乐观锁与悲观锁

以下摘自：https://blog.csdn.net/qq_34337272/article/details/81072874

何谓悲观锁与乐观锁

乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展，悲观锁对应于生活中悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点，不能不以场景而定说一种人好于另外一种人。

悲观锁

总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。

乐观锁

总是假设最好的情况，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。

两种锁的使用场景

从上面对两种锁的介绍，我们知道两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下（多读场景），即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果是多写的情况，一般会经常产生冲突，这就会导致上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。

乐观锁常见的两种实现方式

乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现。

1. 版本号机制

一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段，表示数据被修改的次数，当数据被修改时，version值会加一。当线程A要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取version值，在提交更新时，若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。

举一个简单的例子：

假设数据库中帐户信息表中有一个 version 字段，当前值为 1 ；而当前帐户余额字段（ balance ）为 $100 。当需要对账户信息表进行更新的时候，需要首先读取version字段。

操作员 A 此时将其读出（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $50（ $100-$50 ）。
在操作员 A 操作的过程中，操作员B 也读入此用户信息（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $20 （ $100-$20 ）。
操作员 A 完成了修改工作，提交更新之前会先看数据库的版本和自己读取到的版本是否一致，一致的话，就会将数据版本号加1（ version=2 ），连同帐户扣除后余额（ balance=$50 ），提交至数据库更新，此时由于提交数据版本大于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录 version 更新为 2 。
操作员 B 完成了操作，提交更新之前会先看数据库的版本和自己读取到的版本是否一致，但此时比对数据库记录版本时发现，操作员 B 提交的数据版本号为 2 ，而自己读取到的版本号为1 ，不满足 “ 当前最后更新的version与操作员第一次读取的版本号相等 “ 的乐观锁策略，因此，操作员 B 的提交被驳回。

这样，就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作员A 的操作结果的可能。

2. CAS算法

即compare and swap（比较与交换），是一种有名的无锁算法。无锁编程，即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步，也就是在没有线程被阻塞的情况下实现变量的同步，所以也叫非阻塞同步（Non-blocking Synchronization）。CAS算法涉及到三个操作数

需要读写的内存值 V
进行比较的值 A
拟写入的新值 B

当且仅当 V 的值等于 A时，CAS通过原子方式用新值B来更新V的值，否则不会执行任何操作（比较和替换是一个原子操作）。一般情况下是一个自旋操作，即不断的重试。

乐观锁的缺点

ABA 问题是乐观锁一个常见的问题

1 ABA 问题

如果一个变量V初次读取的时候是A值，并且在准备赋值的时候检查到它仍然是A值，那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗？很明显是不能的，因为在这段时间它的值可能被改为其他值，然后又改回A，那CAS操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为CAS操作的 "ABA"问题。

JDK 1.5 以后的 AtomicStampedReference 类就提供了此种能力，其中的 compareAndSet 方法就是首先检查当前引用是否等于预期引用，并且当前标志是否等于预期标志，如果全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。

2 循环时间长开销大

自旋CAS（也就是不成功就一直循环执行直到成功）如果长时间不成功，会给CPU带来非常大的执行开销。 如果JVM能支持处理器提供的pause指令那么效率会有一定的提升，pause指令有两个作用，第一它可以延迟流水线执行指令（de-pipeline）,使CPU不会消耗过多的执行资源，延迟的时间取决于具体实现的版本，在一些处理器上延迟时间是零。第二它可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲突（memory order violation）而引起CPU流水线被清空（CPU pipeline flush），从而提高CPU的执行效率。

3 只能保证一个共享变量的原子操作

CAS 只对单个共享变量有效，当操作涉及跨多个共享变量时 CAS 无效。但是从 JDK 1.5开始，提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性，你可以把多个变量放在一个对象里来进行 CAS 操作.所以我们可以使用锁或者利用AtomicReference类把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。

CAS与synchronized的使用情景

简单的来说CAS适用于写比较少的情况下（多读场景，冲突一般较少），synchronized适用于写比较多的情况下（多写场景，冲突一般较多）

对于资源竞争较少（线程冲突较轻）的情况，使用synchronized同步锁进行线程阻塞和唤醒切换以及用户态内核态间的切换操作额外浪费消耗cpu资源；而CAS基于硬件实现，不需要进入内核，不需要切换线程，操作自旋几率较少，因此可以获得更高的性能。
对于资源竞争严重（线程冲突严重）的情况，CAS自旋的概率会比较大，从而浪费更多的CPU资源，效率低于synchronized。

补充： Java并发编程这个领域中synchronized关键字一直都是元老级的角色，很久之前很多人都会称它为 “重量级锁” 。但是，在JavaSE 1.6之后进行了主要包括为了减少获得锁和释放锁带来的性能消耗而引入的 偏向锁 和 轻量级锁 以及其它各种优化之后变得在某些情况下并不是那么重了。synchronized的底层实现主要依靠 Lock-Free 的队列，基本思路是 自旋后阻塞，竞争切换后继续竞争锁，稍微牺牲了公平性，但获得了高吞吐量。在线程冲突较少的情况下，可以获得和CAS类似的性能；而线程冲突严重的情况下，性能远高于CAS。

CAS实现原理

以下摘自：https://blog.csdn.net/qq_32998153/article/details/79529704?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control&dist_request_id=&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control

我们先看一段代码：

启动两个线程，每个线程中让静态变量count循环累加100次。

最终输出的count结果一定是200吗？因为这段代码是非线程安全的，所以最终的自增结果很可能会小于200。我们再加上synchronized同步锁，再来看一下。

加了同步锁之后，count自增的操作变成了原子性操作，所以最终输出一定是count=200，代码实现了线程安全。虽然synchronized确保了线程安全，但是在某些情况下，这并不是一个最有的选择。

关键在于性能问题。

synchronized关键字会让没有得到锁资源的线程进入BLOCKED状态，而后在争夺到锁资源后恢复为RUNNABLE状态，这个过程中涉及到操作系统用户模式和内核模式的转换，代价比较高。

尽管JAVA 1.6为synchronized做了优化，增加了从偏向锁到轻量级锁再到重量级锁的过过度，但是在最终转变为重量级锁之后，性能仍然比较低。所以面对这种情况，我们就可以使用java中的“原子操作类”。

所谓原子操作类，指的是java.util.concurrent.atomic包下，一系列以Atomic开头的包装类。如AtomicBoolean，AtomicUInteger，AtomicLong。它们分别用于Boolean，Integer，Long类型的原子性操作。

现在我们尝试使用AtomicInteger类：

使用AtomicInteger之后，最终的输出结果同样可以保证是200。并且在某些情况下，代码的性能会比synchronized更好。

而Atomic操作类的底层正是用到了“CAS机制”。

CAS是英文单词Compare and Swap的缩写，翻译过来就是比较并替换。

CAS机制中使用了3个基本操作数：内存地址V，旧的预期值A，要修改的新值B。

更新一个变量的时候，只有当变量的预期值A和内存地址V当中的实际值相同时，才会将内存地址V对应的值修改为B。

我们看一个例子：

1. 在内存地址V当中，存储着值为10的变量。

2. 此时线程1想把变量的值增加1.对线程1来说，旧的预期值A=10，要修改的新值B=11.

3. 在线程1要提交更新之前，另一个线程2抢先一步，把内存地址V中的变量值率先更新成了11。

4. 线程1开始提交更新，首先进行A和地址V的实际值比较，发现A不等于V的实际值，提交失败。

5. 线程1 重新获取内存地址V的当前值，并重新计算想要修改的值。此时对线程1来说，A=11，B=12。这个重新尝试的过程被称为自旋。

6. 这一次比较幸运，没有其他线程改变地址V的值。线程1进行比较，发现A和地址V的实际值是相等的。

7. 线程1进行交换，把地址V的值替换为B，也就是12.

从思想上来说，synchronized属于悲观锁，悲观的认为程序中的并发情况严重，所以严防死守，CAS属于乐观锁，乐观地认为程序中的并发情况不那么严重，所以让线程不断去重试更新。

在java中除了上面提到的Atomic系列类，以及Lock系列类夺得底层实现，甚至在JAVA1.6以上版本，synchronized转变为重量级锁之前，也会采用CAS机制。

CAS的缺点：

1） CPU开销过大

在并发量比较高的情况下，如果许多线程反复尝试更新某一个变量，却又一直更新不成功，循环往复，会给CPU带来很到的压力。

2）不能保证代码块的原子性

CAS机制所保证的知识一个变量的原子性操作，而不能保证整个代码块的原子性。比如需要保证3个变量共同进行原子性的更新，就不得不使用synchronized了。

3） ABA问题

这是CAS机制最大的问题所在。（后面有介绍）

我们下面来介绍一下两个问题：

1. JAVA中CAS的底层实现

2. CAS的ABA问题和解决办法。

我们看一下AtomicInteger当中常用的自增方法incrementAndGet：

public final int incrementAndGet() {

for (;;) {

int current = get();

int next = current + 1;

if (compareAndSet(current, next))

return next;

}

private volatile int value;

public final int get() {

return value;

}

这段代码是一个无限循环，也就是CAS的自旋，循环体中做了三件事：

1. 获取当前值

2. 当前值+1，计算出目标值

3. 进行CAS操作，如果成功则跳出循环，如果失败则重复上述步骤

这里需要注意的重点是get方法，这个方法的作用是获取变量的当前值。

如何保证获取的当前值是内存中的最新值？很简单，用volatile关键字来保证（保证线程间的可见性）。我们接下来看一下compareAndSet方法的实现：

compareAndSet方法的实现很简单，只有一行代码。这里涉及到两个重要的对象，一个是unsafe，一个是valueOffset。

什么是unsafe呢？Java语言不像C，C++那样可以直接访问底层操作系统，但是JVM为我们提供了一个后门，这个后门就是unsafe。unsafe为我们提供了硬件级别的原子操作。

至于valueOffset对象，是通过unsafe.objectFiledOffset方法得到，所代表的是AtomicInteger对象value成员变量在内存中的偏移量。我们可以简单的把valueOffset理解为value变量的内存地址。

我们上面说过，CAS机制中使用了3个基本操作数：内存地址V，旧的预期值A，要修改的新值B。

而unsafe的compareAndSwapInt方法的参数包括了这三个基本元素：valueOffset参数代表了V，expect参数代表了A，update参数代表了B。

正是unsafe的compareAndSwapInt方法保证了Compare和Swap操作之间的原子性操作。

我们现在来说什么是ABA问题。假设内存中有一个值为A的变量，存储在地址V中。

此时有三个线程想使用CAS的方式更新这个变量的值，每个线程的执行时间有略微偏差。线程1和线程2已经获取当前值，线程3还未获取当前值。

接下来，线程1先一步执行成功，把当前值成功从A更新为B；同时线程2因为某种原因被阻塞住，没有做更新操作；线程3在线程1更新之后，获取了当前值B。

在之后，线程2仍然处于阻塞状态，线程3继续执行，成功把当前值从B更新成了A。

最后，线程2终于恢复了运行状态，由于阻塞之前已经获得了“当前值A”，并且经过compare检测，内存地址V中的实际值也是A，所以成功把变量值A更新成了B。

看起来这个例子没啥问题，但如果结合实际，就可以发现它的问题所在。

我们假设一个提款机的例子。假设有一个遵循CAS原理的提款机，小灰有100元存款，要用这个提款机来提款50元。

由于提款机硬件出了点问题，小灰的提款操作被同时提交了两次，开启了两个线程，两个线程都是获取当前值100元，要更新成50元。

理想情况下，应该一个线程更新成功，一个线程更新失败，小灰的存款值被扣一次。

线程1首先执行成功，把余额从100改成50.线程2因为某种原因阻塞。这时，小灰的妈妈刚好给小灰汇款50元。

线程2仍然是阻塞状态，线程3执行成功，把余额从50改成了100。

线程2恢复运行，由于阻塞之前获得了“当前值”100，并且经过compare检测，此时存款实际值也是100，所以会成功把变量值100更新成50。

原本线程2应当提交失败，小灰的正确余额应该保持100元，结果由于ABA问题提交成功了。

怎么解决呢？加个版本号就可以了。

真正要做到严谨的CAS机制，我们在compare阶段不仅要比较期望值A和地址V中的实际值，还要比较变量的版本号是否一致。

我们仍然以刚才的例子来说明，假设地址V中存储着变量值A，当前版本号是01。线程1获取了当前值A和版本号01，想要更新为B，但是被阻塞了。

这时候，内存地址V中变量发生了多次改变，版本号提升为03，但是变量值仍然是A。

随后线程1恢复运行，进行compare操作。经过比较，线程1所获得的值和地址的实际值都是A，但是版本号不相等，所以这一次更新失败。

在Java中，AtomicStampedReference类就实现了用版本号作比较额CAS机制。

1. java语言CAS底层如何实现？

利用unsafe提供的原子性操作方法。

2.什么事ABA问题？怎么解决？

当一个值从A变成B，又更新回A，普通CAS机制会误判通过检测。

利用版本号比较可以有效解决ABA问题。

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