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Java多線程進(jìn)階(十七)—— J.U.C之a(chǎn)tomic框架:LongAdder

fengxiuping / 2071人閱讀

摘要:在并發(fā)量較低的環(huán)境下,線程沖突的概率比較小,自旋的次數(shù)不會(huì)很多。比如有三個(gè),每個(gè)線程對(duì)增加。的核心方法還是通過(guò)例子來(lái)看假設(shè)現(xiàn)在有一個(gè)對(duì)象,四個(gè)線程同時(shí)對(duì)進(jìn)行累加操作。

本文首發(fā)于一世流云的專欄:https://segmentfault.com/blog...
一、LongAdder簡(jiǎn)介

JDK1.8時(shí),java.util.concurrent.atomic包中提供了一個(gè)新的原子類:LongAdder
根據(jù)Oracle官方文檔的介紹,LongAdder在高并發(fā)的場(chǎng)景下會(huì)比它的前輩————AtomicLong 具有更好的性能,代價(jià)是消耗更多的內(nèi)存空間:

那么,問(wèn)題來(lái)了:

為什么要引入LongAdderAtomicLong在高并發(fā)的場(chǎng)景下有什么問(wèn)題嗎?  如果低并發(fā)環(huán)境下,LongAdderAtomicLong性能差不多,那LongAdder是否就可以替代AtomicLong了?
為什么要引入LongAdder?

我們知道,AtomicLong是利用了底層的CAS操作來(lái)提供并發(fā)性的,比如addAndGet方法:

上述方法調(diào)用了Unsafe類的getAndAddLong方法,該方法是個(gè)native方法,它的邏輯是采用自旋的方式不斷更新目標(biāo)值,直到更新成功。

在并發(fā)量較低的環(huán)境下,線程沖突的概率比較小,自旋的次數(shù)不會(huì)很多。但是,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。

這就是LongAdder引入的初衷——解決高并發(fā)環(huán)境下AtomicLong的自旋瓶頸問(wèn)題。

LongAdder快在哪里?

既然說(shuō)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?這里先簡(jiǎn)單的說(shuō)下LongAdder的思路,第二部分會(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(duì)該變量進(jìn)行。也就是說(shuō),高并發(fā)環(huán)境下,value變量其實(shí)是一個(gè)熱點(diǎn),也就是N個(gè)線程競(jìng)爭(zhēng)一個(gè)熱點(diǎn)。

LongAdder的基本思路就是分散熱點(diǎn),將value值分散到一個(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(duì)自己槽中的那個(gè)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。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。

這種做法有沒(méi)有似曾相識(shí)的感覺(jué)?沒(méi)錯(cuò),ConcurrentHashMap中的“分段鎖”其實(shí)就是類似的思路。

LongAdder能否替代AtomicLong?

回答這個(gè)問(wèn)題之前,我們先來(lái)看下LongAdder提供的API:

可以看到,LongAdder提供的API和AtomicLong比較接近,兩者都能以原子的方式對(duì)long型變量進(jìn)行增減。

但是AtomicLong提供的功能其實(shí)更豐富,尤其是addAndGetdecrementAndGetcompareAndSet這些方法。

addAndGetdecrementAndGet除了單純的做自增自減外,還可以立即獲取增減后的值,而LongAdder則需要做同步控制才能精確獲取增減后的值。如果業(yè)務(wù)需求需要精確的控制計(jì)數(shù),做計(jì)數(shù)比較,AtomicLong也更合適。

另外,從空間方面考慮,LongAdder其實(shí)是一種“空間換時(shí)間”的思想,從這一點(diǎn)來(lái)講AtomicLong更適合。當(dāng)然,如果你一定要跟我杠現(xiàn)代主機(jī)的內(nèi)存對(duì)于這點(diǎn)消耗根本不算什么,那我也辦法。

總之,低并發(fā)、一般的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下AtomicLong是足夠了。如果并發(fā)量很多,存在大量寫(xiě)多讀少的情況,那LongAdder可能更合適。適合的才是最好的,如果真出現(xiàn)了需要考慮到底用AtomicLong好還是LongAdder的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,那么這樣的討論是沒(méi)有意義的,因?yàn)檫@種情況下要么進(jìn)行性能測(cè)試,以準(zhǔn)確評(píng)估在當(dāng)前業(yè)務(wù)場(chǎng)景下兩者的性能,要么換個(gè)思路尋求其它解決方案。

最后,給出國(guó)外一位博主對(duì)LongAdder和AtomicLong的性能評(píng)測(cè),以供參考:http://blog.palominolabs.com/...

二、LongAdder原理

之前說(shuō)了,AtomicLong是多個(gè)線程針對(duì)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(duì)自己槽中的那個(gè)值進(jìn)行CAS操作。

比如有三個(gè)ThreadA、ThreadB、ThreadC,每個(gè)線程對(duì)value增加10。

對(duì)于AtomicLong,最終結(jié)果的計(jì)算始終是下面這個(gè)形式:
$$ value = 10 + 10 + 10 = 30 $$

但是對(duì)于LongAdder來(lái)說(shuō),內(nèi)部有一個(gè)base變量,一個(gè)Cell[]數(shù)組。
base變量:非競(jìng)態(tài)條件下,直接累加到該變量上
Cell[]數(shù)組:競(jìng)態(tài)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:
$$ value = base + sum_{i=0}^nCell[i] $$

LongAdder的內(nèi)部結(jié)構(gòu)

LongAdder只有一個(gè)空構(gòu)造器,其本身也沒(méi)有什么特殊的地方,所有復(fù)雜的邏輯都在它的父類Striped64中。

來(lái)看下Striped64的內(nèi)部結(jié)構(gòu),這個(gè)類實(shí)現(xiàn)一些核心操作,處理64位數(shù)據(jù)。
Striped64只有一個(gè)空構(gòu)造器,初始化時(shí),通過(guò)Unsafe獲取到類字段的偏移量,以便后續(xù)CAS操作:

上面有個(gè)比較特殊的字段是threadLocalRandomProbe,可以把它看成是線程的hash值。這個(gè)后面我們會(huì)講到。

定義了一個(gè)內(nèi)部Cell類,這就是我們之前所說(shuō)的槽,每個(gè)Cell對(duì)象存有一個(gè)value值,可以通過(guò)Unsafe來(lái)CAS操作它的值:

其它的字段:
可以看到Cell[]就是之前提到的槽數(shù)組,base就是非并發(fā)條件下的基數(shù)累計(jì)值。

LongAdder的核心方法

還是通過(guò)例子來(lái)看:
假設(shè)現(xiàn)在有一個(gè)LongAdder對(duì)象la,四個(gè)線程A、B、C、D同時(shí)對(duì)la進(jìn)行累加操作。

LongAdder la = new LongAdder();
la.add(10);

ThreadA調(diào)用add方法(假設(shè)此時(shí)沒(méi)有并發(fā)):

初始時(shí)Cell[]為null,base為0。所以ThreadA會(huì)調(diào)用casBase方法(定義在Striped64中),因?yàn)闆](méi)有并發(fā),CAS操作成功將base變?yōu)?0:

可以看到,如果線程A、B、C、D線性執(zhí)行,那casBase永遠(yuǎn)不會(huì)失敗,也就永遠(yuǎn)不會(huì)進(jìn)入到base方法的if塊中,所有的值都會(huì)累積到base中。
那么,如果任意線程有并發(fā)沖突,導(dǎo)致caseBase失敗呢?

失敗就會(huì)進(jìn)入if方法體:

這個(gè)方法體會(huì)先再次判斷Cell[]槽數(shù)組有沒(méi)初始化過(guò),如果初始化過(guò)了,以后所有的CAS操作都只針對(duì)槽中的Cell;否則,進(jìn)入longAccumulate方法。

整個(gè)add方法的邏輯如下圖:

可以看到,只有從未出現(xiàn)過(guò)并發(fā)沖突的時(shí)候,base基數(shù)才會(huì)使用到,一旦出現(xiàn)了并發(fā)沖突,之后所有的操作都只針對(duì)Cell[]數(shù)組中的單元Cell。
如果Cell[]數(shù)組未初始化,會(huì)調(diào)用父類的longAccumelate去初始化Cell[],如果Cell[]已經(jīng)初始化但是沖突發(fā)生在Cell單元內(nèi),則也調(diào)用父類的longAccumelate,此時(shí)可能就需要對(duì)Cell[]擴(kuò)容了。

這也是LongAdder設(shè)計(jì)的精妙之處:盡量減少熱點(diǎn)沖突,不到最后萬(wàn)不得已,盡量將CAS操作延遲。

Striped64的核心方法

我們來(lái)看下Striped64的核心方法longAccumulate到底做了什么:

上述代碼首先給當(dāng)前線程分配一個(gè)hash值,然后進(jìn)入一個(gè)自旋,這個(gè)自旋分為三個(gè)分支:

CASE1:Cell[]數(shù)組已經(jīng)初始化

CASE2:Cell[]數(shù)組未初始化

CASE3:Cell[]數(shù)組正在初始化中

CASE2:Cell[]數(shù)組未初始化

我們之前討論了,初始時(shí)Cell[]數(shù)組還沒(méi)有初始化,所以會(huì)進(jìn)入分支②:

首先會(huì)將cellsBusy置為1-加鎖狀態(tài)

然后,初始化Cell[]數(shù)組(初始大小為2),根據(jù)當(dāng)前線程的hash值計(jì)算映射的索引,并創(chuàng)建對(duì)應(yīng)的Cell對(duì)象,Cell單元中的初始值x就是本次要累加的值。

CASE3:Cell[]數(shù)組正在初始化中

如果在初始化過(guò)程中,另一個(gè)線程ThreadB也進(jìn)入了longAccumulate方法,就會(huì)進(jìn)入分支③:

可以看到,分支③直接操作base基數(shù),將值累加到base上。

CASE1:Cell[]數(shù)組已經(jīng)初始化

如果初始化完成后,其它線程也進(jìn)入了longAccumulate方法,就會(huì)進(jìn)入分支①:

整個(gè)longAccumulate的流程圖如下:

LongAdder的sum方法

最后,我們來(lái)看下LongAddersum方法:

sum求和的公式就是我們開(kāi)頭說(shuō)的:
$$ value = base + sum_{i=0}^nCell[i] $$

需要注意的是,這個(gè)方法只能得到某個(gè)時(shí)刻的近似值,這也就是LongAdder并不能完全替代LongAtomic的原因之一。

三、LongAdder的其它兄弟

JDK1.8時(shí),java.util.concurrent.atomic包中,除了新引入LongAdder外,還有引入了它的三個(gè)兄弟類:LongAccumulatorDoubleAdderDoubleAccumulator

LongAccumulator

LongAccumulatorLongAdder的增強(qiáng)版。LongAdder只能針對(duì)數(shù)值的進(jìn)行加減運(yùn)算,而LongAccumulator提供了自定義的函數(shù)操作。其構(gòu)造函數(shù)如下:

通過(guò)LongBinaryOperator,可以自定義對(duì)入?yún)⒌娜我獠僮鳎⒎祷亟Y(jié)果(LongBinaryOperator接收2個(gè)long作為參數(shù),并返回1個(gè)long)

LongAccumulator內(nèi)部原理和LongAdder幾乎完全一樣,都是利用了父類Striped64longAccumulate方法。這里就不再贅述了,讀者可以自己閱讀源碼。

DoubleAdder和DoubleAccumulator

從名字也可以看出,DoubleAdderDoubleAccumulator用于操作double原始類型。

LongAdder的唯一區(qū)別就是,其內(nèi)部會(huì)通過(guò)一些方法,將原始的double類型,轉(zhuǎn)換為long類型,其余和LongAdder完全一樣:

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