我们知道,AtomicLong的实现方式是内部有个value 变量,当多线程并发自增,自减时,均通过CAS 指令从机器指令级别操作保证并发的原子性。

    // setup to use Unsafe.compareAndSwapLong for updates
private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
private static final long valueOffset; /**
* Records whether the underlying JVM supports lockless
* compareAndSwap for longs. While the Unsafe.compareAndSwapLong
* method works in either case, some constructions should be
* handled at Java level to avoid locking user-visible locks.
*/
static final boolean VM_SUPPORTS_LONG_CAS = VMSupportsCS8(); /**
* Returns whether underlying JVM supports lockless CompareAndSet
* for longs. Called only once and cached in VM_SUPPORTS_LONG_CAS.
*/
private static native boolean VMSupportsCS8(); static {
try {
valueOffset = unsafe.objectFieldOffset
(AtomicLong.class.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
} private volatile long value; /**
* Creates a new AtomicLong with the given initial value.
*
* @param initialValue the initial value
*/
public AtomicLong(long initialValue) {
value = initialValue;
} /**
* Creates a new AtomicLong with initial value {@code 0}.
*/
public AtomicLong() {
}

先看LongAdder的add()方法:

    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);
}
}

Cell是Striped64的一个内部类,顾名思义,Cell 代表了一个最小单元,这个单元有什么用,稍候会说道。先看定义:

    /**
* Padded variant of AtomicLong supporting only raw accesses plus CAS.
*
* JVM intrinsics note: It would be possible to use a release-only
* form of CAS here, if it were provided.
*/
@sun.misc.Contended static final class Cell {
volatile long value;
Cell(long x) { value = x; }
final boolean cas(long cmp, long val) {
return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, cmp, val);
} // Unsafe mechanics
private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
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内部有一个非常重要的value变量,并且提供了一个更新其值的cas()方法。

回到add方法:

    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);
}
}

这里,我有个疑问,AtomicLong已经使用CAS指令,非常高效了(比起各种锁),LongAdder如果还是用CAS指令更新值,怎么可能比AtomicLong高效了? 何况内部还这么多判断!!!

这是我开始时最大的疑问,所以,我猜想,难道有比CAS指令更高效的方式出现了? 带着这个疑问,继续。

第一if 判断,第一次调用的时候cells数组肯定为null,因此,进入casBase方法:

    /**
* CASes the base field.
*/
final boolean casBase(long cmp, long val) {
return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, BASE, cmp, val);
}

原子更新base没啥好说的,如果更新成功,本地调用开始返回,否则进入分支内部。

什么时候会更新失败? 没错,并发的时候,好戏开始了,AtomicLong的处理方式是死循环尝试更新,直到成功才返回,而LongAdder则是进入这个分支。

分支内部,通过一个Threadlocal变量threadHashCode 获取一个HashCode对象,该HashCode对象依然是Striped64类的内部类,看定义:

    /**
* Returns the probe value for the current thread.
* Duplicated from ThreadLocalRandom because of packaging restrictions.
*/
static final int getProbe() {
return UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE);
}

有个code变量,保存了一个非0的随机数随机值。

回到add方法:

拿到该线程相关的HashCode对象后,获取它的code变量,as[(n-1)&h] 这句话相当于对h取模,只不过比起取模,因为是 与 的运算所以效率更高。

计算出一个在Cells 数组中当先线程的HashCode对应的 索引位置,并将该位置的Cell 对象拿出来用CAS更新它的value值。

看到这里我想应该有很多人明白为什么LongAdder会比AtomicLong更高效了,没错,唯一会制约AtomicLong高效的原因是高并发,

高并发意味着CAS的失败几率更高, 重试次数更多,越多线程重试,CAS失败几率又越高,变成恶性循环,AtomicLong效率降低。

那怎么解决?

 LongAdder给了我们一个非常容易想到的解决方案:减少并发,将单一value的更新压力分担到多个value中去,降低单个value的 “热度”,分段更新!!!

这样,线程数再多也会分担到多个value上去更新,只需要增加value就可以降低 value的 “热度”  AtomicLong中的 恶性循环不就解决了吗?

cells 就是这个 “段” cell中的value 就是存放更新值的, 这样,当我需要总数时,把cells 中的value都累加一下不就可以了么!!

当然,聪明之处远远不仅仅这里,在看看add方法中的代码,casBase方法可不可以不要,直接分段更新,上来就计算 索引位置,然后更新value?

答案是不好,不是不行,因为,casBase操作等价于AtomicLong中的CAS操作,要知道,LongAdder这样的处理方式是有坏处的,分段操作必然带来空间上的浪费,

可以空间换时间,但是,能不换就不换,看空间时间都节约~! 所以,casBase操作保证了在低并发时,不会立即进入分支做分段更新操作,因为低并发时,

casBase操作基本都会成功,只有并发高到一定程度了,才会进入分支,

所以,Doug Lea对该类的说明是: 低并发时LongAdder和AtomicLong性能差不多,高并发时LongAdder更高效!

总结

1. base有没有参与汇总?

base在调用intValue等方法的时候是会汇总

2. 如果cell被创建后,原来的casBase就不走了,会不会性能更差? base的顺序可不可以调换?

刚开始我想可不可以调换add方法中的判断顺序,比如,先做casBase的判断?

仔细思考后认为还是不调换可能更好,调换后每次都要CAS一下,在高并发时,失败几率非常高,并且是恶性循环,比起一次判断,

后者的开销明显小很多,还没有副作用(上一个问题,base变量在sum时base是会被统计的,并不会丢掉base的值)。因此,不调换可能会更好。

3. AtomicLong可不可以废掉?

虽然LongAdder在空间上占用略大,但是,它的性能已经足以说明一切了,无论是从节约空的角度还是执行效率上,AtomicLong基本没有优势了

4. guava 、netty里面都照搬了LongAdder的实现

出处:

cool shell : 从LONGADDER看更高效的无锁实现

JDK1.8 LongAdder 空间换时间: 比AtomicLong还高效的无锁实现的更多相关文章

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