LongAdder简介
LongAdder是java8中新增的原子类，在多线程环境中，它比AtomicLong性能要高出不少，特别是写多的场景
原理
LongAdder的原理是，在最初无竞争时，只更新base的值，当有多线程竞争时通过分段的思想，让不同的线程更新不同的段，最后把这些段相加就得到了完整的LongAdder存储的值。
源码分析
LongAdder继承自Striped64抽象类，Striped64中定义了Cell内部类和各重要属性。
主要内部类
- 这是java8之后的版本对Cell有所改变 注解采用
jdk.internal.**
- java8版本
// Striped64中的内部类，使用@sun.misc.Contended注解，说明里面的值消除伪共享
@sun.misc.Contended static final class Cell {
// 存储元素的值，使用volatile修饰保证可见性
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 实例
private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
// value字段的偏移量
private static final long valueOffset;
// 静态代码块初始化UNSAFE、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类使用@sun.misc.Contended注解，说明是要避免伪共享的。
伪共享是什么？可以参考 伪共享
使用Unsafe的CAS更新value的值，其中value的值使用volatile修饰，保证可见性。
主要属性
- Striped64中的属性
/**
* cells数组，存储各个段的值
*/
transient volatile Cell[] cells;
/**
* 最初无竞争时使用的，也算一个特殊的段
*/
transient volatile long base;
/**
* 标记当前是否有线程在创建或扩容cells，或者在创建Cell
* 通过CAS更新该值，相当于是一个锁
*/
transient volatile int cellsBusy;
-
最初无竞争或有其它线程在创建cells数组时使用base更新值，有过竞争时使用cells更新值。
-
最初无竞争是指一开始没有线程之间的竞争，但也有可能是多线程在操作，只是这些线程没有同时去更新base的值。
-
有过竞争是指只要出现过竞争不管后面有没有竞争都使用cells更新值，规则是不同的线程hash到不同的cell上去更新，减少竞争。
add(x)方法
add(x)方法是LongAdder的主要方法，使用它可以使LongAdder中存储的值增加x，x可为正可为负。
public void add(long x) {
/**
* as: Striped64中的cells属性
* b: Striped64中的base属性
* v: 当前线程hash到的Cell中存储的值
* m: cells的长度减1，hash时作为掩码使用
* a: 当前线程hash到的Cell
*/
Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
/**
* 条件1：cells不为空，说明出现过竞争，cells已经创建
* 条件2：cas操作base失败，说明其它线程先一步修改了base，正在出现竞争
*/
if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
// true表示当前竞争还不激烈、false表示竞争激烈，多个线程hash到同一个Cell，可能要扩容
boolean uncontended = true;
/**
* 条件1：cells为空，说明正在出现竞争，上面是从条件2过来的
* 条件2：应该不会出现
* 条件3：当前线程所在的Cell为空，说明当前线程还没有更新过Cell，应初始化一个Cell
* 条件4：更新当前线程所在的Cell失败，说明现在竞争很激烈，多个线程hash到了同一个Cell，应扩容
*/
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
// getProbe()方法返回的是线程中的threadLocalRandomProbe字段
// 它是通过随机数生成的一个值，对于一个确定的线程这个值是固定的
(a = as[getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))
// 调用Striped64中的方法处理
longAccumulate(x, null, uncontended);
}
}
（1）最初无竞争时只更新base；
（2）直到更新base失败时，创建cells数组；
（3）当多个线程竞争同一个Cell比较激烈时，可能要扩容；
longAccumulate()方法
这个方法太长了，先看看其中一些变量
- base: 类似于AtomicLong中全局的value值。在没有竞争情况下数据直接累加到base上，或者cells扩容时，也需要将数据写入到base上
- collide：表示扩容意向，false 一定不会扩容，true可能会扩容。
- cellsBusy：初始化cells或者扩容cells需要获取锁, 0:表示无锁状态 1:表示其他线程已经持有了锁
- casCellsBusy(): 通过CAS操作修改cellsBusy的值，CAS成功代表获取锁，返回true
- NCPU：当前计算机CPU数量，Cell数组扩容时会使用到
- getProbe(): 获取当前线程的threadLocalRandomProbe字段
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
boolean wasUncontended) {
// 存储线程的probe值
int h;
// 如果getProbe()方法返回0，说明随机数未初始化
if ((h = getProbe()) == 0) {
// 强制初始化
ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
// 重新获取probe值
h = getProbe();
// 都未初始化，肯定还不存在竞争激烈
wasUncontended = true;
}
// 是否发生碰撞(也就是是否hash碰撞) collide：表示扩容意向，false 一定不会扩容，true可能会扩容。
boolean collide = false; // True if last slot nonempty
for (;;) {
Cell[] as; Cell a; int n; long v;
// cells已经初始化过
if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
// 当前线程所在的Cell未初始化
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
// 当前无其它线程在创建或扩容cells，也没有线程在创建Cell cellsBusy：初始化cells或者扩容cells需要获取锁, 0:表示无锁状态 1:表示其他线程已经持有了锁
if (cellsBusy == 0) {
// Try to attach new Cell
// 新建一个Cell，值为当前需要增加的值
Cell r = new Cell(x); // Optimistically create
// 再次检测cellsBusy，casCellsBusy()并尝试cas更新它为1
// 相当于当前线程加锁
if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
// 是否创建成功
boolean created = false;
try {
// Recheck under lock
Cell[] rs; int m, j;
// 重新获取cells，并找到当前线程hash到cells数组中的位置
// 这里一定要重新获取cells，因为as并不在锁定范围内
// 有可能已经扩容了，这里要重新获取
if ((rs = cells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {
// 把上面新建的Cell放在cells的j位置处
rs[j] = r;
// 创建成功
created = true;
}
} finally {
// 相当于释放锁
cellsBusy = 0;
}
// 创建成功了就返回
// 值已经放在新建的Cell里面了
if (created)
break;
continue; // Slot is now non-empty
}
}
// 标记当前未出现冲突
collide = false;
}
// 当前线程所在的Cell不为空，且更新失败了 也就是竞争比较激烈
// 这里简单地设为true，相当于简单地自旋一次，下次循环用
// 通过下面的语句修改线程的probe再重新尝试
else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail
wasUncontended = true; // Continue after rehash
// 再次尝试CAS更新当前线程所在Cell的值，如果成功了就返回
else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x))))
break;
// 还是不成功就扩容
// 如果cells数组的长度达到了CPU核心数，或者cells扩容了
// 设置collide为false并通过下面的语句修改线程的probe再重新尝试
else if (n >= NCPU || cells != as)
collide = false; // At max size or stale
// 上上个elseif都更新失败了，且上个条件不成立，说明出现冲突了
else if (!collide)
collide = true;
// 明确出现冲突了，尝试占有锁，并扩容
else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
try {
// 检查是否有其它线程已经扩容过了
if (cells == as) {
// Expand table unless stale
// 新数组为原数组的两倍
Cell[] rs = new Cell[n << 1];
// 把旧数组元素拷贝到新数组中
for (int i = 0; i < n; ++i)
rs[i] = as[i];
// 重新赋值cells为新数组
cells = rs;
}
} finally {
// 释放锁
cellsBusy = 0;
}
// 已解决冲突
collide = false;
// 使用扩容后的新数组重新尝试
continue; // Retry with expanded table
}
// 更新失败或者达到了CPU核心数，重新生成probe，并重试
h = advanceProbe(h);
}
// 未初始化过cells数组，尝试占有锁并初始化cells数组
else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
// 是否初始化成功
boolean init = false;
try {
// 检测是否有其它线程初始化过
if (cells == as) {
// 新建一个大小为2的Cell数组
Cell[] rs = new Cell[2];
// 找到当前线程hash到数组中的位置并创建其对应的Cell
rs[h & 1] = new Cell(x);
// 赋值给cells数组
cells = rs;
// 初始化成功
init = true;
}
} finally {
// 释放锁
cellsBusy = 0;
}
// 初始化成功直接返回
// 因为增加的值已经同时创建到Cell中了
if (init)
break;
}
// 如果有其它线程在初始化cells数组中，就尝试更新base
// 如果成功了就返回
else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x))))
break; // Fall back on using base
}
}
（1）如果cells数组未初始化，当前线程会尝试占有cellsBusy锁并创建cells数组；
（2）如果当前线程尝试创建cells数组时，发现有其它线程已经在创建了，就尝试更新base，如果成功就返回；
（3）通过线程的probe值再与数组长度-1相与找到当前线程应该更新cells数组中的哪个Cell；
（4）如果当前线程所在的Cell未初始化，就占有占有cellsBusy锁并在相应的位置创建一个Cell；
（5）尝试CAS更新当前线程所在的Cell，如果成功就返回，如果失败说明出现冲突；
（5）当前线程更新Cell失败后并不是立即扩容，而是尝试更新probe值后再重试一次；
（6）如果在重试的时候还是更新失败，就扩容；
（7）扩容时当前线程占有cellsBusy锁，并把数组容量扩大到两倍，再迁移原cells数组中元素到新数组中；
（8）cellsBusy在创建cells数组、创建Cell、扩容cells数组三个地方用到；
（9）cells长度是2的幂次方数与数组长度取模可以转化为按位与运算，提升计算性能。(n - 1) & h这里类似HashMap。参考HashMap
sum()方法
sum()方法是获取LongAdder中真正存储的值的大小，通过把base和所有段相加得到。
public long sum() {
Cell[] as = cells; Cell a;
// sum的初始值为 base
long sum = base;
if (as != null) {
// 遍历所有的Cell
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
// 所在的cell不为空就把次cell的value累加到sum中
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}
可以看到sum()方法是把base和所有段的值相加得到，这里有一个问题，如果前面已经累加到sum上的Cell的value，在sum方法还没结束value就又修改了，就没法计算到了。所以LongAdder可以说不是强一致性的，它是最终一致性的。
LongAdder VS AtomicLong
public static void main(String[] args) throws InterruptedException{
testLongAdderVSAtomicLong(1,10000000);
testLongAdderVSAtomicLong(20,10000000);
testLongAdderVSAtomicLong(40,10000000);
testLongAdderVSAtomicLong(60,10000000);
}
/**
* @param threadCount 线程数
* @param times 自增次数
*/
public static void testLongAdderVSAtomicLong(int threadCount, int times) throws InterruptedException{
System.out.println("线程数："+threadCount+"自增次数："+times);
long start1 = System.currentTimeMillis();
testLongAdder(threadCount, times);
long end1 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("LongAdder的时间：" + (end1 - start1));
long start2 = System.currentTimeMillis();
testAtomicLong(threadCount, times);
long end2 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("AtomicLong的时间：" + (end2 - start2));
}
public static void testAtomicLong(int threadCount, int times) throws InterruptedException{
AtomicLong atomicLong = new AtomicLong();
ArrayList<Thread> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
list.add(new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i1 = 0; i1 < times; i1++) {
atomicLong.incrementAndGet();
}
}
}));
}
for (Thread thread : list) {
thread.start();
}
for (Thread thread : list) {
thread.join();
}
}
public static void testLongAdder(int threadCount, int times) throws InterruptedException {
LongAdder longAdder = new LongAdder();
ArrayList<Thread> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
list.add(new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i1 = 0; i1 < times; i1++) {
longAdder.add(1);
}
}
}));
}
for (Thread thread : list) {
thread.start();
}
for (Thread thread : list) {
thread.join();
}
}
输出结果
线程数：1自增次数：10000000
LongAdder的时间：84
AtomicLong的时间：65
线程数：20自增次数：10000000
LongAdder的时间：263
AtomicLong的时间：3707
线程数：40自增次数：10000000
LongAdder的时间：411
AtomicLong的时间：7951
线程数：60自增次数：10000000
LongAdder的时间：581
AtomicLong的时间：9388
可以看到当只有一个线程的时候，AtomicLong反而性能更高，随着线程越来越多，AtomicLong的性能急剧下降，而LongAdder的性能影响很小。
总结
（1）LongAdder通过base和cells数组来存储值；
（2）不同的线程会hash到不同的cell上去更新，减少了竞争；
（3）LongAdder的性能非常高，最终会达到一种无竞争的状态；
在longAccumulate()方法中有个条件是
n>=NCPU就不会走到扩容逻辑了，而n是2的倍数，那是不是代表cells数组最大只能达到大于等于NCPU的最小2次方？
确实，因为同一个CPU核心同时只会运行一个线程，而更新失败了说明有两个不同的核心更新了同一个Cell，这时会重新设置更新失败的那个线程的probe值，这样下一次它所在的Cell很大概率会发生改变，如果运行的时间足够长，最终会出现同一个核心的所有线程都会hash到同一个Cell（大概率，但不一定全在一个Cell上）上去更新，所以，这里cells数组中长度并不需要太长，达到CPU核心数足够了
参考
小刘讲源码