CAS为什么还存在线程安全问题（从所谓的ABA问题再学CAS）

概述

之前学习 CAS，从 Java 代码层面知道其原理，借助一条 CPU 原子指令，通过不断地自旋去比较（compare）和（and）赋值（set）。当时对线程安全的认知停留在将多条 Java 语句组合成一个原子操作，那么就能够保证线程安全。那想着 compare 对应 if，set 对应 =，而 compareAndSet() 又是 CPU 原子指令，那总不能为了学个 CAS 还去研究 CPU 指令吧，CAS 学完了。

直到看到有关 CAS 中 ABA 问题的文章，虽然这些文章对 ABA 问题举的例子普遍都有些烂（虽然 wiki 上面也是同样的例子，但烂就是烂），什么 B 线程将 value 值从 5 改到 6 再改回 5，哪个线程吃饱了没事干，要把一个值从 5 改到 6 再改回 5 呢？看这些文章也没弄明白 ABA 问题，或者说，我最初的疑惑是：compareAndSet 不是 CPU 原子命令吗，为什么 CAS 机制还存在线程安全（ABA）问题？ 在弄清楚这个问题之后，感觉 ABA 问题就不是什么问题了。

CAS 机制为什么存在线程安全问题

先从问题出发，为什么 CAS 还存在线程安全问题？

Java内存模型

首先，需要简单了解 Java 内存模型（JMM），如图所示。

数据保存在主内存中，线程会拷贝一份到自己的工作内存中作为缓存，所以需要使用 violate 关键字来修饰 value 变量保证可见性。可见性具体来说就是，任意一个线程修改其工作内存中的 value 时，会立即写回主内存，同时让其他线程中的缓存数据无效，其他线程如果需要使用 value，需要重新从主内存中读取最新值进行缓存。
其次，需要深度追问一下自己，compareAndSet 中 compare 比较的是哪两个对象？ compareAndSet 中 set 赋值的是哪个对象？ 后面通过 AtomicInteger 的源码简单看下，这里直接上结论：
- compare 比较的两个对象是线程工作内存中的 value 和主内存中的 value；
- set 赋值的对象是工作内存中的 value，通过 violate 来实时更新主内存（线程不能直接修改主内存的值）。
最后，为什么会有线程安全问题，问题发生的时间点在哪？

compareAndSet 是 compre（比较）和 set（赋值）是原子性操作，但实际涉及到 get-compare -> set 这三个操作，其中 get 是指从主内存获取数据到线程的工作内存的过程。产生线程安全问题的核心就是 CAS 只保证 compare -> set 这两个过程是原子的，但是 get -> compare 并不是原子的，这个时间段（从主内存读取 value 值到实际执行 CAS 指令）会被其它线程趁虚而入。因此如果发生下面的场景，对于一般的多线程环境而言，便出现线程安全问题。但，这不是一般，这是 CAS！
CAS 机制流程图

ABA 问题

上面的论断先放一放，先可能带有错误地论述一下个人理解的 ABA 问题和线程安全问题之间的关系。

所谓的 ABA 问题，个人理解成是线程安全问题的其中一种抽象描述，例如我们将上面的 B = B₁ + B₂，那么可以理解成一个线程的操作插入到另一个线程的两次操作之间，并最终影响到那个线程的执行结果。类似的例子还有：

从数据库的事务角度来说，就是不满足事务的隔离性，事务 B 影响了事务 A。
从分布式系统 CP 架构的数据库和缓存的双写一致性角度来说，假设采用 Read/Write Through 模式，将 A 看做是未命中 Redis 缓存的读请求，B 看做是写请求，那么所谓的 ABA 问题就是写请求在缓存中的更新结果被读请求覆盖，造成缓存和数据库的不一致。如果不考虑缓存自动过期，那么这个不一致的时间需要等到下一次写请求才能够更新缓存。

为什么说 ABA 是线程安全问题的其中一种描述，假设上图中，线程 A 的 CAS 操作在线程 B 的 CAS 操作之前，那么操作失败的就是线程 B 的 CAS 操作，同样线程 A 影响到线程 B，那这种模式可以描述为 ABAB，那 ABAB 可以看做是 ABA 的一种子模式嘛（ABA*），综上，个人认为 ABA 问题（狭义） = 线程安全问题（广义）。

CAS 的特性

从上面的流程图中可以看出，CAS 机制应该包括：compareAndSet 原子操作、自旋。自旋本质上就是重试，可以类比消息队列的消息重发，TCP 的报文重发等。

CAS 这种实现并发的机制，并没有像 synchronized、lock 等锁机制来真正避免线程安全问题，而是通过重试机制来逃避线程安全问题。系统出了问题就卸载重启呗，费那么大劲debug干啥，没错，这就是 CAS 的理念，所以说逃避问题也是解决问题的一种有效方式。

至此，就 CAS 本身的理念而言，不存在线程安全问题，只要按照 CAS 的要求来，完美架构怎么说完美。但是，世界不是完美的，至少计算机的世界不是完美的。问题出现在 compare 上，或者说出现在 get 上。 如果 get 从主内存拷贝到线程的工作内存不是浅拷贝，又或者 compare 可以向 equals() 方法一样进行重载，而不是和 == 一样只能比较地址，那 CAS 也就不存在问题了。

假设 Person value = new Person("root", 18);，那么 value 作为 Person 对象的引用，实际上保存的只是一个地址，而修改对象中的字段属性并不会造成地址发生改变，即 value 的值没有变化。因此线程 B 将 value.name = "admin"; 并不会去更新主内存中的 value，更不会让线程 A 中的 value 缓存失效。在大多数情况下，这可能会造成业务错误，因为在这种情况下，线程 A 和线程 B 都成功执行了 compareAndSet 操作，可能会从逃避错误变成隐藏错误。（一般正常情况下，是线程 B 成功，线程 A 重做）

这种可能隐藏错误的情况，和那个线程 B 将值从 5 变到 6 再变回 5 的案例本质上都是在论述一件事：线程 B 对 value 对象属性的修改没有被线程 A 的 CAS 操作发现。但这称之为错误，个人觉得不合适，因为如果 value 是基本数据类型，那这种特性就是最终一致性（高效的体现），也是 Redis 中 AOF 重写的理念，最后再次批斗一下那个 5/6/5 的案例。
在这里插入图片描述

处理方案

虽然上面嘴硬说那不是错误，那是特性，但是大多数情况下，这个"特性"还是要处理的。

解决办法： 添加一个自增的 int 类型数据（version）作为版本号，在判断的时候不仅判断 value 是否相等，还判断 version 是否相等。

疑问：是否可以通过只判断 version 呢？感觉一般情况下也 ok 啊，不会有让 int 越界然后重复的的并发量吧，有待进一步理解。

相似机制： HashMap、ArrayList 等通过 modCount 来禁止迭代时进行修改，虽然是记录修改次数，但将每一次修改就作为一个新版本来看待的话，也是一样的。

源码简析

public class AtomicInteger{private volatile int value;private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();private static final long valueOffset;static {try {// 通过Unsafe + 反射获取到value字段的偏移地址，所以valueOffset就是value在主内存中的地址，因此可以通知更新？valueOffset = unsafe.objectFieldOffset(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));} catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }}// compareAndSwap是原子指令，但CAS代表一套机制，并不是一个指令。而getAndSet及其源代码更能体现整个过程public final int getAndSet(int newValue) {return unsafe.getAndSetInt(this, valueOffset, newValue);}
}

public final class Unsafe {public final int getAndSetInt(Object o, long offset, int newValue) {int v;do {v = getIntVolatile(o, offset);} while (!compareAndSwapInt(o, offset, v, newValue));return v;}
}