1.背景简介

当我们在并发场景下，增加某个integer值的时，就涉及到多线程安全的问题，解决思路两个

1. 将值增加的方法使用同步代码块同步
2. 使用AtomicInteger，来逐步增加其值

这两种实现方式代码如下

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; public class CASTest { private static AtomicInteger countAI = new AtomicInteger(0); private static int count = 0; private static final int THREAD_COUNT = 8; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { long start = System.currentTimeMillis();         Thread[] threads = new Thread[THREAD_COUNT]; for(int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {             threads[i] = new Thread(){ @Override public void run() { for(int i = 0; i < 10000000; i++) { //                        测试1：使用同步代码块方法，耗时：2927ms synAdd(); //                        测试2：使用atomicInterger方式, 耗时：1860ms //                        atomicAdd(); } } }; } for(int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {             threads[i].start(); } for(int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {             threads[i].join(); }          System.out.println("finish...耗时：" + (System.currentTimeMillis()-start) + "ms"); } private static synchronized void synAdd() {         count++; } private static void atomicAdd() {         countAI.getAndAdd(1); } } 

从测试结果可以看出，使用atomicAdd方法耗时: 1860ms, 使用synAdd方法耗时: 2927ms
为何使用AtomicInteger效率更高？以及AtomicInteger是如何实现的？本文将对cas进行进一步探索

2. java源码追踪

根据断点追踪countAI.getAndAdd(1);, 对栈如下

getAndAddInt:1034, Unsafe (sun.misc) getAndAdd:177, AtomicInteger (java.util.concurrent.atomic) atomicAdd:45, CASTest (com.youai.cas) access$000:5, CASTest (com.youai.cas) run:21, CASTest$1 (com.youai.cas) 

进入到了关键核心方法 sun.misc.Unsafe#getAndAddInt

 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; } 

在这个方法中，循环调用了sun.misc.Unsafe#compareAndSwapInt这个方法，这个方法的效果就是，判断对象o中，地址偏移量是offset这个地址内存中的int值是否和期望值v相等，如果相等，则用v + delta替换，并返回替换成功；否则不替换，并返回替换失败。需要循环的原因是因为getIntVolatile(o, offset);和compareAndSwapInt(o, offset, v, v + delta)这两步并不是原子原作，在执行前面一句后，目标地址中的值可能被其他线程给修改，所以如果失败需要重新获取目标地址中的最新值。

可以看到，在整个代码过程中，并没有强制加锁，减少线程切换阻塞等无效时间的消耗，而是采用了失败重试的机制，这也是乐观锁的一种实现。因为它的效率高。

cas能够实现，需要compareAndSwapInt这个操作等价于一个原子操作，那compareAndSwapInt是如何实现的呢？下一小节解答。

3. hotspot jvm源码追踪

/**      * Atomically update Java variable to <tt>x</tt> if it is currently      * holding <tt>expected</tt>.      * @return <tt>true</tt> if successful      */ public final native boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset, int expected, int x); 

可以看到compareAndSwapInt这个方法被native修饰，具体实现在需要参考c/c++代码：

1. 从openjdk源码追踪到compareAndSwapInt的实现在hotspot/src/share/vm/prims/unsafe.cpp这文件中, 具体对应方法如下：

UNSAFE_ENTRY(jboolean, Unsafe_CompareAndSwapInt(JNIEnv *env, jobject unsafe, jobject obj, jlong offset, jint e, jint x)) UnsafeWrapper("Unsafe_CompareAndSwapInt");   oop p = JNIHandles::resolve(obj);   jint* addr = (jint *) index_oop_from_field_offset_long(p, offset); return (jint)(Atomic::cmpxchg(x, addr, e)) == e; //此处调用了Atomic::cmpxchg方法 UNSAFE_END 

2. Unsafe_CompareAndSwapInt方法进一步调用了Atomic::cmpxchg方法，由于Atomic::cmpxchg方法和平台有关，我们此时关注linux下的实现，hotspot/src/os_cpu/linux_x86/vm/atomic_linux_x86.inline.hpp，具体方法如下：

inline jint     Atomic::cmpxchg    (jint     exchange_value, volatile jint*     dest, jint     compare_value) { int mp = os::is_MP();   __asm__ volatile (LOCK_IF_MP(%4) "cmpxchgl %1,(%3)" : "=a" (exchange_value) : "r" (exchange_value), "a" (compare_value), "r" (dest), "r" (mp) : "cc", "memory"); return exchange_value; } 

此方法是一个c++内联汇编的方法，我们着重关注cmpxchgl这个汇编指令:

This instruction can be used with a LOCK prefix to allow the instruction to be executed atomically. To simplify the
interface to the processor’s bus, the destination operand receives a write cycle without regard to the result of the
comparison. The destination operand is written back if the comparison fails; otherwise, the source operand is
written into the destination. (The processor never produces a locked read without also producing a locked write.)

intel汇编指令的官方文档来看， cmpxchgl的作用是，比较ax寄存器中的值和期望值，如果相等，则将target值设置到目标对象上，否则不设置。特别得，在cmpxchgl指令前加上lock可以使得cmpxchgl操作成为一个原子操作。这也论证了sun.misc.Unsafe#compareAndSwapInt确是等价于一个原子操作

4. 手写一个cas实现

1. 通过汇编手写一个cas方法

看了intel的文档，cas原理并不复杂，可以通过汇编手写一个cas方法xchange：

 .file "cmpandset.c"  .text  .globl xchange  .type xchange, @function xchange: .LFB0:  .cfi_startproc  .cfi_def_cfa_offset 16  .cfi_offset 6, -16  .cfi_def_cfa_register 6  mov %esi, %eax  lock cmpxchgl %edx, (%rdi)  sete %al  movzbl %al, %eax .L3:  .cfi_def_cfa 7, 8  ret  .cfi_endproc .LFE0:  .size xchange, .-xchange  .ident "GCC: (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04) 7.5.0"  .section .note.GNU-stack,"",@progbits 

2. 多线程条件下测试自行实现的cas方法

测试代码：

#include <stdio.h> #include <pthread.h> #include <sys/time.h> #define THREAD_CNT 8 extern int xchange(int *ptr, int expect, int dest); int a = 0; void cmp_add(int* cnt, int adder); long current_ms() { struct timeval cur_time; gettimeofday(&cur_time, NULL); return cur_time.tv_sec * 1000 + cur_time.tv_usec / 1000; } void * sum(void *arg) { for(int i = 0; i < 10000000; i++) { cmp_add(&a, 1); } } int main(int argc, char const *argv[]) { long start = current_ms(); int result = xchange(&a, 13, 13); printf("result=%dn", result);     pthread_t tids[THREAD_CNT]; for(int i = 0; i < THREAD_CNT; i++) { pthread_create(&tids[i], NULL, sum, NULL); } // 等待 for(int i = 0; i < THREAD_CNT; i++) { pthread_join(tids[i], NULL); } printf("result=%d, 耗时:%ldmsn", a, (current_ms() - start)); return 0; } void cmp_add(int* cnt, int adder) { int tmp = 0; do {         tmp = *cnt; } while(xchange(cnt, tmp, tmp+adder) == 0); } 

输出结果为：

result=80000000, 耗时:8596ms 

可见自行实现的cas方法在多线程场景下，同样是线程安全的。

3. cas与互斥锁方式的对比

测试代码：

#include <stdio.h> #include <pthread.h> #include <sys/time.h> #include <semaphore.h> #define THREAD_CNT 8 int a = 0; sem_t add_mutex; long current_ms() { struct timeval cur_time; gettimeofday(&cur_time, NULL); return cur_time.tv_sec * 1000 + cur_time.tv_usec / 1000; } void * sum(void *arg) { for(int i = 0; i < 10000000; i++) { sem_wait(&add_mutex);         a++; sem_post(&add_mutex); } } int main(int argc, char const *argv[]) { long start = current_ms(); sem_init(&add_mutex, 0, 1);     pthread_t tids[THREAD_CNT]; for(int i = 0; i < THREAD_CNT; i++) { pthread_create(&tids[i], NULL, sum, NULL); } // 等待 for(int i = 0; i < THREAD_CNT; i++) { pthread_join(tids[i], NULL); } printf("result=%d, 耗时:%ldmsn", a, (current_ms() - start)); sem_destroy(&add_mutex); return 0; } 

输出结果：

result=80000000, 耗时:19353ms 

4. 结论:

在c中，cas耗时8596ms, 互斥锁耗时19353ms， cas的执行效率显著高于互斥锁

5. 思考

各语言各版本，执行时间如下，单位ms：

• cas的方式效率比锁高
• 开启了jit后的java代码为何效率比c更高？留待后续对jit的研究吧