인터뷰 - Java Concurrency의 CAS: 경합 문제를 피하기 위한 원칙, 장단점 및 애플리케이션 시나리오 분석을 마스터합니다.

1. CAS의 소개 및 원리

멀티스레딩의 CAS(Compare-and-Swap) 작업은 공유 변수의 값을 원자적으로 업데이트하기 위한 일반적인 동시성 제어 방법입니다. 핵심 아이디어는 메모리 주소의 값이 예상 값과 같은지 여부를 비교하여 업데이트 작업을 수행할 수 있는지 여부를 결정하여 다중 스레드 조건에서 경쟁 조건 문제를 방지하는 것입니다. 데이터 일관성을 보장하는 CPU 명령 수준 작업입니다. 메모리 주소(V), 예상 값(A) 및 새 값(B)의 세 가지 값을 포함합니다. AB 스레드는 변수 값을 업데이트합니다. AB 스레드는 먼저 변수 값을 얻은 다음 새 값을 생성합니다. 변수 값은 메모리 V에 배치되고 원래 값은 A(백업 값)로 예상되며 새 값은 값은 B입니다. V=A이면 새 값을 업데이트합니다. 다중 스레드 상황에서 값 일관성을 보장합니다. 주요 목적은 메모리가 업데이트될 때 스레드가 가져온 값이 다른 스레드에 의해 변경되지 않은 값과 동일하게 유지되도록 하는 것입니다.

특히 다중 스레드 CAS 작업에는 다음 단계가 포함됩니다.

1. 현재 공유 변수의 값과 예상 값을 가져옵니다.
2. 공유 변수의 현재 값이 예상 값과 같은지 비교하고 같으면 공유 변수의 값을 새 값으로 업데이트하여 씁니다.
3. 공유 변수의 현재 값이 예상 값과 같지 않으면 다른 스레드가 현재 공유 변수의 값을 수정했음을 의미하므로 현재 스레드는 공유 변수의 최신 값을 다시 가져와 반복해야 합니다. 2 단계.

동시 환경에서 다중 스레드 CAS 작업은 공유 변수의 원자적 작업을 보장하는 동시에 기존 잠금 메커니즘으로 인한 스레드 차단 및 컨텍스트 전환 오버헤드를 방지할 수 있습니다. 따라서 다중 스레드 CAS 작업은 데이터베이스 트랜잭션, 분산 시스템 등과 같은 다양한 높은 동시성 시나리오에서 널리 사용됩니다.

2. 관련 면접 질문

1. CAS 작업이란 무엇입니까?

답변: CAS(Compare-and-Swap) 작업은 공유 변수의 원자적 업데이트를 보장하는 데 사용되는 동시성 제어 방법입니다. 핵심 아이디어는 메모리 주소의 값이 예상 값과 같은지 여부를 비교하여 업데이트 작업을 수행할 수 있는지 여부를 결정하는 것입니다.

1. CAS 작업의 장점은 무엇입니까?

답변: CAS 작업에는 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 멀티스레딩 조건에서 경쟁 조건 문제를 피할 수 있습니다.
• 기존 잠금 메커니즘과 같은 스레드 차단 및 컨텍스트 전환의 오버헤드가 발생하지 않습니다.
• 높은 동시성 성능과 적응성으로 다양한 높은 동시성 시나리오에 적용할 수 있습니다.

1. CAS 작업의 단점은 무엇입니까?

답변: CAS 작업에는 몇 가지 단점도 있습니다.

• ABA 문제가 있을 수 있습니다. 즉, CAS 연산을 수행할 때 공유 변수의 값이 A에서 B로 변경되었다가 다시 A로 변경되었지만 식별자 대신 값을 비교하기 때문에 판별할 수 없습니다. 변경 프로세스에 다른 스레드가 있는지 여부 이 공유 변수를 수정했습니다.
• CAS 작업은 하드웨어 지침을 기반으로 구현되기 때문에 성능은 하드웨어 제한에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 동시에 높은 동시성 환경에서는 CAS 작업의 성공률도 감소할 수 있습니다.
• CAS 연산은 다단계 연산을 지원하지 않으며, 다단계 연산이 필요한 경우 순환 CAS 및 기타 방법으로 구현해야 합니다.

1. ABA 문제를 피하는 방법은 무엇입니까?

답변: 버전 번호 또는 타임스탬프를 사용하여 ABA 문제를 해결할 수 있습니다. 구체적으로 CAS 연산을 수행할 때마다 값이 같은지 비교하는 것 외에도 버전 번호나 타임스탬프가 일치하는지 비교하여 공유 변수가 수정되지 않았는지 확인해야 합니다. 다른 스레드.

1. Java에서 CAS 작업의 응용 프로그램은 무엇입니까?

답변: Java에서 CAS 작업은 다양한 높은 동시성 시나리오에서 널리 사용됩니다.예를 들어 AtomicInteger, AtomicBoolean 및 AtomicReference와 같은 클래스의 메서드는 CAS 작업을 기반으로 구현됩니다. 동시에 Java 8 이후에 이전 버전의 AtomicLong 및 AtomicDouble을 대체하여 동시성 성능을 개선하기 위해 새로운 원자 연산 클래스인 LongAdder 및 DoubleAdder가 도입되었습니다.