详解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：

常用方法

 

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

原理解析

类图

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。

Cell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()

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。

increment()

 

public void increment() { 
       add(1L); 
    } 
 
 public void add(long x) { 
     Cell[] as; long b, v; int m; Cell a; 
      
     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; 
          
         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) { 
             
            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; 
 
                 
            } 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; 
             
            else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : 
                    fn.applyAsLong(v, x)))) 
                break; 
             
            else if (n >= NCPU || cells != as) 
                collide = false; 
             
            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; 
             
            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; 
        } 
         
        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。

总结

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。