乐观锁和悲观锁

如果将悲观锁（Pessimistic Lock）和乐观锁（PessimisticLock 或 OptimisticLock）对应到现实生活中来。悲观锁有点像是一位比较悲观（也可以说是未雨绸缪）的人，总是会假设最坏的情况，避免出现问题。乐观锁有点像是一位比较乐观的人，总是会假设最好的情况，在要出现问题之前快速解决问题。

1.什么是悲观锁？

悲观锁总是假设最坏的情况，认为共享资源每次被访问的时候就会出现问题(比如共享数据被修改)，所以每次在获取资源操作的时候都会上锁，这样其他线程想拿到这个资源就会阻塞直到锁被上一个持有者释放。也就是说，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。

像 Java 中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。

public void performSynchronisedTask() {
    synchronized (this) {
        // 需要同步的操作
    }
}

private Lock lock = new ReentrantLock();
lock.lock();
try {
   // 需要同步的操作
} finally {
    lock.unlock();
}

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。并且，悲观锁还可能会存在死锁问题（线程获得锁的顺序不当时），影响代码的正常运行。

2.什么是乐观锁？

乐观锁总是假设最好的情况，认为共享资源每次被访问的时候不会出现问题，线程可以不停地执行，无需加锁也无需等待，只是在提交修改的时候去验证对应的资源（也就是数据）是否被其它线程修改了（具体方法可以使用版本号机制或 CAS 算法）。

在 Java 中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类（比如AtomicInteger、LongAdder）就是使用了乐观锁的一种实现方式 CAS 实现的。

// 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（空间换时间）
LongAdder sum = new LongAdder();
sum.increment();

高并发的场景下，乐观锁相比悲观锁来说，不存在锁竞争造成线程阻塞，也不会有死锁问题，在性能上往往会更胜一筹。但是，如果冲突频繁发生（写占比非常多的情况），会频繁失败并重试，这样同样会非常影响性能，导致 CPU 飙升。

不过，大量失败重试的问题也是可以解决的，像我们前面提到的 LongAdder以空间换时间的方式就解决了这个问题。

理论上来说：

● 悲观锁通常多用于写比较多的情况（多写场景，竞争激烈），这样可以避免频繁失败和重试影响性能，悲观锁的开销是固定的。不过，如果乐观锁解决了频繁失败和重试这个问题的话（比如LongAdder），也是可以考虑使用乐观锁的，要视实际情况而定。

● 乐观锁通常多用于写比较少的情况（多读场景，竞争较少），这样可以避免频繁加锁影响性能。不过，乐观锁主要针对的对象是单个共享变量（参考java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类）。

3.如何实现乐观锁？

乐观锁一般会使用版本号机制或 CAS 算法实现，CAS 算法相对来说更多一些，这里需要格外注意。

3.1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 。

1. 操作员 A 此时将其读出（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除（100-$50 ）。

2. 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（100-$20 ）。

3. 操作员 A 完成了修改工作，将数据版本号（ version=1 ），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等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 。

4. 操作员 B 完成了操作，也将版本号（ version=1 ）试图向数据库提交数据（ balance=$80 ），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 1 ，数据库记录当前版本也为 2 ，不满足 “ 提交版本必须等于当前版本才能执行更新 “ 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。

3.2CAS 算法

CAS 的全称是 Compare And Swap（比较与交换），用于实现乐观锁，被广泛应用于各大框架中。CAS 的思想很简单，就是用一个预期值和要更新的变量值进行比较，两值相等才会进行更新。

CAS 是一个原子操作，底层依赖于一条 CPU 的原子指令。

原子操作即最小不可拆分的操作，也就是说操作一旦开始，就不能被打断，直到操作完成。

CAS 涉及到三个操作数：

● V：要更新的变量值(Var)

● E：预期值(Expected)

● N：拟写入的新值(New)

当且仅当 V 的值等于 E 时，CAS 通过原子方式用新值 N 来更新 V 的值。如果不等，说明已经有其它线程更新了 V，则当前线程放弃更新。

举一个简单的例子：线程 A 要修改变量 i 的值为 6，i 原值为 1（V = 1，E=1，N=6，假设不存在 ABA 问题）。

1. i 与 1 进行比较，如果相等，则说明没被其他线程修改，可以被设置为 6 。

2. i 与 1 进行比较，如果不相等，则说明被其他线程修改，当前线程放弃更新，CAS 操作失败。

当多个线程同时使用 CAS 操作一个变量时，只有一个会胜出，并成功更新，其余均会失败，但失败的线程并不会被挂起，仅是被告知失败，并且允许再次尝试，当然也允许失败的线程放弃操作。

4.Java 中 CAS 是如何实现的？

在 Java 中，实现 CAS（Compare-And-Swap, 比较并交换）操作的一个关键类是Unsafe。

Unsafe类位于sun.misc包下，是一个提供低级别、不安全操作的类。由于其强大的功能和潜在的危险性，它通常用于 JVM 内部或一些需要极高性能和底层访问的库中，而不推荐普通开发者在应用程序中使用。关于 Unsafe类的详细介绍，可以阅读这篇文章：📌Java 魔法类 Unsafe 详解[1]。

sun.misc包下的Unsafe类提供了compareAndSwapObject、compareAndSwapInt、compareAndSwapLong方法来实现的对Object、int、long类型的 CAS 操作：

/**
 * 以原子方式更新对象字段的值。
 *
 * @param o        要操作的对象
 * @param offset   对象字段的内存偏移量
 * @param expected 期望的旧值
 * @param x        要设置的新值
 * @return 如果值被成功更新，则返回 true；否则返回 false
 */
boolean compareAndSwapObject(Object o, long offset, Object expected, Object x);

/**
 * 以原子方式更新 int 类型的对象字段的值。
 */
boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset, int expected, int x);

/**
 * 以原子方式更新 long 类型的对象字段的值。
 */
boolean compareAndSwapLong(Object o, long offset, long expected, long x);

Unsafe类中的 CAS 方法是native方法。native关键字表明这些方法是用本地代码（通常是 C 或 C++）实现的，而不是用 Java 实现的。这些方法直接调用底层的硬件指令来实现原子操作。也就是说，Java 语言并没有直接用 Java 实现 CAS。

更准确点来说，Java 中 CAS 是 C++ 内联汇编的形式实现的，通过 JNI（Java Native Interface）调用。因此，CAS 的具体实现与操作系统以及 CPU 密切相关。

java.util.concurrent.atomic 包提供了一些用于原子操作的类。

关于这些 Atomic 原子类的介绍和使用，可以阅读这篇文章：Atomic 原子类总结[2]。

Atomic 类依赖于 CAS 乐观锁来保证其方法的原子性，而不需要使用传统的锁机制（如 synchronized 块或 ReentrantLock）。

AtomicInteger是 Java 的原子类之一，主要用于对 int 类型的变量进行原子操作，它利用Unsafe类提供的低级别原子操作方法实现无锁的线程安全性。

下面，我们通过解读AtomicInteger的核心源码（JDK1.8），来说明 Java 如何使用Unsafe类的方法来实现原子操作。

AtomicInteger核心源码如下：

// 获取 Unsafe 实例
privatestaticfinal Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
privatestaticfinallong valueOffset;

static {
    try {
        // 获取“value”字段在AtomicInteger类中的内存偏移量
        valueOffset = unsafe.objectFieldOffset
            (AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
    } catch (Exception ex) { thrownew Error(ex); }
}
// 确保“value”字段的可见性
privatevolatileint value;

// 如果当前值等于预期值，则原子地将值设置为newValue
// 使用 Unsafe#compareAndSwapInt 方法进行CAS操作
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
    return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}

// 原子地将当前值加 delta 并返回旧值
public final int getAndAdd(int delta) {
    return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, delta);
}

// 原子地将当前值加 1 并返回加之前的值（旧值）
// 使用 Unsafe#getAndAddInt 方法进行CAS操作。
public final int getAndIncrement() {
    return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
}

// 原子地将当前值减 1 并返回减之前的值（旧值）
public final int getAndDecrement() {
    return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, -1);
}

Unsafe#getAndAddInt源码：

// 原子地获取并增加整数值
public final int getAndAddInt(Object o, long offset, int delta) {
    int v;
    do {
        // 以 volatile 方式获取对象 o 在内存偏移量 offset 处的整数值
        v = getIntVolatile(o, offset);
    } while (!compareAndSwapInt(o, offset, v, v + delta));
    // 返回旧值
    return v;
}

可以看到，getAndAddInt 使用了 do-while 循环：在compareAndSwapInt操作失败时，会不断重试直到成功。也就是说，getAndAddInt方法会通过 compareAndSwapInt 方法来尝试更新 value 的值，如果更新失败（当前值在此期间被其他线程修改），它会重新获取当前值并再次尝试更新，直到操作成功。

由于 CAS 操作可能会因为并发冲突而失败，因此通常会与while循环搭配使用，在失败后不断重试，直到操作成功。这就是自旋锁机制。

5.CAS 算法存在哪些问题？

ABA 问题是 CAS 算法最常见的问题。

5.1 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。

ABA 问题的解决思路是在变量前面追加上版本号或者时间戳。JDK 1.5 以后的 AtomicStampedReference 类就是用来解决 ABA 问题的，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。

public boolean compareAndSet(V   expectedReference,
                             V   newReference,
                             int expectedStamp,
                             int newStamp) {
    Pair<V> current = pair;
    return
        expectedReference == current.reference &&
        expectedStamp == current.stamp &&
        ((newReference == current.reference &&
          newStamp == current.stamp) ||
         casPair(current, Pair.of(newReference, newStamp)));
}

5.2 循环时间长开销大

CAS 经常会用到自旋操作来进行重试，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 能够支持处理器提供的pause指令，那么自旋操作的效率将有所提升。pause指令有两个重要作用：

1. 延迟流水线执行指令：pause指令可以延迟指令的执行，从而减少 CPU 的资源消耗。具体的延迟时间取决于处理器的实现版本，在某些处理器上，延迟时间可能为零。

2. 避免内存顺序冲突：在退出循环时，pause指令可以避免由于内存顺序冲突而导致的 CPU 流水线被清空，从而提高 CPU 的执行效率。

5.3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 操作仅能对单个共享变量有效。当需要操作多个共享变量时，CAS 就显得无能为力。不过，从 JDK 1.5 开始，Java 提供了AtomicReference类，这使得我们能够保证引用对象之间的原子性。通过将多个变量封装在一个对象中，我们可以使用AtomicReference来执行 CAS 操作。

除了 AtomicReference 这种方式之外，还可以利用加锁来保证。

6.总结

本文详细介绍了乐观锁和悲观锁的概念、实现方式及其在 Java 中的应用：

● 悲观锁基于悲观的假设，认为共享资源在每次访问时都会发生冲突，因此在每次操作时都会加锁。这种锁机制会导致其他线程阻塞，直到锁被释放。Java 中的 synchronized 和 ReentrantLock 是悲观锁的典型实现方式。虽然悲观锁能有效避免数据竞争，但在高并发场景下会导致线程阻塞、上下文切换频繁，从而影响系统性能，并且还可能引发死锁问题。

● 乐观锁基于乐观的假设，认为共享资源在每次访问时不会发生冲突，因此无须加锁，只需在提交修改时验证数据是否被其他线程修改。Java 中的 AtomicInteger 和 LongAdder 等类通过 CAS（Compare-And-Swap）算法实现了乐观锁。乐观锁避免了线程阻塞和死锁问题，在读多写少的场景中性能优越。但在写操作频繁的情况下，可能会导致大量重试和失败，从而影响性能。

● 乐观锁主要通过版本号机制或 CAS 算法实现。版本号机制通过比较版本号确保数据一致性，而 CAS 通过硬件指令实现原子操作，直接比较和交换变量值。CAS 是高效的无锁算法，但也需要注意 ABA 问题、循环时间长开销大等问题。

● 在 Java 中，CAS 通过 Unsafe 类中的 native 方法实现，这些方法调用底层的硬件指令来完成原子操作。由于其实现依赖于 C++ 内联汇编和 JNI 调用，因此 CAS 的具体实现与操作系统以及 CPU 密切相关。

悲观锁和乐观锁各有优缺点，适用于不同的应用场景。在实际开发中，选择合适的锁机制能够有效提升系统的并发性能和稳定性。CAS 虽然具有高效的无锁特性，但也需要注意 ABA、循环时间长开销大等问题。