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一篇帶你解析入門LongAdder源碼

 更新時(shí)間:2021年06月10日 16:29:43   作者:興趣使然の草帽路飛  
LongAdder類是JDK1.8新增的一個(gè)原子性操作類。AtomicLong通過CAS算法提供了非阻塞的原子性操作,因?yàn)榉浅8悴l(fā)的請求下AtomicLong的性能是不能讓人接受的

1、LongAdder由來

LongAdder類是JDK1.8新增的一個(gè)原子性操作類。AtomicLong通過CAS算法提供了非阻塞的原子性操作,相比受用阻塞算法的同步器來說性能已經(jīng)很好了,但是JDK開發(fā)組并不滿足于此,因?yàn)榻?jīng)常搞并發(fā)的請求下AtomicLong的性能是不能讓人接受的。

如下AtomicLong 的incrementAndGet的代碼,雖然AtomicLong使用CAS算法,但是CAS失敗后還是通過無限循環(huán)的自旋鎖不多的嘗試,這就是高并發(fā)下CAS性能低下的原因所在。源碼如下:

public final long incrementAndGet() {
        for (;;) {
            long current = get();
            long next = current + 1;
            if (compareAndSet(current, next))
                return next;
        }
    }

高并發(fā)下N多線程同時(shí)去操作一個(gè)變量會(huì)造成大量線程CAS失敗,然后處于自旋狀態(tài),導(dǎo)致嚴(yán)重浪費(fèi)CPU資源,降低了并發(fā)性。

2、LongAdder與AtomicLong的簡單介紹

我們知道,volatile關(guān)鍵字是輕量級鎖,可以解決多線程內(nèi)存不可見問題。對于一寫多讀,可以解決變量同步問題,但是如果是多寫,volatile無法解決線程安全問題的。例如,count++操作,就應(yīng)該使用如下方式: AtomicInteger count = new AtomicInteger(); 、count.addAndGet(1);而如果是JDK8及以上,推薦使用LongAdder對象替代,因?yàn)樗男阅鼙?code>AtomicLong 更好(減少樂觀鎖的重試次數(shù))。

LongAdder其他應(yīng)用場景:

對于Java項(xiàng)目中計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)的一些需求,如果是 JDK8,推薦使用 LongAdder 對象,比 AtomicLong 性能更好(減少樂觀鎖的重試次數(shù))

在大多數(shù)項(xiàng)目及開源組件中,計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)使用最多的仍然還是AtomicLong,雖然是阿里巴巴這樣說,但是我們?nèi)匀灰鶕?jù)使用場景來決定是否使用LongAdder。

今天主要是來講講LongAdder的實(shí)現(xiàn)原理,還是老方式,通過圖文一步步解開LongAdder神秘的面紗,通過此篇文章你會(huì)了解到:

  • 為什么AtomicLong在高并發(fā)場景下性能急劇下降?
  • LongAdder為什么快?
  • LongAdder實(shí)現(xiàn)原理(圖文分析)
  • AtomicLong是否可以被遺棄或替換?

本文代碼全部基于JDK 1.8,建議邊看文章邊看源碼更加利于消化!

3、AtomicLong

當(dāng)我們在進(jìn)行計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)的時(shí),通常會(huì)使用AtomicLong來實(shí)現(xiàn)。AtomicLong能保證并發(fā)情況下計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性,其內(nèi)部通過CAS來解決并發(fā)安全性的問題。

3.1 AtomicLong實(shí)現(xiàn)原理

說到線程安全的計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)工具類,肯定少不了Atomic下的幾個(gè)原子類。AtomicLong就是juc包下重要的原子類,在并發(fā)情況下可以對長整形類型數(shù)據(jù)進(jìn)行原子操作,保證并發(fā)情況下數(shù)據(jù)的安全性。

public class AtomicLong extends Number implements java.io.Serializable {
    // + 1
    public final long incrementAndGet() {
        return unsafe.getAndAddLong(this, valueOffset, 1L) + 1L;
    }
    // - 1
    public final long decrementAndGet() {
        return unsafe.getAndAddLong(this, valueOffset, -1L) - 1L;
    }
}

我們在計(jì)數(shù)的過程中,一般使用incrementAndGet()decrementAndGet()進(jìn)行加一和減一操作,這里調(diào)用了Unsafe類中的getAndAddLong()方法進(jìn)行操作。

接著看看unsafe.getAndAddLong()方法:

public final class Unsafe {
     public final long getAndAddLong(Object var1, long var2, long var4) {
         long var6;
         do {
             var6 = this.getLongVolatile(var1, var2);
         } while(!this.compareAndSwapLong(var1, var2, var6, var6 + var4));
         return var6;
     }
    public final native boolean compareAndSwapLong(Object var1, long var2, long var4, long var6);
}

這里直接進(jìn)行CAS+自旋操作更新AtomicLong中的value值,進(jìn)而保證value值的原子性更新。

3.2 AtomicLong瓶頸分析

如上代碼所示,我們在使用CAS + 自旋的過程中,在高并發(fā)環(huán)境下,N個(gè)線程同時(shí)進(jìn)行自旋操作,會(huì)出現(xiàn)大量失敗并不斷自旋的情況,此時(shí)AtomicLong的自旋會(huì)成為瓶頸。

如上圖所示,高并發(fā)場景下AtomicLong性能會(huì)急劇下降,我們后面也會(huì)舉例說明。

那么高并發(fā)下計(jì)數(shù)的需求有沒有更好的替代方案呢?在JDK8 Doug Lea大神新寫了一個(gè)LongAdder來解決此問題,我們后面來看LongAdder是如何優(yōu)化的。

4、LongAdder

4.1 LongAdder和AtomicLong性能測試

我們說了很多LongAdder上性能優(yōu)于AtomicLong,到底是不是呢?一切還是以代碼說話:

/**
 * Atomic和LongAdder耗時(shí)測試
 */
 public class AtomicLongAdderTest {
     public static void main(String[] args) throws Exception{
         testAtomicLongAdder(1, 10000000);
        testAtomicLongAdder(10, 10000000);
        testAtomicLongAdder(100, 10000000);
    }
    static void testAtomicLongAdder(int threadCount, int times) throws Exception{
        System.out.println("threadCount: " + threadCount + ", times: " + times);
        long start = System.currentTimeMillis();
        testLongAdder(threadCount, times);
        System.out.println("LongAdder 耗時(shí):" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
        System.out.println("threadCount: " + threadCount + ", times: " + times);
        long atomicStart = System.currentTimeMillis();
        testAtomicLong(threadCount, times);
        System.out.println("AtomicLong 耗時(shí):" + (System.currentTimeMillis() - atomicStart) + "ms");
        System.out.println("----------------------------------------");
    }
    static void testAtomicLong(int threadCount, int times) throws Exception{
        AtomicLong atomicLong = new AtomicLong();
        List<Thread> list = Lists.newArrayList();
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            list.add(new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < times; j++) {
                    atomicLong.incrementAndGet();
                }
            }));
        }
        for (Thread thread : list) {
            thread.start();
        }
        for (Thread thread : list) {
            thread.join();
        }
        System.out.println("AtomicLong value is : " + atomicLong.get());
    }
    static void testLongAdder(int threadCount, int times) throws Exception{
        LongAdder longAdder = new LongAdder();
        List<Thread> list = Lists.newArrayList();
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            list.add(new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < times; j++) {
                    longAdder.increment();
                }
            }));
        }
        for (Thread thread : list) {
            thread.start();
        }
        for (Thread thread : list) {
            thread.join();
        }
        System.out.println("LongAdder value is : " + longAdder.longValue());
    }
}

執(zhí)行結(jié)果:

這里可以看到隨著并發(fā)的增加,AtomicLong性能是急劇下降的,耗時(shí)是LongAdder的數(shù)倍。至于原因我們還是接著往后看。

4.2 LongAdder為什么這么快

先看下LongAdder的操作原理圖:

既然說到LongAdder可以顯著提升高并發(fā)環(huán)境下的性能,那么它是如何做到的?

1、 設(shè)計(jì)思想上,LongAdder采用"分段"的方式降低CAS失敗的頻次

這里先簡單的說下LongAdder的思路,后面還會(huì)詳述LongAdder的原理。

我們知道,AtomicLong中有個(gè)內(nèi)部變量value保存著實(shí)際的long值,所有的操作都是針對該變量進(jìn)行。也就是說,高并發(fā)環(huán)境下,value變量其實(shí)是一個(gè)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)也就是N個(gè)線程競爭一個(gè)熱點(diǎn)。

LongAdder的基本思路就是分散熱點(diǎn),將value值的新增操作分散到一個(gè)數(shù)組中,不同線程會(huì)命中到數(shù)組的不同槽中,各個(gè)線程只對自己槽中的那個(gè)value值進(jìn)行CAS操作,這樣熱點(diǎn)就被分散了,沖突的概率就小很多。

LongAdder有一個(gè)全局變量volatile long base值,當(dāng)并發(fā)不高的情況下都是通過CAS來直接操作base值,如果CAS失敗,則針對LongAdder中的Cell[]數(shù)組中的Cell進(jìn)行CAS操作,減少失敗的概率。

例如當(dāng)前類中base = 10,有三個(gè)線程進(jìn)行CAS原子性的**+1操作**,線程一執(zhí)行成功,此時(shí)base=11,線程二、線程三執(zhí)行失敗后開始針對于Cell[]數(shù)組中的Cell元素進(jìn)行**+1操作**,同樣也是CAS操作,此時(shí)數(shù)組index=1index=2Cellvalue都被設(shè)置為了1.

執(zhí)行完成后,統(tǒng)計(jì)累加數(shù)據(jù):sum = 11 + 1 + 1 = 13,利用LongAdder進(jìn)行累加的操作就執(zhí)行完了,流程圖如下:

如果要獲取真正的long值,只要將各個(gè)槽中的變量值累加返回。這種分段的做法類似于JDK7中ConcurrentHashMap的分段鎖。

2、使用Contended注解來消除偽共享

LongAdder 的父類 Striped64 中存在一個(gè) volatile Cell[] cells; 數(shù)組,其長度是2 的冪次方,每個(gè)Cell都使用 @Contended 注解進(jìn)行修飾,而@Contended注解可以進(jìn)行緩存行填充,從而解決偽共享問題。偽共享會(huì)導(dǎo)致緩存行失效,緩存一致性開銷變大。

@sun.misc.Contended static final class Cell {
}

偽共享指的是多個(gè)線程同時(shí)讀寫同一個(gè)緩存行的不同變量時(shí)導(dǎo)致的 CPU緩存失效。盡管這些變量之間沒有任何關(guān)系,但由于在主內(nèi)存中鄰近,存在于同一個(gè)緩存行之中,它們的相互覆蓋會(huì)導(dǎo)致頻繁的緩存未命中,引發(fā)性能下降。這里對于偽共享我只是提一下概念,并不會(huì)深入去講解,大家可以自行查閱一些資料。

解決偽共享的方法一般都是使用直接填充,我們只需要保證不同線程的變量存在于不同的 CacheLine 即可,使用多余的字節(jié)來填充可以做點(diǎn)這一點(diǎn),這樣就不會(huì)出現(xiàn)偽共享問題。例如在Disruptor隊(duì)列的設(shè)計(jì)中就有類似設(shè)計(jì)。

Striped64類中我們可以看看Doug LeaCell上加的注釋也有說明這一點(diǎn):

框中的翻譯如下:

Cell類是AtomicLong添加了padded(via@sun.misc.compended)來消除偽共享的變種版本。緩存行填充對于大多數(shù)原子來說是繁瑣的,因?yàn)樗鼈兺ǔ2灰?guī)則地分散在內(nèi)存中,因此彼此之間不會(huì)有太大的干擾。但是,駐留在數(shù)組中的原子對象往往彼此相鄰,因此在沒有這種預(yù)防措施的情況下,通常會(huì)共享緩存行數(shù)據(jù)(對性能有巨大的負(fù)面影響)。

3、惰性求值

LongAdder只有在使用longValue()獲取當(dāng)前累加值時(shí)才會(huì)真正的去結(jié)算計(jì)數(shù)的數(shù)據(jù),longValue()方法底層就是調(diào)用sum()方法,對baseCell數(shù)組的數(shù)據(jù)累加然后返回,做到數(shù)據(jù)寫入和讀取分離。

AtomicLong使用incrementAndGet()每次都會(huì)返回long類型的計(jì)數(shù)值,每次遞增后還會(huì)伴隨著數(shù)據(jù)返回,增加了額外的開銷。

4.3 LongAdder實(shí)現(xiàn)原理

之前說了,AtomicLong是多個(gè)線程針對單個(gè)熱點(diǎn)值value進(jìn)行原子操作。而LongAdder是每個(gè)線程擁有自己的槽,各個(gè)線程一般只對自己槽中的那個(gè)值進(jìn)行CAS操作。

比如有三個(gè)線程同時(shí)對value增加1,那么value = 1 + 1 + 1 = 3

但是對于LongAdder來說,內(nèi)部有一個(gè)base變量,一個(gè)Cell[]數(shù)組。
base變量:非競爭條件下,直接累加到該變量上
Cell[]數(shù)組:競爭條件下,累加個(gè)各個(gè)線程自己的槽Cell[i]
最終結(jié)果的計(jì)算是下面這個(gè)形式:

4.4 ongAdder源碼剖析

前面已經(jīng)用圖分析了LongAdder高性能的原理,我們繼續(xù)看下LongAdder實(shí)現(xiàn)的源碼:

public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable {
     public void increment() {
         add(1L);
     }
     public void add(long x) {
         Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
         if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
             boolean uncontended = true;
            if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
                (a = as[getProbe() & m]) == null ||
                !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))
                longAccumulate(x, null, uncontended);
        }
    }
    final boolean casBase(long cmp, long val) {
        return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, BASE, cmp, val);
    }
}

一般我們進(jìn)行計(jì)數(shù)時(shí)都會(huì)使用increment()方法,每次進(jìn)行**+1操作**,increment()會(huì)直接調(diào)用add()方法。

變量說明:

  • as 表示cells引用
  • b 表示獲取的base值
  • v 表示 期望值,
  • m 表示 cells 數(shù)組的長度
  • a 表示當(dāng)前線程命中的cell單元格

條件分析:

條件一:as == null || (m = as.length - 1) < 0
此條件成立說明cells數(shù)組未初始化。如果不成立則說明cells數(shù)組已經(jīng)完成初始化,對應(yīng)的線程需要找到Cell數(shù)組中的元素去寫值。

條件二:(a = as[getProbe() & m]) == null

getProbe()獲取當(dāng)前線程的hash值,m表示cells長度-1,cells長度是2的冪次方數(shù),原因之前也講到過,與數(shù)組長度取??梢赞D(zhuǎn)化為按位與運(yùn)算,提升計(jì)算性能。

當(dāng)條件成立時(shí)說明當(dāng)前線程通過hash計(jì)算出來數(shù)組位置處的cell為空,進(jìn)一步去執(zhí)行longAccumulate()方法。如果不成立則說明對應(yīng)的cell不為空,下一步將要將x值通過CAS操作添加到cell中。

條件三:!(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)

主要看a.cas(v = a.value, v + x),接著條件二,說明當(dāng)前線程hash與數(shù)組長度取模計(jì)算出的位置的cell有值,此時(shí)直接嘗試一次CAS操作,如果成功則退出if條件,失敗則繼續(xù)往下執(zhí)行longAccumulate()方法。

接著往下看核心的longAccumulate()方法,代碼很長,后面會(huì)一步步分析,先上代碼:

java.util.concurrent.atomic.Striped64.:

final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn, boolean wasUncontended) {
     int h;
     if ((h = getProbe()) == 0) {
         ThreadLocalRandom.current();
         h = getProbe();
         wasUncontended = true;
     }
     boolean collide = false;
     for (;;) {
        Cell[] as; Cell a; int n; long v;
        if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
            if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
                if (cellsBusy == 0) {
                    Cell r = new Cell(x);
                    if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                        boolean created = false;
                        try {
                            Cell[] rs; int m, j;
                            if ((rs = cells) != null && (m = rs.length) > 0 && rs[j = (m - 1) & h] == null) {
                                rs[j] = r;
                                created = true;
                            }
                        } finally {
                            cellsBusy = 0;
                        }
                        if (created)
                            break;
                       continue;
                    }
                }
                collide = false;
            }
            else if (!wasUncontended)
                wasUncontended = true;
            else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
                break;
            else if (n >= NCPU || cells != as)
                collide = false;
            else if (!collide)
                collide = true;
            else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                try {
                    if (cells == as) {
                        Cell[] rs = new Cell[n << 1];
                        for (int i = 0; i < n; ++i)
                            rs[i] = as[i];
                        cells = rs;
                    }
                } finally {
                    cellsBusy = 0;
                }
                collide = false;
                continue;
            }
            h = advanceProbe(h);
        }
        else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
            boolean init = false;
            try {
                if (cells == as) {
                    Cell[] rs = new Cell[2];
                    rs[h & 1] = new Cell(x);
                    cells = rs;
                    init = true;
                }
            } finally {
                cellsBusy = 0;
            }
            if (init)
                break;
        }
        else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
            break;                          
    }
}

代碼很長,if else分支很多,除此看肯定會(huì)很頭疼。這里一點(diǎn)點(diǎn)分析,然后結(jié)合畫圖一步步了解其中實(shí)現(xiàn)原理。

我們首先要清楚執(zhí)行這個(gè)方法的前置條件,它們是或的關(guān)系,如上面條件一、二、三

  • cells數(shù)組沒有初始化
  • cells數(shù)組已經(jīng)初始化,但是當(dāng)前線程對應(yīng)的cell數(shù)據(jù)為空
  • cells數(shù)組已經(jīng)初始化, 當(dāng)前線程對應(yīng)的cell數(shù)據(jù)為空,且CAS操作+1失敗

longAccumulate()方法的入?yún)ⅲ?/strong>

  • long x 需要增加的值,一般默認(rèn)都是1
  • LongBinaryOperator fn 默認(rèn)傳遞的是null
  • wasUncontended競爭標(biāo)識,如果是false則代表有競爭。只有cells初始化之后,并且當(dāng)前線程CAS競爭修改失敗,才會(huì)是false

然后再看下Striped64中一些變量或者方法的定義:

  • base: 類似于AtomicLong中全局的value值。在沒有競爭情況下數(shù)據(jù)直接累加到base上,或者cells擴(kuò)容時(shí),也需要將數(shù)據(jù)寫入到base上
  • collide:表示擴(kuò)容意向,false 一定不會(huì)擴(kuò)容,true可能會(huì)擴(kuò)容。
  • cellsBusy:初始化cells或者擴(kuò)容cells需要獲取鎖,
  • 0:表示無鎖狀態(tài) 1:表示其他線程已經(jīng)持有了鎖casCellsBusy(): 通過CAS操作修改cellsBusy的值,CAS成功代表獲取鎖,返回true
  • NCPU:當(dāng)前計(jì)算機(jī)CPU數(shù)量,Cell數(shù)組擴(kuò)容時(shí)會(huì)使用到
  • getProbe(): 獲取當(dāng)前線程的hash值
  • advanceProbe(): 重置當(dāng)前線程的hash值

接著開始正式解析longAccumulate()源碼:

private static final long PROBE;
 if ((h = getProbe()) == 0) {
     ThreadLocalRandom.current();
     h = getProbe();
     wasUncontended = true;
 }
 static final int getProbe() {
    return UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE);
}

我們上面說過getProbe()方法是為了獲取當(dāng)前線程的hash值,具體實(shí)現(xiàn)是通過UNSAFE.getInt()實(shí)現(xiàn)的,PROBE是在初始化時(shí)候獲取當(dāng)前線程threadLocalRandomProbe的值。

注:Unsafe.getInt()有三個(gè)重載方法getInt(Object o, long offset)、getInt(long address)和getIntVolatile(long address),都是從指定的位置獲取變量的值,只不過第一個(gè)的offset是相對于對象o的相對偏移量,第二個(gè)address是絕對地址偏移量。如果第一個(gè)方法中o為null是,offset也會(huì)被作為絕對偏移量。第三個(gè)則是帶有volatile語義的load讀操作。

如果當(dāng)前線程的hash值h=getProbe()為0,0與任何數(shù)取模都是0,會(huì)固定到數(shù)組第一個(gè)位置,所以這里做了優(yōu)化,使用ThreadLocalRandom為當(dāng)前線程重新計(jì)算一個(gè)hash值。最后設(shè)置wasUncontended = true,這里含義是重新計(jì)算了當(dāng)前線程的hash后認(rèn)為此次不算是一次競爭。hash值被重置就好比一個(gè)全新的線程一樣,所以設(shè)置了競爭狀態(tài)為true。

接著執(zhí)行for循環(huán),我們可以把for循環(huán)代碼拆分一下,每個(gè)if條件算作一個(gè)CASE來分析:

final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn, boolean wasUncontended) {
     for (;;) {
         Cell[] as; Cell a; int n; long v;
         if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
         }
         else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
        }
        else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
    }
}

如上所示,第一個(gè)if語句代表CASE1,里面再有if判斷會(huì)以CASE1.1這種形式來講解,下面接著的else ifCASE2, 最后一個(gè)為CASE3

CASE1執(zhí)行條件:

if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
}

cells數(shù)組不為空,且數(shù)組長度大于0的情況會(huì)執(zhí)行CASE1,CASE1的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)代碼較多,放到最后面講解。

CASE2執(zhí)行條件和實(shí)現(xiàn)原理:

else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
     boolean init = false;
         try {
             if (cells == as) {
                 Cell[] rs = new Cell[2];
                 rs[h & 1] = new Cell(x);
                 cells = rs;
                 init = true;
             }
        } finally {
            cellsBusy = 0;
        }
        if (init)
            break;
}

CASE2 標(biāo)識cells數(shù)組還未初始化,因?yàn)榕袛?code>cells == as,這個(gè)代表當(dāng)前線程到了這里獲取的cells還是之前的一致。我們可以先看這個(gè)case,最后再回頭看最為麻煩的CASE1實(shí)現(xiàn)邏輯。

cellsBusy上面說了是加鎖的狀態(tài),初始化cells數(shù)組和擴(kuò)容的時(shí)候都要獲取加鎖的狀態(tài),這個(gè)是通過CAS來實(shí)現(xiàn)的,為0代表無鎖狀態(tài),為1代表其他線程已經(jīng)持有鎖了。cells==as代表當(dāng)前線程持有的數(shù)組未進(jìn)行修改過,casCellsBusy()通過CAS操作去獲取鎖。但是里面的if條件又再次判斷了cell==as,這一點(diǎn)是不是很奇怪?通過畫圖來說明下問題:

cells==as雙重判斷說明.png

如果上面條件都執(zhí)行成功就會(huì)執(zhí)行數(shù)組的初始化及賦值操作, Cell[] rs = new Cell[2]表示數(shù)組的長度為2,rs[h & 1] = new Cell(x) 表示創(chuàng)建一個(gè)新的Cell元素,value是x值,默認(rèn)為1。

h & 1類似于我們之前HashMap或者ThreadLocal里面經(jīng)常用到的計(jì)算散列桶index的算法,通常都是hash & (table.len - 1),這里就不做過多解釋了。執(zhí)行完成后直接退出for循環(huán)。

CASE3執(zhí)行條件和實(shí)現(xiàn)原理

else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
    break;

進(jìn)入到這里說明cells正在或者已經(jīng)初始化過了,執(zhí)行caseBase()方法,通過CAS操作來修改base的值,如果修改成功則跳出循環(huán),這個(gè)CASE只有在初始化Cell數(shù)組的時(shí)候,多個(gè)線程嘗試CAS修改cellsBusy加鎖的時(shí)候,失敗的線程會(huì)走到這個(gè)分支,然后直接CAS修改base數(shù)據(jù)。

CASE1 實(shí)現(xiàn)原理:

分析完了CASE2和CASE3,我們再折頭回看一下CASE1,進(jìn)入CASE1的前提是:cells數(shù)組不為空,已經(jīng)完成了初始化賦值操作。

接著還是一點(diǎn)點(diǎn)往下拆分代碼,首先看第一個(gè)判斷分支CASE1.1

if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
     if (cellsBusy == 0) {
         Cell r = new Cell(x);
         if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
             boolean created = false;
             try {
                 Cell[] rs; int m, j;
                 if ((rs = cells) != null && (m = rs.length) > 0 && rs[j = (m - 1) & h] == null) {
                     rs[j] = r;
                    created = true;
                }
            } finally {
                cellsBusy = 0;
            }
            if (created)
                break;
            continue;
        }
    }
    collide = false;
}

這個(gè)if條件中(a = as[(n - 1) & h]) == null代表當(dāng)前線程對應(yīng)的數(shù)組下標(biāo)位置的cell數(shù)據(jù)為null,代表沒有線程在此處創(chuàng)建Cell對象。

接著判斷cellsBusy==0,代表當(dāng)前鎖未被占用。然后新創(chuàng)建Cell對象,接著又判斷了一遍cellsBusy == 0,然后執(zhí)行casCellsBusy()嘗試通過CAS操作修改cellsBusy=1,加鎖成功后修改擴(kuò)容意向collide = false;

for (;;) {
     if ((rs = cells) != null && (m = rs.length) > 0 && rs[j = (m - 1) & h] == null) {
         rs[j] = r;
         created = true;
     }
     if (created)
         break;
     continue;
}

上面代碼判斷當(dāng)前線程hash后指向的數(shù)據(jù)位置元素是否為空,如果為空則將cell數(shù)據(jù)放入數(shù)組中,跳出循環(huán)。如果不為空則繼續(xù)循環(huán)。

繼續(xù)往下看代碼,CASE1.2:

else if (!wasUncontended)
    wasUncontended = true;
h = advanceProbe(h);

wasUncontended表示cells初始化后,當(dāng)前線程競爭修改失敗wasUncontended =false,這里只是重新設(shè)置了這個(gè)值為true,緊接著執(zhí)行advanceProbe(h)重置當(dāng)前線程的hash,重新循環(huán)。

接著看CASE1.3:

else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))) 

break;

進(jìn)入CASE1.3說明當(dāng)前線程對應(yīng)的數(shù)組中有了數(shù)據(jù),也重置過hash值,這時(shí)通過CAS操作嘗試對當(dāng)前數(shù)中的value值進(jìn)行累加x操作,x默認(rèn)為1,如果CAS成功則直接跳出循環(huán)。

接著看CASE1.4:

else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
    break;

如果cells數(shù)組的長度達(dá)到了CPU核心數(shù),或者cells擴(kuò)容了,設(shè)置擴(kuò)容意向collide為false并通過下面的h = advanceProbe(h)方法修改線程的probe再重新嘗試

至于這里為什么要提出和CPU數(shù)量做判斷的問題:每個(gè)線程會(huì)通過線程對cells[threadHash%cells.length]位置的Cell對象中的value做累加,這樣相當(dāng)于將線程綁定到了cells中的某個(gè)cell對象上,如果超過CPU數(shù)量的時(shí)候就不再擴(kuò)容是因?yàn)?code>CPU的數(shù)量代表了機(jī)器處理能力,當(dāng)超過CPU數(shù)量時(shí),多出來的cells數(shù)組元素沒有太大作用。

接著看CASE1.5:

else if (n >= NCPU || cells != as)
    collide = false;    

如果擴(kuò)容意向collidefalse則修改它為true,然后重新計(jì)算當(dāng)前線程的hash值繼續(xù)循環(huán),在CASE1.4中,如果當(dāng)前數(shù)組的長度已經(jīng)大于了CPU的核數(shù),就會(huì)再次設(shè)置擴(kuò)容意向collide=false,這里的意義是保證擴(kuò)容意向?yàn)?code>false后不再繼續(xù)往后執(zhí)行CASE1.6的擴(kuò)容操作。

接著看CASE1.6分支

 else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
     try {
         if (cells == as) {
             Cell[] rs = new Cell[n << 1];
             for (int i = 0; i < n; ++i)
                 rs[i] = as[i];
             cells = rs;
         }
     } finally {
        cellsBusy = 0;
    }
    collide = false;
    continue;
}

這里面執(zhí)行的其實(shí)是擴(kuò)容邏輯,首先是判斷通過CAS改變cellsBusy來嘗試加鎖,如果CAS成功則代表獲取鎖成功,繼續(xù)向下執(zhí)行,判斷當(dāng)前的cells數(shù)組和最先賦值的as是同一個(gè),代表沒有被其他線程擴(kuò)容過,然后進(jìn)行擴(kuò)容,擴(kuò)容大小為之前的容量的兩倍,這里用的按位左移1位來操作的。

Cell[] rs = new Cell[n << 1];

到了這里,我們已經(jīng)分析完了longAccumulate()所有的邏輯,邏輯分支挺多,仔細(xì)分析看看其實(shí)還是挺清晰的,流程圖如下:

我們再舉一些線程執(zhí)行的例子里面場景覆蓋不全,大家可以按照這種模式自己模擬場景分析代碼流程:

如有問題也請及時(shí)指出,我會(huì)第一時(shí)間更正,不勝感激!

4.5 LongAdder的sum方法

當(dāng)我們最終獲取計(jì)數(shù)器值時(shí),我們可以使用LongAdder.longValue()方法,其內(nèi)部就是使用sum方法來匯總數(shù)據(jù)的。

java.util.concurrent.atomic.LongAdder.sum():

public long sum() {
     Cell[] as = cells; Cell a;
     long sum = base;
     if (as != null) {
         for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
             if ((a = as[i]) != null)
                 sum += a.value;
         }
     }
    return sum;
}

實(shí)現(xiàn)很簡單,base +,遍歷cells數(shù)組中的值,然后累加。

4.6 AtomicLong可以棄用了嗎?

看上去LongAdder的性能全面超越了AtomicLong,而且阿里巴巴開發(fā)手冊也提及到 推薦使用 LongAdder 對象,比 AtomicLong 性能更好(減少樂觀鎖的重試次數(shù)),但是我們真的就可以舍棄掉LongAdder了嗎?

當(dāng)然不是,我們需要看場景來使用,如果是并發(fā)不太高的系統(tǒng),使用AtomicLong可能會(huì)更好一些,而且內(nèi)存需求也會(huì)小一些。

我們看過sum()方法后可以知道LongAdder在統(tǒng)計(jì)的時(shí)候如果有并發(fā)更新,可能導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)有誤差。

而在高并發(fā)統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)的場景下,才更適合使用LongAdder。

5、總結(jié)

LongAdder中最核心的思想就是利用空間來換時(shí)間,將熱點(diǎn)value分散成一個(gè)Cell列表來承接并發(fā)的CAS,以此來提升性能。

LongAdder的原理及實(shí)現(xiàn)都很簡單,但其設(shè)計(jì)的思想值得我們品味和學(xué)習(xí)。

也希望大家多多關(guān)注腳本之家的其他內(nèi)容!

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