并发计数的问题

我这里要老生常谈了，因为这个例子我感觉应该很多人都见过，就是两个 线程 并发计数，但是最后计数的结果和我们的期望不同，代码如下。

结果如下：

这段代码主要有两个线程，线程的主要工作是循环对 i 加1，按道理运行完的结果应该是 1000000 ，但是基本上是无法完成的，得到的值往往比正确值小很多，这是并发编程正常会遇到的问题，因为两个线程在运行的过程中是不顺序的，两个线程可能对同一个 i 值进行操作，打个比方就是可能在 i 为5的时候两个线程都是在5的基础上操作，应该得到7但是结果却是6。这个问题怎么解决呢，只要使用 long 对应的 AtomicLong 就可以了，代码如下：

结果如下：

可以看到结果是正常的。

AtomicLong的魔法

AtomicLong 究竟是如何做到 多线程 运行时对同一个数运算能得到正确结果的呢，他究竟有什么魔法。我们先从他的成员变量开始。下面是他的主要成员变量。我们看到了一个熟悉的身影，那就是 Unsafe ，没有读过我的《Unsafe类初探》可以看一下，这个类的一个主要作用是完成 CAS 操作。

CAS (compare and swap)，解决多线程并行情况下使用锁造成性能损耗的一种机制，CAS操作包含三个操作数——内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。如果内存位置的值与预期原值相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值。否则，处理器不做任何操作。无论哪种情况，它都会在CAS指令之前返回该位置的值。CAS有效地说明了：我认为位置V应该包含值A；如果包含该值，则将B放到这个位置；否则，不要更改该位置，只告诉我这个位置现在的值即可。

下面我们看一下 incrementAndGet 这个方法，可以看到这个方法最终是通过 compareAndSwapLong 这个 原子操作 完成的，也就是说多线程没有办法同时将 var1 中的值进行加 var4 的操作，必须严格按照顺序执行。

总结一下

从上面的分析可以看到， AtomicLong 能保证同步的原因是使用了 CAS 原子操作。类似的，所有的 AtomicXXX 都可以保证操作的同步。