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软件开发和网站开发有何不同,自己服务器可以做网站,wordpress添加音乐,免费软件版免费下载文章目录 概述CAS的基本概念CAS基本原理Java中的CAS实现 什么是unsafe原子操作类解析 CAS机制的优缺点 优点缺点 CAS应用场景CAS机制优化总结 概述 传统的并发控制手段#xff0c;如使用synchronized关键字或者ReentrantLock等互斥锁机制#xff0c;虽然能够有效防止资源的…文章目录概述CAS的基本概念CAS基本原理Java中的CAS实现什么是unsafe原子操作类解析CAS机制的优缺点优点缺点CAS应用场景CAS机制优化总结概述传统的并发控制手段如使用synchronized关键字或者ReentrantLock等互斥锁机制虽然能够有效防止资源的竞争冲突但也可能带来额外的性能开销如上下文切换、锁竞争导致的线程阻塞等。而此时就出现了一种乐观锁的策略以其非阻塞、轻量级的特点在某些场合下能更好地提升并发性能其中最为关键的技术便是Compare And Swap简称CAS。CAS是一种无锁算法它在硬件级别提供了原子性的条件更新操作允许线程在不加锁的情况下实现对共享变量的修改。在Java中CAS机制被广泛应用于java.util.concurrent.atomic包下的原子类以及高级并发工具类如AbstractQueuedSynchronizerAQS的实现中。CAS的基本概念CAS是原子指令一种基于锁的操作而且是乐观锁又称无锁机制。CAS操作包含三个基本操作数内存位置、期望值和新值。主内存中存放的共享变量的值V一般情况下这个V是内存的地址值通过这个地址可以获得内存中的值。工作内存中共享变量的副本值也叫预期值A。需要将共享变量更新到的最新值B。CAS基本原理在执行CAS操作时计算机会检查内存位置当前是否存放着期望值如果是则将内存位置的值更新为新值若不是则不做任何修改保持原有值不变并返回当前内存位置的实际值。CAS操作通过一条CPU的原子指令保证了比较和更新的原子性。在执行CAS操作时CPU会判断当前系统是否为多核系统如果是则会给总线加锁确保只有一个线程能够执行CAS操作。这种独占式的原子性实现方式比起使用synchronized等重量级锁具有更短的排他时间因此在多线程情况下性能更佳。Java中的CAS实现在Java中CAS机制被封装在jdk.internal.misc.Unsafe类中尽管这个类并不建议在普通应用程序中直接使用但它是构建更高层次并发工具的基础例如java.util.concurrent.atomic包下的原子类如AtomicInteger、AtomicLong等。这些原子类通过JNI调用底层硬件提供的CAS指令从而在Java层面上实现了无锁并发操作。Java的标准库中特别是jdk.internal.misc.Unsafe类提供了一系列compareAndSwapXXX方法这些方法底层确实是通过C编写的内联汇编来调用对应CPU架构的cmpxchg指令从而实现原子性的比较和交换操作。public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable { private static final long serialVersionUID 6214790243416807050L; //由这里可以看出来依赖jdk.internal.misc.Unsafe实现的 private static final jdk.internal.misc.Unsafe U jdk.internal.misc.Unsafe.getUnsafe(); private static final long VALUE U.objectFieldOffset(AtomicInteger.class, value); private volatile int value; public final boolean compareAndSet(int expectedValue, int newValue) { // 调用 jdk.internal.misc.Unsafe的compareAndSetInt方法 return U.compareAndSetInt(this, VALUE, expectedValue, newValue); } }Unsafe中的compareAndSetInt使用了HotSpotIntrinsicCandidate注解修饰HotSpotIntrinsicCandidate注解是Java HotSpot虚拟机JVM的一个特性注解它表明标注的方法有可能会被HotSpot JVM识别为“内联候选”当JVM发现有方法被标记为内联候选时会尝试利用底层硬件提供的原子指令比如cmpxchg指令直接替换掉原本的Java方法调用从而在运行时获得更好的性能。public final class Unsafe { HotSpotIntrinsicCandidate public final native boolean compareAndSetInt(Object o, long offset, int expected, int x); }compareAndSetInt这个方法我们可以从openjdk的hotspot源码位置hotspot/src/share/vm/prims/unsafe.cpp中可以找到。hostspot中的Unsafe_CompareAndSetInt函数会统一调用Atomic的cmpxchg函数UNSAFE_ENTRY(jboolean, Unsafe_CompareAndSetInt(JNIEnv *env, jobject unsafe, jobject obj, jlong offset, jint e, jint x)) { oop p JNIHandles::resolve(obj); jint* addr (jint *)index_oop_from_field_offset_long(p, offset); // 统一调用Atomic的cmpxchg函数 return (jint)(Atomic::cmpxchg(x, addr, e)) e; } UNSAFE_END而Atomic的cmpxchg函数源码(位置hotspot/src/share/vm/runtime/atomic.hpp)如下:/** *这是按字节大小进行的cmpxchg操作的默认实现。它使用按整数大小进行的cmpxchg来模拟按字节大小进行的cmpxchg。不同的平台可以通过定义自己的内联定义以及定义VM_HAS_SPECIALIZED_CMPXCHG_BYTE来覆盖这个默认实现。这将导致使用特定于平台的实现而不是默认实现。 * exchange_value要交换的新值。 * dest指向目标字节的指针。 * compare_value要比较的值。 * order内存顺序。 */ inline jbyte Atomic::cmpxchg(jbyte exchange_value, volatile jbyte* dest, jbyte compare_value, cmpxchg_memory_order order) { STATIC_ASSERT(sizeof(jbyte) 1); volatile jint* dest_int static_castvolatile jint*(align_ptr_down(dest, sizeof(jint))); size_t offset pointer_delta(dest, dest_int, 1); // 获取当前整数大小的值并将其转换为字节数组。 jint cur *dest_int; jbyte* cur_as_bytes reinterpret_castjbyte*(cur); // 设置当前整数中对应字节的值为compare_value。这确保了如果初始的整数值不是我们要找的值那么第一次的cmpxchg操作会失败。 cur_as_bytes[offset] compare_value; // 在循环中不断尝试更新目标字节的值。 do { // new_val jint new_value cur; // 复制当前整数值并设置其中对应字节的值为exchange_value。 reinterpret_castjbyte*(new_value)[offset] exchange_value; // 尝试使用新的整数值替换目标整数。 jint res cmpxchg(new_value, dest_int, cur, order); if (res cur) break; // 如果返回值与原始整数值相同说明操作成功。 // 更新当前整数值为cmpxchg操作的结果。 cur res; // 如果目标字节的值仍然是我们之前设置的值那么继续循环并再次尝试。 } while (cur_as_bytes[offset] compare_value); // 返回更新后的字节值 return cur_as_bytes[offset]; }cmpxchg指令是多数现代CPU支持的原子指令它能在多线程环境下确保一次比较和交换操作的原子性有效解决了多线程环境下数据竞争的问题避免了数据不一致的情况。例如在更新一个共享变量时如果期望值与当前值相匹配则原子性地更新为新值否则不进行更新操作这样就能在无锁的情况下实现对共享资源的安全访问。我们以java.util.concurrent.atomic包下的AtomicInteger为例分析其compareAndSet方法。而由cmpxchg函数中的do...while我们也可以看出当多个线程同时尝试更新同一内存位置且它们的期望值相同但只有一个线程能够成功更新时其他线程的CAS操作会失败。对于失败的线程常见的做法是采用自旋锁的形式即循环重试直到成功为止。这种方式在低竞争或短时间窗口内的并发更新时相比于传统的锁机制它避免了线程的阻塞和唤醒带来的开销所以它的性能会更优。什么是unsafe什么是unsafe呢Java语言不像CC那样可以直接访问底层操作系统但是JVM为我们提供了一个后门这个后门就是unsafe。unsafe为我们提供了硬件级别的原子操作。CAS是一种原子操作。那么Java是怎样来使用CAS的呢我们知道在Java中如果一个方法是native的那Java就不负责具体实现它而是交给底层的JVM使用c或者c去实现。Unsafe类是JDK提供的一个不安全的类它提供了一些底层的操作包括内存操作、线程调度、对象实例化等。它的作用是让Java可以在底层直接操作内存从而提高程序的效率。但是由于Unsafe类是不安全的所以只有JDK开发人员才能使用它普通开发者不建议使用。它里面大多是一些native方法其中就有几个关于CAS的boolean compareAndSwapObject(Object o, long offset,Object expected, Object x); boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset,int expected,int x); boolean compareAndSwapLong(Object o, long offset,long expected,long x);调用compareAndSwapInt、compareAndSwapLong或compareAndSwapObject方法时会传入三个参数分别是需要修改的变量V、期望的值A和新值B。方法会先读取变量V的当前值如果当前值等于期望的值A则使用新值B来更新变量V否则不做任何操作。方法会返回更新操作是否成功的标志如果更新成功则返回true否则返回false。由于CAS操作是基于底层硬件支持的原子性指令来实现的所以它可以保证操作的原子性和线程安全性同时也可以避免使用锁带来的性能开销。因此CAS操作广泛应用于并发编程中比如实现无锁数据结构、实现线程安全的计数器等。原子操作类解析看一下AtomicInteger当中常用的自增方法incrementAndGetpublic class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable { private static final long serialVersionUID 6214790243416807050L; // setup to use Unsafe.compareAndSwapInt for updates private static final Unsafe unsafe Unsafe.getUnsafe(); private static final long valueOffset; static { try { valueOffset unsafe.objectFieldOffset (AtomicInteger.class.getDeclaredField(value)); } catch (Exception ex) { throw new Error(ex); } } private volatile int value; /** * Atomically increments by one the current value. * * return the updated value */ public final int incrementAndGet() { return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) 1; } } public final class Unsafe { public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5); public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) { int var5; do { var5 this.getIntVolatile(var1, var2); } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 var4)); return var5; } }这段代码是一个无限循环也就是CAS的自旋(底层为do-while循环)循环体中做了三件事获取当前值当前值 1计算出目标值进行CAS操作如果成功则跳出循环如果失败则重复上述步骤这里需要注意的重点是get方法这个方法的作用是获取变量的当前值。volatile关键字来保证保证线程间的可见性。compareAndSet方法的实现很简单只有一行代码。这里涉及到两个重要的对象一个是unsafe一个是valueOffset。unsafe上面提到就不用多说了对于valueOffset对象是通过unsafe.objectFiledOffset方法得到所代表的是AtomicInteger对象value成员变量在内存中的偏移量。我们可以简单的把valueOffset理解为value变量的内存地址。我们上面说过CAS机制中使用了3个基本操作数内存地址V旧的预期值A要修改的新值B。而unsafe的compareAndSwapInt方法的参数包括了这三个基本元素valueOffset参数代表了Vexpect参数代表了Aupdate参数代表了B。正是unsafe的compareAndSwapInt方法保证了Compare和Swap操作之间的原子性操作。CAS机制的优缺点优点一开始在文中我们曾经提到过CAS是一种乐观锁而且是一种非阻塞的轻量级的乐观锁什么是非阻塞式的呢其实就是一个线程想要获得锁对方会给一个回应表示这个锁能不能获得。在资源竞争不激烈的情况下性能高相比synchronized重量锁synchronized会进行比较复杂的加锁解锁和唤醒操作。缺点CPU开销过大CAS摒弃了传统的锁机制避免了因获取和释放锁产生的上下文切换和线程阻塞从而显著提升了系统的并发性能。并且由于CAS操作是基于硬件层面的原子性保证所以它不会出现死锁问题这对于复杂并发场景下的程序设计特别重要。另外CAS策略下线程在无法成功更新变量时不需要挂起和唤醒只需通过简单的循环重试即可。但是在高并发条件下频繁的CAS操作可能导致大量的自旋重试消耗大量的CPU资源。尤其是在竞争激烈的场景中线程可能花费大量的时间在不断地尝试更新变量而不是做有用的工作。这个由刚才cmpxchg函数可以看出。对于这个问题我们可以参考synchronize中轻量级锁经过自旋超过一定阈值后升级为重量级锁的原理我们也可以给自旋设置一个次数如果超过这个次数就把线程挂起或者执行失败。(自适应自旋)。另外Java中的原子类也提供了解决办法比如LongAdder以及DoubleAdder等LongAdder过分散竞争点来减少自旋锁的冲突。它并没有像AtomicLong那样维护一个单一的共享变量而是维护了一个Base值和一组Cell桶结构。每个Cell本质上也是一个可以进行原子操作的计数器多个线程可以分别在一个独立的Cell上进行累加只有在必要时才将各个Cell的值汇总到Base中。这样一来大部分时候线程间的修改不再是集中在同一个变量上从而降低了竞争强度提高了并发性能。ABA问题 单纯的CAS无法识别一个值被多次修改后又恢复原值的情况可能导致错误的判断。在高并发场景下使用CAS操作可能存在ABA问题也就是在一个值被修改之前先被其他线程修改为另外的值然后再被修改回原值此时CAS操作会认为这个值没有被修改过导致数据不一致。为了解决ABA问题Java中提供了AtomicStampedReference类原子标记参考该类通过使用版本号的方式来解决ABA问题。每个共享变量都会关联一个版本号CAS操作时需要同时检查值和版本号是否匹配。因此如果共享变量的值被改变了版本号也会发生变化即使共享变量被改回原来的值版本号也不同因此CAS操作会失败。在java中锁分为乐观锁和悲观锁。悲观锁是将资源锁住等一个之前获得锁的线程释放锁之后下一个线程才可以访问。而乐观锁采取了一种宽泛的态度通过某种方式不加锁来处理资源比如通过给记录加version来获取数据性能较悲观锁有很大的提高。不能保证代码块的原子性:CAS机制所保证的知识一个变量的原子性操作而不能保证整个代码块的原子性。比如需要保证3个变量共同进行原子性的更新就不得不使用synchronized了。Java的原子类就提供了类似的实现如AtomicStampedReference和AtomicMarkableReference引入了附加的标记位或版本号以便区分不同的修改序列。CAS应用场景主要在并发编程的应用中非常的广泛通常用于实现乐观锁和无锁算法线程安全计数器由于CAS操作是原子性的因此CAS可以用来实现一个线程安全的计数器队列在并发编程中队列经常用于多线程之间的数据交换。使用CAS可以实现无锁的非阻塞队列Lock-Free Queue数据库并发控制乐观锁就是通过CAS实现的它可以在数据库并发控制中保证多个事务同时访问同一数据时的一致性自旋锁自旋锁是一种非阻塞锁当线程尝试获取锁时如果锁已经被其他线程占用则线程不会进入休眠而是一直在自旋等待锁的释放。自旋锁的实现可以使用CAS操作线程池在多线程编程中线程池可以提高线程的使用效率。使用CAS操作可以避免对线程池的加锁从而提高线程池的并发性能。CAS机制优化虽然CAS机制具有很多优点但在实际应用中也存在一些问题如自旋等待导致的CPU资源浪费等。为了优化CAS机制的性能可以采取以下措施自适应自旋根据历史经验动态调整自旋次数避免过多的自旋等待。批量操作将多个CAS操作组合成一个原子块减少CAS操作的次数。减少锁竞争通过合理的数据结构设计和线程调度策略减少CAS操作的竞争提高并发性能。总结Java中的CAS原理及其在并发编程中的应用是一项非常重要的技术。CAS利用CPU硬件提供的原子指令实现了在无锁环境下的高效并发控制避免了传统锁机制带来的上下文切换和线程阻塞开销。Java通过JNI接口调用底层的CAS指令封装在jdk.internal.misc类和java.util.concurrent.atomic包下的原子类中为我们提供了简洁易用的API来实现无锁编程。CAS在带来并发性能提升的同时也可能引发循环开销过大、ABA问题等问题。针对这些问题Java提供了如LongAdder、AtomicStampedReference和AtomicMarkableReference等工具类来解决ABA问题同时也通过自适应自旋、适时放弃自旋转而进入阻塞等待等方式降低循环开销。理解和熟练掌握CAS原理及其在Java中的应用有助于我们在开发高性能并发程序时作出更明智的选择既能提高系统并发性能又能保证数据的正确性和一致性。Java开发的就业市场正在经历结构性调整竞争日益激烈传统纯业务开发岗位如仅完成增删改查业务的后端工程师的需求特别是入门级岗位正显著萎缩。随着企业技术需求升级市场对Java人才的要求已从通用技能转向了更深入的领域经验如云原生、微服务或前沿的AI集成能力。这也导致岗位竞争加剧在一、二线城市求职者不仅面临技术内卷还需应对学历与项目经验的高门槛。大模型为核心的AI领域正展现出前所未有的就业热度与人才红利2025年AI相关新发岗位数量同比激增543%单月增幅最高超过11倍大模型算法工程师位居热门岗位前列。行业顶尖人才的供需严重失衡议价能力极强跳槽薪资涨幅可达30%-50%。值得注意的是市场并非单纯青睐算法研究员而是急需能将大模型能力落地于复杂业务系统的工程人才。这使得具备企业级架构思维和复杂系统整合经验的Java工程师在向“Java大模型”复合人才转型时拥有独特优势成为企业竞相争夺的对象其薪资天花板也远高于传统Java岗位。说真的这两年看着身边一个个搞Java、C、前端、数据、架构的开始卷大模型挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis稳稳当当过日子。结果GPT、DeepSeek火了之后整条线上的人都开始有点慌了大家都在想“我是不是要学大模型不然这饭碗还能保多久”先给出最直接的答案一定要把现有的技术和大模型结合起来而不是抛弃你们现有技术掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇如何学习AGI大模型作为一名热心肠的互联网老兵我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击下方链接即可前往获取2025最新版CSDN大礼包《AGI大模型学习资源包》免费分享**一、2025最新大模型学习路线一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始按照什么顺序学习以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫不知道应该专注于哪些内容。我们把学习路线分成L1到L4四个阶段一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1级别:AI大模型时代的华丽登场L1阶段我们会去了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理关键技术以及大模型应用场景通过理论原理结合多个项目实战从提示工程基础到提示工程进阶掌握Prompt提示工程。L2级别AI大模型RAG应用开发工程L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程我们会去学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3级别大模型Agent应用架构进阶实践L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造我们自己的Agent智能体同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。L4级别大模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署我们会更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam 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