中级回答：
CAS 底层实现主要依靠的cmpxchg是 CPU 指令级的操作，只有一步原子操作，所以非常快。它本身的性能瓶颈主要来自于：多核环境下，上次执行 CAS 更新的 CPU 和本次 执行 CAS 更新的 CPU 不是同一个 CPU。例如：
1.CPU 1 执行了某个内存地址 X 的CAS更新，那么 X 对应的内存会被载入 CPU 1 的高速缓存中。
2.这时候 CPU 2 需要 CAS 更新 X，发现 CPU 2 的高速缓存中没有 X。
3.查询总线，发现 CPU 1 有。
4.CPU 1 将 X 发送给 CPU 2，并且刷新自己高速缓存中的缓存线。
5.CPU 2 可以执行 CAS 更新了。

产生的问题以及解决方案：
1.ABA问题。因为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。ABA问题的解决思路就是使用版本号。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。

从Java1.5开始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。

AtomicMarkableReference的实现原理与AtomicStampedReference类似，这里不再介绍。到此，我们也明白了如果要完全杜绝ABA问题的发生，我们应该使用AtomicStampedReference原子类更新对象，而对于AtomicMarkableReference来说只能减少ABA问题的发生概率，并不能杜绝。

2.循环时间长开销大。自旋CAS如果长时间不成功，会给CPU带来非常大的执行开销。如果JVM能支持处理器提供的pause指令那么效率会有一定的提升，pause指令有两个作用，第一它可以延迟流水线执行指令（de-pipeline）,使CPU不会消耗过多的执行资源，延迟的时间取决于具体实现的版本，在一些处理器上延迟时间是零。第二它可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲突（memory order violation）而引起CPU流水线被清空（CPU pipeline flush），从而提高CPU的执行效率。

3.只能保证一个共享变量的原子操作。当对一个共享变量执行操作时，我们可以使用循环CAS的方式来保证原子操作，但是对多个共享变量操作时，循环CAS就无法保证操作的原子性，这个时候就可以用锁，或者有一个取巧的办法，就是把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。比如有两个共享变量i＝2,j=a，合并一下ij=2a，然后用CAS来操作ij。从Java1.5开始JDK提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性，你可以把多个变量放在一个对象里来进行CAS操作。