Java多线程乐观锁和CAS机制详细

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我是靠谱客的博主碧蓝芝麻，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Java多线程乐观锁和CAS机制详细，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

一、悲观锁和乐观锁

1、悲观锁

悲观锁是基于一种悲观的态度类来防止一切数据冲突，它是以一种预防的姿态在修改数据之前把数据锁住，然后再对数据进行读写，在它释放锁之前任何人都不能对其数据进行操作，直到前面一个人把锁释放后下一个人数据加锁才可对数据进行加锁，然后才可以对数据进行操作。synchronized是悲观锁，这种线程一旦得到锁，其他需要锁的线程就挂起的情况就是悲观锁。

特点：可以完全保证数据的独占性和正确性，因为每次请求都会先对数据进行加锁，然后进行数据操作，最后再解锁，而加锁释放锁的过程会造成消耗，所以性能不高;

2、乐观锁

乐观锁是对于数据冲突保持一种乐观态度，操作数据时不会对操作的数据进行加锁（这使得多个任务可以并行的对数据进行操作），只有到数据提交的时候才通过一种机制来验证数据是否存在冲突。CAS操作的就是乐观锁，每次不加锁而是假设没有冲突而去完成某项操作，如果因为冲突失败就重试，直到成功为止。

特点：乐观锁是一种并发类型的锁，其本身不对数据进行加锁通而是通过业务实现锁的功能，不对数据进行加锁就意味着允许多个请求同时访问数据，同时也省掉了对数据加锁和解锁的过程，这种方式因为节省了悲观锁加锁的操作，所以可以一定程度的的提高操作的性能，不过在并发非常高的情况下，会导致大量的请求冲突，冲突导致大部分操作无功而返而浪费资源，所以在高并发的场景下，乐观锁的性能却反而不如悲观锁。

二、CAS机制

CAS机制的全称是Compare And Swap，翻译过来就是比较并且交换，CAS机制中有三个变量，内存地址address，旧的预期值oldvalue，要修改的新值newvalue。当进行CAS操作时，首先先检测和比较内存地址和旧的预期值是否一致，如果一致返回true，否则返回false。可以看下面的代码能好得理解。

代码中AtomicInteger是原子操作类，count.compareAndSet(11,10)就是CAS机制，他是一个原子操作，他先要比较原先的count值是否是11，如果是11的话，就改成10，如果线程1和线程2进入代码中，但是线程1先触发了CAS，将count值变10，那么线程2执行到CAS机制的时候发现count值已经不等于10了，那么这个compareAndSet函数会返回false，进入else中继续run()。线程1休眠5s以后，将count值修改成11以后，线程2再次进入compareAndSet函数发现count值变成了11，那么就把值修改成10了，并且返回true值。由此实现了乐观锁。

public class AtomiIntegerTestimplements Runnable {
    private AtomicInteger count = new AtomicInteger(11);

    public static void main(String[] args) {
        AtomiIntegerTest ast = new AtomiIntegerTest();
        Thread thread1 = new Thread(ast);
        Thread thread = new Thread(ast);
        thread1.start();
        thread.start();
    }
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("thread:"+Thread.currentThread().getName()+";count:"+count.get());
        if (count.compareAndSet(11,10)){
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+";修改成功"+count.get());
            try {
                Thread.sleep(5000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            count.set(11);
        }else{
            System.out.println("重试机制thread:"+Thread.currentThread().getName()+";flag:"+count.get());
            try {
                Thread.sleep(500);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            run();
        }
    }
}