前言
在介绍 AtomicInteger 时，已经说明在高并发下大量线程去竞争更新同一个原子变量时，因为只有一个线程能够更新成功，其他的线程在竞争失败后，只能一直循环，不断的进行 CAS 尝试，从而浪费了 CPU 资源。而在 JDK 8 中新增了 LongAdder 用来解决高并发下变量的原子操作。下面同样通过阅读源码来了解 LongAdder 。
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介绍
一个或多个变量共同维持初值为 0 总和。 当跨线程竞争更新时，变量集可以动态增长以减少竞争。 方法 sum 返回当前变量集的总和。
当多个线程更新时，这个类是通常优选 AtomicLong ，比如用于收集统计信息，不用于细粒度同步控制的共同总和。 在低更新竞争，这两个类具有相似的特征。 但在高更新竞争时，使用 LongAdder 性能要高于 AtomicLong，同样要消耗更高的空间为代价。
LongAdder 继承了 Striped64，内部维护一个 Cells 数组，相当于多个 Cell 变量， 每个 Cell 里面都有一个初始值为 0 的 long 型变量。
源码分析
Cell 类
Cell 类 是 Striped64 的静态内部类。
@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);
}
}
}
- Cell 使用 @sun.misc.Contended 注解。
- 内部维护一个被 volatile 修饰的 long 型 value 。
- 提供 cas 方法，更新value。
其中 @sun.misc.Contended 注解作用是为了减少缓存争用。什么是缓存争用，这里只做下简要介绍。
伪共享
CPU 存在多级缓存，其中最小存储单元是 Cache Line，每个 Cache Line 能存储 64 个字节的数据。
在多线程场景下，A B 两个线程数据如果被存储到同一个 Cache Line 上，此时 A B 更新各自的数据，就会发生缓存争用，导致多个线程之间相互牵制，变成了串行程序，降低了并发。
@sun.misc.Contended 注解，则可以保证该变量独占一个 Cache Line。
详细可参考：http://openjdk.java.net/jeps/142
Striped64 核心属性
abstract class Striped64 extends Number {
/** CPU 的数量，以限制表大小 */
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
/**
* cell 数组，当非空时，大小是 2 的幂。
*/
transient volatile Cell[] cells;
/**
* Base 值，在无争用时使用，表初始化竞赛期间的后备。使用 CAS 更新
*/
transient volatile long base;
/**
* 调整大小和创建Cells时自旋锁（通过CAS锁定）使用。
*/
transient volatile int cellsBusy;
}
Striped64 类主要提供以下几个属性：
- NCPU：CPU 的数量，以限制表大小。
- cells：Cell[] cell 数组，当非空时，大小是 2 的幂。
- base：long 型，Base 值，在无争用时使用，表初始化竞赛期间的后备。使用 CAS 更新。
- cellsBusy：调整大小和创建Cells时自旋锁（通过CAS锁定）使用。
下面看是进入核心逻辑：
LongAdder#add
public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable {
public void add(long x) {
Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
// cells 是 数组，base 是基础值
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);
}
}
}
abstract class Striped64 extends Number {
// 使用 CAS 更新 BASE 的值
final boolean casBase(long cmp, long val) {
return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, BASE, cmp, val);
}
// 返回当前线程的探测值。 由于包装限制，从ThreadLocalRandom复制
static final int getProbe() {
return UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE);
}
}
- 首先会对 Base 值进行 CAS 更新，当 Base 发生竞争时， 会更新数组内的 Cell 。
- 数组未初始化，Cell 未初始化， Cell 更新失败，即 Cell 也发生竞争时，会调用 Striped64 的 longAccumulate 方法。
Striped64#longAccumulate
abstract class Striped64 extends Number {
/**
* x 要增加的值
* wasUncontended 有没有发生竞争
*/
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn, boolean wasUncontended) {
int h;
// 当前线程有无初始化线程探测值， 给当前线程生成一个 非 0 探测值
if ((h = getProbe()) == 0) {
ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
h = getProbe();
wasUncontended = true;
}
boolean collide = false; // True if last slot nonempty
// 循环
for (;;) {
Cell[] as; Cell a; int n; long v;
// 数组不为空切数组长度大于 0
if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
// (n - 1) & h 获取到索引，索引处 cell 是否为 null， cell未初始化
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
// 判断 cellsBusy 是否为 0
if (cellsBusy == 0) { // Try to attach new Cell
Cell r = new Cell(x); // Optimistically create
// cellsBusy == 0 且 使用 casCellsBusy 方法将其更新为 1，失败会继续循环
if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
boolean created = false;
try { // Recheck under lock
Cell[] rs; int m, j;
// 重新检查状态 并创建
if ((rs = cells) != null && (m = rs.length) > 0 && rs[j = (m - 1) & h] == null) {
rs[j] = r;
created = true;
}
} finally {
// 创建完成之后， 改回 cellsBusy 值
cellsBusy = 0;
}
if (created)
break;
// 未创建继续循环
continue; // Slot is now non-empty
}
}
collide = false;
}
// 传入的 wasUncontended 为 false 即发生碰撞了， 修改为未碰撞， 此处会继续循环，走到下一步，相当于会一直循环这个 cell
else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail
wasUncontended = true; // Continue after rehash
// cas 更新 cell 的 value， 成功则返回
else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
break;
// 数组到最大长度 即大于等于 CPU 数量， 或者 cells 数组被改变，
else if (n >= NCPU || cells != as)
collide = false; // At max size or stale
else if (!collide)
collide = true;
// 乐观锁 进行扩容
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
}
// 当前探针值不能操作成功，则重新设置一个进行尝试
h = advanceProbe(h);
}
// 没有加 cellsBusy 乐观锁 且 没有初始化，且获得锁成功（此时 cellsBusy == 1）
else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
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;
}
// 尝试在base上累加
else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
break; // Fall back on using base
}
}
}
longAccumulate 方法一共有三种情况
(as = cells) != null && (n = as.length) > 0数组不为空且长度大于 0 。- 获取索引处的 cell ， cell 为空则进行初始化。
- cell 不为空，使用 cas 更新， 成功
break;跳出循环， 失败则还在循环内，会一直尝试。 - collide 指是否发生冲突，冲突后会进行重试。
- 冲突后会尝试获得锁并进行扩容，扩容长度为原来的 2 倍，然后继续重试。
- 获得锁失败（说明其他线程在扩容）会重新进行计算探针值。
cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()数组为空，获得乐观锁成功。- 直接初始化数组。
- 初始数组长度为 2 。
casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))获得乐观锁失败。- 说明有其他线程在初始化数组，直接 CAS 更新 base 。
LongAdder#sum
public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable {
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;
}
}
- 数组为空，说明没有发生竞争，直接返回 base 。
- 数组不为空，说明发生竞争，累加 cell 的 value 和 base 的和进行返回。
总结
基本流程
- LongAdder 继承了 Striped64，内部维护一个 Cells 数组，相当于多个 Cell 变量， 每个 Cell 里面都有一个初始值为 0 的 long 型变量。
- 未发生竞争时（Cells 数组未初始化），是对 base 变量进行原子操作。
- 发生竞争时，每个线程对自己的 Cell 变量的 value 进行原子操作。
如何确定哪个线程操作哪个 cell？
通过 getProbe() 方法获取该线程的探测值，然后和数组长度 n - 1 做 & 操作 (n - 1) & h 。
static final int getProbe() {
return UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE);
}
Cells 数组初始化及扩容？
初始化扩容时会判断 cellsBusy， cellsBusy 使用 volatile 修饰，保证线程见可见性，同时使用 CAS 进行更新。 0 表示空闲，1 表示正在初始化或扩容。
初始化时会创建长度为 2 的 Cell 数组。扩容是创建一个长度是原数组长度 2 倍的新数组，并循环赋值。
如果线程访问分配的 Cell 元素有冲突后，会使用 advanceProbe() 方法重新获取探测值，再次进行尝试。
使用场景
在高并发情况下，需要相对高的性能，同时数据准确性要求不高，可以考虑使用 LongAdder。
当要保证线程安全，并允许一定的性能损耗时，并对数据准确性要求较高，优先使用 AtomicLong。