`

从LongAdder 看更高效的无锁实现

 
阅读更多

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:
la1
 
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:
la2
 
 
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。
 
la3
 
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:
 
la4
 
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:
la3
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:
la5
 
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:
 
la6
 
有个code变量,保存了一个非0的随机数随机值。
 
回到add方法:
la3
 
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cell就可以降低 value的 “热度”  AtomicLong中的 恶性循环不就解决了吗? cells 就是用来存储这个 “段”的,每个段又叫做cell, 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中分段更新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,要空间时间都节约~! 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!
 
la7
 
但是,Doung Lea 还是没这么简单,聪明之处还没有结束……
 
虽然如此,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  { } 我在括号后面用分支XXX 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~!
因为进入这个方法的几率已经非常低了。
 
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。

————————————————分割线——————————————————————-

昨天在coolshell    投稿后 (文章在这里) 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,赞一个~

我们 发现的问题有这么几个:

1. jdk 1.7中是不是有这个类?
我确认后,结果如下:    jdk-7u51版本上 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。

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:

LA10
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/

 

原文地址: http://coolshell.cn/articles/11454.html

分享到:
评论

相关推荐

    Java并发工具类LongAdder原理实例解析

    主要介绍了Java并发工具类LongAdder原理实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

    LongAdder源码解读

    通过对代码的流程分析,一步一步拆解,将源码解读变得简单

    java多线程自增效率比较及原理解析

    本文给出了使用这些方法实现自增的代码演示,并通过多线程测试比较了它们的效率。测试表明,LongAdder的效率最高,LongAccumulator次之,AtomicInteger再次之,synchronized最慢。同时,本文也对这些方法的原理进行...

    Java17新特性详解含示例代码(值得珍藏)

    3. 新的并发工具:Java 17还引入了新的并发工具,如LongAdder和LongAccumulator。这些工具提供了更好的并发性能,并使开发人员能够更轻松地编写高并发的应用程序。 4. 更好的类型推断:Java 17改进了局部变量类型...

    JDK8中新增的原子性操作类LongAdder详解

    主要给大家介绍了关于JDK8中新增的原子性操作类LongAdder的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面跟着小编来一起学习学习吧。

    Java高并发实战_java高并发_高并发_

    第6章介绍了 Java 8中为并行计算做的新的改进, 包括并行流、 CompletableFuture、 StampedLock和LongAdder。第7章主要介绍了高并发框架Akka的基本使用方法,并使用Ak:ka框架实现了 个简单的粒子群算法, 模拟超高...

    java8的DoubleAccumulator使用.docx

    看了一下资源都没有java8新特性DoubleAccumulator的使用例子,所以分享一下这个的使用另外的其他3个类工具的使用类似DoubleAdder,LongAccumulator,LongAdder

    JDK-Concurrent:深入学习JDK Concurrent包,以及其他线程相关源码;

    AtomicLong在高并发下性能甚至还不如加锁,LongAdder比AtomicLong更适用于高并发下的累加TODO后续研究其原理 强引用,软引用,弱引用,幽灵引用,引用数量 强引用:StrongReference 例如Date date = new Date();...

    java8看不到源码-allocation-tracker:用于查找过多对象分配的javaagent-主要存储库位于:

    看不到源码对象分配跟踪器 目的和范围 此代理的目的是修复过多的对象分配问题。 虽然大多数分析器确实提供了分配跟踪,但当垃圾问题真的失控时,它们都会陷入困境。 例如每秒千兆字节的对象分配。 这个单一用途的...

    concurrency:并发学习

    AtomicLong、LongAdder AtomicReference、AtomicReferenceFieldUpdater AtomicStampReference:CAS的ABA问题 原子性-synchronized 修饰代码块:大括号括起来的代码,作用于调用的对象 修饰方法:整个方法,作用于调用...

    JavaStudy:Java原始语言学习:JDK,Spring,Mybatis等

    LongAdder第三周(2019/12 / 23-2019 / 12.29)同步器Java内存模型,易失性,同步,AQS,ReentrantLock,Semaphore,分布式锁第四周(2019/12 / 30-2020 / 01/05)并发集合CopyOnWriteArrayList,ConcurrentHashMap...

    jmh-samples:一些 JMH - Java Microbenchmark Harness Samples

    jmh-样本 一些 JMH - Java Microbenchmark Harness Samples 包含一些 JMH 示例代码。 地图推杆 比较 ConcurrentHashMap 与同步映射 ...比较 AtomicLong 与 LongAdder 随机基准 比较 Random 与 ThreadLocalRandom

    Java 高并发十: JDK8对并发的新支持详解

    本文主要介绍Java 高并发JDK8的支持,这里整理了详细的资料及1. LongAdder 2. CompletableFuture 3. StampedLock的介绍,有兴趣的小伙伴可以参考下

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics