問題
（1）java8中為什麼要新增LongAdder？
（2）LongAdder的實作方式？
（3）LongAdder與AtomicLong的對比？
簡介
LongAdder是java8中新增的原子類，在多線程環境中，它比AtomicLong性能要高出不少，特别是寫多的場景。
它是怎麼實作的呢？讓我們一起來學習吧。
原理
LongAdder的原理是，在最初無競争時，隻更新base的值，當有多線程競争時通過分段的思想，讓不同的線程更新不同的段，最後把這些段相加就得到了完整的LongAdder存儲的值。
源碼分析
LongAdder繼承自Striped64抽象類，Striped64中定義了Cell内部類和各重要屬性。
主要内部類
// Striped64中的内部類，使用@sun.misc.Contended注解，說明裡面的值消除僞共享
@sun.misc.Contended static final class Cell {
// 存儲元素的值，使用volatile修飾保證可見性
volatile long value;
Cell(long x) { value = x; }
// CAS更新value的值
final boolean cas(long cmp, long val) {
return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, cmp, val);
}
// Unsafe執行個體
private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
// value字段的偏移量
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類使用@sun.misc.Contended注解，說明是要避免僞共享的。
使用Unsafe的CAS更新value的值，其中value的值使用volatile修飾，保證可見性。
關于Unsafe的介紹請檢視《深讀源碼-java魔法類之Unsafe解析》。
關于僞共享的介紹請檢視《什麼是僞共享》。
主要屬性
// 這三個屬性都在Striped64中
// cells數組，存儲各個段的值
transient volatile Cell[] cells;
// 最初無競争時使用的，也算一個特殊的段
transient volatile long base;
// 标記目前是否有線程在建立或擴容cells，或者在建立Cell
// 通過CAS更新該值，相當于是一個鎖
transient volatile int cellsBusy;
最初無競争或有其它線程在建立cells數組時使用base更新值，有過競争時使用cells更新值。
最初無競争是指一開始沒有線程之間的競争，但也有可能是多線程在操作，隻是這些線程沒有同時去更新base的值。
有過競争是指隻要出現過競争不管後面有沒有競争都使用cells更新值，規則是不同的線程hash到不同的cell上去更新，減少競争。
add(x)方法
add(x)方法是LongAdder的主要方法，使用它可以使LongAdder中存儲的值增加x，x可為正可為負。
public void add(long x) {
// as是Striped64中的cells屬性
// b是Striped64中的base屬性
// v是目前線程hash到的Cell中存儲的值
// m是cells的長度減1，hash時作為掩碼使用
// a是目前線程hash到的Cell
Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
// 條件1：cells不為空，說明出現過競争，cells已經建立
// 條件2：cas操作base失敗，說明其它線程先一步修改了base，正在出現競争
if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
// true表示目前競争還不激烈
// false表示競争激烈，多個線程hash到同一個Cell，可能要擴容
boolean uncontended = true;
// 條件1：cells為空，說明正在出現競争，上面是從條件2過來的
// 條件2：應該不會出現
// 條件3：目前線程所在的Cell為空，說明目前線程還沒有更新過Cell，應初始化一個Cell
// 條件4：更新目前線程所在的Cell失敗，說明現在競争很激烈，多個線程hash到了同一個Cell，應擴容
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
// getProbe()方法傳回的是線程中的threadLocalRandomProbe字段
// 它是通過随機數生成的一個值，對于一個确定的線程這個值是固定的
// 除非刻意修改它
(a = as[getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))
// 調用Striped64中的方法處理
longAccumulate(x, null, uncontended);
}
}
（1）最初無競争時隻更新base；
（2）直到更新base失敗時，建立cells數組；
（3）當多個線程競争同一個Cell比較激烈時，可能要擴容；
longAccumulate()方法
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
boolean wasUncontended) {
// 存儲線程的probe值
int h;
// 如果getProbe()方法傳回0，說明随機數未初始化
if ((h = getProbe()) == 0) {
// 強制初始化
ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
// 重新擷取probe值
h = getProbe();
// 都未初始化，肯定還不存在競争激烈
wasUncontended = true;
}
// 是否發生碰撞
boolean collide = false;
for (;;) {
Cell[] as; Cell a; int n; long v;
// cells已經初始化過
if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
// 目前線程所在的Cell未初始化
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
// 目前無其它線程在建立或擴容cells，也沒有線程在建立Cell
if (cellsBusy == 0) { // Try to attach new Cell
// 建立一個Cell，值為目前需要增加的值
Cell r = new Cell(x); // Optimistically create
// 再次檢測cellsBusy，并嘗試更新它為1
// 相當于目前線程加鎖
if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
// 是否建立成功
boolean created = false;
try { // Recheck under lock
Cell[] rs; int m, j;
// 重新擷取cells，并找到目前線程hash到cells數組中的位置
// 這裡一定要重新擷取cells，因為as并不在鎖定範圍内
// 有可能已經擴容了，這裡要重新擷取
if ((rs = cells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {
// 把上面建立的Cell放在cells的j位置處
rs[j] = r;
// 建立成功
created = true;
}
} finally {
// 相當于釋放鎖
cellsBusy = 0;
}
// 建立成功了就傳回
// 值已經放在建立的Cell裡面了
if (created)
break;
continue; // Slot is now non-empty
}
}
// 标記目前未出現沖突
collide = false;
}
// 目前線程所在的Cell不為空，且更新失敗了
// 這裡簡單地設為true，相當于簡單地自旋一次
// 通過下面的語句修改線程的probe再重新嘗試
else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail
wasUncontended = true; // Continue after rehash
// 再次嘗試CAS更新目前線程所在Cell的值，如果成功了就傳回
else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x))))
break;
// 如果cells數組的長度達到了CPU核心數，或者cells擴容了
// 設定collide為false并通過下面的語句修改線程的probe再重新嘗試
else if (n >= NCPU || cells != as)
collide = false; // At max size or stale
// 上上個elseif都更新失敗了，且上個條件不成立，說明出現沖突了
else if (!collide)
collide = true;
// 明确出現沖突了，嘗試占有鎖，并擴容
else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
try {
// 檢查是否有其它線程已經擴容過了
if (cells == as) { // Expand table unless stale
// 新數組為原數組的兩倍
Cell[] rs = new Cell[n << 1];
// 把舊數組元素拷貝到新數組中
for (int i = 0; i < n; ++i)
rs[i] = as[i];
// 重新指派cells為新數組
cells = rs;
}
} finally {
// 釋放鎖
cellsBusy = 0;
}
// 已解決沖突
collide = false;
// 使用擴容後的新數組重新嘗試
continue; // Retry with expanded table
}
// 更新失敗或者達到了CPU核心數，重新生成probe，并重試
h = advanceProbe(h);
}
// 未初始化過cells數組，嘗試占有鎖并初始化cells數組
else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
// 是否初始化成功
boolean init = false;
try { // Initialize table
// 檢測是否有其它線程初始化過
if (cells == as) {
// 建立一個大小為2的Cell數組
Cell[] rs = new Cell[2];
// 找到目前線程hash到數組中的位置并建立其對應的Cell
rs[h & 1] = new Cell(x);
// 指派給cells數組
cells = rs;
// 初始化成功
init = true;
}
} finally {
// 釋放鎖
cellsBusy = 0;
}
// 初始化成功直接傳回
// 因為增加的值已經同時建立到Cell中了
if (init)
break;
}
// 如果有其它線程在初始化cells數組中，就嘗試更新base
// 如果成功了就傳回
else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x))))
break; // Fall back on using base
}
}
（1）如果cells數組未初始化，目前線程會嘗試占有cellsBusy鎖并建立cells數組；
（2）如果目前線程嘗試建立cells數組時，發現有其它線程已經在建立了，就嘗試更新base，如果成功就傳回；
（3）通過線程的probe值找到目前線程應該更新cells數組中的哪個Cell；
（4）如果目前線程所在的Cell未初始化，就占有cellsBusy鎖并在相應的位置建立一個Cell；
（5）嘗試CAS更新目前線程所在的Cell，如果成功就傳回，如果失敗說明出現沖突；
（5）目前線程更新Cell失敗後并不是立即擴容，而是嘗試更新probe值後再重試一次；
（6）如果在重試的時候還是更新失敗，就擴容；
（7）擴容時目前線程占有cellsBusy鎖，并把數組容量擴大到兩倍，再遷移原cells數組中元素到新數組中；
（8）cellsBusy在建立cells數組、建立Cell、擴容cells數組三個地方用到；
sum()方法
sum()方法是擷取LongAdder中真正存儲的值的大小，通過把base和所有段相加得到。
public long sum() {
Cell[] as = cells; Cell a;
// sum初始等于base
long sum = base;
// 如果cells不為空
if (as != null) {
// 周遊所有的Cell
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
// 如果所在的Cell不為空，就把它的value累加到sum中
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
// 傳回sum
return sum;
}
可以看到sum()方法是把base和所有段的值相加得到，那麼，這裡有一個問題，如果前面已經累加到sum上的Cell的value有修改，不是就沒法計算到了麼？
答案确實如此，是以LongAdder可以說不是強一緻性的，它是最終一緻性的。
LongAdder VS AtomicLong
直接上代碼：
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
/**
* @author suidd
* @name LongAdderTest
* @description LongAdder是java8中新增的原子類，在多線程環境中，它比AtomicLong性能要高出不少，特别是寫多的場景
* @date 2020/5/21 11:41
* Version 1.0
**/
public class LongAdderTest {
public static void main(String[] args) {
testAtomicLongVSLongAdder(1, 10000000);
testAtomicLongVSLongAdder(10, 10000000);
testAtomicLongVSLongAdder(20, 10000000);
testAtomicLongVSLongAdder(40, 10000000);
testAtomicLongVSLongAdder(80, 10000000);
}
/**
* @param
* @return change notes
* @author suidd
* @description //AtomicLong和LongAdder 性能比較
* @date 2020/5/21 15:33
**/
static void testAtomicLongVSLongAdder(final int threadCount, final int times) {
System.out.println(String.format("threadCount:%s,times:%s", threadCount, times));
try {
long start = System.currentTimeMillis();
testLongAdder(threadCount, times);//LongAdder
System.out.println(String.format("LongAdder elapse：%s", (System.currentTimeMillis() - start)));
long start2 = System.currentTimeMillis();
testAtomicLong(threadCount, times);//AtomicLong
System.out.println(String.format("AtomicLong elapse：%s", (System.currentTimeMillis() - start2)));
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* @param
* @return change notes
* @author suidd
* @description //使用AtomicLong實作自增
* @date 2020/5/21 15:24
**/
static void testAtomicLong(final int threadCount, final int times) throws InterruptedException {
AtomicLong atomicLong = new AtomicLong();
List<Thread> list = new ArrayList<>(threadCount);
//封裝threadcount個線程
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
list.add(new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < times; j++) {
//根據times，遞增AtomicLong
atomicLong.incrementAndGet();
}
}));
}
//啟動線程
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
list.get(i).start();
}
//等待所有線程執行完畢
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
list.get(i).join();
}
}
/**
* @param
* @return change notes
* @author suidd
* @description //使用LongAdder實作自增
* @date 2020/5/21 15:24
**/
static void testLongAdder(final int threadCount, final int times) throws InterruptedException {
LongAdder longAdder = new LongAdder();
List<Thread> list = new ArrayList<>(threadCount);
//封裝threadcount個線程
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
list.add(new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < times; j++) {
//根據times，遞增AtomicLong
longAdder.add(1);
}
}));
}
//啟動線程
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
list.get(i).start();
}
//等待所有線程執行完畢
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
list.get(i).join();
}
}
}
運作結果如下：
threadCount:1,times:10000000 LongAdder elapse：178 AtomicLong elapse：60 threadCount:10,times:10000000 LongAdder elapse：205 AtomicLong elapse：2246 threadCount:20,times:10000000 LongAdder elapse：416 AtomicLong elapse：3728 threadCount:40,times:10000000 LongAdder elapse：834 AtomicLong elapse：8807 threadCount:80,times:10000000 LongAdder elapse：1378 AtomicLong elapse：15257
可以看到當隻有一個線程的時候，AtomicLong反而性能更高，随着線程越來越多，AtomicLong的性能急劇下降，而LongAdder的性能影響很小。
總結
（1）LongAdder通過base和cells數組來存儲值；
（2）不同的線程會hash到不同的cell上去更新，減少了競争；
（3）LongAdder的性能非常高，最終會達到一種無競争的狀态；
彩蛋
在longAccumulate()方法中有個條件是
n>=NCPU
就不會走到擴容邏輯了，而n是2的倍數，那是不是代表cells數組最大隻能達到大于等于NCPU的最小2次方？
答案是明确的。因為同一個CPU核心同時隻會運作一個線程，而更新失敗了說明有兩個不同的核心更新了同一個Cell，這時會重新設定更新失敗的那個線程的probe值，這樣下一次它所在的Cell很大機率會發生改變，如果運作的時間足夠長，最終會出現同一個核心的所有線程都會hash到同一個Cell（大機率，但不一定全在一個Cell上）上去更新，是以，這裡cells數組中長度并不需要太長，達到CPU核心數足夠了。
比如，筆者的電腦是8核的，是以這裡cells的數組最大隻會到8，達到8就不會擴容了。
原文連結：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2ODA0ODM0Nw==&mid=2247483892&idx=1&sn=2a19a6c714e987fc0ed30ab7407e23ef&scene=21#wechat_redirect