synchronized、ReentrantLock这种独占锁属于悲观锁，它是在假设需要操作的代码一定会发生冲突的，执行代码的时候先对代码加锁，让其他线程在外面等候排队获取锁。悲观锁如果锁的时间比较长，会导致其他线程一直处于等待状态，像我们部署的web应用，一般部署在tomcat中，内部通过线程池来处理用户的请求，如果很多请求都处于等待获取锁的状态，可能会耗尽tomcat线程池，从而导致系统无法处理后面的请求，导致服务器处于不可用状态。
除此之外，还有乐观锁，乐观锁的含义就是假设系统没有发生并发冲突，先按无锁方式执行业务，到最后了检查执行业务期间是否有并发导致数据被修改了，如果有并发导致数据被修改了 ，就快速返回失败，这样的操作使系统并发性能更高一些。cas中就使用了这样的操作。
关于乐观锁这块，想必大家在数据库中也有用到过，给大家举个例子，可能以后会用到。
如果你们的网站中有调用支付宝充值接口的，支付宝那边充值成功了会回调商户系统，商户系统接收到请求之后怎么处理呢？假设用户通过支付宝在商户系统中充值100，支付宝那边会从用户账户中扣除100，商户系统接收到支付宝请求之后应该在商户系统中给用户账户增加100，并且把订单状态置为成功。
处理过程如下：
开启事务 获取订单信息 if(订单状态==待处理){ 给用户账户增加100 将订单状态更新为成功 } 返回订单处理成功 提交事务由于网络等各种问题，可能支付宝回调商户系统的时候，回调超时了，支付宝又发起了一笔回调请求，刚好这2笔请求同时到达上面代码，最终结果是给用户账户增加了200，这样事情就搞大了，公司蒙受损失，严重点可能让公司就此倒闭了。
那我们可以用乐观锁来实现，给订单表加个版本号version，要求每次更新订单数据，将版本号+1，那么上面的过程可以改为：
获取订单信息,将version的值赋值给V_A if(订单状态==待处理){ 开启事务 给用户账户增加100 update影响行数 = update 订单表 set version = version + 1 where id = 订单号 and version = V_A; if(update影响行数==1){ 提交事务 }else{ 回滚事务 } } 返回订单处理成功上面的update语句相当于我们说的CAS操作，执行这个update语句的时候，多线程情况下，数据库会对当前订单记录加锁，保证只有一条执行成功，执行成功的，影响行数为1，执行失败的影响行数为0，根据影响行数来决定提交还是回滚事务。上面操作还有一点是将事务范围缩小了，也提升了系统并发处理的性能。这个知识点希望你们能get到。
CAS 的问题cas这么好用，那么有没有什么问题呢？还真有
ABA问题
CAS需要在操作值的时候检查下值有没有发生变化，如果没有发生变化则更新，但是如果一个值原来是A，变成了B，又变成了A，那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化，但是实际上却变化了。这就是CAS的ABA问题。 常见的解决思路是使用版本号。在变量前面追加上版本号，每次变量更新的时候把版本号加一，那么A-B-A 就会变成1A-2B-3A。 目前在JDK的atomic包里提供了一个类AtomicStampedReference来解决ABA问题。这个类的compareAndSet方法作用是首先检查当前引用是否等于预期引用，并且当前标志是否等于预期标志，如果全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。
循环时间长开销大
上面我们说过如果CAS不成功，则会原地循环（自旋操作），如果长时间自旋会给CPU带来非常大的执行开销。并发量比较大的情况下，CAS成功概率可能比较低，可能会重试很多次才会成功。
使用JUC中的类实现计数器juc框架中提供了一些原子操作，底层是通过Unsafe类中的cas操作实现的。通过原子操作可以保证数据在并发情况下的正确性。
此处我们使用java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger类来实现计数器功能，AtomicInteger内部是采用cas操作来保证对int类型数据增减操作在多线程情况下的正确性。
计数器代码如下：
package com.itsoku.chat20; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * 跟着阿里p7学并发，微信公众号：javacode2018 */ public class Demo4 { //访问次数 static AtomicInteger count = new AtomicInteger(); //模拟访问一次 public static void request() throws InterruptedException { //模拟耗时5毫秒 TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(5); //对count原子+1 count.incrementAndGet(); } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { long starTime = System.currentTimeMillis(); int threadSize = 100; CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadSize); for (int i = 0; i < threadSize; i++) { Thread thread = new Thread(() -> { try { for (int j = 0; j < 10; j++) { request(); } } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } finally { countDownLatch.countDown(); } }); thread.start(); } countDownLatch.await(); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "，耗时：" + (endTime - starTime) + ",count=" + count); } }输出：
main，耗时：119,count=1000耗时很短，并且结果和期望的一致。
关于原子类操作，都位于java.util.concurrent.atomic包中，下篇文章我们主要来介绍一下这些常用的类及各自的使用场景。
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