问题
(1)java8中为什么要新增LongAdder?
(2)LongAdder的实现方式?
(3)LongAdder与AtomicLong的对比?
简介
LongAdder是java8中新增的原子类,在多线程环境中,它比AtomicLong性能要高出不少,特别是写多的场景。
它是怎么实现的呢?让我们一起来学习吧。
原理
LongAdder的原理是,在最初无竞争时,只更新base的值,当有多线程竞争时通过分段的思想,让不同的线程更新不同的段,最后把这些段相加就得到了完整的LongAdder存储的值。
源码分析
LongAdder继承自Striped64抽象类,Striped64中定义了Cell内部类和各重要属性。
主要内部类
// Striped64中的内部类,使用@sun.misc.Contended注解,说明里面的值消除伪共享
@sun.misc.Contended static final class Cell {
// 存储元素的值,使用volatile修饰保证可见性
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实例
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类使用@sun.misc.Contended注解,说明是要避免伪共享的。
使用Unsafe的CAS更新value的值,其中value的值使用volatile修饰,保证可见性。
关于Unsafe的介绍请查看【死磕 java魔法类之Unsafe解析】。
关于伪共享的介绍请查看【杂谈 什么是伪共享(false sharing)?】。
主要属性
// 这三个属性都在Striped64中
// cells数组,存储各个段的值
transient volatile Cell[] cells;
// 最初无竞争时使用的,也算一个特殊的段
transient volatile long base;
// 标记当前是否有线程在创建或扩容cells,或者在创建Cell
// 通过CAS更新该值,相当于是一个锁
transient volatile int cellsBusy;
最初无竞争或有其它线程在创建cells数组时使用base更新值,有过竞争时使用cells更新值。
最初无竞争是指一开始没有线程之间的竞争,但也有可能是多线程在操作,只是这些线程没有同时去更新base的值。
有过竞争是指只要出现过竞争不管后面有没有竞争都使用cells更新值,规则是不同的线程hash到不同的cell上去更新,减少竞争。
add(x)方法
add(x)方法是LongAdder的主要方法,使用它可以使LongAdder中存储的值增加x,x可为正可为负。
public void add(long x) {
// as是Striped64中的cells属性
// b是Striped64中的base属性
// v是当前线程hash到的Cell中存储的值
// m是cells的长度减1,hash时作为掩码使用
// a是当前线程hash到的Cell
Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
// 条件1:cells不为空,说明出现过竞争,cells已经创建
// 条件2:cas操作base失败,说明其它线程先一步修改了base,正在出现竞争
if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
// true表示当前竞争还不激烈
// false表示竞争激烈,多个线程hash到同一个Cell,可能要扩容
boolean uncontended = true;
// 条件1:cells为空,说明正在出现竞争,上面是从条件2过来的
// 条件2:应该不会出现
// 条件3:当前线程所在的Cell为空,说明当前线程还没有更新过Cell,应初始化一个Cell
// 条件4:更新当前线程所在的Cell失败,说明现在竞争很激烈,多个线程hash到了同一个Cell,应扩容
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
// getProbe()方法返回的是线程中的threadLocalRandomProbe字段
// 它是通过随机数生成的一个值,对于一个确定的线程这个值是固定的
// 除非刻意修改它
(a = as[getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))
// 调用Striped64中的方法处理
longAccumulate(x, null, uncontended);
}
}
(1)最初无竞争时只更新base;
(2)直到更新base失败时,创建cells数组;
(3)当多个线程竞争同一个Cell比较激烈时,可能要扩容;
longAccumulate()方法
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
boolean wasUncontended) {
// 存储线程的probe值
int h;
// 如果getProbe()方法返回0,说明随机数未初始化
if ((h = getProbe()) == 0) {
// 强制初始化
ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
// 重新获取probe值
h = getProbe();
// 都未初始化,肯定还不存在竞争激烈
wasUncontended = true;
}
// 是否发生碰撞
boolean collide = false; // True if last slot nonempty
for (;;) {
Cell[] as; Cell a; int n; long v;
// cells已经初始化过
if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
// 当前线程所在的Cell未初始化
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
// 当前无其它线程在创建或扩容cells,也没有线程在创建Cell
if (cellsBusy == 0) { // Try to attach new Cell
// 新建一个Cell,值为当前需要增加的值
Cell r = new Cell(x); // Optimistically create
// 再次检测cellsBusy,并尝试更新它为1
// 相当于当前线程加锁
if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
// 是否创建成功
boolean created = false;
try { // Recheck under lock
Cell[] rs; int m, j;
// 重新获取cells,并找到当前线程hash到cells数组中的位置
// 这里一定要重新获取cells,因为as并不在锁定范围内
// 有可能已经扩容了,这里要重新获取
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位置处
rs[j] = r;
// 创建成功
created = true;
}
} finally {
// 相当于释放锁
cellsBusy = 0;
}
// 创建成功了就返回
// 值已经放在新建的Cell里面了
if (created)
break;
continue; // Slot is now non-empty
}
}
// 标记当前未出现冲突
collide = false;
}
// 当前线程所在的Cell不为空,且更新失败了
// 这里简单地设为true,相当于简单地自旋一次
// 通过下面的语句修改线程的probe再重新尝试
else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail
wasUncontended = true; // Continue after rehash
// 再次尝试CAS更新当前线程所在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数组的长度达到了CPU核心数,或者cells扩容了
// 设置collide为false并通过下面的语句修改线程的probe再重新尝试
else if (n >= NCPU || cells != as)
collide = false; // At max size or stale
// 上上个elseif都更新失败了,且上个条件不成立,说明出现冲突了
else if (!collide)
collide = true;
// 明确出现冲突了,尝试占有锁,并扩容
else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
try {
// 检查是否有其它线程已经扩容过了
if (cells == as) { // Expand table unless stale
// 新数组为原数组的两倍
Cell[] rs = new Cell[n << 1];
// 把旧数组元素拷贝到新数组中
for (int i = 0; i < n; ++i)
rs[i] = as[i];
// 重新赋值cells为新数组
cells = rs;
}
} finally {
// 释放锁
cellsBusy = 0;
}
// 已解决冲突
collide = false;
// 使用扩容后的新数组重新尝试
continue; // Retry with expanded table
}
// 更新失败或者达到了CPU核心数,重新生成probe,并重试
h = advanceProbe(h);
}
// 未初始化过cells数组,尝试占有锁并初始化cells数组
else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
// 是否初始化成功
boolean init = false;
try { // Initialize table
// 检测是否有其它线程初始化过
if (cells == as) {
// 新建一个大小为2的Cell数组
Cell[] rs = new Cell[2];
// 找到当前线程hash到数组中的位置并创建其对应的Cell
rs[h & 1] = new Cell(x);
// 赋值给cells数组
cells = rs;
// 初始化成功
init = true;
}
} finally {
// 释放锁
cellsBusy = 0;
}
// 初始化成功直接返回
// 因为增加的值已经同时创建到Cell中了
if (init)
break;
}
// 如果有其它线程在初始化cells数组中,就尝试更新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数组未初始化,当前线程会尝试占有cellsBusy锁并创建cells数组;
(2)如果当前线程尝试创建cells数组时,发现有其它线程已经在创建了,就尝试更新base,如果成功就返回;
(3)通过线程的probe值找到当前线程应该更新cells数组中的哪个Cell;
(4)如果当前线程所在的Cell未初始化,就占有占有cellsBusy锁并在相应的位置创建一个Cell;
(5)尝试CAS更新当前线程所在的Cell,如果成功就返回,如果失败说明出现冲突;
(5)当前线程更新Cell失败后并不是立即扩容,而是尝试更新probe值后再重试一次;
(6)如果在重试的时候还是更新失败,就扩容;
(7)扩容时当前线程占有cellsBusy锁,并把数组容量扩大到两倍,再迁移原cells数组中元素到新数组中;
(8)cellsBusy在创建cells数组、创建Cell、扩容cells数组三个地方用到;
sum()方法
sum()方法是获取LongAdder中真正存储的值的大小,通过把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不为空
if (as != null) {
// 遍历所有的Cell
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
// 如果所在的Cell不为空,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,这里有一个问题,如果前面已经累加到sum上的Cell的value有修改,不是就没法计算到了么?
答案确实如此,所以LongAdder可以说不是强一致性的,它是最终一致性的。
LongAdder VS AtomicLong
直接上代码:
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<Thread> list = new ArrayList<>();
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();
}
}
static void testLongAdder(final int threadCount, final int times) throws InterruptedException {
LongAdder longAdder = new LongAdder();
List<Thread> list = new ArrayList<>();
for (int i=0;i<threadCount;i++){
list.add(new Thread(() -> {
for (int j = 0; j<times; j++){
longAdder.add(1);
}
}));
}
for (Thread thread : list){
thread.start();
}
for (Thread thread : list){
thread.join();
}
}
}
运行结果如下:
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
可以看到当只有一个线程的时候,AtomicLong反而性能更高,随着线程越来越多,AtomicLong的性能急剧下降,而LongAdder的性能影响很小。
总结
(1)LongAdder通过base和cells数组来存储值;
(2)不同的线程会hash到不同的cell上去更新,减少了竞争;
(3)LongAdder的性能非常高,最终会达到一种无竞争的状态;
彩蛋
在longAccumulate()方法中有个条件是n >= NCPU
就不会走到扩容逻辑了,而n是2的倍数,那是不是代表cells数组最大只能达到大于等于NCPU的最小2次方?
答案是明确的。因为同一个CPU核心同时只会运行一个线程,而更新失败了说明有两个不同的核心更新了同一个Cell,这时会重新设置更新失败的那个线程的probe值,这样下一次它所在的Cell很大概率会发生改变,如果运行的时间足够长,最终会出现同一个核心的所有线程都会hash到同一个Cell(大概率,但不一定全在一个Cell上)上去更新,所以,这里cells数组中长度并不需要太长,达到CPU核心数足够了。
比如,笔者的电脑是8核的,所以这里cells的数组最大只会到8,达到8就不会扩容了。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/tong-yuan/p/LongAdder.html