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java高并发下解决AtomicLong性能瓶颈方案LongAdder

作者:Zhongger

这篇文章主要为大家介绍了java高并发下解决AtomicLong性能瓶颈方案LongAdder,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪

一、 LongAdder简介

LongAdder类是JDK1.8新增的一个原子性操作类。上一节说到,AtomicLong通过CAS提供了非阻塞的原子性操作,相比用阻塞算法的synchronized来说性能已经得到了很大提升。在高并发下大量线程会同时竞争更新同一个原子变量,但由于只有一个线程的CAS操作会成功,这就造成了大量线程竞争失败后,会通过无限循环不断进行自旋尝试CAS操作,这会白白浪费CPU资源

为了解决AtomicLong在高并发下的缺点,LongAdder应运而生。LongAdder采用的思路是:既然AtomicLong由于过多线程同时去竞争同一个变量的更新而产生性能瓶颈,那么把一个变量分解为多个变量,让同样多的线程去竞争多个资源,就解决了性能问题。

如图4-1:

使用AtomicLong时,是多个线程同时竞争同一个原子变量。

如图4-2:

使用LongAdder时,则是内部维护多个Cell变量,每个Cell里面有一个初始值为0的long型变量,在同等并发量的情况下,争夺单个变量的线程会减少,这是变相地减少了争夺共享资源的并发量。另外,多个线程在争夺同一个Cell原子变量时候,如果失败并不是自旋CAS重试,而是尝试获取在其他Cell原子变量上进行CAS尝试,这增加了当前线程重试CAS成功的可能性。最后,在获取LongAdder当前值时,是把所有Cell变量的value值累加后再加上base值返回的。

LongAdder维护了一个Cells数组和一个基值变量base,Cells数组的特点如下:

Cell 类是AtomicLong的一个改进,用来减少缓存的争用,即解决伪共享问题。对于大多数孤立的多个原子操作进行字节填充是浪费的,因为原子操作都是无规律地分散在内存中进行的,多个原子变量被放入同一个缓存行的可能性很小。但是原子性数组元素的内存地址是连续的,故数组内的多个元素能经常共享缓存行(伪共享),因此Cell类使用了@sun.misc.Contended注解进行字节填充,这是为了防止数组中多个元素共享一个缓存行,从而提升性能

二、LongAdder代码分析

为了解决高并发下多线程对一个变量 CAS 争夺失败后进行无限自旋而造成的降低并发性能的问题,LongAdder在内部维护了一个动态的Cell数组来分担对单个变量进行争夺的开销。

这一节我们来围绕以下话题对LongAdder的实现进行分析:

(1)LongAdder的结构

如图,LongAdder类继承自Striped64类:

先混个眼熟,Striped64类是一个高并发累加的工具类。其特点为:

Striped64类内部维护三个重要的变量:

上文中出现频率很高的Cell长啥样?下面我们来揭秘一下。

Cell结构如下:

​  	@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);
            }
        }
    }

简单分析一下:

(2)add方法实现

从add方法的代码中,我们可以找到开头里很多问题的答案。

  	public void add(long x) {
        Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
        if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {//(1)
            boolean uncontended = true;
            if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 || //(2)
                (a = as[getProbe() & m]) == null ||//(3)
                !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))//(4)
                longAccumulate(x, null, uncontended);//(5)
        }
    }
	final boolean casBase(long cmp, long val) {
        return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, BASE, cmp, val);
    }

总结来看就是,(2)(3)(4)处的代码就是获取当前线程应该访问的Cells数组中的Cell元素,然后进行CAS更新操作,在获取期间如果有条件不满足就会跳到代码(5)执行。

另外,当前线程应该访问Cells数组的哪一个Cell元素是通过getProbe() & m 进行计算的,其中m是当前Cells数组元素个数-1,getProbe()则用于获取当前线程中变量threadLocalRandomProbe的值(默认为0,代码(5)将其初始化),并且当前线程通过分配的Cell元素的cas函数来保证对Cell元素更新的原子性。到此,我们解决了问题当前线程应该访问Cells数组里的哪一个Cell元素如何保证线程操作被分配的Cell元素的原子性

(3)add方法中longAccumulate方法的实现

longAccumulate方法是cells数组被初始化和扩容的地方。

	final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
                              boolean wasUncontended) {
        int h;//(6)
        if ((h = getProbe()) == 0) {
            ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
            h = getProbe();
            wasUncontended = true;
        }
        boolean collide = false;                // True if last slot nonempty
        for (;;) {
            Cell[] as; Cell a; int n; long v;
            if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {//(7)
                if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {//(8)
                    if (cellsBusy == 0) {       // Try to attach new Cell
                        Cell r = new Cell(x);   // Optimistically create
                        if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                            boolean created = false;
                            try {               // Recheck under lock
                                Cell[] rs; int m, j;
                                if ((rs = cells) != null &&
                                    (m = rs.length) > 0 &&
                                    rs[j = (m - 1) & h] == null) {
                                    rs[j] = r;
                                    created = true;
                                }
                            } finally {
                                cellsBusy = 0;
                            }
                            if (created)
                                break;
                            continue;           // Slot is now non-empty
                        }
                    }
                    collide = false;
                }
                else if (!wasUncontended)       // CAS already known to fail
                    wasUncontended = true;      // Continue after rehash
				//(9)               
                else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x :
                                             fn.applyAsLong(v, x))))
                    break;
                //(10)
                else if (n >= NCPU || cells != as)
                    collide = false;            // At max size or stale
                //(11)
                else if (!collide)
                    collide = true;
                //(12)
                else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                    try {
                        if (cells == as) {      // Expand table unless stale
                            //(12.1)
                            Cell[] rs = new Cell[n << 1];
                            for (int i = 0; i < n; ++i)
                                rs[i] = as[i];
                            cells = rs;
                        }
                    } finally {
                    	//(12.2)
                        cellsBusy = 0;
                    }
                    //(12.3)
                    collide = false;
                    continue;                   // Retry with expanded table
                }
                //(13)为了能找到一个空闲的Cell,重新计算hash值,xorshift算法生成随机数。
                h = advanceProbe(h);
            }
            //(14)
            else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
                boolean init = false;
                try {                           // Initialize table
                    if (cells == as) {
                    	//(14.1)
                        Cell[] rs = new Cell[2];
                        //(14.2)
                        rs[h & 1] = new Cell(x);
                        cells = rs;
                        init = true;
                    }
                } finally {
                	//(14.3)
                    cellsBusy = 0;
                }
                if (init)
                    break;
            }
            else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x :
                                        fn.applyAsLong(v, x))))
                break;                          // Fall back on using base
        }
    }

如果Cells数组不存在时,会发生什么?

Cells数组扩容是怎么实现的?

线程访问所分配的Cell元素有冲突后如何处理?

三、总结

最后再问一下自己,看完了源码分析后,能回答出这六个问题吗?如果能,那么恭喜你,LongAdder的原理已经掌握得差不多了。

由于篇幅有限,下一期我们再来看看LongAccumulator类的原理,毕竟这期的内容有点多了,讲太多也不好消化。这期就到这吧~更多关于java高并发AtomicLong LongAdder的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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