累加器性能比较
private static <T> void demo(Supplier<T> adderSupplier, Consumer<T> action) { T adder = adderSupplier.get(); long start = System.nanoTime(); List<Thread> ts = new ArrayList<>(); // 4 个线程，每人累加 50 万 for (int i = 0; i < 40; i++) { ts.add(new Thread(() -> { for (int j = 0; j < 500000; j++) { action.accept(adder); } })); } ts.forEach(t -> t.start()); ts.forEach(t -> { try { t.join(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); long end = System.nanoTime(); System.out.println(adder + " cost:" + (end - start)/1000_000); }
比较 AtomicLong 与 LongAdder
for (int i = 0; i < 5; i++) { demo(() -> new LongAdder(), adder -> adder.increment()); } for (int i = 0; i < 5; i++) { demo(() -> new AtomicLong(), adder -> adder.getAndIncrement()); }
输出
20000000 cost:68 20000000 cost:8 20000000 cost:7 20000000 cost:7 20000000 cost:22 20000000 cost:352 20000000 cost:240 20000000 cost:327 20000000 cost:338 20000000 cost:321
第一次运行看不出来，jvm加入虚拟机内部，程序被反复执行后，才会做出优化，执行一次，效果看不出来。
性能提升的原因很简单，就是在有竞争时，设置多个累加单元，Therad-0 累加 Cell[0]，而 Thread-1 累加Cell[1]… 最后将结果汇总。这样它们在累加时操作的不同的 Cell 变量，因此减少了 CAS 重试失败，从而提高性能。换句话说，核心数越多，提升性能越明显
源码之 LongAdder
LongAdder 是并发大师 @author Doug Lea （大哥李）的作品，设计的非常精巧
LongAdder 类有几个关键域
// 累加单元数组, 懒惰初始化（多线程去累加的时候，每个线程用各自的一个Cell累加单元来累加，可以减少从试，从而提高性能） transient volatile Cell[] cells; // 基础值, 如果没有竞争, 则用 cas 累加这个域 transient volatile long base; // 在 cells 创建或扩容时, 置为 1, 表示加锁 transient volatile int cellsBusy;
cas 锁
public class LockCas { private AtomicInteger state = new AtomicInteger(0); public void lock() { while (true) { if (state.compareAndSet(0, 1)) { break; } } } public void unlock() { log.debug("unlock..."); state.set(0); } }
0 没加锁
1 加锁
第一个线程，相当于将0 变成 1。此时第二个线程，再将0 变成 1，那就加锁失败了。会一直while(true)
测试
LockCas lock = new LockCas(); new Thread(() -> { log.debug("begin..."); lock.lock(); try { log.debug("lock..."); sleep(1); } finally { lock.unlock(); } }).start(); new Thread(() -> { log.debug("begin..."); lock.lock(); try { log.debug("lock..."); } finally { lock.unlock(); } }).start();
输出
18:27:07.198 c.Test42 [Thread-0] - begin... 18:27:07.202 c.Test42 [Thread-0] - lock... 18:27:07.198 c.Test42 [Thread-1] - begin... 18:27:08.204 c.Test42 [Thread-0] - unlock... 18:27:08.204 c.Test42 [Thread-1] - lock... 18:27:08.204 c.Test42 [Thread-1] - unlock...
原理之伪共享
其中 Cell 即为累加单元
// 防止缓存行伪共享 @sun.misc.Contended static final class Cell { volatile long value; Cell(long x) { value = x; } // 最重要的方法, 用来 cas 方式进行累加, prev 表示旧值, next 表示新值 final boolean cas(long prev, long next) { return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, prev, next); } // 省略不重要代码 }
得从缓存说起
缓存与内存的速度比较
因为 CPU 与 内存的速度差异很大，需要靠预读数据至缓存来提升效率。
而缓存以缓存行为单位，每个缓存行对应着一块内存，一般是 64 byte（8 个 long） 重点！！！
缓存的加入会造成数据副本的产生，即同一份数据会缓存在不同核心的缓存行中
CPU 要保证数据的一致性，如果某个 CPU 核心更改了数据，其它 CPU 核心对应的整个缓存行必须失效
因为 Cell 是数组形式，在内存中是连续存储的，一个 Cell 为 24 字节（16 字节的对象头和 8 字节的 value），因此缓存行可以存下 2 个的 Cell 对象。这样问题来了：
- Core-0 要修改 Cell[0]
- Core-1 要修改 Cell[1]
无论谁修改成功，都会导致对方 Core 的缓存行失效，比如 Core-0 中 Cell[0]=6000, Cell[1]=8000 要累加Cell[0]=6001, Cell[1]=8000 ，这时会让 Core-1 的缓存行失效
@sun.misc.Contended （实际上就是防止 一个缓存行容纳 多个 Cell对象）用来解决这个问题，它的原理是在使用此注解的对象或字段的前后各增加 128 字节大小的padding，从而让 CPU 将对象预读至缓存时占用不同的缓存行，这样，不会造成对方缓存行的失效。
LongAdder源码
累加主要调用下面的方法
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); } }
从if开始分析，cells是累加单元的数组，判断为空还是不为空，cells数组是懒惰创建的，没有竞争的时候是null，竞争发生的时候才会去创建cells数组。从而再创建里面的cell累加单元，一开始先判断是否有竞争，如果没竞争，那么一开始是为空的。后半部分是对基础累加值进行累加，这里显然是cas操作，使用casBase对基础的域进行累加。如果成功了就不会进入到if块，如果基础累加值失败了，那么就进入到 里面的if块。
此时cells还是为空，那么就直接进入了longAccumulate 方法中。这里面主要会涉及到cells、cell的创建。
如果cells不为空，代表着以前发生过竞争了，需要去判断当前的线程有没有一个对应的Cell被创建了，如果是null就代表没有没有被创建，代表 (a = as[getProbe() & m]) == null 这个条件直接成立，直接就会进入 longAccumulate 方法
如果当前条件不成立，当前线程有一个累加单元了，其中a就是累加单元，那么就执行累加单元的cas，成功了，就不会进入 longAccumulate 方法了
add 流程图
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn, boolean wasUncontended) { int h; if ((h = getProbe()) == 0) { ThreadLocalRandom.current(); // force initialization h = getProbe(); wasUncontended = true; } boolean collide = false; // True if last slot nonempty for (;;) { // 相当于while(true) Cell[] as; Cell a; int n; long v; if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) { ... } // celss数组不为空的情况 else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) { // cells为空的情况 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; } else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))) break; // Fall back on using base } }
首先先研究 cells数组为空的情况
cellsBusy首先是一个标记位，0代表未加锁，1代表加锁，因为我们要创建cells数组需要为其加锁，如果其他线程如果也想创建这个数组就会产生了冲突。
后面 cells == as 代表还没有其他线程去改变这个 cells ，也许有其他线程也在去尝试去创建cells，创建成功了，就会将其复制给cells变量，as是最初读到的数组的引用，cells有可能是别的线程创建出来的新的数组的引用，所以需要对比一下，对比的目的就是看有没有别人修改过这个引用。
casCellsBusy() 其实将cellsBusy从0变为1，使用cas操作去尝试去加锁，这个方法相当于图中加锁的逻辑。
如果加锁失败就进入到了 和它平级的else if里了，去base上使用cas进行累加，如果base累加成功了，就return，如果失败了就重回循环。
进来以后，再次判断看看其他线程是否将cells创建好了，后续创建一个大小为2的累加单元数组，然后创建累加单元，然后赋值cells。
这里面需要注意就是虽然cells大小是2，但是累加单元cell只创建了一个，还有一个是空着的，这也是懒惰初始化的关键，不到万不得已不会创建的。
最终cellsBusy设置为0，解锁。
longAccumulate 流程图
for (;;) { Cell[] as; Cell a; int n; long v; if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) { // cells创建好了，cell还没有创建 if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) { 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 (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {...} else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))) break; // Fall back on using base }
cells创建好了，但是线程对应的cell还没有创建，因为刚才也看到了，cells创建出来，只给当前那个线程创建了累加单元，假设我是另一个线程，那么未必累加单元对象就创建好了，因此，我们要为这个线程在没有对应的累加单元的时候，将累加单元给它创建出来，累加单元是用到时才创建。
定位到 if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) 这段代码，实际上获取当前线程看看有没有对应的a的累加单元，如果为null，那么就还没有对应的累加单元。
首先创建了一个Cell对象，但是此时还没有存储到数组里面去，数组中肯定还有空位，等着放入累加单元。
首先根据cellsBusy判断是否上锁，如果没上锁就上锁。因为这是需要改数组内容，将新创建出来的累加单元设置到数组中的空着的地方，需要对数组上锁。如果上锁失败，就回到循环入口。
如果加锁成功，又做了一遍检查，再次确保数组是不为空的，数组的长度是不为零的，然后又检查这个线程对应的那个数组中空的槽位是不是真的是null，是null的话代表着这个cell对象没有别人创建，那么前面创建的cell对象就可以存入数组的下标中去，如果不为空，说明有其他线程在数组的该下标下创建了cell对象，那前面的cell对象就白创建了，就再次回到循环中。
成功了把锁解开，然后break；
if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) { if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) { ... } else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail wasUncontended = true; // Continue after rehash else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))) break; else if (n >= NCPU || cells != as) collide = false; // At max size or stale else if (!collide) collide = true; 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 } h = advanceProbe(h); // 改变线程对应的cell }
如果cells存在并且cell创建好了，此时会进入到这行代码else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x :fn.applyAsLong(v, x))))
累加单元就是a，调用a的cas方法，对原来的值进行累加，如果失败了，进入下面的else if，首先会检查是否超过了cpu上限，n就是数组的长度，看看n是否会大于cpu的个数，如果已经大于等于cpu个数的话，那么这个cells数组再扩容其实就没有意义了，其实也就是防止走后面的扩容逻辑。
如果没有超过cpu上线，那就走加锁逻辑，如果上锁失败了，那么其实就 改变线程对应的累加单元。
如果没有超过cpu上线，就会执行扩容逻辑，其实本质上是使用移位运算符创建一个二倍长度的数组，然后将原数组中的cell赋值过来即可，然后最终将新cells也赋值过来。
每个线程刚进入 longAccumulate 时，会尝试对应一个 cell 对象（找到一个坑位）
获取最终结果通过 sum 方法
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; }
