Java 多线程中的 CAS 有什么缺陷，如何解决？

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CAS 的主要缺陷

1. ABA 问题

描述

ABA 问题是 CAS 操作中一个经典的缺陷。它发生在以下情境中：

线程 T1 读取了变量 V 的值 A。

线程 T2 将变量 V 从 A 修改为 B，然后又修改回 A。

线程 T1 进行 CAS 操作时发现变量 V 仍然是 A，因此操作成功，但实际上 V 的值已经被其他线程修改过。

这种情况下，虽然 T1 的 CAS 操作成功了，但它忽略了中间 V 被修改的事实，这可能导致数据不一致或者逻辑错误。

解决方案

为了解决 ABA 问题，可以使用版本号机制。每次对变量进行更新时，不仅更新变量的值，还更新其版本号。CAS 操作时不仅比较值，还要比较版本号，从而检测出中间是否有修改。

Java 提供了 AtomicStampedReference 和 AtomicMarkableReference 来解决 ABA 问题：

2. 自旋导致的 CPU 消耗

描述

CAS 操作通常是通过自旋（不断重试）来实现的，当多个线程竞争同一个资源时，如果 CAS 操作多次失败，线程会反复尝试，导致 CPU 资源消耗过高。这在高并发情况下尤为明显，可能导致 CPU 使用率飙升，系统性能下降。

解决方案

为了解决自旋导致的高 CPU 消耗，可以使用以下策略：

限制自旋次数：设定自旋次数上限，超过上限后线程进入休眠或者等待队列。Java 的 LongAdder 和 Striped64 类中使用了这种策略。

使用更高级别的并发控制机制：如使用 Lock 或 Semaphore 等同步机制。这些机制通常使用更复杂的等待策略，可以在高竞争情况下表现更好。

退避策略：引入退避算法，在每次自旋失败后，线程休眠一段时间，然后重新尝试。休眠时间可以逐渐增加，以减轻竞争压力。

3. 只能对单个变量进行操作

描述

CAS 操作的一个局限是它只能对单个变量进行原子操作。当需要对多个变量进行原子操作时，CAS 并不能直接支持。比如，在实现一个无锁队列时，需要同时更新队列头和尾，这就超出了单个 CAS 的能力范围。

解决方案

可以使用组合 CAS 操作来处理多个变量的原子性问题。Java 提供的 AtomicReference 类可以用于引用类型的原子操作，通过将多个变量封装在一个对象中，并使用 AtomicReference 进行原子更新。

4. 不保证公平性

描述

CAS 操作不保证公平性，可能导致“饥饿”现象，即某些线程长时间得不到执行机会。在高度竞争的环境下，某些线程可能一直失败，无法完成操作。

解决方案

为了解决公平性问题，可以引入公平锁或其他公平调度机制。Java 的 ReentrantLock 提供了公平模式，确保线程按照到达的顺序获得锁。

这种锁的实现使得线程按顺序获取资源，避免某些线程长期得不到资源的问题。

5. 高级并发场景的复杂性

描述

在复杂的并发场景中，简单的 CAS 操作可能难以满足需求。例如，在实现复杂的无锁数据结构时，涉及多个 CAS 操作的组合，代码复杂且难以维护。

解决方案

为了应对复杂的并发场景，可以使用 Java 提供的高级并发工具包 java.util.concurrent，其中包括许多已经优化和测试过的并发数据结构和工具，如 ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue 等。这些工具在内部实现了复杂的并发控制逻辑，简化了开发者的工作。

6. 内存一致性问题

描述

CAS 操作虽然保证了原子性，但在多核处理器环境下，仍然存在内存一致性问题。不同核心的缓存可能导致线程间看到的变量值不一致，从而影响程序的正确性。

解决方案

Java 的并发包通过 volatile 关键字和 Unsafe 类中的内存屏障指令，确保变量在多线程环境下的可见性。使用 volatile 修饰的变量可以确保修改对所有线程立即可见。

此外，可以结合使用 synchronized 和 Lock 等机制，确保内存一致性和可见性。

结论

虽然 CAS 在 Java 多线程并发处理中扮演了重要角色，具有无锁、高效等优点，但它也存在一些显著的缺陷，如 ABA 问题、自旋导致的 CPU 消耗、单变量操作限制、不保证公平性、高级并发场景复杂性以及内存一致性问题。针对这些缺陷，可以采用版本号机制、限制自旋次数、使用高级并发工具、引入公平锁、利用 Java 并发包中的工具以及使用 volatile 和内存屏障等方法加以解决。

通过这些方法，可以更好地利用 CAS 提供的高效原子操作，同时避免其潜在问题，从而在实际应用中构建高效、健壮的并发系统。