黄华简历,忍者创龙传,钢铁侠3 720p
本博客系列是学习并发编程过程中的记录总结。由于文章比较多，写的时间也比较散，所以我整理了个目录贴（传送门），方便查阅。
原子类型累加器是jdk1.8引进的并发新技术，它可以看做atomiclong和atomicdouble的部分加强类型。
原子类型累加器有如下四种：
由于上面四种累加器的原理类似，下面以longadder为列来介绍累加器的使用。以下内存是转载内容，原文请见。
jdk1.8时，java.util.concurrent.atomic包中提供了一个新的原子类：longadder。
根据oracle官方文档的介绍，longadder在高并发的场景下会比它的前辈————atomiclong 具有更好的性能，代价是消耗更多的内存空间：
那么，问题来了：
为什么要引入longadder？ atomiclong在高并发的场景下有什么问题吗？ 如果低并发环境下，longadder和atomiclong性能差不多，那longadder是否就可以替代atomiclong了？
我们知道，atomiclong是利用了底层的cas操作来提供并发性的，比如addandget方法：
上述方法调用了unsafe类的getandaddlong方法，该方法是个native方法，它的逻辑是采用自旋的方式不断更新目标值，直到更新成功。
在并发量较低的环境下，线程冲突的概率比较小，自旋的次数不会很多。但是，高并发环境下，n个线程同时进行自旋操作，会出现大量失败并不断自旋的情况，此时atomiclong的自旋会成为瓶颈。
这就是longadder引入的初衷——解决高并发环境下atomiclong的自旋瓶颈问题。
既然说到longadder可以显著提升高并发环境下的性能，那么它是如何做到的？这里先简单的说下longadder的思路，第二部分会详述longadder的原理。
我们知道，atomiclong中有个内部变量value保存着实际的long值，所有的操作都是针对该变量进行。也就是说，高并发环境下，value变量其实是一个热点，也就是n个线程竞争一个热点。
longadder的基本思路就是分散热点，将value值分散到一个数组中，不同线程会命中到数组的不同槽中，各个线程只对自己槽中的那个值进行cas操作，这样热点就被分散了，冲突的概率就小很多。如果要获取真正的long值，只要将各个槽中的变量值累加返回。
这种做法有没有似曾相识的感觉？没错，concurrenthashmap中的“分段锁”其实就是类似的思路。
回答这个问题之前，我们先来看下longadder提供的api：
可以看到，longadder提供的api和atomiclong比较接近，两者都能以原子的方式对long型变量进行增减。
但是atomiclong提供的功能其实更丰富，尤其是addandget、decrementandget、compareandset这些方法。
addandget、decrementandget除了单纯的做自增自减外，还可以立即获取增减后的值，而longadder则需要做同步控制才能精确获取增减后的值。如果业务需求需要精确的控制计数，做计数比较，atomiclong也更合适。
另外，从空间方面考虑，longadder其实是一种“空间换时间”的思想，从这一点来讲atomiclong更适合。当然，如果你一定要跟我杠现代主机的内存对于这点消耗根本不算什么，那我也办法。
总之，低并发、一般的业务场景下atomiclong是足够了。如果并发量很多，存在大量写多读少的情况，那longadder可能更合适。适合的才是最好的，如果真出现了需要考虑到底用atomiclong好还是longadder的业务场景，那么这样的讨论是没有意义的，因为这种情况下要么进行性能测试，以准确评估在当前业务场景下两者的性能，要么换个思路寻求其它解决方案。
最后，给出国外一位博主对longadder和atomiclong的性能评测，以供参考：
之前说了，atomiclong是多个线程针对单个热点值value进行原子操作。而longadder是每个线程拥有自己的槽，各个线程一般只对自己槽中的那个值进行cas操作。
比如有三个threada、threadb、threadc，每个线程对value增加10。
对于atomiclong，最终结果的计算始终是下面这个形式：
但是对于longadder来说，内部有一个base变量，一个cell[]数组。
base变量：非竞态条件下，直接累加到该变量上
cell[]数组：竞态条件下，累加个各个线程自己的槽cell[i]中
最终结果的计算是下面这个形式：
longadder只有一个空构造器，其本身也没有什么特殊的地方，所有复杂的逻辑都在它的父类striped64中。
来看下striped64的内部结构，这个类实现一些核心操作，处理64位数据。
striped64只有一个空构造器，初始化时，通过unsafe获取到类字段的偏移量，以便后续cas操作：
上面有个比较特殊的字段是threadlocalrandomprobe，可以把它看成是线程的hash值。这个后面我们会讲到。
定义了一个内部cell类，这就是我们之前所说的槽，每个cell对象存有一个value值，可以通过unsafe来cas操作它的值：
其它的字段：
可以看到cell[]就是之前提到的槽数组，base就是非并发条件下的基数累计值。
还是通过例子来看：
假设现在有一个longadder对象la，四个线程a、b、c、d同时对la进行累加操作。
longadder la = new longadder(); la.add(10);
①threada调用add方法（假设此时没有并发）：
初始时cell[]为null，base为0。所以threada会调用casbase方法（定义在striped64中），因为没有并发，cas操作成功将base变为10：
可以看到，如果线程a、b、c、d线性执行，那casbase永远不会失败，也就永远不会进入到base方法的if块中，所有的值都会累积到base中。
那么，如果任意线程有并发冲突，导致casebase失败呢？
失败就会进入if方法体：
这个方法体会先再次判断cell[]槽数组有没初始化过，如果初始化过了，以后所有的cas操作都只针对槽中的cell；否则，进入longaccumulate方法。
整个add方法的逻辑如下图：
可以看到，只有从未出现过并发冲突的时候，base基数才会使用到，一旦出现了并发冲突，之后所有的操作都只针对
cell[]数组中的单元cell。
如果cell[]数组未初始化，会调用父类的longaccumelate去初始化cell[]，如果cell[]已经初始化但是冲突发生在cell单元内，则也调用父类的longaccumelate，此时可能就需要对cell[]扩容了。
这也是longadder设计的精妙之处：尽量减少热点冲突，不到最后万不得已，尽量将cas操作延迟。
我们来看下striped64的核心方法longaccumulate到底做了什么：
上述代码首先给当前线程分配一个hash值，然后进入一个自旋，这个自旋分为三个分支：
我们之前讨论了，初始时cell[]数组还没有初始化，所以会进入分支②：
首先会将cellsbusy置为1-加锁状态
然后，初始化cell[]数组（初始大小为2），根据当前线程的hash值计算映射的索引，并创建对应的cell对象，cell单元中的初始值x就是本次要累加的值。
如果在初始化过程中，另一个线程threadb也进入了longaccumulate方法，就会进入分支③：
可以看到，分支③直接操作base基数，将值累加到base上。
如果初始化完成后，其它线程也进入了longaccumulate方法，就会进入分支①：
整个longaccumulate的流程图如下：
最后，我们来看下longadder的sum方法：
sum求和的公式就是我们开头说的：
需要注意的是，这个方法只能得到某个时刻的近似值，这也就是longadder并不能完全替代longatomic的原因之一。
jdk1.8时，java.util.concurrent.atomic包中，除了新引入longadder外，还有引入了它的三个兄弟类：longaccumulator、doubleadder、doubleaccumulator
longaccumulator是longadder的增强版。longadder只能针对数值的进行加减运算，而longaccumulator提供了自定义的函数操作。其构造函数如下：
通过longbinaryoperator，可以自定义对入参的任意操作，并返回结果（longbinaryoperator接收2个long作为参数，并返回1个long）
longaccumulator内部原理和longadder几乎完全一样，都是利用了父类striped64的longaccumulate方法。这里就不再赘述了，读者可以自己阅读源码。
从名字也可以看出，doubleadder和doubleaccumulator用于操作double原始类型。
与longadder的唯一区别就是，其内部会通过一些方法，将原始的double类型，转换为long类型，其余和longadder完全一样：
如对本文有疑问，请在下面进行留言讨论，广大热心网友会与你互动！！ 点击进行留言回复
apollo与springboot集成实现动态刷新配置的教程详解
我要评论
网友评论