上一课时，我们提到了 concurrent 下面的 Lock，了解到它可以在 API 级别，对共享资源进行更细粒度的控制。Lock 是基于 AQS（AbstractQueuedSynchronizer）实现的，AQS 是用来构建 Lock 或其他同步组件的基础，它使用了一个 int 成员变量来表示state（同步状态），通过内置的 FIFO 队列，来完成资源获取线程的排队。

synchronized的方式加锁，会让线程在 BLOCKED 状态和 RUNNABLE 状态之间切换，在操作系统上，就会造成用户态和内核态的频繁切换，效率就比较低。

与 synchronized 的实现方式不同，AQS中很多数据结构的变化，都是依赖 CAS 进行操作的，而CAS 就是乐观锁的一种实现。

CAS

CAS 是 Compare And Swap 的缩写，意思是比较并替换。

如下图，CAS 机制当中使用了 3 个基本操作数：内存地址V、期望值E、要修改的新值N。更新一个变量的时候，只有当变量的预期值E 和内存地址V 的真正值相同时，才会将内存地址V 对应的值修改为 N。

如果本次修改不成功，怎么办？很多情况下，它将一直重试，直到修改为期望的值。

拿 AtomicInteger 类来说，相关的代码如下：

1
2
3

public final boolean compareAndSet(int expectedValue, int newValue) {
        return U.compareAndSetInt(this, VALUE, expectedValue, newValue);
}

比较和替换是两个动作，CAS 是如何保证这两个操作的原子性呢？

我们继续向下追踪，发现是 jdk.internal.misc.Unsafe 类实现的，循环重试就是在这里发生的：

1
2
3
4
5
6
7
8
9

@HotSpotIntrinsicCandidate
public final int getAndAddInt(Object o, long offset, int delta) {
    int v;
    do {
        v = getIntVolatile(o, offset);
    } while (!weakCompareAndSetInt(o, offset, v, v + delta));
    return v;

}

追踪到 JVM 内部，在 linux 机器上参照 os_cpu/linux_x86/atomic_linux_x86.hpp。可以看到，最底层的调用，是汇编语言，而最重要的，就是cmpxchgl指令。到这里没法再往下找代码了，因为 CAS 的原子性实际上是硬件 CPU 直接保证的。

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

template<>
template<typename T>
inline T Atomic::PlatformCmpxchg<4>::operator()(T exchange_value,
                                                T volatile* dest,
                                                T compare_value,
                                                atomic_memory_order /* order */) const {
  STATIC_ASSERT(4 == sizeof(T));
  __asm__ volatile ("lock cmpxchgl %1,(%3)"
                    : "=a" (exchange_value)
                    : "r" (exchange_value), "a" (compare_value), "r" (dest)
                    : "cc", "memory");
  return exchange_value;
}

那 CAS 实现的原子类，性能能提升多少呢？我们开启了 20 个线程，对共享变量进行自增操作。

从测试结果得知，针对频繁的写操作，原子类的性能是 synchronized 方式的 3 倍。

CAS 原理，在近几年面试中的考察率越来越高，主要是由于乐观锁在读多写少的互联网场景中，使用频率愈发频繁。

你可能发现有一些乐观锁的变种，但最基础的思想是一样的，都是基于比较替换并替换的基本操作。

关于 Atomic 类，还有一个小细节，那就是它的主要变量，使用了 volatile 关键字进行修饰。代码如下，你知道它是用来干什么的吗？

1

private volatile int value;

答案：使用了 volatile 关键字的变量，每当变量的值有变动的时候，都会将更改立即同步到主内存中；而如果某个线程想要使用这个变量，就先要从主存中刷新到工作内存，这样就确保了变量的可见性。有了这个关键字的修饰，就能保证每次比较的时候，拿到的值总是最新的。

乐观锁

从上面的描述可以看出，乐观锁严格来说，并不是一种锁，它提供了一种检测冲突的机制，并在有冲突的时候，采取重试的方法完成某项操作。假如没有重试操作，乐观锁就仅仅是一个判断逻辑而已。

从这里可以看出乐观锁与悲观锁的一些区别。悲观锁每次操作数据的时候，都会认为别人会修改，所以每次在操作数据的时候，都会加锁，除非别人释放掉锁。

乐观锁在检测到冲突的时候，会有多次重试操作，所以之前我们说，乐观锁适合用在读多写少的场景；而在资源冲突比较严重的场景，乐观锁会出现多次失败的情况，造成 CPU 的空转，所以悲观锁在这种场景下，会有更好的性能。

为什么读多写少的情况，就适合使用乐观锁呢？悲观锁在读多写少的情况下，不也是有很少的冲突吗？

其实，问题不在于冲突的频繁性，而在于加锁这个动作上。

悲观锁需要遵循下面三种模式：一锁、二读、三更新，即使在没有冲突的情况下，执行也会非常慢；

如之前所说，乐观锁本质上不是锁，它只是一个判断逻辑，资源冲突少的情况下，它不会产生任何开销。

我们上面谈的 CAS 操作，就是一种典型的乐观锁实现方式，我们顺便看一下 CAS 的缺点，也就是乐观锁的一些缺点。

在并发量比较高的情况下，有些线程可能会一直尝试修改某个资源，但由于冲突比较严重，一直更新不成功，这时候，就会给 CPU 带来很大的压力。JDK 1.8 中新增的 LongAdder，通过把原值进行拆分，最后再以 sum 的方式，减少 CAS 操作冲突的概率，性能要比 AtomicLong 高出 10 倍左右。

CAS 操作的对象，只能是单个资源，如果想要保证多个资源的原子性，最好使用synchronized 等经典加锁方式

ABA 问题，意思是指在 CAS 操作时，有其他的线程现将变量的值由 A 变成了 B，然后又改成了 A，当前线程在操作时，发现值仍然是 A，于是进行了交换操作。这种情况在某些场景下可不用过度关注，比如 AtomicInteger，因为没什么影响；但在一些其他操作，比如链表中，会出现问题，必须要避免。可以使用 AtomicStampedReference 给引用标记上一个整型的版本戳，来保证原子性。

乐观锁实现余额更新

对余额的操作，是交易系统里最常见的操作了。先读出余额的值，进行一番修改之后，再写回这个值。

对余额的任何更新，都需要进行加锁。因为读取和写入操作并不是原子性的，如果同一时刻发生了多次与余额的操作，就会产生不一致的情况。

举一个比较明显的例子。你同时发起了一笔消费 80 元和 5 元的请求，经过操作之后，两个支付都成功了，但最后余额却只减了 5 元。相当于花了 5 块钱买了 85 元的东西。请看下面的时序：

1
2
3
4
5
6

请求A：读取余额100
请求B：读取余额100
请求A：花掉5元，临时余额是95
请求B：花掉80元，临时余额是20
请求B：写入余额20成功
请求A：写入余额95成功

我曾经在线上遇到过一个 P0 级别的 BUG，用户通过构造请求，频繁发起 100 元的提现和 1 分钱的提现，造成了比较严重的后果，你可以自行分析一下这个过程。

所以，对余额操作加锁，是必须的。 这个过程和多线程的操作是类似的，不过多线程是单机的，而余额的场景是分布式的。

对于数据库来说，就可以通过加行锁进行解决，拿 MySQL 来说，MyISAM 是不支持行锁的，我们只能使用 InnoDB，典型的 SQL 语句如下：

1

select * from user where userid={id} for update

使用 select for update 这么一句简单的 SQL，其实在底层就加了三把锁，非常昂贵。

默认对主键索引加锁，不过这里直接忽略；二级索引 userid={id} 的 next key lock（记录+间隙锁）；二级索引 userid={id} 的下一条记录的间隙锁。

所以，在现实场景中，这种悲观锁都已经不再采用，第一是因为它不够通用，第二是因为它非常昂贵。

一种比较好的办法，就是使用乐观锁。根据上面我们对于乐观锁的定义，就可以抽象两个概念：

检测冲突的机制：先查出本次操作的余额E，在更新时判断是否与当前数据库的值相同，如果相同则执行更新动作

重试策略：有冲突直接失败，或者重试5次后失败

伪代码如下，可以看到这其实就是 CAS。

1
2
3
4
5
6
7

# old_balance获取
select balance from  user where userid={id}
# 更新动作 
update user set balance = balance - 20
    where userid={id} 
    and balance >= 20
    and balance = $old_balance

还有一种 CAS 的变种，就是使用版本号机制。通过在表中加一个额外的字段 version，来代替对余额的判断。这种方式不用去关注具体的业务逻辑，可控制多个变量的更新，可扩展性更强，典型的伪代码如下：

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10

version,balance = dao.getBalance(userid)
balance = balance - cost
dao.exec("
    update user 
    set balance = balance - 20
    version = version + 1
    where userid=id 
    and balance >= 20
    and version = $old_version
")

Redis 分布式锁

Redis 的分布式锁，是互联网行业经常使用的方案。很多同学知道是使用 setnx 或者带参数的 set 方法来实现的，但 Redis 的分布式锁其实有很多坑。

在“08 | 案例分析：Redis 如何助力秒杀业务”中，我们演示了一个使用 lua 脚本来实现秒杀场景。但在现实情况中，秒杀业务通常不会这么简单，它需要在查询和用户扣减操作之间，执行一些其他业务。

比如，进行一些商品校验、订单生成等，这个时候，使用分布式锁，可以实现更灵活地控制，它主要依赖 SETNX 指令或者带参数的 SET 指令。

锁创建：SETNX [KEY] [VALUE] 原子操作，意思是在指定的 KEY 不存在的时候，创建一个并返回 1，否则返回 0。我们通常使用参数更全的 set key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX] 命令，同时对 KEY 设置一个超时时间。

锁查询：GET KEY，通过简单地判断 KEY 是否存在即可

锁删除：DEL KEY，删掉相应的 KEY 即可

根据原生的语义，我们有下面简单的 lock 和 unlock 方法，lock 方法通过不断的重试，来获取到分布式锁，然后通过删除命令销毁分布式锁。

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11

public void lock(String key, int timeOutSecond) {
    for (; ; ) {
        boolean exist = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "", timeOutSecond, TimeUnit.SECONDS);
        if (exist) {
            break;
        }
    }
}
public void unlock(String key) {
    redisTemplate.delete(key);
}

这段代码中的问题很多，我们只指出其中一个最严重的问题。在多线程中，执行 unlock方法的，只能是当前的线程，但在上面的实现中，由于超时存在的原因，锁被提前释放了。考虑下面 3 个请求的时序：

请求A： 获取了资源 x 的锁，锁的超时时间为 5 秒

请求A： 由于业务执行时间比较长，业务阻塞等待，超过 5 秒

请求B： 第 6 秒发起请求，结果发现锁 x 已经失效，于是顺利获得锁

请求A： 第 7 秒，请求 A 执行完毕，然后执行锁释放动作

请求C： 请求 C 在锁刚释放的时候发起了请求，结果顺利拿到了锁资源

此时，请求 B 和请求 C 都成功地获取了锁 x，我们的分布式锁失效了，在执行业务逻辑的时候，就容易发生问题。

所以，在删除锁的时候，需要判断它的请求方是否正确。首先，获取锁中的当前标识，然后，在删除的时候，判断这个标识是否和解锁请求中的相同。

可以看到，读取和判断是两个不同的操作，在这两个操作之间同样会有间隙，高并发下会出现执行错乱问题，而稳妥的方案，是使用 lua 脚本把它们封装成原子操作。

改造后的代码如下：

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

public String lock(String key, int timeOutSecond) {
    for (; ; ) {
        String stamp = String.valueOf(System.nanoTime());
        boolean exist = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, stamp, timeOutSecond, TimeUnit.SECONDS);
        if (exist) {
            return stamp;
        }
    }
}
public void unlock(String key, String stamp) {
    redisTemplate.execute(script, Arrays.asList(key), stamp);
}

相应的 lua 脚本如下：

1
2
3
4
5
6
7

local stamp = ARGV[1]
local key = KEYS[1]
local current = redis.call("GET",key)
if stamp == current then
    redis.call("DEL",key)
    return "OK"
end

可以看到，reids 实现分布式锁，还是有一定难度的。推荐使用 redlock 的 Java 客户端实现 redisson，它是根据 Redis 官方提出的分布式锁管理方法实现的。

这个锁的算法，处理了分布式锁在多 redis 实例场景下，以及一些异常情况的问题，有更高的容错性。比如，我们前面提到的锁超时问题，在 redisson 会通过看门狗机制对锁进行无限续期，来保证业务的正常运行。

我们可以看下 redisson 分布式锁的典型使用代码。

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

String resourceKey = "goodgirl";
RLock lock = redisson.getLock(resourceKey);
try {
    lock.lock(5, TimeUnit.SECONDS);
    //真正的业务
    Thread.sleep(100);
} catch (Exception ex) {
    ex.printStackTrace();
} finally {
    if (lock.isLocked()) {
        lock.unlock();
    }
}

使用 redis 的 monitor 命令，可以看到具体的执行步骤，这个过程还是比较复杂的。

无锁

无锁（Lock-Free），指的是在多线程环境下，在访问共享资源的时候，不会阻塞其他线程的执行。

在 Java 中，最典型的无锁队列实现，就是 ConcurrentLinkedQueue，但它是无界的，不能够指定它的大小。ConcurrentLinkedQueue 使用 CAS 来处理对数据的并发访问，这是无锁算法得以实现的基础。

CAS 指令不会引起上下文切换和线程调度，是非常轻量级的多线程同步机制。它还把入队、出队等对 head 和 tail 节点的一些原子操作，拆分出更细的步骤，进一步缩小了 CAS 控制的范围。

ConcurrentLinkedQueue 是一个非阻塞队列，性能很高，但不是很常用。千万不要和阻塞队列 LinkedBlockingQueue（内部基于锁）搞混了。

Disruptor 是一个无锁、有界的队列框架，它的性能非常高。它使用 RingBuffer、无锁和缓存行填充等技术，追求性能的极致，在极高并发的场景，可以使用它替换传统的 BlockingQueue。

在一些中间件中经常被使用，比如日志、消息等（Storm 使用它实现进程内部通信机制），但它在业务系统上很少用，除非是类似秒杀的场景。因为它的编程模型比较复杂，而且业务的主要瓶颈主要在于缓慢的 I/O 上，而不是慢在队列上。

小结

本课时，我们从 CAS 出发，逐步了解了乐观锁的一些概念和使用场景。

乐观锁严格来说，并不是一种锁。它提供了一种检测冲突的机制，并在有冲突的时候，采取重试的方法完成某项操作。假如没有重试操作，乐观锁就仅仅是一个判断逻辑而已。

悲观锁每次操作数据的时候，都会认为别人会修改，所以每次在操作数据的时候，都会加锁，除非别人释放掉锁。

乐观锁在读多写少的情况下，之所以比悲观锁快，是因为悲观锁需要进行很多额外的操作，并且乐观锁在没有冲突的情况下，也根本不耗费资源。但乐观锁在冲突比较严重的情况下，由于不断地重试，其性能在大多数情况下，是不如悲观锁的。

由于乐观锁的这个特性，乐观锁在读多写少的互联网环境中被广泛应用。

本课时，我们主要看了在数据库层面的一个乐观锁实现，以及Redis 分布式锁的实现，后者在实现的时候，还是有很多细节需要注意的，建议使用 redisson 的 RLock。

当然，乐观锁有它的使用场景。当冲突非常严重的情况下，会进行大量的无效计算；它也只能保护单一的资源，处理多个资源的情况下就捉襟见肘；它还会有 ABA 问题，使用带版本号的乐观锁变种可以解决这个问题。

这些经验，我们都可以从 CAS 中进行借鉴。多线程环境和分布式环境有很多相似之处，对于乐观锁来说，我们找到一种检测冲突的机制，就基本上实现了。

下面留一个问题，请你分析解答：

一个接口的写操作，大约会花费 5 分钟左右的时间。它在开始写时，会把数据库里的一个字段值更新为 start，写入完成后，更新为 done。有另外一个用户也想写入一些数据，但需要等待状态为 done。

于是，开发人员在 WEB 端，使用轮询，每隔 5 秒，查询字段值是否为 done，当查询到正确的值，即可开始进行数据写入。

开发人员的这个方法，属于乐观锁吗？有哪些潜在问题？应该如何避免？欢迎你在下方留言区作答，我将一一解答，与你讨论。

-– ### 精选评论 ##### *波： > 李师傅，能提示下为什么ConcurrentLinkedQueue不是很常用么？按理来说无锁的非阻塞队列不是比阻塞队列性能更高么？ ######     讲师回复： >     1. 它是无界的，不好控制大小，容易内存过度使用 2. 里面很多API使用起来不友好，比如里面的size()方法，竟然是for循环，容易有性能问题 3. api不丰富，比如没有阻塞的tak和put方法 ##### *飞： > 属于乐观锁。但是写操作没有做 成原子操作，多线程下会造成 数据不准确。可以在写的时候利用CAS去操作(java或者数据库层面的都可以)，另外轮训时间应该根据业务进行压测，去取平均时间。 ##### **武： > disrupt我们公司现在还在用 ######     讲师回复： >     disruptor还是很不错的，非常高的并发下优化效果明显 ##### **6905： > 是乐观锁 也是多请求 获取资源 问题应该是5s一次 但是写要5分钟 这个不太合理 然后如果程序崩溃了 数据库锁释放不了 没有设置超时时间 或者可重入 ######     讲师回复： >     非常好，理解的很透彻 ##### **哈： > 属于乐观锁，但是更新start的时候没有版本的控制 ##### **辉： > 乐观锁每次都要判断版本是不是不就增加了，代码复杂度么老师 ######     讲师回复： >     不复杂，甚至在sql就可以完成。可以参考下面示例代码：version,balance = dao.getBalance(userid) balance = balance - cost dao.exec(" update user set balance = balance - 20 version = version + 1 where userid=id and balance >= 20 and version = $old_version “) ##### **平： > 这个属于乐观锁 潜在的问题是如果查询到done到开始写入之间有其他写入也进行了执行那就出现不一致了 根本问题是查询和写入不是一个原子操作 解决办法通过数据库或者redis实现状态位更新做控制 类似cas如果能成功即可写入 ######     讲师回复： >     学以致用，加油！ ##### **春： > 冲突检测机制才是乐观锁，只是等待及轮询状态，应该不是乐观锁 ######     讲师回复： >     这个应该属于乐观锁范畴的，这条记录的done状态，就是争抢资源；5秒钟尝试状态，就是tryLock的操作。只不过这种方式不太完善，可以在tryLock成功的时候，把获取到资源的ID也记录一下。另外，5分钟只是预估的，需要设置一个合理的超时时间。 ##### **积极备考架构： > 不属于，一般乐观锁是在那条记录上加一个version，比较更新。这样写入失败的时候可能造成死锁，前端不断轮询也比较占用资源。 ######     讲师回复： >     你的这个思路，已经向乐观锁方向进发了。这里主要的问题是轮询间隔内可能有其他的请求获取了done状态。所有由done到begin这个状态应该是原子的，或者使用额外的字段记录获取到锁的调用方 ##### **波： > 属于乐观锁缺陷：1如果程序处理发生异常，导致释放锁的动作没有成功，将会导致一直循环处理方式：1也可以给锁设置超时时间 ######     讲师回复： >     还有一个缺陷，那就是在5秒中的间隔时间内，可能有其他的请求进入，同样判断成功，造成两个请求并行。可以通过加入执行者标志的方式去避免。