CAS（Compare And Swap）
是非阻塞同步的实现原理，它是CPU硬件层面的一种指令；
CAS制定操作包含三个参数

• 内存值（内存地址）v
• 预期值E
• 新增值N

当CAS指令执行时，当且仅当预期值E和内存值V相同时，才更新内存值为N，否则不更新；
上述的处理过程是一个原子操作；
CAS 可以看作是它们合并后的整体一个不可分割的原子操作，并且其原子性是直接在硬件层面得到保障的。

CAS的应用场景
再juc的atomic相关类，AQS，currentHashMap等是线上有广泛的应用

在并发编程中最容易出现的是线程安全的问题，i++在多线程的时候，就无法得到正确的值；而使用synchronized又不能高性能的解决问题；
actomic包提供了一组原子操作类

• 基本类型:AtomicInteger,AtomicLong,AtomicBoolean
• 引用类型：AtomicReferenc、AtomicStampedReference
• 数组类型：AtomicIntegerArray
• 原子累加器LongAdder，Striped64

原子更新基本类型
以AtomicInteger为例总结常用的方法

 //以原子的方式将实例中的原值加1，返回的是自增前的旧值；
public final int getAndIncrement() {return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);}//getAndSet(int newValue)：将实例中的值更新为新值，并返回旧值；public final boolean getAndSet(boolean newValue) {boolean prev;do {prev 
= get();} while (!compareAndSet(prev, newValue));return prev;}//incrementAndGet() ：以原子的方式将实例中的原值进行加1操作，并返回最终相加后的结果；public final int incrementAndGet() {return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;}//addAndGet(int delta) ：以原子方式将输入的数值与实例中原本的值相加，并返回最后的结果；public final int addAndGet(int delta) {return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, delta) + delta;

通过CAS自增实现，如果CAS失败，自旋直到成功+1。

LongAdder
是LongAdder引入的初衷——解决高并发环境下AtomicInteger，AtomicLong的自旋瓶颈问题。

设计思路
AtomicLong中有个内部变量value保存着实际long值，所有的操作都是针对该变量进行。也就是说高并发的环境下，value变量其实是一个热点，也就是N个线程竞争一个热点。LongAdder的基本思路就是分散热点，将value值分散到一个数组中，不同线程会命中到数组的不同槽中，各个线程只对自己槽中的那个值进行CAS操作，这样热点就被分散了，冲突的概率小很多。如果要获取真正的long值，只要将各个槽点的变量值累加返回；

LongAdder的内部结构
LongAdder内部有一个base变量，一个Cell[]数组：
base变量：非竞态条件下，直接累加到该变量上
Cell[]数组：竞态条件下，累加个各个线程自己的槽Cell[i]中

CAS缺陷
CAS 虽然高效地解决了原子操作，但是还是存在一些缺陷的，主要表现在三个方面：

• 自旋 CAS 长时间不成功，则会给 CPU 带来非常大的开销
• 只能保证一个共享变量原子操作
• ABA 问题

ABA问题的描述和解决方案
描述 ：当有多个线程对一个原子类进行操作的时候，某个线程在短时间内将原子类的值A修改为B，又马上将其修改为A，此时其他线程不感知，还是会修改成功。

ABA问题的解决方案
数据库有个锁称为乐观锁，是一种基于数据版本实现数据同步的机制，每次修改一次数据，版本就会进行累加。
同样，Java也提供了相应的原子引用类AtomicStampedReference， reference即我们实际存储的变量，stamp是版本，每次修改可以通过+1保证版本唯一性。这样就可以保证每次修改后的版本也会往上递增