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五菱

为什么使用volatile比同步代价更低？　　同步的代价，主要由其覆盖范围决定，如果可以降低同步的覆盖范围，则可以大幅提升程序性能。而volatile的覆盖范围仅仅变量级别的。因此它的同步代价很低。volatile原理是什么？　　volatile的语义，其实是告诉处理器，不要将我放入工作内存(工作内存详见java内存模型)，请直接在主存操作我。因此，当多核或多线程在访问该变量时，都将直接操作主存，这从本质上，做到了变量共享。volatile有什么优势？　　1，更大的程序吞吐量　　2，更少的代码实现多线程　　3，程序的伸缩性较好　　4，比较好理解，无需太高的学习成本volatile有什么劣势？　　1，容易出问题　　2，比较难设计

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volatile运算存在脏数据问题volatile仅仅能保证变量可见性，无法保证原子性。volatile的race condition示例：

public class TestRaceCondition {    private volatile int i = 0;    public void increase() {       i++;    }    public int getValue() {       return i;    } }

当多线程执行increase方法时，是否能保证它的值会是线性递增的呢？ 　　答案是否定的。　　原因：　　这里的increase方法，执行的操作是i++，即 i = i + 1; 针对i = i + 1，在多线程中的运算，本身需要改变i的值。如果，在i已从内存中取到最新值，但未与1进行运算，此时其他线程已数次将运算结果赋值给i。则当前线程结束时，之前的数次运算结果都将被覆盖。即，执行100次increase，可能结果是 < 100。　　一般来说，这种情况需要较高的压力与并发情况下，才会出现。如何避免这种情况？　　解决以上问题的方法：　　一种是操作时，加上同步。　　这种方法，无疑将大大降低程序性能，且违背了volatile的初衷。　　第二种方式是，使用硬件原语(CAS)，实现非阻塞算法。　　从CPU原语上，支持变量级别的低开销同步。

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CPU原语-比较并交换(CompareAndSet)，实现非阻塞算法什么是CAS？　　cas是现代CPU提供给并发程序使用的原语操作。不同的CPU有不同的使用规范。　　在 Intel 处理器中，比较并交换通过指令的 cmpxchg 系列实现。　　PoweRPC 处理器有一对名为“加载并保留”和“条件存储”的指令，它们实现相同的目地；　　MIPS 与 PowerPC 处理器相似，除了第一个指令称为“加载链接”。　　CAS 操作包含三个操作数 —— 内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)什么是非阻塞算法？　　一个线程的失败或挂起不应该影响其他线程的失败或挂起。这类算法称之为非阻塞(nonblocking)算法　　对比阻塞算法: 　　如果有一类并发操作，其中一个线程优先得到对象监视器的锁，当其他线程到达同步边界时，就会被阻塞。　　直到前一个线程释放掉锁后，才可以继续竞争对象锁。(当然，这里的竞争也可是公平的，按先来后到的次序)CAS 原理：　　我认为位置 V 应该包含值 A；如果包含该值，则将 B 放到这个位置；否则，不要更改该位置，只告诉我这个位置现在的值即可。CAS使用示例(jdk 1.5 并发包 AtomicInteger类分析：)

/**   * Atomically sets to the given value and returns the old value.   *   * @param newValue the new value   * @return the previous value   */ public final int getAndSet(int newValue) {    for (;;) {       int current = get();       if (compareAndSet(current, newValue))          return current;    } } public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {    return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update); }

　　这个方法是AtomicInteger类的常用方法，作用是将变量设置为指定值，并返回设置前的值。它利用了cpu原语compareAndSet来保障值的唯一性。　　另，AtomicInteger类中，其他的实用方法，也是基于同样的实现方式。比如 getAndIncrement，getAndDecrement，getAndAdd等等。

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CAS语义上存在的“ABA 问题”什么是ABA问题？　　假设，第一次读取V地址的A值，然后通过CAS来判断V地址的值是否仍旧为A，如果是，就将B的值写入V地址，覆盖A值。但是，语义上，有一个漏洞，当第一次读取V的A值，此时，内存V的值变为B值，然后在未执行CAS前，又变回了A值。此时，CAS再执行时，会判断其正确的，并进行赋值。　　这种判断值的方式来断定内存是否被修改过，针对某些问题，是不适用的。　　为了解决这种问题，jdk 1.5并发包提供了 AtomicStampedReference(有标记的原子引用)类，通过控制变量值的版本来保证CAS正确性。其实，大部分通过值的变化来CAS，已经够用了。

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jdk1.5原子包介绍(基于volatile)

包的特色:
　　1，普通原子数值类型AtomicInteger，AtomicLong提供一些原子操作的加减运算。
　　2，使用了解决脏数据问题的经典模式-“比对后设定”，即 查看主存中数据是否与预期提供的值一致，如果一致，才更新。
　　3，使用AtomicReference可以实现对所有对象的原子引用及赋值。包括Double与Float，但不包括对其的计算。浮点的计算，只能依靠同步关键字或Lock接口来实现了。
　　4，对数组元素里的对象，符合以上特点的，也可采用原子操作。包里提供了一些数组原子操作类AtomicIntegerArray，AtomicLongArray等等。
　　5，大幅度提升系统吞吐量及性能。
　　具体使用，详解java doc。

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