(转)比AtomicLong还高效的LongAdder源码解析

接触到AtomicLong的原因是在看guava的LoadingCache相关代码时,关于LoadingCache,其实思路也非常简单清晰:用模板模式解决了缓存不命中时获取数据的逻辑,这个思路我早前也正好在项目中使用到。
言归正传,为什么说LongAdder引起了我的注意,原因有二:

  1. 作者是Doug lea ,地位实在举足轻重。
  2. 他说这个比AtomicLong高效。

我们知道,AtomicLong已经是非常好的解决方案了,涉及并发的地方都是使用CAS操作,在硬件层次上去做 compare and set操作。效率非常高。
因此,我决定研究下,为什么LongAdder比AtomicLong高效。
首先,看LongAdder的继承树:

继承自Striped64,这个类包装了一些很重要的内部类和操作。稍候会看到。
正式开始前,强调下,我们知道,AtomicLong的实现方式是内部有个value 变量,当多线程并发自增,自减时,均通过cas 指令从机器指令级别操作保证并发的原子性。
再看看LongAdder的方法:

怪不得可以和AtomicLong作比较,连API都这么像。我们随便挑一个API入手分析,这个API通了,其他API都大同小异,因此,我选择了add这个方法。事实上,其他API也都依赖这个方法。

LongAdder中包含了一个Cell 数组,Cell是Striped64的一个内部类,顾名思义,Cell 代表了一个最小单元,这个单元有什么用,稍候会说道。先看定义:

Cell内部有一个非常重要的value变量,并且提供了一个cas更新其值的方法。
回到add方法:

这里,我有个疑问,AtomicLong已经使用CAS指令,非常高效了(比起各种锁),LongAdder如果还是用CAS指令更新值,怎么可能比AtomicLong高效了? 何况内部还这么多判断!!!
这是我开始时最大的疑问,所以,我猜想,难道有比CAS指令更高效的方式出现了? 带着这个疑问,继续。
第一if 判断,第一次调用的时候cells数组肯定为null,因此,进入casBase方法:

原子更新base没啥好说的,如果更新成功,本地调用开始返回,否则进入分支内部。
什么时候会更新失败? 没错,并发的时候,好戏开始了,AtomicLong的处理方式是死循环尝试更新,直到成功才返回,而LongAdder则是进入这个分支。
分支内部,通过一个Threadlocal变量threadHashCode 获取一个HashCode对象,该HashCode对象依然是Striped64类的内部类,看定义:

有个code变量,保存了一个非0的随机数随机值。
回到add方法:

拿到该线程相关的HashCode对象后,获取它的code变量,as[(n-1)h] 这句话相当于对h取模,只不过比起取摸,因为是 与 的运算所以效率更高。
计算出一个在Cells 数组中当先线程的HashCode对应的 索引位置,并将该位置的Cell 对象拿出来更新cas 更新它的value值。
当然,如果as 为null 并且更新失败,才会进入retryUpdate方法。
看到这里我想应该有很多人明白为什么LongAdder会比AtomicLong更高效了,没错,唯一会制约AtomicLong高效的原因是高并发,高并发意味着CAS的失败几率更高, 重试次数更多,越多线程重试,CAS失败几率又越高,变成恶性循环,AtomicLong效率降低。 那怎么解决? LongAdder给了我们一个非常容易想到的解决方案: 减少并发,将单一value的更新压力分担到多个value中去,降低单个value的 “热度”,分段更新!!! 这样,线程数再多也会分担到多个value上去更新,只需要增加value就可以降低 value的 “热度” AtomicLong中的 恶性循环不就解决了吗? cells 就是这个 “段” cell中的value 就是存放更新值的, 这样,当我需要总数时,把cells 中的value都累加一下不就可以了么!!
当然,聪明之处远远不仅仅这里,在看看add方法中的代码,casBase方法可不可以不要,直接分段更新,上来就计算 索引位置,然后更新value?
答案是不好,不是不行,因为,casBase操作等价于AtomicLong中的cas操作,要知道,LongAdder这样的处理方式是有坏处的,分段操作必然带来空间上的浪费,可以空间换时间,但是,能不换就不换,看空间时间都节约~! 所以,casBase操作保证了在低并发时,不会立即进入分支做分段更新操作,因为低并发时,casBase操作基本都会成功,只有并发高到一定程度了,才会进入分支,所以,Doug Lead对该类的说明是: 低并发时LongAdder和AtomicLong性能差不多,高并发时LongAdder更高效!

但是,Doung Lea 还是没这么简单,聪明之处还没有结束……
如此,retryUpdate中做了什么事,也基本略知一二了,因为cell中的value都更新失败(说明该索引到这个cell的线程也很多,并发也很高时) 或者cells数组为空时才会调用retryUpdate,
因此,retryUpdate里面应该会做两件事:

  1. 扩容,将cells数组扩大,降低每个cell的并发量,同样,这也意味着cells数组的rehash动作。
  2. 给空的cells变量赋一个新的Cell数组。

是不是这样呢? 继续看代码:
代码比较长,变成文本看看,为了方便大家看if else 分支,对应的{ }我用相同的颜色标注出来
可以看到,这个时候Doug Lea才愿意使用死循环保证更新成功~!

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final void retryUpdate(long x, HashCode hc, boolean wasUncontended) {
int h = hc.code;
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) {// 分支1
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
if (busy == 0) { // Try to attach new Cell
Cell r = new Cell(x); // Optimistically create
if (busy == 0 && casBusy()) {
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 {
busy = 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
else if (a.cas(v = a.value, fn(v, x)))
break;
else if (n >= NCPU || cells != as)
collide = false; // At max size or stale
else if (!collide)
collide = true;
else if (busy == 0 && casBusy()) {
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 {
busy = 0;
}
collide = false;
continue; // Retry with expanded table
}
h ^= h << 13; // Rehash h ^= h >>> 17;
h ^= h << 5;
}
else if (busy == 0 && cells == as && casBusy()) {//分支2
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 {
busy = 0;
}
if (init)
break;
}
else if (casBase(v = base, fn(v, x)))
break; // Fall back on using base
}
hc.code = h; // Record index for next time
}

分支2中,为cells为空的情况,需要new 一个Cell数组。
分支1分支中,略复杂一点点:
注意,几个分支中都提到了busy这个方法,这个可以理解为一个cas实现的锁,只有在需要更新cells数组的时候才会更新该值为1,如果更新失败,则说明当前有线程在更新cells数组,当前线程需要等待。重试。
回到分支1中,这里首先判断当前cells数组中的索引位置的cell元素是否为空,如果为空,则添加一个cell到数组中。
否则更新 标示冲突的标志位wasUncontended 为 true ,重试。
否则,再次更新cell中的value,如果失败,重试。
。。。。。。。一系列的判断后,如果还是失败,下下下策,reHash,直接将cells数组扩容一倍,并更新当前线程的hash值,保证下次更新能尽可能成功。
可以看到,LongAdder确实用了很多心思减少并发量,并且,每一步都是在”没有更好的办法“的时候才会选择更大开销的操作,从而尽可能的用最最简单的办法去完成操作。追求简单,但是绝对不粗暴。


昨天和左耳朵耗子简单讨论了下,发现左耳朵耗子对读者思维的引导还是非常不错的,在第一次发现这个类后,对里面的实现又提出了更多的问题,引导大家思考,值得学习。
我们发现的问题有这么几个:
1.jdk1.7中是不是有这个类?
我确认后,结果如下:jdk-7u51 版本上还没有 但是jdk-8u20版本上已经有了。代码基本一样 ,增加了对double类型的支持和删除了一些冗余的代码。有兴趣的同学可以去下载下JDK 1.8看看
2.base有没有参与汇总?
base在调用intValue等方法的时候是会汇总的:

3.base的顺序可不可以调换?
左耳朵耗子,提出了这么一个问题: 在add方法中,如果cells不会为空后,casBase方法一直都没有用了?
因此,我想可不可以调换add方法中的判断顺序,比如,先做casBase的判断,结果是 不调换可能更好,调换后每次都要CAS一下,在高并发时,失败几率非常高,并且是恶性循环,比起一次判断,后者的开销明显小很多,还没有副作用。因此,不调换可能会更好。
4.AtomicLong可不可以废掉?
我的想法是可以废掉了,因为,虽然LongAdder在空间上占用略大,但是,它的性能已经足以说明一切了,无论是从节约空的角度还是执行效率上,AtomicLong基本没有优势了,具体看这个测试(感谢coolshell读者Lemon的回复):http://blog.palominolabs.com/2014/02/10/java-8-performance-improvements-longadder-vs-atomiclong/

Spring MVC--异常处理
关于大量CLOSE_WAIT连接分析