【并发】关于一些CAS 的问题

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前言

正文

CAS 容易造成 ABA 问题：

不能保证代码块的原子性：

CAS 造成 CPU 利用率增加：

结语

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前言

在并发编程的领域，CAS（Compare and Swap）作为一种原子操作，为我们提供了一种在多线程环境下进行同步和共享数据更新的手段。然而，随之而来的问题也需要我们深入理解和谨慎处理。从 ABA 问题到代码块的原子性，以及与之相关的 CPU 利用率问题，这些都是我们在并发编程中需要认真考虑的方面。

正文

CAS 容易造成 ABA 问题：

ABA 问题是 CAS 操作中的一个潜在风险。假设线程 T1读取了一个共享变量的值 A，然后线程 T2将该变量的值改为 B，然后再改回 A。如果此时线程 T1再次进行 CAS 操作，它会发现共享变量的值仍然是 A，尽管这中间已经发生了变化。从 T1 的角度看，它可能会错误地认为这个值没有被其他线程修改过。

为了解决 ABA 问题，可以使用版本号或时间戳等方式，确保在比较和交换时，不仅比较值是否相同，还要比较版本号是否一致，从而避免误判。

不能保证代码块的原子性：

CAS 操作本身是原子的，但它不能保证整个代码块的原子性。如果一个代码块包含多个 CAS 操作，其他线程可能在两次 CAS 之间修改了共享变量，导致代码块的执行结果不符合预期。

要解决这个问题，可以使用锁或其他同步机制来确保一系列操作的原子性，而不仅仅是单个 CAS 操作。锁能够保证一段代码的互斥执行，从而避免其他线程的干扰。

CAS 造成 CPU 利用率增加：

CAS 操作通常采用自旋的方式，即在失败时不是立即阻塞等待，而是反复尝试。这会导致线程持续地在一个循环中自旋，占用 CPU 资源，增加了 CPU 的利用率。

虽然 CAS 操作减少了对锁的使用，提高了并发性，但自旋可能会成为一种资源浪费。为了降低这种浪费，可以采用合适的退避策略，如自旋一定次数后再阻塞，以平衡性能和资源利用率。在高并发场景下，过多的自旋可能导致系统负担过重，需要谨慎权衡。

结语

在充分利用多核处理器和构建高性能应用的同时，我们必须认识到 CAS 不是解决所有并发问题的银弹。ABA 问题的存在提醒我们在使用 CAS 时要关注数据的变化，保证操作的一致性。同时，CAS 本身不能保证一整个代码块的原子性，这要求我们在设计并发代码时，综合考虑多个操作的原子性需求，可能需要借助锁等同步机制。

此外，CAS 的自旋操作可能导致 CPU 利用率的增加，需要在性能和资源利用之间找到平衡。明智的自旋策略和退避机制是确保系统在高并发环境下稳定运行的关键。

在并发编程的道路上，我们需要持续学习、不断优化，以确保我们的应用程序在高并发环境下既能够保持正确性，又能够充分发挥性能潜力。CAS 作为其中的一部分，为我们提供了一种强大的工具，但同时也需要我们审慎使用，以克服其中的潜在问题。

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