死磕java并發(fā)包之LongAdder源碼分析-創(chuàng)新互聯(lián)
問題
（1）java8中為什么要新增LongAdder？
（2）LongAdder的實現(xiàn)方式？
（3）LongAdder與AtomicLong的對比？
簡介
LongAdder是java8中新增的原子類，在多線程環(huán)境中，它比AtomicLong性能要高出不少，特別是寫多的場景。
它是怎么實現(xiàn)的呢？讓我們一起來學習吧。
原理
LongAdder的原理是，在最初無競爭時，只更新base的值，當有多線程競爭時通過分段的思想，讓不同的線程更新不同的段，最后把這些段相加就得到了完整的LongAdder存儲的值。
源碼分析
LongAdder繼承自Striped64抽象類，Striped64中定義了Cell內(nèi)部類和各重要屬性。
主要內(nèi)部類
// Striped64中的內(nèi)部類，使用@sun.misc.Contended注解，說明里面的值消除偽共享
@sun.misc.Contended static final class Cell {
// 存儲元素的值，使用volatile修飾保證可見性
volatile long value;
Cell(long x) { value = x; }
// CAS更新value的值
final boolean cas(long cmp, long val) {
return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, cmp, val);
}
// Unsafe實例
private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
// value字段的偏移量
private static final long valueOffset;
static {
try {
UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class ak = Cell.class;
valueOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(ak.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
}Cell類使用@sun.misc.Contended注解，說明是要避免偽共享的。
使用Unsafe的CAS更新value的值，其中value的值使用volatile修飾，保證可見性。
關于Unsafe的介紹請查看【死磕 java魔法類之Unsafe解析】。
關于偽共享的介紹請查看【雜談 什么是偽共享（false sharing）？】。
主要屬性
// 這三個屬性都在Striped64中
// cells數(shù)組，存儲各個段的值
transient volatile Cell[] cells;
// 最初無競爭時使用的，也算一個特殊的段
transient volatile long base;
// 標記當前是否有線程在創(chuàng)建或擴容cells，或者在創(chuàng)建Cell
// 通過CAS更新該值，相當于是一個鎖
transient volatile int cellsBusy;最初無競爭或有其它線程在創(chuàng)建cells數(shù)組時使用base更新值，有過競爭時使用cells更新值。
最初無競爭是指一開始沒有線程之間的競爭，但也有可能是多線程在操作，只是這些線程沒有同時去更新base的值。
有過競爭是指只要出現(xiàn)過競爭不管后面有沒有競爭都使用cells更新值，規(guī)則是不同的線程hash到不同的cell上去更新，減少競爭。
add(x)方法
add(x)方法是LongAdder的主要方法，使用它可以使LongAdder中存儲的值增加x，x可為正可為負。
public void add(long x) {
// as是Striped64中的cells屬性
// b是Striped64中的base屬性
// v是當前線程hash到的Cell中存儲的值
// m是cells的長度減1，hash時作為掩碼使用
// a是當前線程hash到的Cell
Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
// 條件1：cells不為空，說明出現(xiàn)過競爭，cells已經(jīng)創(chuàng)建
// 條件2：cas操作base失敗，說明其它線程先一步修改了base，正在出現(xiàn)競爭
if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
// true表示當前競爭還不激烈
// false表示競爭激烈，多個線程hash到同一個Cell，可能要擴容
boolean uncontended = true;
// 條件1：cells為空，說明正在出現(xiàn)競爭，上面是從條件2過來的
// 條件2：應該不會出現(xiàn)
// 條件3：當前線程所在的Cell為空，說明當前線程還沒有更新過Cell，應初始化一個Cell
// 條件4：更新當前線程所在的Cell失敗，說明現(xiàn)在競爭很激烈，多個線程hash到了同一個Cell，應擴容
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
// getProbe()方法返回的是線程中的threadLocalRandomProbe字段
// 它是通過隨機數(shù)生成的一個值，對于一個確定的線程這個值是固定的
// 除非刻意修改它
(a = as[getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))
// 調(diào)用Striped64中的方法處理
longAccumulate(x, null, uncontended);
}
}（1）最初無競爭時只更新base；
（2）直到更新base失敗時，創(chuàng)建cells數(shù)組；
（3）當多個線程競爭同一個Cell比較激烈時，可能要擴容；
longAccumulate()方法
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
boolean wasUncontended) {
// 存儲線程的probe值
int h;
// 如果getProbe()方法返回0，說明隨機數(shù)未初始化
if ((h = getProbe()) == 0) {
// 強制初始化
ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
// 重新獲取probe值
h = getProbe();
// 都未初始化，肯定還不存在競爭激烈
wasUncontended = true;
}
// 是否發(fā)生碰撞
boolean collide = false; // True if last slot nonempty
for (;;) {
Cell[] as; Cell a; int n; long v;
// cells已經(jīng)初始化過
if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
// 當前線程所在的Cell未初始化
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
// 當前無其它線程在創(chuàng)建或擴容cells，也沒有線程在創(chuàng)建Cell
if (cellsBusy == 0) { // Try to attach new Cell
// 新建一個Cell，值為當前需要增加的值
Cell r = new Cell(x); // Optimistically create
// 再次檢測cellsBusy，并嘗試更新它為1
// 相當于當前線程加鎖
if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
// 是否創(chuàng)建成功
boolean created = false;
try { // Recheck under lock
Cell[] rs; int m, j;
// 重新獲取cells，并找到當前線程hash到cells數(shù)組中的位置
// 這里一定要重新獲取cells，因為as并不在鎖定范圍內(nèi)
// 有可能已經(jīng)擴容了，這里要重新獲取
if ((rs = cells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {
// 把上面新建的Cell放在cells的j位置處
rs[j] = r;
// 創(chuàng)建成功
created = true;
}
} finally {
// 相當于釋放鎖
cellsBusy = 0;
}
// 創(chuàng)建成功了就返回
// 值已經(jīng)放在新建的Cell里面了
if (created)
break;
continue; // Slot is now non-empty
}
}
// 標記當前未出現(xiàn)沖突
collide = false;
}
// 當前線程所在的Cell不為空，且更新失敗了
// 這里簡單地設為true，相當于簡單地自旋一次
// 通過下面的語句修改線程的probe再重新嘗試
else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail
wasUncontended = true; // Continue after rehash
// 再次嘗試CAS更新當前線程所在Cell的值，如果成功了就返回
else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x))))
break;
// 如果cells數(shù)組的長度達到了CPU核心數(shù)，或者cells擴容了
// 設置collide為false并通過下面的語句修改線程的probe再重新嘗試
else if (n >= NCPU || cells != as)
collide = false; // At max size or stale
// 上上個elseif都更新失敗了，且上個條件不成立，說明出現(xiàn)沖突了
else if (!collide)
collide = true;
// 明確出現(xiàn)沖突了，嘗試占有鎖，并擴容
else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
try {
// 檢查是否有其它線程已經(jīng)擴容過了
if (cells == as) { // Expand table unless stale
// 新數(shù)組為原數(shù)組的兩倍
Cell[] rs = new Cell[n << 1];
// 把舊數(shù)組元素拷貝到新數(shù)組中
for (int i = 0; i < n; ++i)
rs[i] = as[i];
// 重新賦值cells為新數(shù)組
cells = rs;
}
} finally {
// 釋放鎖
cellsBusy = 0;
}
// 已解決沖突
collide = false;
// 使用擴容后的新數(shù)組重新嘗試
continue; // Retry with expanded table
}
// 更新失敗或者達到了CPU核心數(shù)，重新生成probe，并重試
h = advanceProbe(h);
}
// 未初始化過cells數(shù)組，嘗試占有鎖并初始化cells數(shù)組
else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
// 是否初始化成功
boolean init = false;
try { // Initialize table
// 檢測是否有其它線程初始化過
if (cells == as) {
// 新建一個大小為2的Cell數(shù)組
Cell[] rs = new Cell[2];
// 找到當前線程hash到數(shù)組中的位置并創(chuàng)建其對應的Cell
rs[h & 1] = new Cell(x);
// 賦值給cells數(shù)組
cells = rs;
// 初始化成功
init = true;
}
} finally {
// 釋放鎖
cellsBusy = 0;
}
// 初始化成功直接返回
// 因為增加的值已經(jīng)同時創(chuàng)建到Cell中了
if (init)
break;
}
// 如果有其它線程在初始化cells數(shù)組中，就嘗試更新base
// 如果成功了就返回
else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x))))
break; // Fall back on using base
}
}（1）如果cells數(shù)組未初始化，當前線程會嘗試占有cellsBusy鎖并創(chuàng)建cells數(shù)組；
（2）如果當前線程嘗試創(chuàng)建cells數(shù)組時，發(fā)現(xiàn)有其它線程已經(jīng)在創(chuàng)建了，就嘗試更新base，如果成功就返回；
（3）通過線程的probe值找到當前線程應該更新cells數(shù)組中的哪個Cell；
（4）如果當前線程所在的Cell未初始化，就占有占有cellsBusy鎖并在相應的位置創(chuàng)建一個Cell；
（5）嘗試CAS更新當前線程所在的Cell，如果成功就返回，如果失敗說明出現(xiàn)沖突；
（5）當前線程更新Cell失敗后并不是立即擴容，而是嘗試更新probe值后再重試一次；
（6）如果在重試的時候還是更新失敗，就擴容；
（7）擴容時當前線程占有cellsBusy鎖，并把數(shù)組容量擴大到兩倍，再遷移原cells數(shù)組中元素到新數(shù)組中；
（8）cellsBusy在創(chuàng)建cells數(shù)組、創(chuàng)建Cell、擴容cells數(shù)組三個地方用到；
sum()方法
sum()方法是獲取LongAdder中真正存儲的值的大小，通過把base和所有段相加得到。
public long sum() {
Cell[] as = cells; Cell a;
// sum初始等于base
long sum = base;
// 如果cells不為空
if (as != null) {
// 遍歷所有的Cell
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
// 如果所在的Cell不為空，就把它的value累加到sum中
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
// 返回sum
return sum;
}可以看到sum()方法是把base和所有段的值相加得到，那么，這里有一個問題，如果前面已經(jīng)累加到sum上的Cell的value有修改，不是就沒法計算到了么？
答案確實如此，所以LongAdder可以說不是強一致性的，它是最終一致性的。
LongAdder VS AtomicLong
直接上代碼：
public class LongAdderVSAtomicLongTest {
public static void main(String[] args){
testAtomicLongVSLongAdder(1, 10000000);
testAtomicLongVSLongAdder(10, 10000000);
testAtomicLongVSLongAdder(20, 10000000);
testAtomicLongVSLongAdder(40, 10000000);
testAtomicLongVSLongAdder(80, 10000000);
}
static void testAtomicLongVSLongAdder(final int threadCount, final int times){
try {
System.out.println("threadCount：" + threadCount + ", times：" + times);
long start = System.currentTimeMillis();
testLongAdder(threadCount, times);
System.out.println("LongAdder elapse：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
long start2 = System.currentTimeMillis();
testAtomicLong(threadCount, times);
System.out.println("AtomicLong elapse：" + (System.currentTimeMillis() - start2) + "ms");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
static void testAtomicLong(final int threadCount, final int times) throws InterruptedException {
AtomicLong atomicLong = new AtomicLong();
List list = new ArrayList<>();
for (int i=0;i {
for (int j = 0; j list = new ArrayList<>();
for (int i=0;i {
for (int j = 0; j 運行結果如下：
threadCount：1, times：10000000
LongAdder elapse：158ms
AtomicLong elapse：64ms
threadCount：10, times：10000000
LongAdder elapse：206ms
AtomicLong elapse：2449ms
threadCount：20, times：10000000
LongAdder elapse：429ms
AtomicLong elapse：5142ms
threadCount：40, times：10000000
LongAdder elapse：840ms
AtomicLong elapse：10506ms
threadCount：80, times：10000000
LongAdder elapse：1369ms
AtomicLong elapse：20482ms可以看到當只有一個線程的時候，AtomicLong反而性能更高，隨著線程越來越多，AtomicLong的性能急劇下降，而LongAdder的性能影響很小。
總結
（1）LongAdder通過base和cells數(shù)組來存儲值；
（2）不同的線程會hash到不同的cell上去更新，減少了競爭；
（3）LongAdder的性能非常高，最終會達到一種無競爭的狀態(tài)；
彩蛋
在longAccumulate()方法中有個條件是n >= NCPU就不會走到擴容邏輯了，而n是2的倍數(shù)，那是不是代表cells數(shù)組大只能達到大于等于NCPU的最小2次方？
答案是明確的。因為同一個CPU核心同時只會運行一個線程，而更新失敗了說明有兩個不同的核心更新了同一個Cell，這時會重新設置更新失敗的那個線程的probe值，這樣下一次它所在的Cell很大概率會發(fā)生改變，如果運行的時間足夠長，最終會出現(xiàn)同一個核心的所有線程都會hash到同一個Cell（大概率，但不一定全在一個Cell上）上去更新，所以，這里cells數(shù)組中長度并不需要太長，達到CPU核心數(shù)足夠了。
比如，筆者的電腦是8核的，所以這里cells的數(shù)組大只會到8，達到8就不會擴容了。
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