加锁通常会严重地影响性能。线程会因为竞争不到锁而被挂起，等锁被释放的时候，线程又会被恢复，这个过程中存在着很大的开销，并且通常会有较长时间的中断，因为当一个线程正在等待锁时，它不能做任何其他事情。如果一个线程在持有锁的情况下被延迟执行，例如发生了缺页错误、调度延迟或者其它类似情况，那么所有需要这个锁的线程都无法执行下去。

这个测试程序调用了一个函数，该函数会对一个64位的计数器循环自增5亿次。机器环境：2.4G 6核，运算： 64位的计数器累加5亿次。

CAS操作比单线程无锁慢了1个数量级；有锁且多线程并发的情况下，速度比单线程无锁慢3个数量级。可见无锁速度最快。

单线程情况下，不加锁的性能 > CAS操作的性能 > 加锁的性能。

在多线程情况下，为了保证线程安全，必须使用CAS或锁，这种情况下，CAS的性能超过锁的性能，前者大约是后者的8倍。

综上可知，加锁的性能是最差的。

关于锁和CAS

保证线程安全一般分成两种方式：锁和原子变量。

加锁方式

采取加锁的方式，默认线程会冲突，访问数据时，先加上锁再访问，访问之后再解锁。通过锁界定一个临界区，同时只有一个线程进入。如上图所示，Thread2访问Entry的时候，加了锁，Thread1就不能再执行访问Entry的代码，从而保证线程安全。

下面是ArrayBlockingQueue通过加锁的方式实现的offer方法，保证线程安全。

    public boolean offer(E e) {
        checkNotNull(e);
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lock();
        try {
            if (count == items.length)
                return false;
            else {
                insert(e);
                return true;
            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

原子变量

原子变量能够保证原子性的操作，意思是某个任务在执行过程中，要么全部成功，要么全部失败回滚，恢复到执行之前的初态，不存在初态和成功之间的中间状态。例如CAS操作，要么比较并交换成功，要么比较并交换失败。由CPU保证原子性。

通过原子变量可以实现线程安全。执行某个任务的时候，先假定不会有冲突，若不发生冲突，则直接执行成功；当发生冲突的时候，则执行失败，回滚再重新操作，直到不发生冲突。

如图所示，Thread1和Thread2都要把Entry加1。若不加锁，也不使用CAS，有可能Thread1取到了myValue=1，Thread2也取到了myValue=1，然后相加，Entry中的value值为2。这与预期不相符，我们预期的是Entry的值经过两次相加后等于3。

CAS会先把Entry现在的value跟线程当初读出的值相比较，若相同，则赋值；若不相同，则赋值执行失败。一般会通过while/for循环来重新执行，直到赋值成功。

代码示例是AtomicInteger的getAndAdd方法。CAS是CPU的一个指令，由CPU保证原子性。

    public final int getAndSet(int newValue) {
        for (;;) {
            int current = get();
            if (compareAndSet(current, newValue))
                return current;
        }
    }

    public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
        return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
    }

    public final int get() {
        return value;
    }

在高度竞争的情况下，锁的性能将超过原子变量的性能，但是更真实的竞争情况下，原子变量的性能将超过锁的性能。同时原子变量不会有死锁等活跃性问题。

CAS保证线程安全

一个生产者

生产者单线程写数据的流程比较简单：

• 申请写入m个元素；
• 若是有m个元素可以写入，则返回最大的序列号。这儿主要判断是否会覆盖未读的元素；
• 若是返回的正确，则生产者开始写入元素。

多个生产者

多个生产者的情况下，会遇到“如何防止多个线程重复写同一个元素”的问题。Disruptor的解决方法是，每个线程获取不同的一段数组空间进行操作。这个通过CAS很容易达到。只需要在分配元素的时候，通过CAS判断一下这段空间是否已经分配出去即可。

但是会遇到一个新问题：如何防止读取的时候，读到还未写的元素。Disruptor在多个生产者的情况下，引入了一个与Ring Buffer大小相同的buffer：available Buffer。当某个位置写入成功的时候，便把availble Buffer相应的位置置位，标记为写入成功。读取的时候，会遍历available Buffer，来判断元素是否已经就绪。

下面分读数据和写数据两种情况介绍。

读数据

生产者多线程写入的情况会复杂很多：

• 申请读取到序号n；
• 若writer cursor >= n，这时仍然无法确定连续可读的最大下标。从reader cursor开始读取available Buffer，一直查到第一个不可用的元素，然后返回最大连续可读元素的位置；
• 消费者读取元素。

如下图所示，读线程读到下标为2的元素，三个线程Writer1/Writer2/Writer3正在向RingBuffer相应位置写数据，写线程被分配到的最大元素下标是11。

读线程申请读取到下标从3到11的元素，判断writer cursor>=11。然后开始读取availableBuffer，从3开始，往后读取，发现下标为7的元素没有生产成功，于是WaitFor(11)返回6。

然后，消费者读取下标从3到6共计4个元素。

写数据

多个生产者写入的时候：

1. 申请写入m个元素；

2. 若是有m个元素可以写入，则返回最大的序列号。每个生产者会被分配一段独享的空间；

3. 生产者写入元素，写入元素的同时设置available Buffer里面相应的位置，以标记自己哪些位置是已经写入成功的。

如下图所示，Writer1和Writer2两个线程写入数组，都申请可写的数组空间。Writer1被分配了下标3到下表5的空间，Writer2被分配了下标6到下标9的空间。

Writer1写入下标3位置的元素，同时把available Buffer相应位置置位，标记已经写入成功，往后移一位，开始写下标4位置的元素。Writer2同样的方式。最终都写入完成。

防止不同生产者对同一段空间写入的代码，如下所示：

public long tryNext(int n) throws InsufficientCapacityException
    {
        if (n < 1)
        {
            throw new IllegalArgumentException("n must be > 0");
        }
     
        long current;
        long next;
     
        do
        {
            current = cursor.get();
            next = current + n;
     
            if (!hasAvailableCapacity(gatingSequences, n, current))
            {
                throw InsufficientCapacityException.INSTANCE;
            }
        }
        while (!cursor.compareAndSet(current, next));
     
        return next;
    }

通过do/while循环的条件cursor.compareAndSet(current, next)，来判断每次申请的空间是否已经被其他生产者占据。假如已经被占据，该函数会返回失败，While循环重新执行，申请写入空间。