当前位置 博文首页 > 阳阳的博客：【多线程】LongAdder实现原理
AtomicInteger、AtomicLong使用非阻塞的CAS算法原子性地更新某一个变量，比synchronized这些阻塞算法拥有更好的性能，但是在高并发情况下，大量线程同时去更新一个变量，由于同一时间只有一个线程能够成功，绝大部分的线程在尝试更新失败后，会通过自旋的方式再次进行尝试，严重占用了CPU的时间片。
AtomicLong的实现原理图：
LongAdder是JDK8新增的原子操作类，它提供了一种新的思路，既然AtomicLong的性能瓶颈是由于大量线程同时更新一个变量造成的，那么能不能把这个变量拆分出来，变成多个变量，然后让线程去竞争这些变量，最后合并即可？LongAdder的设计精髓就在这里，通过将变量拆分成多个元素，降低该变量的并发度，最后进行合并元素，变相的减少了CAS的失败次数。
LongAdder的实现原理图：
public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable {
//构造方法
public LongAdder() {
}
//加1操作
public void increment();
//减1操作
public void decrement();
//获取原子变量的值
public long longValue();
}
下面给出一个简单的例子，模拟50线程同时进行更新
package com.xue.testLongAdder;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
LongAdder adder = new LongAdder();
ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(20);
for (int i = 0; i < 50; i++) {
Runnable r = () -> {
adder.add(1);
};
threadPool.execute(r);
}
threadPool.shutdown();
//若关闭线程池后，所有任务执行完毕，则isTerminated()返回true
while (!threadPool.isTerminated()) {
System.out.println(adder.longValue());
break;
}
}
}
输出结果是50
其中，如果对线程池不熟悉的同学，可以先参考我的另外一篇文章说说线程池
LongAdder内部维护了一个Cell类型的数组，其中Cell是Striped64中的一个静态内部类。
abstract class Striped64 extends Number {
@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);
}
}
}
Cell用来封装被拆分出来的元素，内部用一个value字段保存当前元素的值，等到需要合并时，则累加所有Cell数组中的value。Cell内部使用CAS操作来更新value值，对CAS操作不熟悉的同学，可以参考我的另外一篇文章浅探CAS实现原理
可以注意到，Cell类被?@sun.misc.Contended注解修饰了，这个注解是为了解决伪共享问题的，什么是伪共享？
一个缓存行可以存储多个变量（存满当前缓存行的字节数）；而CPU对缓存的修改又是以缓存行为最小单位的，在多线程情况下，如果需要修改“共享同一个缓存行的变量”，就会无意中影响彼此的性能，这就是
伪共享（False Sharing）。
对伪共享还不理解的同学，可以参考这位大佬的文章伪共享（False Sharing）底层原理及其解决方式
而LongAdder采用的是Cell数组，而数组元素是连续的，因此多个Cell对象共享一个缓存行的情况非常普遍，因此这里@sun.misc.Contended注解对单个Cell元素进行字节填充，确保一个Cell对象占据一个缓存行，即填充至64字节。
关于如何确定一个对象的大小，可以参考我的另外一篇文章对象的内存布局，怎样确定对象的大小，这样可以算出来，还需要填充多少字节。
longValue()返回累加后的值
public long longValue() {
return sum();
}
public long sum() {
Cell[] as = cells; Cell a;
long sum = base;
//当Cell数组不为null时，进行累加后返回，否则直接返回基准数base
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}这可能是LongAdder中最简单的方法了，就不进行赘述了。什么，你要看复杂的？好的，这就来了。
public void increment() {
add(1L);
}
public void add(long x) {
Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
/**
* 如果一下两种条件则继续执行if内的语句
* 1. cells数组不为null（不存在争用的时候，cells数组一定为null，一旦对base的cas操作失败，
* 才会初始化cells数组）
* 2. 如果cells数组为null，如果casBase执行成功，则直接返回，如果casBase方法执行失败
* （casBase失败，说明第一次争用冲突产生，需要对cells数组初始化）进入if内；
* casBase方法很简单，就是通过UNSAFE类的cas设置成员变量base的值为base+要累加的值
* casBase执行成功的前提是无竞争，这时候cells数组还没有用到为null，可见在无竞争的情况下是
* 类似于AtomticInteger处理方式，使用cas做累加。
*/
if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
//uncontended判断cells数组中，当前线程要做cas累加操作的某个元素是否#不#存在争用，
//如果cas失败则存在争用；uncontended=false代表存在争用，uncontended=true代表不存在争用。
boolean uncontended = true;
/**
*1. as == null ： cells数组未被初始化，成立则直接进入if执行cell初始化
*2. (m = as.length - 1) < 0： cells数组的长度为0
*条件1与2都代表cells数组没有被初始化成功，初始化成功的cells数组长度为2；
*3. (a = as[getProbe() & m]) == null ：如果cells被初始化，且它的长度不为0，
* 则通过getProbe方法获取当前线程Thread的threadLocalRandomProbe变量的值，初始为0，
* 然后执行threadLocalRandomProbe&(cells.length-1 ),相当于m%cells.length;
* 如果cells[threadLocalRandomProbe%cells.length]的位置为null，
* 这说明这个位置从来没有线程做过累加，
* 需要进入if继续执行，在这个位置创建一个新的Cell对象；
*4. !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x))：
* 尝试对cells[threadLocalRandomProbe%cells.length]位置的Cell对象中的value值做累加操作,
* 并返回操作结果,如果失败了则进入if，重新计算一个threadLocalRandomProbe；
如果进入if语句执行longAccumulate方法,有三种情况
1. 前两个条件代表cells没有初始化，
2. 第三个条件指当前线程hash到的cells数组中的位置还没有其它线程做过累加操作，
3. 第四个条件代表产生了冲突,uncontended=false
**/
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);
}
}其中longAccumulate()的解析如下：
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn, boolean wasUncontended) {
//获取当前线程的threadLocalRandomProbe值作为hash值,如果当前线程的threadLocalRandomProbe为0，
// 说明当前线程是第一次进入该方法，则强制设置线程的threadLocalRandomProbe为ThreadLocalRandom类的成员
// 静态私有变量probeGenerator的值，后面会详细将hash值的生成;
//另外需要注意，如果threadLocalRandomProbe=0，代表新的线程开始参与cell争用的情况
//1.当前线程之前还没有参与过cells争用（也许cells数组还没初始化，进到当前方法来就是为了初始化cells数组
//后争用的）,
// 是第一次执行base的cas累加操作失败；
//2.或者是在执行add方法时，对cells某个位置的Cell的cas操作第一次失败，则将wasUncontended设置为false，
// 那么这里会将其重新置为true；第一次执行操作失败；
//凡是参与了cell争用操作的线程threadLocalRandomProbe都不为0；
int h;
if ((h = getProbe()) == 0) {
//初始化ThreadLocalRandom;
ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
//将h设置为0x9e3779b9
h = getProbe();
//设置未竞争标记为true
wasUncontended = true;
}
//cas冲突标志，表示当前线程hash到的Cells数组的位置，做cas累加操作时与其它线程发生了冲突，cas失败；
// collide=true代表有冲突，collide=false代表无冲突
boolean collide = false;
for (;;) {
Cell[] as; Cell a; int n; long v;
//这个主干if有三个分支
//1.主分支一：处理cells数组已经正常初始化了的情况（这个if分支处理add方法的四个条件中的3和4）
//2.主分支二：处理cells数组没有初始化或者长度为0的情况；（这个分支处理add方法的四个条件中的1和2）
//3.主分支三：处理如果cell数组没有初始化，并且其它线程正在执行对cells数组初始化的操作，
// 及cellbusy=1；
// 则尝试将累加值通过cas累加到base上
//先看主分支一
if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
/**
*内部小分支一：这个是处理add方法内部if分支的条件3：如果被hash到的位置为null，
* 说明没有线程在这个位置设置过值，
* 没有竞争，可以直接使用，则用x值作为初始值创建一个新的Cell对象，
* 对cells数组使用cellsBusy加锁，
* 然后将这个Cell对象放到cells[m%cells.length]位置上
*/
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
//cellsBusy == 0 代表当前没有线程cells数组做修改
if (cellsBusy == 0) {
//将要累加的x值作为初始值创建一个新的Cell对象，
Cell r = new Cell(x);
//如果cellsBusy=0无锁，则通过cas将cellsBusy设置为1加锁
if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
//标记Cell是否创建成功并放入到cells数组被hash的位置上
boolean created = false;
try {
Cell[] rs; int m, j;
//再次检查cells数组不为null，且长度不为空，且hash到的位置的Cell为null
if ((rs = cells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {
//将新的cell设置到该位置
rs[j] = r;
created = true;
}
} finally {
//去掉锁
cellsBusy = 0;
}
//生成成功，跳出循环
if (created)
break;
//如果created为false，说明上面指定的cells数组的位置cells[m%cells.length]
// 已经有其它线程设置了cell了，
// 继续执行循环。
continue;
}
}
//如果执行的当前行，代表cellsBusy=1，有线程正在更改cells数组，代表产生了冲突，将collide设置为false
collide = false;
/**
*内部小分支二：如果add方法中条件4的通过cas设置cells[m%cells.length]位置的Cell对象中的
* value值设置为v+x失败,
* 说明已经发生竞争，将wasUncontended设置为true，跳出内部的if判断，
* 最后重新计算一个新的probe，然后重新执行循环;
*/
} else if (!wasUncontended)
//设置未竞争标志位true，继续执行，后面会算一个新的probe值，然后重新执行循环。
wasUncontended = true;
/**
*内部小分支三：新的争用线程参与争用的情况：处理刚进入当前方法时threadLocalRandomProbe=0的情况，
* 也就是当前线程第一次参与cell争用的cas失败，这里会尝试将x值加到cells[m%cells.length]
* 的value ，如果成功直接退出
*/
else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x))))
break;
/**
*内部小分支四：分支3处理新的线程争用执行失败了，这时如果cells数组的长度已经到了最大值
* （大于等于cup数量），
* 或者是当前cells已经做了扩容，则将collide设置为false，后面重新计算prob的值*/
else if (n >= NCPU || cells != as)
collide = false;
/**
*内部小分支五：如果发生了冲突collide=false，则设置其为true；会在最后重新计算hash值后，
* 进入下一次for循环
*/
else if (!collide)
//设置冲突标志，表示发生了冲突，需要再次生成hash，重试。
// 如果下次重试任然走到了改分支此时collide=true，!collide条件不成立，则走后一个分支
collide = true;
/**
*内部小分支六：扩容cells数组，新参与cell争用的线程两次均失败，且符合库容条件，会执行该分支
*/
else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
try {
//检查cells是否已经被扩容
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
}
//为当前线程重新计算hash值
h = advanceProbe(h);
//这个大的分支处理add方法中的条件1与条件2成立的情况，如果cell表还未初始化或者长度为0，
// 先尝试获取cellsBusy锁。
}else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
boolean init = false;
try { // Initialize table
//初始化cells数组，初始容量为2,并将x值通过hash&1，放到0个或第1个位置上
if (cells == as) {
Cell[] rs = new Cell[2];
rs[h & 1] = new Cell(x);
cells = rs;
init = true;
}
} finally {
//解锁
cellsBusy = 0;
}
//如果init为true说明初始化成功，跳出循环
if (init)
break;
}
/**
*如果以上操作都失败了，则尝试将值累加到base上；
*/
else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
// Fall back on using base
break;
}
}以上2个方法的解析搬自于源码阅读:全方位讲解LongAdder，此处对代码做了微调，方便阅读。
LongAdder在没有线程竞争的时候，只使用base值，此时的情况就类似与AtomicLong。但LongAdder的高明之处在于，发生线程竞争时，便会使用到Cell数组，所以该数组是惰性加载的。
Cell数组初始值为2，每次扩容（当线程竞争异常激烈时，发生扩容）为上次长度的2倍，因此数组长度一直是2的次幂，但是当数组长度≥CPU的核心数时，就不再进行扩容。为什么？我的理解是在一台电脑中，最多能有CPU核心数个线程能够并行，因此同时也就这么多个线程操作Cell数组，每个线程更新一个位置上的元素，且又因为数组中每个元素由于字节填充机制，十分的占据内存。考虑到这两个因素，Cell数组在长度≥CPU核心数时，停止扩容。
确实，LongAdder花了很多心思提高了高并发下程序运行的效率，每一步都是在没有更好的办法下才会去选择开销更大的操作。在低并发下，LongAdder和AtomicLong效率上差不多，但LongAdder更加耗费内存。不过在高并发下，LongAdder将更加高效。
cs