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关于java:JAVA并发编程原子操作类以及LongAdder源码分析

1. 原子操作类有哪些

2. 根本类型原子类

3. 数组类型原子类

4. 援用类型原子类

5. 对象的属性批改原子类

6.LongAdder 原理剖析

7.LongAdder 源码解读

8. 总结

1. 原子操作类有哪些
JAVA 并发编程——CAS 概念以及 ABA 问题咱们通过以前这篇博客,基础性地理解了一下 CAS 的概念以及 ABA 的用法,而且应用了一下根本的 AtomicInteger 类,对原子援用类有了一个初步的理解。明天咱们来零碎归类一下原子援用类:

2. 根本类型原子类
首先是根本类型原子类:

这是咱们之前的博客介绍过的,咱们就列举一下咱们常常应用的 api:

public final int get() // 获取以后的值
public final int getAndSet(int newValue)// 获取以后的值,并设置新的值,cas
public final int getAndIncrement()// 获取以后的值,并自增,cas
public final int getAndDecrement() // 获取以后的值,并自减,cas
public final int getAndAdd(int delta) // 获取以后的值,并加上预期的值
boolean compareAndSet(int expect, int update) // 如果输出的数值等于预期值,则以原子形式将该值设置为输出值(update)

无非就是应用了 cas,对数据的操作进行了原子性校验,这样多线程操作数据的时候就不会失落操作了。

3. 数组类型原子类

这一组 api 也比较简单

 AtomicIntegerArray atomicIntegerArray = new AtomicIntegerArray(new int[5]);// 创立数组
atomicIntegerArray.getAndSet(0,1122);
atomicIntegerArray.getAndIncrement(1);

public class AtomicIntegerArrayDemo {public static void main(String[] args) {
        // 初始化一个数组
        AtomicIntegerArray atomicIntegerArray = new AtomicIntegerArray(new int[5]);
        //AtomicIntegerArray atomicIntegerArray = new AtomicIntegerArray(5);
        //AtomicIntegerArray atomicIntegerArray = new AtomicIntegerArray(new int[]{1,2,3,4,5});
        // 打印一下看看原始值
        for(int i =0;i<atomicIntegerArray.length();i++){System.out.println(atomicIntegerArray.get(i));
        }
        System.out.println();
        System.out.println();
        System.out.println();

        int tmpInt = 0;
        // 把下标为 0 的值换成 1122
        tmpInt = atomicIntegerArray.getAndSet(0, 1122);
        // 获取下标为 0 的值
        System.out.println(tmpInt + "\t" + atomicIntegerArray.get(0));
        // 将下标为 1 的值进行 +1
        atomicIntegerArray.getAndIncrement(1);
        atomicIntegerArray.getAndIncrement(1);
        tmpInt = atomicIntegerArray.getAndIncrement(1);
        System.out.println(tmpInt + "\t" + atomicIntegerArray.get(1));
    }
}

4. 援用类型原子类

这个类,咱们在 JAVA 并发编程——CAS 概念以及 ABA 问题里介绍过,就是将这个值设置一个版本号,能够解决 ABA 问题。

5. 对象的属性批改原子类


这个类比拟有意思,咱们来介绍一下:

咱们应用这几个类的目标就是要以一种线程平安的形式,操作非线程安全类的某些字段 :比方操作一个 Account(账户类) 中的 Balance(余额)字段,因为其它字段比方 username(用户名)不容易更改,咱们只须要对 Balance 进行加锁就行了。

留神:
1)更新的对象属性必须应用 public volatile 修饰符。
2)应用静态方法 newUpdater()创立一个更新器,并且须要设置想要更新的类和属性。

@Data
public class BankAccount {

    private volatile int money;

    public void transferMoney(BankAccount bankAccount) {
        // 创立一个更新器
        AtomicIntegerFieldUpdater<BankAccount> integerFieldUpdater = AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(BankAccount.class,"money");
        integerFieldUpdater.incrementAndGet(bankAccount);
    }
}

public class AtomicIntegerFieldUpdaterDemo {public static void main(String[] args) {BankAccount bankAccount = new BankAccount();

        for (int i = 1; i<=1000;i++){
            int finalI = i;
            new Thread(() -> {bankAccount.transferMoney(bankAccount);
            }, String.valueOf(i)).start();}

        // 暂停毫秒
        try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
        }

        System.out.println(bankAccount.getMoney());

    }
}

6.LongAdder 原理剖析
接下来介绍一下最重要的一个类:LongAdder!

咱们都晓得,如果在并发的状况下,做一个点赞计数器,能够应用 AtomicInteger,它采纳自旋的乐观锁形式,进行自增,然而如果并发量更大一点,就会让很多线程取抢占 AtomicInteger,造成线程空转,这个时候,咱们能够应用 LongAdder!

LongAdder 的性能比 AtomicInteger 高出很多,咱们能够先来比照着看一下这两个类的性能:


import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.concurrent.atomic.LongAccumulator;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;

public class LongAdderDemo {

    static class ClickNumberNet {
        int number = 0;
        // 应用 synchronized 锁进行自增
        public synchronized void clickBySync() {number++;}

        AtomicLong atomicLong = new AtomicLong(0);
        // 应用原子类进行自增
        public void clickByAtomicLong() {atomicLong.incrementAndGet();
        }

        LongAdder longAdder = new LongAdder();
        // 应用 longAdder 进行自增
        public void clickByLongAdder() {longAdder.increment();
        }

        LongAccumulator longAccumulator = new LongAccumulator((x, y) -> x + y, 0);
        // 应用 longAccumulator(自定义自增函数内容)进行自增
        public void clickByLongAccumulator() {longAccumulator.accumulate(1);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {ClickNumberNet clickNumberNet = new ClickNumberNet();

        long startTime;
        long endTime;
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(50);
        CountDownLatch countDownLatch2 = new CountDownLatch(50);
        CountDownLatch countDownLatch3 = new CountDownLatch(50);
        CountDownLatch countDownLatch4 = new CountDownLatch(50);


        startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 1; i <= 50; i++) {new Thread(() -> {
                try {for (int j = 1; j <= 100 * 10000; j++) {clickNumberNet.clickBySync();
                    }
                } finally {countDownLatch.countDown();
                }
            }, String.valueOf(i)).start();}
        countDownLatch.await();
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("synchronized----costTime:" + (endTime - startTime) + "毫秒" + "\t clickBySync result:" + clickNumberNet.number);

        startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 1; i <= 50; i++) {new Thread(() -> {
                try {for (int j = 1; j <= 100 * 10000; j++) {clickNumberNet.clickByAtomicLong();
                    }
                } finally {countDownLatch2.countDown();
                }
            }, String.valueOf(i)).start();}
        countDownLatch2.await();
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("AtomicInteger----costTime:" + (endTime - startTime) + "毫秒" + "\t clickByAtomicLong result:" + clickNumberNet.atomicLong);

        startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 1; i <= 50; i++) {new Thread(() -> {
                try {for (int j = 1; j <= 100 * 10000; j++) {clickNumberNet.clickByLongAdder();
                    }
                } finally {countDownLatch3.countDown();
                }
            }, String.valueOf(i)).start();}
        countDownLatch3.await();
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("LongAdder----costTime:" + (endTime - startTime) + "毫秒" + "\t clickByLongAdder result:" + clickNumberNet.longAdder.sum());

        startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 1; i <= 50; i++) {new Thread(() -> {
                try {for (int j = 1; j <= 100 * 10000; j++) {clickNumberNet.clickByLongAccumulator();
                    }
                } finally {countDownLatch4.countDown();
                }
            }, String.valueOf(i)).start();}
        countDownLatch4.await();
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("LongAccumulator----costTime:" + (endTime - startTime) + "毫秒" + "\t clickByLongAccumulator result:" + clickNumberNet.longAccumulator.longValue());


    }
}

运行后果为:

咱们发现,LongAdder 的性能是 AtomicInteger 类性能的 十倍!咱们来看一下为什么 LongAdder 能这么快。

咱们从源码的形容中能够看出:当应用少的并发来操作这个 LongAdder 类的时候,LongAdder 和 AtomicLong 领有 差不多的 性能,当并发量大的时候,LongAdder 的 性能会高很 多,因为 LongAdder破费了更多的空间。

也就是说,LongAdder 采取的是用空间换工夫的办法来晋升了统计速度。
咱们顺便来看一下 LongAdder 的父类 Striped64:

Striped64 用了一个 Cell 数组和 base 以及 cellsBusy,咱们来看一下上面这个形容和这张原理图,咱们就能大略明确 LongAdder 的底层原理了:

LongAdder 的基本思路就是 扩散热点 将 value 值扩散到一个 Cell 数组中,不同线程会命中到数组的不同槽位外面,各个线程对本人槽中的那个值进行 CAS 操作,这样热点就被扩散了,抵触的概率就会小很多,如果要获取真正的 long 值,只有将各个槽的变量累计加回就能够了。


sum()办法会将 所有 cell 数组中的 value 和 base 累加作为返回值,核心思想就是将 AtomicLong 的一个 value 的更新压力分到多个 value 当中去,以空间换工夫,从而降级更新热点。

数学表白公式:

7.LongAdder 源码解读

说了这么多,咱们来看看 LongAdder 的源码:

    public void add(long x) {
        //cs 示意 cell 的援用,b 示意 base 的值,v 示意期望值,m 示意 cell 数组的长度,c 示意命中 cell 的单元格
        Cell[] cs; long b, v; int m; Cell c;
        // 首次操作线程,cell 必定为空,去走 cas,失败的时候才会走到 if 外面
        // 如果 cell 不为空,则必定产生过竞争强烈的景象,进入 if
        // 如果 cas 失败,则竞争必定也强烈,进入 if
        if ((cs = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
            // 不是竞争强烈的 true 代表无竞争,false 代表竞争积攒
            boolean uncontended = true;
            //1. 如果 cell 数组为空,则要进入初始化,进入办法(初始化 cell 数组)//2. 如果数组长度小于 0,则进入初始化(初始化 cell 数组)(个别不会进入这个条件)//3.getProbe()是通过算法返回这个线程应该落在哪个槽,如果这个槽还没初始化,则进入这个办法,初始化 cell
           //4. 如果这个槽 cas 失败,则进入这个办法(去扩容)if (cs == null || (m = cs.length - 1) < 0 ||
                (c = cs[getProbe() & m]) == null ||
                !(uncontended = c.cas(v = c.value, v + x)))
                longAccumulate(x, null, uncontended);
        }
    }
 final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
                              boolean wasUncontended) {
        int h;
        // 如果线程还未随机调配哈希值,给调配一个
        if ((h = getProbe()) == 0) {ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
            h = getProbe();
            wasUncontended = true;
        }
        boolean collide = false;                // True if last slot nonempty
        done: for (;;) { // 自旋
            Cell[] cs; Cell c; int n; long v;
            if ((cs = cells) != null && (n = cs.length) > 0) {if ((c = cs[(n - 1) & h]) == null) {// 如果命中了一个槽位,这个槽位还未初始化
                    if (cellsBusy == 0) {       // Try to attach new Cell
                        Cell r = new Cell(x);   // Optimistically create
                        if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {// 双重查看锁
                            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;
                                    break done;
                                }
                            } finally {cellsBusy = 0;}
                            continue;           // Slot is now non-empty
                        }
                    }
                    collide = false;
                }
                else if (!wasUncontended)       // CAS already known to fail
                    wasUncontended = true;      // Continue after rehash
                else if (c.cas(v = c.value,
                               (fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))// 对某一个槽位进行 cas
                    break;
                else if (n >= NCPU || cells != cs)// 容量曾经超过 CPU 核数,不能扩容
                    collide = false;            // At max size or stale
                else if (!collide)
                    collide = true;
                else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {// 扩容操作
                    try {if (cells == cs)        // Expand table unless stale
                            cells = Arrays.copyOf(cs, n << 1);
                    } finally {cellsBusy = 0;}
                    collide = false;
                    continue;                   // Retry with expanded table
                }
                h = advanceProbe(h);
            }
            else if (cellsBusy == 0 && cells == cs && casCellsBusy()) {// 初始化 cell 数组
                try {                           // Initialize table
                    if (cells == cs) {Cell[] rs = new Cell[2];
                        rs[h & 1] = new Cell(x);
                        cells = rs;
                        break done;
                    }
                } finally {cellsBusy = 0;}
            }
            // Fall back on using base
            // 如果全副操作都失败,进行 casBase, 兜底操作 
            else if (casBase(v = base,
                             (fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))
                break done;
        }
    }

8. 总结

明天咱们学习了原子操作类以及 LongAdder 源码剖析,
根本类型原子类咱们平时最相熟,应用乐观锁。
数组类型原子类能够操作数组。
援用类型原子类带版本号,能够解决 aba 问题。
对象的属性批改原子类,能够让加锁的粒度更细。
LongAdder 是每个线程领有本人的槽,各个线程个别只对本人槽中的那个值进行 CAS 操作。

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