大家好，我是小黑，一个在互联网苟且偷生的农民工。
在开始讲今天的内容之前，先问一个问题，使用int类型做加减操作是不是线程安全的呢？比如 i++ ,++i，i=i+1这样的操作在并发情况下是否会有问题？
我们通过运行代码来看一下。
public class AtomicDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Data data = new Data();
Thread a = new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"_"+data.increment());
}
}, "A");
Thread b = new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"_"+data.increment());
}
}, "B");
a.start();
b.start();
// 等待A，B线程执行完毕
a.join();
b.join();
System.out.println(data.getI());
}
}
class Data {
private volatile int i = 0;
public int increment() {
i++;
return i;
}
public int getI() {
return i;
}
}
以上代码比较简单，通过A,B两个线程同时对Data对象中的i执行++操作，各自执行100000次，最后输出，如果说i++操作时线程安全的，那么最后输出的结果应该是200000，但是我们运行代码会看到如下结果：
我们发现最后输出的并不是200000，而是199982，如果多执行几次的话，这个结果会发生变化，并且大多数情况下不会是200000。这主要是因为int类型的++操作不是原子的，i++同等于i=i+1,也就是加1这一步和对i重新赋值这一步不是同时完成的，不具备原子性，所以我们得出结论int类型的操作不是线程安全的。
在很多实际场景中都需要对一个数据进行并发操作，比如电商的秒杀活动中，对一个商品数量的扣减，那么我们想保证安全性应该怎么做呢？
首先我们可以想到的就是使用synchronized关键字对increment()这个方法加锁，这样就能保证每次只有一个线程能访问。
但是之前的文章中我们有讲到synchronized是一个重量级的悲观锁，我们的业务场景的并发可能是一段时间内的，多数情况下可能并不会有很多竞争，所以有没有更好的处理方式呢，答案就是通过AtomicInteger。
AtomicInteger
AtomicInteger是java.util.concurrent.atomic包中的一个类。我们看官方文档对于这个包的描述，说它是支持单个变量上的无锁线程安全编程的工具包，好像和我们期望的一样，在不加锁的情况下达到线程安全。
我们来修改一下上面例子的代码。
class Data {
private volatile AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);
public int increment() {
return i.incrementAndGet();
}
public int getI() {
return i.get();
}
}
很简单，将原来的int修改为AtomicInteger，在执行increment()方法进行增加操作时，调用incrementAndGet()方法就可以了。同样我们运行代码，会发现，不管运行多少次，代码最后执行的结果都是一样的，200000。所以我们说AtomicInteger是线程安全的。除了incrementAndGet()方法以外，还有很多其他的操作，比如decrementAndGet()，getAndIncrement()，getAndDecrement()，getAndAdd(int delta)，addAndGet(int delta)等等，实际上就是对i++，++i，i=i+n，i+=n这些操作的原子实现。
除了AtomicInteger以外，java.util.concurrent.atomic包中还有一些其他类型，比如AtomicBoolean，AtomicLong等。
实现原理
那么AtomicInteger是如何实现在不使用synchronized的情况下保证原子性的呢？我们来看一下源码。
public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
// value在内存中的地址偏移值
private static final long valueOffset;
static {
try {
valueOffset = unsafe.objectFieldOffset
(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
}
// value为volatile的保证内存可见性
private volatile int value;
public final int incrementAndGet() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
}
}
public final class Unsafe {
public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
int var5;
do {
// 获取volatile的Int，保证拿到的值是最新的
var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
// compareAndSwapInt 比较并交换 native方法
} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
return var5;
}
}
通过源码我们看到在incrementAndGet()方法中调用了Unsafe类的getAndAddInt方法，在这个方法内部对value进行compareAndSwapInt操作。通过这个方法名我们就可以看出是比较并交换，也就是我们之前提到过的CAS。也就是在执行赋值操作时，先看一下当前值是不是我加之前的值，如果不是，那我就重新加一次之后再进行比较，是一个循环的过程，这个过程也称作自旋。
CAS这种处理方式虽然很高效的解决了原子操作，但是它仍然存在三个问题，在实际开发中一定要注意，结合自己的实际业务场景使用。
ABA问题
什么是ABA问题呢，通俗理解，就是你大爷还是你大爷，你大妈已经不是你大妈了~
什么意思呢？就是当线程1取到A之后，有另一个线程2把A变成了B，又变成了A，当线程1再修改完值进行CAS比较时，发现值还是A，和自己取到的一样，就直接更新了，但是在这个过程中，这个A中间是发生过变化的。就好比一个小偷，偷了别人家钱然后再还回来，还是原来的钱吗？虽然你的钱没变，但是这个小偷已经触犯了法律，而你自己还不知道。
为了解决这个问题，atomic包中提供了一个类，我们看下是如何解决的。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);
new Thread(() -> {
try {
int stamp = ref.getStamp();
String reference = ref.getReference();
System.out.println("线程1拿到的值:" + reference + " stamp:" + stamp);
// sleep 2秒模拟线程切换到2
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
boolean success = ref.compareAndSet(reference, "C", stamp, stamp + 1);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + success);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}, "线程1").start();
new Thread(() -> {
// 先改为B
int stamp = ref.getStamp();
String reference = ref.getReference();
System.out.println("线程2拿到的值:" + reference + " stamp:" + stamp);
ref.compareAndSet(reference, "B", stamp, stamp + 1);
// 再改回A
stamp = ref.getStamp();
reference = ref.getReference();
System.out.println("线程2拿到的值:" + reference + " stamp:" + stamp);
ref.compareAndSet(reference, "A", ref.getStamp(), stamp + 1);
}, "线程2").start();
}
我们可以看到AtomicStampedReference的compareAndSet()方法有4个参数：
- expectedReference：表示期望的引用值
- newReference：表示要修改后的新引用值
- expectedStamp：表示期望的戳（版本号）
- newStamp：表示修改后新的戳（版本号）
什么意思呢？就是在修改时不光比较值是不是和获取到的一样，还要比较版本号。这样的话，每次操作时都对版本号加1，那么就算值从A改为B再改回A，但是版本号从0改成了1又改成了2，并没有变回0，就可以避免ABA问题的发生。
循环时间变长
在并发非常大的情况下，使用CAS可能会存在一些线程一直循环修改不成功，导致循环时间变长，会给CPU带来很大的执行开销。并且由于AtomicReference中的引用是volatile的，为了保证内存可见性，需要保证缓存一致性，通过总线传输数据，当有大量的CAS循环时，会产生总线风暴。
只能保证一个变量的原子操作
CAS的第三个问题就是AtomicReference中只能存放一个变量，如果需要保证多个变量操作的原子性，是做不到的。对于这种情况只能使用synchronized或者juc包中的Lock工具。
小结
简单做个小结，使用int类型在并发场景下存在线程安全问题，可以用AtomicInteger来保证原子性操作，Atomic是通过CAS做到无锁线程安全的。但是CAS有三个问题，第一ABA问题，可以通过AtomicStampedReference解决；第二竞争激烈情况下循环时间会变长，会产生总线风暴；第三只能保证一个变量的原子操作。
具体业务场景中是使用synchronized，Lock等锁工具还是使用Atomic的CAS无锁操作，还是要结合场景考虑。
好的，今天的内容就到这里，我们下期见。
并发编程之：Atomic
并发编程之：线程
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