Lock信号，这时其它处理器就不能操作共享变量了，该处理器会独享此共享内存中的变量。但总线锁定在阻塞其它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。
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于是，后来的处理器都提供了缓存锁定机制，也就说当某个处理器对缓存中的共享变量进行了操作，就会通知其它处理器放弃存储该共享资源或者重新读取该共享资源。目前最新的处理器都支持缓存锁定机制。
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## 优化CAS乐观锁
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虽然乐观锁在并发性能上要比悲观锁优越，但是在写大于读的操作场景下，CAS失败的可能性会增大，如果不放弃此次CAS操作，就需要循环做CAS重试，这无疑会长时间地占用CPU。
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在Java7中，通过以下代码我们可以看到：AtomicInteger的getAndSet方法中使用了for循环不断重试CAS操作，如果长时间不成功，就会给CPU带来非常大的执行开销。到了Java8，for循环虽然被去掉了，但我们反编译Unsafe类时就可以发现该循环其实是被封装在了Unsafe类中，CPU的执行开销依然存在。
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public final int getAndSet(int newValue) {
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for (;;) {
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int current = get();
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if (compareAndSet(current, newValue))
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return current;
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}
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}
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在JDK1.8中，Java提供了一个新的原子类LongAdder。LongAdder在高并发场景下会比AtomicInteger和AtomicLong的性能更好，代价就是会消耗更多的内存空间。
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LongAdder的原理就是降低操作共享变量的并发数，也就是将对单一共享变量的操作压力分散到多个变量值上，将竞争的每个写线程的value值分散到一个数组中，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值进行CAS操作，最后在读取值的时候会将原子操作的共享变量与各个分散在数组的value值相加，返回一个近似准确的数值。
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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，没有竞争的情况下，LongAdder会直接使用base变量作为原子操作变量，通过CAS操作修改变量；当有多个写线程竞争的情况下，除了占用base变量的一个写线程之外，其它各个线程会将修改的变量写入到自己的槽cell\[\]数组中，最终结果可通过以下公式计算得出：
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我们可以发现，LongAdder在操作后的返回值只是一个近似准确的数值，但是LongAdder最终返回的是一个准确的数值， 所以在一些对实时性要求比较高的场景下，LongAdder并不能取代AtomicInteger或AtomicLong。
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## 总结
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在日常开发中，使用乐观锁最常见的场景就是数据库的更新操作了。为了保证操作数据库的原子性，我们常常会为每一条数据定义一个版本号，并在更新前获取到它，到了更新数据库的时候，还要判断下已经获取的版本号是否被更新过，如果没有，则执行该操作。
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CAS乐观锁在平常使用时比较受限，它只能保证单个变量操作的原子性，当涉及到多个变量时，CAS就无能为力了，但前两讲讲到的悲观锁可以通过对整个代码块加锁来做到这点。
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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，失败后的线程将会不断重试CAS原子操作，这样就会导致大量线程长时间地占用CPU资源，给系统带来很大的性能开销。在JDK1.8中，Java新增了一个原子类LongAdder，它使用了空间换时间的方法，解决了上述问题。
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11～13讲的内容，我详细地讲解了基于JVM实现的同步锁Synchronized，AQS实现的同步锁Lock以及CAS实现的乐观锁。相信你也很好奇，这三种锁，到底哪一种的性能最好，现在我们来对比下三种不同实现方式下的锁的性能。
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鉴于脱离实际业务场景的性能对比测试没有意义，我们可以分别在“读多写少”“读少写多”“读写差不多”这三种场景下进行测试。又因为锁的性能还与竞争的激烈程度有关，所以除此之外，我们还将做三种锁在不同竞争级别下的性能测试。
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综合上述条件，我将对四种模式下的五个锁Synchronized、ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock、StampedLock以及乐观锁LongAdder进行压测。
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这里简要说明一下：我是在不同竞争级别的情况下，用不同的读写线程数组合出了四组测试，测试代码使用了计算并发计数器，读线程会去读取计数器的值，而写线程会操作变更计数器值，运行环境是4核的i7处理器。结果已给出，具体的测试代码可以点击[Github](https://github.com/nickliuchao/lockTest)查看下载。
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通过以上结果，我们可以发现：在读大于写的场景下，读写锁ReentrantReadWriteLock、StampedLock以及乐观锁的读写性能是最好的；在写大于读的场景下，乐观锁的性能是最好的，其它4种锁的性能则相差不多；在读和写差不多的场景下，两种读写锁以及乐观锁的性能要优于Synchronized和ReentrantLock。
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## 思考题
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我们在使用CAS操作的时候要注意的ABA问题指的是什么呢？
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期待在留言区看到你的答案。也欢迎你点击“请朋友读”，把今天的内容分享给身边的朋友，邀请他一起学习。
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