在介绍 AtomicInteger 时,已经说明在高并发下大量线程去竞争更新同一个原子变量时,因为只有一个线程能够更新成功,其他的线程在竞争失败后,只能一直循环,不断的进行 CAS 尝试,从而浪费了 CPU 资源。而在 JDK 8 中新增了 LongAdder 用来解决高并发下变量的原子操作。下面同样通过阅读源码来了解 LongAdder 。

介绍

一个或多个变量共同维持初值为 0 总和。 当跨线程竞争更新时,变量集可以动态增长以减少竞争。 方法 sum 返回当前变量集的总和。

当多个线程更新时,这个类是通常优选 AtomicLong ,比如用于收集统计信息,不用于细粒度同步控制的共同总和。 在低更新竞争,这两个类具有相似的特征。 但在高更新竞争时,使用 LongAdder 性能要高于 AtomicLong,同样要消耗更高的空间为代价。

LongAdder 继承了 Striped64,内部维护一个 Cells 数组,相当于多个 Cell 变量, 每个 Cell 里面都有一个初始值为 0 的 long 型变量。

源码分析

Cell 类

Cell 类 是 Striped64 的静态内部类。

@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);
        }
    }
}
  1. Cell 使用 @sun.misc.Contended 注解。
  2. 内部维护一个被 volatile 修饰的 long 型 value 。
  3. 提供 cas 方法,更新value。

其中 @sun.misc.Contended 注解作用是为了减少缓存争用。什么是缓存争用,这里只做下简要介绍。

伪共享
CPU 存在多级缓存,其中最小存储单元是 Cache Line,每个 Cache Line 能存储 64 个字节的数据。
在多线程场景下,A B 两个线程数据如果被存储到同一个 Cache Line 上,此时 A B 更新各自的数据,就会发生缓存争用,导致多个线程之间相互牵制,变成了串行程序,降低了并发。
@sun.misc.Contended 注解,则可以保证该变量独占一个 Cache Line。
详细可参考:http://openjdk.java.net/jeps/142

Striped64 核心属性

abstract class Striped64 extends Number {

    /** CPU 的数量,以限制表大小 */
    static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

    /**
     * cell 数组,当非空时,大小是 2 的幂。
     */
    transient volatile Cell[] cells;

    /**
     * Base 值,在无争用时使用,表初始化竞赛期间的后备。使用 CAS 更新 
     */
    transient volatile long base;

    /**
     * 调整大小和创建Cells时自旋锁(通过CAS锁定)使用。
     */
    transient volatile int cellsBusy;
}

Striped64 类主要提供以下几个属性:

  1. NCPU:CPU 的数量,以限制表大小。
  2. cells:Cell[] cell 数组,当非空时,大小是 2 的幂。
  3. base:long 型,Base 值,在无争用时使用,表初始化竞赛期间的后备。使用 CAS 更新。
  4. cellsBusy:调整大小和创建Cells时自旋锁(通过CAS锁定)使用。

下面看是进入核心逻辑:

LongAdder#add

public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable {

    public void add(long x) {
        Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
        // cells 是 数组,base 是基础值
        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);
        }
    }
}

abstract class Striped64 extends Number {
    // 使用 CAS 更新 BASE 的值
    final boolean casBase(long cmp, long val) {
        return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, BASE, cmp, val);
    }
    // 返回当前线程的探测值。 由于包装限制,从ThreadLocalRandom复制
    static final int getProbe() {
        return UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE);
    }
}
  1. 首先会对 Base 值进行 CAS 更新,当 Base 发生竞争时, 会更新数组内的 Cell 。
  2. 数组未初始化,Cell 未初始化, Cell 更新失败,即 Cell 也发生竞争时,会调用 Striped64 的 longAccumulate 方法。

Striped64#longAccumulate


abstract class Striped64 extends Number {
    /**
     * x 要增加的值
     * wasUncontended 有没有发生竞争 
     */
    final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn, boolean wasUncontended) {
        int h;
        // 当前线程有无初始化线程探测值, 给当前线程生成一个 非 0 探测值
        if ((h = getProbe()) == 0) {
            ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
            h = getProbe();
            wasUncontended = true;
        }
        boolean collide = false;                // True if last slot nonempty
        // 循环
        for (;;) {
            Cell[] as; Cell a; int n; long v;
            // 数组不为空切数组长度大于 0
            if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
                // (n - 1) & h 获取到索引,索引处 cell 是否为 null, cell未初始化
                if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
                    // 判断 cellsBusy 是否为 0
                    if (cellsBusy == 0) {       // Try to attach new Cell
                        Cell r = new Cell(x);   // Optimistically create
                        // cellsBusy == 0 且 使用 casCellsBusy 方法将其更新为 1,失败会继续循环
                        if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                            boolean created = false;
                            try {               // Recheck under lock
                                Cell[] rs; int m, j;
                                // 重新检查状态 并创建
                                if ((rs = cells) != null && (m = rs.length) > 0 && rs[j = (m - 1) & h] == null) {
                                    rs[j] = r;
                                    created = true;
                                }
                            } finally {
                                // 创建完成之后, 改回 cellsBusy 值
                                cellsBusy = 0;
                            }
                            if (created)
                                break;
                            // 未创建继续循环
                            continue;           // Slot is now non-empty
                        }
                    }
                    collide = false;
                }
                // 传入的 wasUncontended 为 false 即发生碰撞了, 修改为未碰撞, 此处会继续循环,走到下一步,相当于会一直循环这个 cell
                else if (!wasUncontended)       // CAS already known to fail
                    wasUncontended = true;      // Continue after rehash
                // cas 更新 cell 的 value, 成功则返回
                else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
                    break;
                // 数组到最大长度 即大于等于 CPU 数量, 或者 cells 数组被改变,
                else if (n >= NCPU || cells != as)
                    collide = false;            // At max size or stale
                else if (!collide)
                    collide = true;
                // 乐观锁 进行扩容
                else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                    try {
                        if (cells == as) {      // Expand table unless stale
                            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;                   // Retry with expanded table
                }
                // 当前探针值不能操作成功,则重新设置一个进行尝试
                h = advanceProbe(h);
            }
            // 没有加 cellsBusy 乐观锁 且 没有初始化,且获得锁成功(此时 cellsBusy == 1)
            else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
                boolean init = false;
                try {                           // Initialize table
                    if (cells == as) {
                        Cell[] rs = new Cell[2];
                        rs[h & 1] = new Cell(x);
                        cells = rs;
                        init = true;
                    }
                } finally {
                    cellsBusy = 0;
                }
                if (init)
                    break;
            }
            // 尝试在base上累加
            else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
                break;                          // Fall back on using base
        }
    }
}

longAccumulate 方法一共有三种情况

  1. (as = cells) != null && (n = as.length) > 0 数组不为空且长度大于 0 。
    1. 获取索引处的 cell , cell 为空则进行初始化。
    2. cell 不为空,使用 cas 更新, 成功 break; 跳出循环, 失败则还在循环内,会一直尝试。
    3. collide 指是否发生冲突,冲突后会进行重试。
    4. 冲突后会尝试获得锁并进行扩容,扩容长度为原来的 2 倍,然后继续重试。
    5. 获得锁失败(说明其他线程在扩容)会重新进行计算探针值。
  2. cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy() 数组为空,获得乐观锁成功。
    1. 直接初始化数组。
    2. 初始数组长度为 2 。
  3. casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))) 获得乐观锁失败。
    1. 说明有其他线程在初始化数组,直接 CAS 更新 base 。

LongAdder#sum


public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable {

    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;
    }
}
  1. 数组为空,说明没有发生竞争,直接返回 base 。
  2. 数组不为空,说明发生竞争,累加 cell 的 value 和 base 的和进行返回。

总结

基本流程

  1. LongAdder 继承了 Striped64,内部维护一个 Cells 数组,相当于多个 Cell 变量, 每个 Cell 里面都有一个初始值为 0 的 long 型变量。
  2. 未发生竞争时(Cells 数组未初始化),是对 base 变量进行原子操作。
  3. 发生竞争时,每个线程对自己的 Cell 变量的 value 进行原子操作。

如何确定哪个线程操作哪个 cell?

通过 getProbe() 方法获取该线程的探测值,然后和数组长度 n - 1& 操作 (n - 1) & h 。

static final int getProbe() {
    return UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE);
}

Cells 数组初始化及扩容?

初始化扩容时会判断 cellsBusy, cellsBusy 使用 volatile 修饰,保证线程见可见性,同时使用 CAS 进行更新。 0 表示空闲,1 表示正在初始化或扩容。

初始化时会创建长度为 2 的 Cell 数组。扩容是创建一个长度是原数组长度 2 倍的新数组,并循环赋值。

如果线程访问分配的 Cell 元素有冲突后,会使用 advanceProbe() 方法重新获取探测值,再次进行尝试。

使用场景

在高并发情况下,需要相对高的性能,同时数据准确性要求不高,可以考虑使用 LongAdder。

当要保证线程安全,并允许一定的性能损耗时,并对数据准确性要求较高,优先使用 AtomicLong。