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1.Linux基础组件之无锁消息队列ypipe/yqueue详解
2.Spring Cloud + Spring Boot + Mybatis 码视+ Uniapp 企业架构之CAS SSO单点登录框架
3.画面设置cas是什么意思？
4.编程「锁」事｜详解乐观锁 CAS 的技术原理
5.面试必问的CAS，你懂了吗？
6.死磕 java集合之ConcurrentLinkedQueue源码分析

Linux基础组件之无锁消息队列ypipe/yqueue详解

       CAS定义

       比较并交换（compare and swap,码视 CAS），在多线程编程中用于实现不被打断的码视数据交换，避免数据不一致问题。码视该操作通过比较内存值与指定数据，码视当数值相同则替换内存数据。码视源码时代还是蜗牛

       为什么需要无锁队列

       锁引起的码视问题：cache损坏/失效、同步机制上的码视争抢、动态内存分配。码视

       有锁导致线程切换引发cache损坏

       大量线程切换导致cache数据失效，码视处理器与主存之间数据传输效率下降，码视影响性能。码视

       在同步机制上的码视争抢队列

       阻塞队列导致任务暂停或睡眠，大量时间浪费在获取互斥锁，码视而非处理数据，码视引发严重争用。

       动态内存分配

       多线程中动态分配内存导致互斥，线程频繁分配内存影响应用性能。

       无锁队列的实现

       无锁队列由ypipe_t和yqueue_t类构成，适用于一读一写场景。通过chunk模式批量分配结点，减少动态内存分配的互斥问题。批量分配大小根据业务场景调整，通常设置较大较为安全。利用spare_chunk存储未释放的vb 定积分源码chunk，降低频繁分配释放。预写机制减少CAS调用。巧妙的唤醒机制，读端等待无数据时进入等待状态，写端根据返回值判断队列是否为空以唤醒读端。

       无锁队列使用

       yqueue.write(count,false)用于写入元素并标记完成状态，yqueue.flush()使读端可见更新后数据。yqueue.read(&value)读取元素，返回true表示读到元素，返回false表示队列为空。

       ypipe_t使用

       write(val, false)更新写入位置，flush()刷新数据到管道，read()读取数据并更新可读位置。

       yqueue_t构造函数

       初始化队列，end_chunk总是指向最后分配的chunk，back_chunk仅在有元素插入时指向对应的chunk。

       front()和back()函数

       返回队列头和尾的可读写元素位置。

       push()和pop()函数

       push()更新写入位置，pop()更新读取位置并检测释放chunk，保持数据流。

       源码分析

       yqueue_t内部使用chunk批量分配，减少内存操作，spare_chunk存储释放的chunk以供再次使用。ypipe_t构建单写单读无锁队列，完美的jsp源码通过CAS操作控制读写位置，实现高效数据交换。

       ypipe_t / yqueue_t无锁队列利用chunk机制避免频繁内存动态分配，提升性能。通过局部性原理复用回收的chunk，减少资源消耗。flush()检测队列状态通知唤醒，优化数据交换过程。

Spring Cloud + Spring Boot + Mybatis + Uniapp 企业架构之CAS SSO单点登录框架

       了解单点登录（SSO）是一种在多个相关应用之间共享认证信息的机制。SSO主要特点在于使用统一的登录入口，通过Web协议（如HTTPS）实现应用之间的认证。单点登录体系包括用户、Web应用和SSO认证中心三个角色。SSO实现基于三个核心原则：所有登录操作在SSO认证中心执行；认证中心通过方法告知Web应用访问用户是否已通过认证；SSO认证中心与所有Web应用建立信任关系。

       CAS SSO单点登录体系由CAS Server和CAS Client组成。CAS Server负责用户信息认证，独立部署，处理凭证（Credentials）。CAS Client部署在客户端，当有对本地Web应用受保护资源的访问请求时，重定向到CAS Server进行认证。

       采用CAS SSO单点登录无需依赖Cookie实现跨域，优势明显。在不同站点间无需重新登录，易扑源码频道即便站点域名不同。传统方案可能遇到Cookie跨域问题，解决复杂。CAS SSO单点登录的官方文档和源代码可直接访问：apereo.org/projects/cas。推荐下载稳定版本，如4.2.1，避免使用最新版本可能存在的不稳定情况。通过远程Maven库下载cas-server-webapp的war包，步骤包括访问Maven地址搜索并下载最新版本。下载cas-client-core的jar包，支持Spring MVC开发，适用于多种协议与开发语言。CAS架构图展示了其组件与工作流程，根据项目需求选择合适的版本进行部署。

画面设置cas是什么意思？

       CAS是Central Authentication Service的缩写，即集中式认证服务。它是一种用于Web应用程序的单点登录协议。CAS协议通过认证中心（服务器）来给多个服务提供认证服务，用户一次登录认证以后，便可以访问被授权的多个服务。CAS协议是一种开放源代码的协议，被广泛应用于大型企业和组织的身份认证系统中。

       CAS需要先部署一个认证服务器和多个应用程序服务器，然后在这些服务器之间建立信任关系。android 定时提醒 源码用户首次登录时，应该重定向到认证服务器，输入用户名和密码进行认证，并且一旦通过认证，用户将被重定向回要访问的应用程序服务器。以后的每次访问都无需再次认证。认证服务器和应用程序服务器之间使用安全令牌和Session来保障安全性。

       CAS的优点在于提供可靠的身份验证，减少了用户访问多个Web应用程序时的不必要的登录操作，避免了重复输入用户名和密码等问题。它广泛应用于大型企业和组织的身份认证系统中，例如教育机构、银行、保险公司、医院等。CAS的使用可以帮助企业或组织节省时间和成本，减少安全漏洞，提高用户体验并提高整个系统的安全性。

编程「锁」事｜详解乐观锁 CAS 的技术原理

       本文深入探讨乐观锁的核心实现方式——CAS（Compare And Swap）技术原理。CAS是一种在多线程环境下实现同步功能的机制，相较于悲观锁的加锁操作，CAS允许在不使用锁的情况下实现多线程间的变量同步。Java的并发包中的原子类正是利用CAS实现乐观锁。

       CAS操作包含三个操作数：需要更新的内存值V、进行比较的预期数值A和要写入的值B。其逻辑是将内存值V与预期值A进行比较，当且仅当V值等于A时，通过原子方式用新值B更新V值（“比较+更新”整体是一个原子操作），否则不执行任何操作。一般情况下，更新操作会不断重试直至成功。

       以Java.util.concurrent.atomic并发包下的AtomicInteger原子整型类为例，分析其CAS底层实现机制。方法`atomicData.incrementAndGet()`内部通过Unsafe类实现。Unsafe类是底层硬件CPU指令复制工具类，关键在于compareAndSet（）方法的返回结果。

       `unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update)`

       此方法中，参数`this`是Unsafe对象本身，用于获取value的内存偏移地址。`valueOffset`是value变量的内存偏移地址，`expect`是期望更新的值，`update`是要更新的最新值。如果原子变量中的value值等于`expect`，则使用`update`值更新该值并返回true，否则返回false。

       至于`valueOffset`的来源，这里提到value实际上是volatile关键字修饰的变量，以保证在多线程环境下的内存可见性。

       CAS的底层是Unsafe类。如何通过`Unsafe.getUnsafe()`方法获得Unsafe类的实例？这是因为AtomicInteger类在rt.jar包下，因此通过Bootstrap根类加载器加载。Unsafe类的具体实现可以在hotspot源码中找到，而unsafe.cpp中的C++代码不在本文详细分析范围内。对CAS实现感兴趣的读者可以自行查阅。

       CAS底层的Unsafe类在多处理器上运行时，为cmpxchg指令添加lock前缀（lock cmpxchg），在单处理器上则无需此步骤（单处理器自身维护单处理器内的顺序一致性）。这一机制确保了CAS操作的原子性。

       最后，同学们会发现CAS的操作与原子性密切相关。CPU如何实现原子性操作是一个深入的话题，有机会可以继续探索。欢迎在评论区讨论，避免出现BUG！点赞转发不脱发！

面试必问的CAS，你懂了吗？

       CAS（Compare-and-Swap）是一种实现并发算法时常用的技术，Java并发包中的多个类采用了CAS技术。面试中经常涉及这一概念，本文旨在深入解析CAS的原理。

       在介绍CAS之前，我们通过一个例子来理解其应用。这个例子在运行过程中可能会陷入死循环，通过检查线程状态，发现IDEA监控线程的介入导致了问题。解决这一死循环的方法是使用DEBUG模式运行程序或调整代码逻辑。

       通过volatile关键字的使用，我们可以观察到，其只能确保可见性，而不能保证原子性。在并发场景下，对于自增操作等非原子操作，volatile并不能保证正确结果。因此，解决这类问题的关键是引入原子操作。

       引入synchronized关键字是一种常见的解决方法，通过加锁实现原子操作，确保每次操作的正确性。然而，频繁使用synchronized会导致性能下降，因此引入Java并发包中的原子操作类（如AtomicInteger）成为了更优选择。

       AtomicInteger的`getAndIncrement()`方法即是CAS操作的实例，它通过一系列原子操作确保每次自增操作的正确性和性能。进一步分析，我们发现其底层实现调用了`compareAndSwapInt`方法，即CAS的核心实现。

       CAS（Compare-and-Swap）本质上是一个比较并替换操作，它需要三个操作数：内存地址、旧的预期值和目标值。执行过程中，当内存地址的值与预期值相等时，CAS尝试将内存地址的值修改为目标值。若失败，则获取最新值，重新尝试，直至修改成功。

       深入到源码层面，可以看到`AtomicInteger`类中的`getAndIncrement()`方法最终调用了`compareAndSwapInt`方法，而`compareAndSwapInt`在Unsafe类中被实现。通过调用`Atomic::cmpxchg`方法，我们能够看到具体的汇编指令实现。

       `Atomic::cmpxchg`方法的实现依赖于系统是否为多处理器环境，以优化性能。它通过`LOCK_IF_MP`宏决定是否添加`lock`前缀，这一优化措施在单处理器环境下通常没有必要，但在多核处理器中能够提升性能。

       CAS操作的缺点包括循环时间长导致的开销大、仅支持单一共享变量的原子操作，以及ABA问题。ABA问题是由于CAS操作的特性导致，即在读取值后，值在后续操作中可能被改回原始值，从而产生误判。为解决ABA问题，Java并发包提供了带有版本控制的原子引用类`AtomicStampedReference`。

       在使用CAS操作时，需要考虑其对并发正确性的影响，尤其是ABA问题。如果并发场景中存在可能的ABA问题，传统互斥同步可能比原子类更高效。

       综上所述，理解CAS的原理和其在并发编程中的应用对于深入学习Java并发技术至关重要。掌握CAS操作的原理、优缺点及其解决方法，将有助于更高效、正确地处理并发问题。

死磕 java集合之ConcurrentLinkedQueue源码分析

       ConcurrentLinkedQueue

       （1）不是阻塞队列

       （2）通过CAS+自旋保证并发安全

       （3）可用于多线程环境，但不能用在线程池中

       简介

       主要属性

       两个属性：头节点与尾节点

       主要内部类

       典型单链表结构

       主要构造方法

       构造简单，实现无界单链表队列

       入队

       add(e)与offer(e)方法

       无异常抛出，流程清晰

       出队

       remove()与poll()方法

       逻辑清晰，不阻塞线程

       总结

       非阻塞队列，不适用于线程池

       彩蛋

       与LinkedBlockingQueue对比

       线程安全与返回null特性相似

       效率与锁机制差异显著

       无法实现等待元素与用在线程池中的限制