Atomic::cmpxchg 的实现使用了汇编的 cas 操作，并使用 cpu 硬件提供的 lock信号保证其原子性
CAS 的应用了解了 CAS 的原理我们继续就看看 CAS 的应用： 自旋锁public class SpinLock { private AtomicReference<Thread> sign =new AtomicReference<>(); public void lock(){ Thread current = Thread.currentThread(); while(!sign .compareAndSet(null, current)){ } } public void unlock (){ Thread current = Thread.currentThread(); sign .compareAndSet(current, null); }}复制代码所谓自旋锁，我觉得这个名字相当的形象，在lock()的时候，一直while()循环，直到 cas 操作成功为止。 AtomicInteger 的 incrementAndGet() 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; }复制代码与自旋锁有异曲同工之妙，就是一直while，直到操作成功为止。 令牌桶限流器所谓令牌桶限流器，就是系统以恒定的速度向桶内增加令牌。每次请求前从令牌桶里面获取令牌。如果获取到令牌就才可以进行访问。当令牌桶内没有令牌的时候，拒绝提供服务。我们来看看 eureka 的限流器是如何使用 CAS 来维护多线程环境下对 token 的增加和分发的。
public class RateLimiter { private final long rateToMsConversion; private final AtomicInteger consumedTokens = new AtomicInteger(); private final AtomicLong lastRefillTime = new AtomicLong(0); @Deprecated public RateLimiter() { this(TimeUnit.SECONDS); } public RateLimiter(TimeUnit averageRateUnit) { switch (averageRateUnit) { case SECONDS: rateToMsConversion = 1000; break; case MINUTES: rateToMsConversion = 60 * 1000; break; default: throw new IllegalArgumentException("TimeUnit of " + averageRateUnit + " is not supported"); } } //提供给外界获取 token 的方法 public boolean acquire(int burstSize, long averageRate) { return acquire(burstSize, averageRate, System.currentTimeMillis()); } public boolean acquire(int burstSize, long averageRate, long currentTimeMillis) { if (burstSize <= 0 || averageRate <= 0) { // Instead of throwing exception, we just let all the traffic go return true; } //添加token refillToken(burstSize, averageRate, currentTimeMillis); //消费token return consumeToken(burstSize); } private void refillToken(int burstSize, long averageRate, long currentTimeMillis) { long refillTime = lastRefillTime.get(); long timeDelta = currentTimeMillis - refillTime; //根据频率计算需要增加多少 token long newTokens = timeDelta * averageRate / rateToMsConversion; if (newTokens > 0) { long newRefillTime = refillTime == 0 ? currentTimeMillis : refillTime + newTokens * rateToMsConversion / averageRate; // CAS 保证有且仅有一个线程进入填充 if (lastRefillTime.compareAndSet(refillTime, newRefillTime)) { while (true) { int currentLevel = consumedTokens.get(); int adjustedLevel = Math.min(currentLevel, burstSize); // In case burstSize decreased int newLevel = (int) Math.max(0, adjustedLevel - newTokens); // while true 直到更新成功为止 if (consumedTokens.compareAndSet(currentLevel, newLevel)) { return; } } } } } private boolean consumeToken(int burstSize) { while (true) { int currentLevel = consumedTokens.get(); if (currentLevel >= burstSize) { return false; } // while true 直到没有token 或者 获取到为止 if (consumedTokens.compareAndSet(currentLevel, currentLevel + 1)) { return true; } } } public void reset() { consumedTokens.set(0); lastRefillTime.set(0); }}复制代码所以梳理一下 CAS 在令牌桶限流器的作用。就是保证在多线程情况下，不阻塞线程的填充token 和消费token。 归纳通过上面的三个应用我们归纳一下 CAS 的应用场景：
CAS 的使用能够避免线程的阻塞。
多数情况下我们使用的是 while true 直到成功为止。
CAS 缺点
ABA 的问题，就是一个值从A变成了B又变成了A，使用CAS操作不能发现这个值发生变化了，处理方式是可以使用携带类似时间戳的版本AtomicStampedReference
性能问题，我们使用时大部分时间使用的是 while true 方式对数据的修改，直到成功为止。优势就是相应极快，但当线程数不停增加时，性能下降明显，因为每个线程都需要执行，占用CPU时间。
总结CAS 是整个编程重要的思想之一。整个计算机的实现中都有CAS的身影。微观上看汇编的 CAS 是实现操作系统级别的原子操作的基石。从编程语言角度来看 CAS 是实现多线程非阻塞操作的基石。宏观上看，在分布式系统中，我们可以使用 CAS 的思想利用类似Redis的外部存储，也能实现一个分布式锁。
从某个角度来说架构就将微观的实现放大，或者底层思想就是将宏观的架构进行微缩。计算机的思想是想通的，所以说了解底层的实现可以提升架构能力，提升架构的能力同样可加深对底层实现的理解。计算机知识浩如烟海，但是套路有限。抓住基础的几个套路突破，从思想和思维的角度学习计算机知识。不要将自己的精力花费在不停的追求新技术的脚步上，跟随‘start guide line’只能写一个demo，所得也就是一个demo而已。
停下脚步，回顾基础和经典或许对于技术的提升更大一些。
