还在盲信无锁编程？你知道 CAS 机制背后的 ABA 黑洞能吞掉你多少年终奖吗？
开篇语
哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO；欢迎大家常来逛逛
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
我是一名后端开发爱好者，工作日常接触到最多的就是Java语言啦，所以我都尽量抽业余时间把自己所学到所会的，通过文章的形式进行输出，希望以这种方式帮助到更多的初学者或者想入门的小伙伴们，同时也能对自己的技术进行沉淀，加以复盘，查缺补漏。
小伙伴们在批阅的过程中，如果觉得文章不错，欢迎点赞、收藏、关注哦。三连即是对作者我写作道路上最好的鼓励与支持！
0. 前言：那该死的“并发”噩梦
兄弟们，咱们干后端的，谁没半夜被并发 Bug 吓醒过？😱 尤其是当你发现数据库里的钱数不对，或者库存莫名其妙超卖的时候，那种后背发凉的感觉，简直比相亲遇到前女友还尴尬。
为了追求极致的性能（KPI），我们把 synchronized 这种重型锁扔进了垃圾桶，拥抱了传说中的“无锁编程”。于是，CAS（Compare And Swap）成了我们的救世主。大家都说它快，说它好，说它是并发界的“瑞士军刀”。🔪
但是！Too young, too simple! 😤 你以为 CAS 就是银弹？哼，它要是疯起来，连它自己都怕！特别是那个阴魂不散的 ABA 问题，它就像是那种看着老实巴交、实则一肚子坏水的“隐形杀手”。今天，老哥我就带你扒开 CAS 的外衣，看看它到底有多性感，又有多危险！💡
1. CAS 到底是何方神圣？（别背书，听人话）
咱们先不整那些晦涩的术语。CAS，全称 Compare And Swap（比较并交换）。听着挺高大上，其实说白了，它就是个死心眼的倔驴。🐴
想象一下，你要去抢购一台 iPhone 16（别问为啥不是 15，咱们要有前瞻性）。
传统的 synchronized 锁就像是：商场只有一个柜台，你进去了，把门反锁，慢悠悠地买，外面几千人在风中凌乱排队。安全是安全，但效率低到令人发指！🐢
而 CAS 是怎么玩的呢？它不锁门。它就像是你带着两个小纸条冲到柜台前：
- 纸条 V (Value)：柜台里现在的库存（内存里的实际值）。
- 纸条 A (Expect)：你以为的库存（旧的预期值）。
- 纸条 B (New)：你买完后剩下的库存（想修改的新值）。
CAS 的逻辑是这样的：
“嘿！柜员！我看一眼（Compare），如果现在的库存 V 等于我预期的 A，说明没人插队抢货，那你赶紧把库存改成 B（Swap）！如果 V 不等于 A，说明哪个孙子刚才手快抢走了，那我就不算数了，我重试（自旋）或者认怂！”
看懂没？这就叫乐观锁！它总是假设“没人跟我抢”，真有人抢了再哭着重来。😂
我们来看一眼 Java 里 AtomicInteger 的底层实现，这玩意儿就是 CAS 的亲儿子：
// Java Implementation of AtomicInteger (Simplified)
public final int getAndIncrement() {
// 这里的 this 是当前对象，valueOffset 是内存地址偏移量，1 是要加的数
// 这是一个死循环（自旋），直到成功为止！
for (;;) {
int current = get(); // 拿到当前的 A
int next = current + 1; // 计算出想要的 B
//以此为誓，若内存里的值还是 current，就给老子换成 next！
if (compareAndSet(current, next))
return current;
}
}
这一波操作，直达 CPU 汇编指令 cmpxchg，这是硬件级别的原子性支持！这就叫专业！ 👊
2. ABA 问题：当你以为前女友没谈恋爱…
这才是今天的重头戏！CAS 看起来很完美对吧？效率高，不用上下文切换。但是，它有一个致命的逻辑漏洞，就是 ABA 问题。
啥是 ABA？ 听我给你讲个狗血的故事：🐶
你桌上放了一杯水（状态 A）。
你去上了个厕所。
这时候，你那个损友过来，把水喝干了（状态 B），然后觉得心里过意不去，又接了一杯一模一样的水放回去（状态 A）。
你上完厕所回来，看了一眼：“哟，水还在（A == A），没人动过！” 于是你端起来一口闷了。🤢
这就是 ABA 问题！ 仅仅比较值是不是相等，是无法判断这个过程是否被“偷梁换柱”过的！
你可能会说：“喝杯水怎么了？又不死人。”
嘿嘿，如果在链表（Stack）操作里，这能让你程序直接原地爆炸！💥
💥 真实惨案现场（链表版）
假设咱们有个无锁栈（Stack），里面有两个节点：Top -> A -> B。
线程 1 想要把 A 弹出来（Pop），它的期望是：CAS(Top, A, B)。也就是如果 Top 还是 A，就把 Top 指向 B。
就在线程 1 准备执行 CAS 还没执行的那一瞬间，线程 1 挂起了（被系统调度走了）。 ⏸️
这时候，线程 2 也就是那个捣乱的损友冲进来了：
- 它把 A 弹出来了。
- 它把 B 也弹出来了。
- 它又把 A 压回去了！
- 现在的栈结构是：
Top -> A（注意，B 已经没了！A 后面可能是 null 或者垃圾数据）。
线程 1 醒了：
它看了一眼 Top，“哇！还是 A 耶！看来一切正常！”
于是它自信地执行了 CAS，把 Top 指向了 B。
可是 B 早就被线程 2 删掉了啊！B 现在的内存地址可能已经是悬空的，或者被重用成了别的东西！ 😱
这就导致了传说中的野指针或者数据错乱。你的程序就像脱缰的野马，奔着内存泄漏和崩溃就去了。这就问你怕不怕？💀
3. 解决方案：给你的爱加上“时间戳”
既然单纯比对“值”不可靠，那咱们就得加码！就像给猪肉盖章一样，咱们得给数据盖个版本号（Version）。
这就是解决 ABA 问题的核心思路：版本号机制。
原本是：A -> B -> A （CAS 觉得 OK）
现在变成：1A -> 2B -> 3A
这时候 CAS 一看：“卧槽？虽然值还是 A，但版本号从 1 变成 3 了？这明显被人动过手脚啊！” 🚫 拒绝执行！
🛠️ 实战代码：AtomicStampedReference
在 Java 里，JDK 的大佬们早就给咱们准备好了工具：AtomicStampedReference。这名字听着就贵气，自带“邮戳（Stamp）”。
来，咱们看段代码，这可是能直接跑的干货，别眨眼！👀
import java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference;
public class ABASolutionDemo {
// 初始值是 100，初始版本号是 1
static AtomicStampedReference<Integer> atomicStampedRef =
new AtomicStampedReference<>(100, 1);
public static void main(String[] args) {
// 线程 1：那是那个捣乱的损友，模拟 ABA 操作
new Thread(() -> {
int stamp = atomicStampedRef.getStamp();
System.out.println("Thread 1 - Initial Stamp: " + stamp);
try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) {}
// 第一次修改：100 -> 101
atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101,
atomicStampedRef.getStamp(), atomicStampedRef.getStamp() + 1);
// 第二次修改：101 -> 100 (这就构成了 ABA!)
atomicStampedRef.compareAndSet(101, 100,
atomicStampedRef.getStamp(), atomicStampedRef.getStamp() + 1);
System.out.println("Thread 1 - ABA operation done. Current Stamp: "
+ atomicStampedRef.getStamp());
}).start();
// 线程 2：这是蒙在鼓里的你
new Thread(() -> {
int stamp = atomicStampedRef.getStamp(); // 刚开始拿到的版本号是 1
int reference = atomicStampedRef.getReference(); // 刚开始拿到的值是 100
System.out.println("Thread 2 - Initial Stamp: " + stamp);
// 故意睡得比线程 1 久，让线程 1 有足够时间搞事情
try { Thread.sleep(200); } catch (InterruptedException e) {}
// 此时内存里的值虽然是 100，但版本号已经是 3 了！
// 咱们手里拿的版本号还是 1，所以这里 CAS 绝对会失败！
boolean result = atomicStampedRef.compareAndSet(
reference, // 期望值 100
2024, // 新值 2024
stamp, // 期望版本号 1
stamp + 1 // 新版本号 2
);
System.out.println("Thread 2 - Update Success? " + result);
// 结果必然是 false！这就是版本号的威力！🛡️
if (!result) {
System.out.println("Thread 2: Damn! Someone touched my data! 😡");
System.out.println("Current actual stamp is: " + atomicStampedRef.getStamp());
}
}).start();
}
}
看到了吗？ 虽然值回到了 100，但因为 stamp 对不上，线程 2 的操作被拦下来了，避免了可能发生的逻辑错误。这就是技术的魅力啊兄弟们！✨
4. 深度拓展：除了 Java，咱们还能在哪里秀？
别以为 CAS 只是 Java 的面试题，这思想在计算机科学里到处都是！🌍
数据库领域的“乐观锁”
你在写 SQL 的时候，是不是经常处理库存扣减？
如果你直接 UPDATE goods SET stock = stock - 1 WHERE id = 1，并发高了数据库容易死锁。
聪明人都怎么干？加个 version 字段！
UPDATE goods
SET stock = stock - 1, version = version + 1
WHERE id = 1 AND version = old_version;
这就是数据库层面的 CAS + ABA 解决方案！如果返回的影响行数是 0，说明被别人插队了，报错给前端或者重试。这就把压力从数据库锁转移到了业务逻辑上，高并发系统的基石啊！ 🏗️
自旋的代价（别光看好的）
虽然 CAS 好，但它有个坏毛病：自旋（Spin）。
如果并发冲突太厉害，比如几千个线程同时抢一个变量，大部分线程都会处于 while(true) 的死循环里空转。这时候你的 CPU 占用率会直接飙到 100%，风扇转得跟直升机一样响！🚁
所以，CAS 适合“读多写少”或者“冲突概率低”的场景。要是冲突高，老老实实加 synchronized 或者 ReentrantLock 吧，别硬撑，硬撑容易过劳肥。🐷
5. 写在最后：别做“全栈”，要做“全懂”
咱聊了这么多，其实核心就一句话：没有什么技术是完美的，只有最适合场景的技术。
CAS 给了我们高性能的可能，ABA 问题又给我们挖了个大坑，而 AtomicStampedReference 给了我们填坑的铲子。这就是程序员的宿命——一直在填坑的路上狂奔。🏃♂️
下次面试官再问你：“CAS 有什么问题啊？怎么解决啊？”
你嘴角上扬，把这篇文章里的例子也就是那个“喝水”的梗扔出去，再反手写个带版本号的代码，我敢保证，面试官看你的眼神都会变得含情脉脉！😍
好了，今天就扯到这儿。代码敲累了记得起来活动活动，毕竟咱们的腰间盘比 CAS 机制脆弱多了！加油吧，打工人！💪✨
… …
文末
好啦，以上就是我这期的全部内容，如果有任何疑问，欢迎下方留言哦，咱们下期见。
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学习不分先后，知识不分多少；事无巨细，当以虚心求教；三人行，必有我师焉！！！
wished for you successed ！！！
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