JUC 并发编程之无锁模型详解：CAS 原理、原子类应用与 Unsafe 底层实现
摘要：本文围绕并发编程中的 "无锁模型" 展开，先讲解无锁模型的核心CAS原理与 volatile 的协同作用；随后系统介绍 JUC 并发包中各类原子类的应用，包括原子整数、原子引用等，并针对原子引用的 ABA 问题提供解决方案。
1.共享模型之无锁
1.1 问题提出
有如下需求，保证 account.withdraw 取款方法的线程安全
package cn.itcast;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
interface Account {// 获取余额Integer getBalance();// 取款void withdraw(Integer amount);/*** 方法内会启动 1000 个线程，每个线程做 -10 元 的操作* 如果初始余额为 10000 那么正确的结果应当是 0*/static void demo(Account account) {List<Thread> ts = new ArrayList<>();long start = System.nanoTime();for (int i = 0; i < 1000; i++) {ts.add(new Thread(() -> {account.withdraw(10);}));}ts.forEach(Thread::start);ts.forEach(t -> {try {t.join();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}});long end = System.nanoTime();System.out.println(account.getBalance() + " cost: " + (end - start) / 1000_000 + " ms");}
}原有实现并不是线程安全的
class AccountUnsafe implements Account {private Integer balance;public AccountUnsafe(Integer balance) {this.balance = balance;}@Overridepublic Integer getBalance() {return balance;}@Overridepublic void withdraw(Integer amount) {balance -= amount;}
}1.1.1 为什么不安全
withdraw 方法
public static void main(String[] args) {Account.demo(new AccountUnsafe(10000));
}对应的字节码
ALOAD 0 // <- this
ALOAD 0
GETFIELD cn/itcast/AccountUnsafe.balance : Ljava/lang/Integer; // <- this.balance
INVOKEVIRTUAL java/lang/Integer.intValue ()I // 拆箱
ALOAD 1 // <- amount
INVOKEVIRTUAL java/lang/Integer.intValue ()I // 拆箱
ISUB // 减法
INVOKESTATIC java/lang/Integer.valueOf (I)Ljava/lang/Integer // 结果装箱
PUTFIELD cn/itcast/AccountUnsafe.balance : Ljava/lang/Integer; // -> this.balance多线程执行流程
ALOAD 0 // thread-0 <- this
ALOAD0
//thread-0<-this.balance
ALOAD1
ALOAD 0
GETFIELD cn/itcast/AccountUnsafe.balance // thread-0 <- this.balance
INVOKEVIRTUAL java/lang/Integer.intValue // thread-0 拆箱
ALOAD 1 // thread-0 <- amount
INVOKEVIRTUAL java/lang/Integer.intValue // thread-0 拆箱
减法
ISUB
INVOKESTATIC java/lang/Integer.valueOf // thread-0 结果装箱
PUTFIELD cn/itcast/AccountUnsafe.balance // thread-0 -> this.balance
//thread-0->this.balance
ALOAD 0
ALOAD 0 // thread-1 <- this
ALOAD 0
GETFIELD cn/itcast/AccountUnsafe.balance // thread-1 <- this.balance
//thread-1<-this.balance
INVOKEVIRTUAL java/lang/Integer.intValue // thread-1 拆箱
ALOAD 1 // thread-1 <- amount
ALOAD1
INVOKEVIRTUAL java/lang/Integer.intValue // thread-1 拆箱
减法
ISUB
INVOKESTATIC java/lang/Integer.valueOf // thread-1 结果装箱
//thread-1->this.balance
PUTFIELD cn/itcast/AccountUnsafe.balance // thread-1 -> this.balance单核的指令交错
多核的指令交错
1.1.2 解决思路 - 锁
首先想到的是给 Account 对象加锁
class AccountUnsafe implements Account {private Integer balance;public AccountUnsafe(Integer balance) {this.balance = balance;}@Overridepublic synchronized Integer getBalance() {return balance;}@Overridepublic synchronized void withdraw(Integer amount) {balance -= amount;}
}//0 cost: 399 ms1.1.3 解决思路 - 无锁
class AccountSafe implements Account {private AtomicInteger balance;public AccountSafe(Integer balance) {this.balance = new AtomicInteger(balance);}@Overridepublic Integer getBalance() {return balance.get();}@Overridepublic void withdraw(Integer amount) {while (true) {int prev = balance.get();int next = prev - amount;if (balance.compareAndSet(prev, next)) {break;}}// 可以简化为下面的方法// balance.addAndGet(-1 * amount);}
}//0 cost: 302 ms1.2 CAS 与 volatile
前面看到的 AtomicInteger 的解决方法，内部并没有用锁来保护共享变量的线程安全。那么它是如何实现的呢？
public void withdraw(Integer amount) {while(true) {// 需要不断尝试，直到成功为止while (true) {// 比如拿到了旧值 1000int prev = balance.get();// 在这个基础上 1000-10 = 990int next = prev - amount;/*compareAndSet 正是做这个检查，在 set 前，先比较 prev 与当前值- 不一致了，next 作废，返回 false 表示失败比如，别的线程已经做了减法，当前值已经被减成了 990那么本线程的这次 990 就作废了，进入 while 下次循环重试- 一致，以 next 设置为新值，返回 true 表示成功*/if (balance.compareAndSet(prev, next)) {break;}}}
}其中的关键是 compareAndSet，简称 CAS（也称为 Compare And Swap ），它必须是原子操作。
注意：
其实 CAS 的底层是
lock cmpxchg指令（X86 架构），在单核 CPU 和多核 CPU 下都能够保证【比较 - 交换】的原子性。在多核状态下，某个核执行到带
lock的指令时，CPU 会让总线锁住，当这个核把此指令执行完毕，再开启总线。这个过程中不会被线程的调度机制所打断，保证了多个线程对内存操作的准确性，是原子的。
volatile
获取共享变量时，为了保证该变量的可见性，需要使用 volatile 修饰。
它可用来修饰成员变量和静态成员变量，他可避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值，必须到主存中获取它的值，线程操作 volatile 变量都是直接操作主存。即一个线程对 volatile 变量的修改，对另一线程可见。因此，CAS 须借助 volatile 才能读取到共享变量的最新值来实现【比较并交换】
注意：
volatile仅仅保证了共享变量的可见性，让其它线程能够看到最新值，但不解决指令交错问题（不能保证原子性）
1.2.1 为什么无锁效率高
无锁情况下，即使重试失败，线程始终在高速运行，没有停歇，而 synchronized 会让线程在没有获得锁的时候，发生上下文切换，进入阻塞。
打个比喻：线程就好像高速跑道上的赛车，高速运行时，速度超快，一旦发生上下文切换，就好比赛车要减速、熄火，等被唤醒又得重新打火、启动、加速... 恢复到高速运行，代价比较大
但无锁情况下，因为线程要保持运行，需要额外 CPU 的支持，CPU 在这里就好比高速跑道，没有额外的跑道，线程想高速运行也无从谈起，虽然不会进入阻塞，但由于没有分到时间片，仍然会进入可运行状态，还是会导致上下文切换。
在竞争不激烈的场景下，CAS 重试的次数极少，线程几乎无需等待即可完成操作；即使竞争较激烈，重试操作也只是在 "可运行状态" 循环，无需切换到阻塞状态。相比之下，悲观锁无论竞争是否激烈，都会强制线程排队等待锁释放，效率更低。
1.2.2 CAS 的特点
结合 CAS 和 volatile 可以实现无锁并发，适用于线程数少、多核 CPU 的场景下。
CAS 是基于乐观锁的思想：最乐观的估计，不怕别的线程来修改共享变量。
synchronized 是基于悲观锁的思想：最悲观的估计，得防着其它线程来修改共享变量。
CAS 体现的是无锁并发、无阻塞并发，请仔细体会这两句话的意思
因为没有使用
synchronized，所以线程不会陷入阻塞，这是效率提升的因素之一但如果竞争激烈，可以想到重试必然频繁发生，反而效率会受影响
| 对比维度 | 原子整数（如 AtomicInteger） | 原子引用（如 AtomicReference） |
|---|---|---|
| 操作对象 | 基本类型整数（int、long 等） | 引用类型（对象、自定义类等） |
| 核心用途 | 处理整数的原子自增、累加等 | 处理对象的原子更新、ABA 问题等 |
| 典型实现类 | AtomicInteger、AtomicLong | AtomicReference、AtomicStampedReference |
| 特殊能力 | 无（仅处理基本类型） | 可解决 ABA 问题（带版本 / 标记） |
1.3 原子整数
J.U.C 并发包提供了：
AtomicBoolean
AtomicInteger
AtomicLong
以 AtomicInteger 为例
AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);// 获取并自增(i = 0, 结果 i = 1, 返回 0),类似于 i++
System.out.println(i.getAndIncrement());// 自增并获取(i = 1, 结果 i = 2, 返回 2),类似于 ++i
System.out.println(i.incrementAndGet());// 自减并获取(i = 2, 结果 i = 1, 返回 1),类似于 --i
System.out.println(i.decrementAndGet());// 获取并自减(i = 1, 结果 i = 0, 返回 1),类似于 i--
System.out.println(i.getAndDecrement());// 获取并加值(i = 0, 结果 i = 5, 返回 0)
System.out.println(i.getAndAdd(5));// 加值并获取(i = 5, 结果 i = 0, 返回 0)
System.out.println(i.addAndGet(-5));// 获取并更新(i = 0, p 为 i 的当前值, 结果 i = -2, 返回 0)
// 其中函数中的操作能保证原子,但函数需要无副作用
System.out.println(i.getAndUpdate(p -> p - 2));// 更新并获取(i = -2, p 为 i 的当前值, 结果 i = 0, 返回 0)
// 其中函数中的操作能保证原子,但函数需要无副作用
System.out.println(i.updateAndGet(p -> p + 2));// 获取并计算(i = 0, p 为 i 的当前值, x 为参数1, 结果 i = 10, 返回 0)
// 其中函数中的操作能保证原子,但函数需要无副作用
// getAndUpdate 如果在 lambda 中引用了外部的局部变量,要保证该局部变量是 final 的
// getAndAccumulate 可以通过 参数1 来引用外部的局部变量,但因为其不在 lambda 中因此不必是 final
System.out.println(i.getAndAccumulate(10, (p, x) -> p + x));// 计算并获取(i = 10, p 为 i 的当前值, x 为参数1, 结果 i = 0, 返回 0)
// 其中函数中的操作能保证原子,但函数需要无副作用
System.out.println(i.accumulateAndGet(-10, (p, x) -> p + x));原子类的
getAndAdd/addAndGet方法已封装了无锁的 CAS 重试逻辑，无需手动实现循环：1.
getAndAdd方法底层已实现 CAS 重试，避免手动编写循环无锁
withdraw实现中，手动通过while循环 + CAS 保证原子性：public void withdraw(Integer amount) {while (true) {int prev = balance.get(); // 读取当前值int next = prev - amount; // 计算目标值if (balance.compareAndSet(prev, next)) { // CAS 尝试更新break; // 成功则退出循环}} }而
AtomicInteger的getAndAdd(int delta)方法（或addAndGet）底层已内置完全相同的逻辑：通过循环重试 CAS，确保 “读取 - 计算 - 更新” 的原子性。文档中明确指出 “可以简化为下面的方法：balance.addAndGet(-1 * amount)”，本质是 复用 J.U.C 封装的成熟逻辑，避免重复编写手动循环，同时保证无锁机制的高效性。例如，
getAndAdd的底层实现（类似文档中 CAS 逻辑的封装）大致为：public final int getAndAdd(int delta) {while (true) {int prev = get();int next = prev + delta;if (compareAndSet(prev, next)) {return prev;}} }可见其与手动实现的 CAS 循环完全一致，因此可直接替换。
2.
getAndAdd依托原子类特性，保证无锁效率与线程安全无锁机制核心是 "原子操作 + volatile 可见性"，而
getAndAdd方法已充分保证这两点：
- CAS 原子性：
getAndAdd依赖的compareAndSet方法基于硬件指令实现，CAS 的底层是lock cmpxchg指令，在单核和多核 CPU 下都能保证【比较 - 交换】的原子性。- volatile可见性：底层依赖的原子类（
AtomicInteger）已通过volatile修饰核心共享变量，volatile 保证线程操作共享变量时直接读写主存，避免工作缓存导致的可见性问题，确保getAndAdd每次读取的都是最新值，避免 CAS 重试基于旧值判断。
1.4 原子引用
为什么需要原子引用类型？
AtomicReference
AtomicMarkableReference
AtomicStampedReference
原子引用是用于处理对象类型（引用类型） 的无锁原子类，核心作用是保证多线程对引用类型共享变量（如
BigDecimal、自定义对象等）的 "读取 - 修改 - 写入" 操作具有原子性，解决原子整数无法处理非整数类型的局限。
例如：
public interface DecimalAccount {// 获取余额BigDecimal getBalance();// 取款void withdraw(BigDecimal amount);/*** 方法内会启动 1000 个线程，每个线程做 -10 元 的操作* 如果初始余额为 10000 那么正确的结果应当是 0*/static void demo(DecimalAccount account) {List<Thread> ts = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < 1000; i++) {ts.add(new Thread(() -> {account.withdraw(BigDecimal.TEN);}));}ts.forEach(Thread::start);ts.forEach(t -> {try {t.join();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}});System.out.println(account.getBalance());}
}1.4.1 不安全实现
class DecimalAccountUnsafe implements DecimalAccount {BigDecimal balance;public DecimalAccountUnsafe(BigDecimal balance) {this.balance = balance;}@Overridepublic BigDecimal getBalance() {return balance;}@Overridepublic void withdraw(BigDecimal amount) {BigDecimal balance = this.getBalance();this.balance = balance.subtract(amount);}
}1.4.2 安全实现 - 使用锁
class DecimalAccountSafeLock implements DecimalAccount {private final Object lock = new Object();BigDecimal balance;public DecimalAccountSafeLock(BigDecimal balance) {this.balance = balance;}@Overridepublic BigDecimal getBalance() {return balance;}@Overridepublic void withdraw(BigDecimal amount) {synchronized (lock) {BigDecimal balance = this.getBalance();this.balance = balance.subtract(amount);}}
}1.4.3 安全实现 - 使用 CAS
class DecimalAccountSafeCas implements DecimalAccount {AtomicReference<BigDecimal> ref;public DecimalAccountSafeCas(BigDecimal balance) {ref = new AtomicReference<>(balance);}@Overridepublic BigDecimal getBalance() {return ref.get();}@Overridepublic void withdraw(BigDecimal amount) {while (true) {BigDecimal prev = ref.get();BigDecimal next = prev.subtract(amount);if (ref.compareAndSet(prev, next)) {break;}}}
}1.4.4 ABA 问题及解决
ABA 问题
static AtomicReference<String> ref = new AtomicReference<>("A");
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {log.debug("main start...");// 获取值 A// 这个共享变量被它线程修改过?String prev = ref.get();other();sleep(1);// 尝试改为 Clog.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C"));
}
private static void other() {new Thread(() -> {log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "B"));}, "t1").start();sleep(0.5);new Thread(() -> {log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "A"));}, "t2").start();
}主线程仅能判断出共享变量的值与最初值 A 是否相同，不能感知到这种从 A 改为 B 又改回 A 的情况，如果主线程希望：
只要有其它线程【动过了】共享变量，那么自己的 cas 就算失败，这时，仅比较值是不够的，需要再加一个版本号
AtomicStampedReference
static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {log.debug("main start...");// 获取值 AString prev = ref.getReference();// 获取版本号int stamp = ref.getStamp();log.debug("版本 {}", stamp);// 如果中间有其它线程干扰，发生了 ABA 现象other();sleep(1);// 尝试改为 Clog.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C", stamp, stamp + 1));
}
private static void other() {new Thread(() -> {log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B", ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());}, "t1").start();sleep(0.5);new Thread(() -> {log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A", ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());}, "t2").start();
}AtomicStampedReference 可以给原子引用加上版本号，追踪原子引用整个的变化过程，如：A -> B -> A -> C，通过 AtomicStampedReference，我们可以知道，引用变量中途被更改了几次。
但有时，并不关心引用变量更改了几次，单纯关心是否更改过，所以有了 AtomicMarkableReference
AtomicMarkableReference
class GarbageBag {String desc;public GarbageBag(String desc) {this.desc = desc;}public void setDesc(String desc) {this.desc = desc;}@Overridepublic String toString() {return super.toString() + " " + desc;}
}
@Slf4j
public class TestABAAtomicMarkableReference {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {GarbageBag bag = new GarbageBag("装满了垃圾");// 参数2 mark 可以看作一个标记，表示垃圾袋满了AtomicMarkableReference<GarbageBag> ref = new AtomicMarkableReference<>(bag, true);log.debug("主线程 start...");GarbageBag prev = ref.getReference();log.debug(prev.toString());new Thread(() -> {log.debug("打扫卫生的线程 start...");bag.setDesc("空垃圾袋");while (!ref.compareAndSet(bag, bag, true, false)) {}log.debug(bag.toString());}).start();Thread.sleep(1000);log.debug("主线程想换一只新垃圾袋?");boolean success = ref.compareAndSet(prev, new GarbageBag("空垃圾袋"), true, false);log.debug("换了么?" + success);log.debug(ref.getReference().toString());}
}1.5 原子数组
AtomicIntegerArray
AtomicLongArray
AtomicReferenceArray
有如下方法
/**
参数1，提供数组、可以是线程不安全数组或线程安全数组
参数2，获取数组长度的方法
参数3，自增方法，回传 array, index
参数4，打印数组的方法
// supplier 提供者 无中生有 ()->结果
// function 函数 一个参数一个结果 (参数)->结果 , BiFunction (参数1,参数2)->结果
// consumer 消费者 一个参数没结果 (参数 )->void, BiConsumer ( 参数1,参数2)->
*/
private static <T> void demo(
Supplier<T> arraySupplier,
Function<T, Integer> lengthFun,
BiConsumer<T, Integer> putConsumer,
Consumer<T> printConsumer ) {List<Thread> ts = new ArrayList<>();T array = arraySupplier.get();int length = lengthFun.apply(array);for (int i = 0; i < length; i++) {// 每个线程对数组作 10000 次操作ts.add(new Thread(() -> {for (int j = 0; j < 10000; j++) {putConsumer.accept(array, j % length);}}));}ts.forEach(t -> t.start()); // 启动所有线程ts.forEach(t -> {try {t.join();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}); // 等所有线程结束printConsumer.accept(array);
}不安全的数组
demo(
() -> new int[10],
array -> array.length,
(array, index) -> array[index]++,
array -> System.out.println(Arrays.toString(array))
);安全的数组
demo(
() -> new AtomicIntegerArray(10),
array -> array.length(),
(array, index) -> array.getAndIncrement(index),
array -> System.out.println(array)
);1.6 字段更新器
AtomicReferenceFieldUpdater
AtomicIntegerFieldUpdater
AtomicLongFieldUpdater
字段更新器能直接对对象的普通 volatile 字段实现原子操作，无需像原子引用那样封装整个对象或字段为原子类实例
public class Test5 {private volatile int field;public static void main(String[] args) {AtomicIntegerFieldUpdater fieldUpdater =AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(Test5.class, "field");Test5 test5 = new Test5();fieldUpdater.compareAndSet(test5, 0, 10);// 修改成功 field = 10System.out.println(test5.field);// 修改成功 field = 20fieldUpdater.compareAndSet(test5, 10, 20);System.out.println(test5.field);// 修改失败 field = 20fieldUpdater.compareAndSet(test5, 10, 30);System.out.println(test5.field);}
}不改变字段类型、不封装整个对象，直接对对象的普通 volatile 字段实现原子更新。
1.7 原子累加器
累加器性能比较
private static <T> void demo(Supplier<T> adderSupplier, Consumer<T> action) {T adder = adderSupplier.get();long start = System.nanoTime();List<Thread> ts = new ArrayList<>();// 4 个线程，每人累加 50 万for (int i = 0; i < 40; i++) {ts.add(new Thread(() -> {for (int j = 0; j < 500000; j++) {action.accept(adder);}}));}ts.forEach(t -> t.start());ts.forEach(t -> {try {t.join();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}});long end = System.nanoTime();System.out.println(adder + " cost:" + (end - start) / 1000_000);
}比较 AtomicLong 与 LongAdder
for (int i = 0; i < 5; i++) {demo(() -> new LongAdder(), adder -> adder.increment());
}
for (int i = 0; i < 5; i++) {demo(() -> new AtomicLong(), adder -> adder.getAndIncrement());
}性能提升的原因很简单，就是在有竞争时，设置多个累加单元，Therad-0 累加 Cell[0]，而 Thread-1累加 Cell[1]... 最后将结果汇总。这样它们在累加时操作的不同的 Cell 变量，因此减少了 CAS 重试失败，从而提高性能。
1.8 Unsafe
概述
Unsafe 对象提供非常底层的操作内存、线程的方法，Unsafe 对象不能直接调用，只能通过反射获得
public class UnsafeAccessor {static Unsafe unsafe;static {try {Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");theUnsafe.setAccessible(true);unsafe = (Unsafe) theUnsafe.get(null);} catch (NoSuchFieldException | IllegalAccessException e) {throw new Error(e);}}static Unsafe getUnsafe() {return unsafe;}
}Unsafe CAS 操作
@Data
class Student {volatile int id;volatile String name;
}
Unsafe unsafe = UnsafeAccessor.getUnsafe();
Field id = Student.class.getDeclaredField("id");
Field name = Student.class.getDeclaredField("name");
// 获得成员变量的偏移量
long idOffset = UnsafeAccessor.unsafe.objectFieldOffset(id);
long nameOffset = UnsafeAccessor.unsafe.objectFieldOffset(name);
Student student = new Student();
// 使用 cas 方法替换成员变量的值
UnsafeAccessor.unsafe.compareAndSwapInt(student, idOffset, 0, 20); // 返回 true
UnsafeAccessor.unsafe.compareAndSwapObject(student, nameOffset, null, "张三"); // 返回 true
System.out.println(student);使用自定义的 AtomicData 实现之前线程安全的原子整数 Account 实现
class AtomicData {private volatile int data;static final Unsafe unsafe;static final long DATA_OFFSET;static {unsafe = UnsafeAccessor.getUnsafe();try {// data 属性在 DataContainer 对象中的偏移量，用于 Unsafe 直接访问该属性DATA_OFFSET = unsafe.objectFieldOffset(AtomicData.class.getDeclaredField("data"));} catch (NoSuchFieldException e) {throw new Error(e);}}public AtomicData(int data) {this.data = data;}public void decrease(int amount) {int oldValue;while(true) {// 获取共享变量旧值，可以在这一行加入断点，修改 data 调试来加深理解oldValue = data;// cas 尝试修改 data 为 旧值 + amount，如果期间旧值被别的线程改了，返回 falseif (unsafe.compareAndSwapInt(this, DATA_OFFSET, oldValue, oldValue - amount)) {return;}}}public int getData() {return data;}
}Account 实现
Account.demo(new Account() {AtomicData atomicData = new AtomicData(10000);@Overridepublic Integer getBalance() {return atomicData.getData();}@Overridepublic void withdraw(Integer amount) {atomicData.decrease(amount);}
});大功告成！