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Java LongAdder类介绍、代码示例、底层实现原理及与分段锁的区别

2023-09-06 19:02

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LongAdder是Java并发包(java.util.concurrent)中的一个类,用于高效地实现多线程环境下的加法操作。

在多线程环境中,如果多个线程同时对同一个变量进行加法操作,会存在竞争条件(race condition)。传统的加法操作使用synchronized关键字或者锁来保证线程安全,但是在高并发情况下,竞争条件会导致性能瓶颈。LongAdder类通过一种更加高效的方式来解决这个问题。

LongAdder内部维护了一个或多个变量,这些变量被称为"cell"。每个线程都可以独立地访问这些变量进行加法操作,而不会发生竞争。当多个线程同时对同一个变量进行加法操作时,LongAdder会将这些加法操作分摊到不同的"cell"上,从而减少竞争条件的出现。

举个例子来说明LongAdder的使用:

import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;public class LongAdderExample {    public static void main(String[] args) {        LongAdder longAdder = new LongAdder();                // 创建并启动10个线程        Thread[] threads = new Thread[10];        for (int i = 0; i < threads.length; i++) {            threads[i] = new Thread(() -> {                // 每个线程执行1000次加法操作                for (int j = 0; j < 1000; j++) {                    longAdder.increment();                }            });            threads[i].start();        }                // 等待所有线程执行完毕        for (Thread thread : threads) {            try {                thread.join();            } catch (InterruptedException e) {                e.printStackTrace();            }        }                // 输出结果        System.out.println("Sum: " + longAdder.sum());    }}

在上面的例子中,我们创建了10个线程,每个线程执行1000次加法操作。所有线程都共享同一个LongAdder对象。每个线程调用longAdder.increment()方法来进行加法操作。

由于LongAdder内部使用了分散的"cell"来减少竞争条件,所以多个线程可以同时对LongAdder进行加法操作,而不会发生竞争。最后,我们通过调用longAdder.sum()方法来获取所有线程执行加法操作后的结果。

这样,使用LongAdder可以在高并发环境中实现高性能的加法操作。

LongAdder的底层实现原理主要包括两个重要概念:“Cell"和"Base”。

  1. “Cell”(单元)
    LongAdder内部维护了一个或多个"cell",每个"cell"都是一个独立的变量,用于存储部分加法操作的结果。在初始化时,默认情况下会创建一个"cell"。

  2. “Base”(基准)
    除了"cell",LongAdder还维护了一个名为"base"的变量,用于存储没有被分配到"cell"的加法操作的结果。"base"是一个普通的long类型变量。

当一个线程进行加法操作时,LongAdder会采取以下策略:

当多个线程同时进行加法操作时,每个线程都会被分配到一个独立的"cell",从而减少了竞争条件。

当需要获取最终的加法结果时,LongAdder会将"base"和所有"cell"中的值进行求和,得到最终的结果。

需要注意的是,LongAdder在进行求和操作时,并不会阻塞其他线程的加法操作。这样就实现了高并发环境下的高性能加法操作。

总结:
LongAdder通过使用"cell"和"base"的组合方式,将加法操作分散到多个独立的变量上,从而避免了竞争条件,并实现了高效的加法操作。每个线程都可以独立地对"cell"进行加法操作,最后通过对"base"和所有"cell"的求和,得到最终的结果。这种设计使得LongAdder在高并发环境下能够提供优异的性能。

LongAdder和分段锁(Segmented Lock)是两种并发编程中解决竞争条件的不同策略,它们可以在一定程度上解决多线程环境下的加法操作竞争问题。

  1. LongAdder:
    LongAdder使用了一种称为"分散累加"(Scatter-Gather)的策略,通过将加法操作分散到多个独立的变量(“cell”)上,避免了多线程竞争的情况。每个线程都可以独立地对"cell"进行加法操作,最后通过对所有"cell"的求和得到最终结果。LongAdder适用于高并发环境,可以提供更好的性能。但是,它对内存的消耗相对较大,因为需要维护多个"cell"。

  2. 分段锁(Segmented Lock):
    分段锁是一种基于锁的并发控制策略。它将共享数据分成多个段(segment),每个段都有一个独立的锁。不同的线程可以同时访问不同的段,从而减少了竞争条件。分段锁适用于一些对共享数据访问不是非常频繁的情况,因为每个段仍然需要获取独立的锁来保证线程安全。相对于LongAdder,分段锁在低并发情况下可能更加高效,但在高并发环境下,锁的竞争仍然存在。

关于LongAdder和分段锁的关系:
LongAdder和分段锁都是解决多线程环境下加法操作竞争的方法,但采用了不同的实现方式。LongAdder使用分散累加的方式将加法操作分散到多个独立的变量上,避免了竞争,适用于高并发环境。而分段锁则是通过将共享数据分成多个段,并对每个段加锁来减少竞争,适用于一些对共享数据访问频率较低的情况。

选择使用LongAdder还是分段锁取决于具体的应用场景和需求。如果需要在高并发情况下实现高性能的加法操作,可以选择LongAdder。如果对共享数据的访问不是非常频繁,且需要更细粒度的并发控制,可以考虑使用分段锁。

来源地址:https://blog.csdn.net/a772304419/article/details/131012291

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