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分析并發(fā)編程之LongAdder原理

 更新時間:2021年06月29日 11:30:32   作者:tera  
LongAdder類是JDK1.8新增的一個原子性操作類。AtomicLong通過CAS算法提供了非阻塞的原子性操作,相比受用阻塞算法的同步器來說性能已經(jīng)很好了,但是JDK開發(fā)組并不滿足于此,因為非常搞并發(fā)的請求下AtomicLong的性能是不能讓人接受的

一、前言

ConcurrentHashMap的源碼采用了一種比較獨特的方式對map中的元素數(shù)量進行統(tǒng)計,自然是要好好研究一下其原理思想,同時也能更好地理解ConcurrentHashMap本身。

本文主要思路分為以下5個部分:

1.計數(shù)的使用效果

2.原理的直觀圖解

3.源碼的細節(jié)分析

4.與AtomicInteger的比較

5.思想的抽象

學(xué)習的入口自然是map的put方法

public V put(K key, V value) {
    return putVal(key, value, false);
}

查看putVal方法

這里并不對ConcurrentHashMap本身的原理作過多討論,因此我們直接跳到計數(shù)部分

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    ...
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

每當成功添加一個元素之后,都會調(diào)用addCount方法進行數(shù)量的累加1的操作,這就是我們研究的目標

因為ConcurrentHashMap的設(shè)計初衷就是為了解決多線程并發(fā)場景下的map操作,因此在作數(shù)值累加的時候自然也要考慮線程安全

當然,多線程數(shù)值累加一般是學(xué)習并發(fā)編程的第一課,本身并非很復(fù)雜,可以采用AtomicInteger或者鎖等等方式來解決該問題

然而如果我們查看該方法,就會發(fā)現(xiàn),一個想來應(yīng)該比較簡單的累加方法,其邏輯看上去卻相當復(fù)雜

這里我只貼出了累加算法的核心部分

private final void addCount(long x, int check) {
    CounterCell[] as; long b, s;
    if ((as = counterCells) != null ||
            !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
        CounterCell a; long v; int m;
        boolean uncontended = true;
        if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
                (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
                !(uncontended =
                        U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
            fullAddCount(x, uncontended);
            return;
        }
        if (check <= 1)
            return;
        s = sumCount();
    }
    ...
}

我們就來研究一下該邏輯的實現(xiàn)思路。而這個思路其實是照搬了LongAdder類的邏輯,因此我們直接查看該算法的原始類

二、LongAdder類的使用

我們先看下LongAdder的使用效果

LongAdder adder = new LongAdder();
int num = 0;

@Test
public void test5() throws InterruptedException {
    Thread[] threads = new Thread[10];
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        threads[i] = new Thread(() -> {
            for (int j = 0; j < 10000; j++) {
                adder.add(1);
                num += 1;
            }
        });
        threads[i].start();
    }
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        threads[i].join();
    }
    System.out.println("adder:" + adder);
    System.out.println("num:" + num);
}

輸出結(jié)果

adder:100000

num:40982

可以看到adder在使用效果上是可以保證累加的線程安全的

三、LongAdder原理的直觀理解

為了更好地對源碼進行分析,我們需要先從直覺上理解它的原理,否則直接看代碼的話會一臉懵逼

LongAdder的計數(shù)主要分為2個對象

一個long類型的字段:base

一個Cell對象數(shù)組,Cell對象中就維護了一個long類型的字段value,用來計數(shù)

/**
 * Table of cells. When non-null, size is a power of 2.
 */
transient volatile Cell[] cells;

/**
 * Base value, used mainly when there is no contention, but also as
 * a fallback during table initialization races. Updated via CAS.
 */
transient volatile long base;

當沒有發(fā)生線程競爭的時候,累加都會發(fā)生在base字段上,這就相當于是一個單線程累加2次,只不過base的累加是一個cas操作

當發(fā)生線程競爭的時候,必然有一個線程對base的cas累加操作失敗,于是它先去判斷Cell是否已經(jīng)被初始化了,如果沒有則初始化一個長度為2的數(shù)組,并根據(jù)線程的hash值找到對應(yīng)的數(shù)組索引,并對該索引的Cell對象中的value值進行累加(這個累加也是cas的操作)

如果一共有3個線程發(fā)生了競爭,那么其中第一個線程對base的cas累加成功,剩下2個線程都需要去對Cell數(shù)組中的元素進行累加。因為對Cell中value值的累加也是一個cas操作,如果第二個線程和第三個線程的hash值對應(yīng)的數(shù)組下標是同一個,那么同樣會發(fā)生競爭,如果第二個線程成功了,第三個線程就會去rehash自己的hash值,如果得到的新的hash值對應(yīng)的是另一個元素為null的數(shù)組下標,那么就new一個Cell對象并對value值進行累加

如果此時有線程4同時參與競爭,那么對于線程4來說,即使rehash后還是可能在和線程3的競爭過程中cas失敗,此時如果當前數(shù)組的容量小于系統(tǒng)可用的cpu的數(shù)量,那么它就會對數(shù)組進行擴容,之后再次rehash,重復(fù)嘗試對Cell數(shù)組中某個下標對象的累加

以上就是整體直覺上的理解,然而代碼中還有很多細節(jié)的設(shè)計非常值得學(xué)習,所以我們就開始進入源碼分析的環(huán)節(jié)

四、源碼分析

入口方法是add

public void add(long x) {
    Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
    /**
     * 這里優(yōu)先判斷了cell數(shù)組是否為空,之后才判斷base字段的cas累加
     * 意味著如果線程不發(fā)生競爭,cell數(shù)組一直為空,那么所有的累加操作都會累加到base上
     * 而一旦發(fā)生過一次競爭導(dǎo)致cell數(shù)組不為空,那么所有的累加操作都會優(yōu)先作用于數(shù)組中的對象上
     */
    if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
        /**
         * 這個字段是用來標識在對cell數(shù)組中的對象進行累加操作時是否發(fā)生了競爭
         * 如果發(fā)生了競爭,那么在longAccumulate方法中會多進行一次rehash的自旋
         * 這個在后面的方法中詳細說明,這里先有個印象
         * true表示未發(fā)生競爭
         */
        boolean uncontended = true;
        /**
         * 如果cell數(shù)組為空或者長度為0則直接進入主邏輯方法
         */
        if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
                /**
                 * 這里的getProbe()方法可以認為就是獲取線程的hash值
                 * hash值與(數(shù)組長度-1)進行位與操作后得到對應(yīng)的數(shù)組下標
                 * 判斷該元素是否為空,如果不為空那么就會嘗試累加
                 * 否則進入主邏輯方法
                 */
                (a = as[getProbe() & m]) == null ||
                /**
                 * 對數(shù)組下標的元素進行cas累加,如果成功了,那么就可以直接返回
                 * 否則進入主邏輯方法
                 */
                !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))
            longAccumulate(x, null, uncontended);
    }
}

當不發(fā)生線程競爭的時候,那累加操作就會由第一個if中的casBase負責,對應(yīng)之前圖解的情況一

當發(fā)生線程競爭之后,累加操作就會由cell數(shù)組負責,對應(yīng)之前圖解的情況二(數(shù)組的初始化在longAccumulate方法中)

接著我們查看主邏輯方法,因為方法比較長,所以我會一段一段拿出來解析

longAccumulate方法

簽名中的參數(shù)

x表示需要累加的值

fn表示需要如何累加,一般傳null就行,不重要

wasUncontended表示是否在外層方法遇到了競爭失敗的情況,因為外層的判斷邏輯是多個“或”(as == null || (m = as.length - 1) < 0 || (a = as[getProbe() & m]) == null),所以如果數(shù)組為空或者相應(yīng)的下標元素還未初始化,這個字段就會保持false

final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
                          boolean wasUncontended) {
  ...
}

首先判斷線程的hash值是否為0,如果為0則需要做一個初始化,即rehash

之后會將wasUncontended置為true,因為即使之前是沖突過的,經(jīng)過rehash后就會先假設(shè)它能找到一個元素不沖突的數(shù)組下標

int h;//線程的hash值,在后面的邏輯中會用到
if ((h = getProbe()) == 0) {
    ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
    h = getProbe();
    wasUncontended = true;
}

之后是一個死循環(huán),死循環(huán)中有3個大的if分支,這3個分支的邏輯作用于數(shù)組未初始化的時候,一旦數(shù)組初始化完成,那么就都會進入主邏輯了,因此我這里把主邏輯抽取出來放到后面單獨說,也可以避免外層分支對思路的影響

/**
 * 用來標記某個線程在上一次循環(huán)中找到的數(shù)組下標是否已經(jīng)有Cell對象了
 * 如果為true,則表示數(shù)組下標為空
 * 在主邏輯的循環(huán)中會用到
 */
boolean collide = false;
/**
 * 死循環(huán),提供自旋操作
 */
for (; ; ) {
    Cell[] as;
    Cell a;
    int n;//cell數(shù)組長度
    long v;//需要被累積的值
    /**
     * 如果cells數(shù)組不為空,且已經(jīng)被某個線程初始化成功,那么就會進入主邏輯,這個后面詳細解釋
     */
    if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
        ...
        /**
         * 如果數(shù)組為空,那么就需要初始化一個Cell數(shù)組
         * cellsBusy用來標記cells數(shù)組是否能被操作,作用相當于一個鎖
         * cells == as 判斷是否有其他線程在當前線程進入這個判斷之前已經(jīng)初始化了一個數(shù)組
         * casCellsBusy 用一個cas操作給cellsBusy字段賦值為1,如果成功可以認為拿到了操作cells數(shù)組的鎖
         */
    } else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
        /**
         * 這里就是初始化一個數(shù)組,不解釋了
         */
        boolean init = false;
        try {                           
            if (cells == as) {
                Cell[] rs = new Cell[2];
                rs[h & 1] = new Cell(x);
                cells = rs;
                init = true;
            }
        } finally {
            cellsBusy = 0;
        }
        if (init)
            break;
        /**
         * 如果當前數(shù)組是空的,又沒有競爭過其他線程
         * 那么就再次嘗試去給base賦值
         * 如果又沒競爭過(感覺有點可憐),那么就自旋
         * 另外提一下方法簽名中的LongBinaryOperator對象就是用在這里的,不影響邏輯
         */
    } else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x :
            fn.applyAsLong(v, x))))
        break;                          // Fall back on using base
}

接著就看對cell數(shù)組元素進行累加的主邏輯

/**
 * 如果cells數(shù)組不為空,且已經(jīng)被某個線程初始化成功,進入主邏輯
 */
if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
    /**
     * 如果當前線程的hash值對應(yīng)的數(shù)組元素為空
     */
    if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
        /**
         * Cell數(shù)組并未被其他線程操作
         */
        if (cellsBusy == 0) {
            /**
             * 這里沒有理解作者為什么會在這里初始化單個Cell
             * 作者這里的注釋是Optimistically create,如果有理解的同學(xué)可以說一下
             */
            Cell r = new Cell(x);
            /**
             * 在此判斷cell鎖的狀態(tài),并嘗試加鎖
             */
            if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                boolean created = false;
                try {
                    /**
                     * 這里對數(shù)組是否為空等狀態(tài)再次進行校驗
                     * 如果校驗通過,那么就將之前new的Cell對象放到Cell數(shù)組的該下標處
                     */
                    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 {
                    cellsBusy = 0;
                }
                /**
                 * 如果創(chuàng)建成功,就說明累加成功,直接退出循環(huán)
                 */
                if (created)
                    break;
                /**
                 * 走到這里說明在判空和拿到鎖之間正好有其他線程在該下標處創(chuàng)建了一個Cell
                 * 因此直接continue,不rehash,下次就不會進入到該分支了
                 */
                continue;
            }
        }
        /**
         * 當執(zhí)行到這里的時候,因為是在 if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) 這個判斷邏輯中
         * 就說明在第一個if判斷的時候該下標處沒有元素,所以賦值為false
         * collide的意義是:上一次循環(huán)中找到的數(shù)組下標是否已經(jīng)有Cell對象了
         * True if last slot nonempty
         */
        collide = false;
    /**
     * 這個字段如果為false,說明之前已經(jīng)和其他線程發(fā)過了競爭
     * 即使此時可以直接取嘗試cas操作,但是在高并發(fā)場景下
     * 這2個線程之后依然可能發(fā)生競爭,而每次競爭都需要自旋的話會很浪費cpu資源
     * 因此在這里先直接增加自旋一次,在for的最后會做一次rehash
     * 使得線程盡快地找到自己獨占的數(shù)組下標
     */
    } else if (!wasUncontended) 
        wasUncontended = true;
    /**
     * 嘗試給hash對應(yīng)的Cell累加,如果這一步成功了,那么就返回
     * 如果這一步依然失敗了,說明此時整體的并發(fā)競爭非常激烈
     * 那就可能需要考慮擴容數(shù)組了
     * (因為數(shù)組初始化容量為2,如果此時有10個線程在并發(fā)運行,那就很難避免競爭的發(fā)生了)
     */
    else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x :
            fn.applyAsLong(v, x))))
        break;
    /**
     * 這里判斷下cpu的核數(shù),因為即使有100個線程
     * 能同時并行運行的線程數(shù)等于cpu數(shù)
     * 因此如果數(shù)組的長度已經(jīng)大于cpu數(shù)目了,那就不應(yīng)當再擴容了
     */
    else if (n >= NCPU || cells != as)
        collide = false;
    /**
     * 走到這里,說明當前循環(huán)中根據(jù)線程hash值找到的數(shù)組下標已經(jīng)有元素了
     * 如果此時collide為false,說明上一次循環(huán)中找到的下邊是沒有元素的
     * 那么就自旋一次并rehash
     * 如果再次運行到這里,并且collide為true,就說明明競爭非常激烈,應(yīng)當擴容了
     */
    else if (!collide)
        collide = true;
    /**
     * 能運行到這里,說明需要擴容數(shù)組了
     * 判斷鎖狀態(tài)并嘗試獲取鎖
     */
    else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
        /**
         * 擴容數(shù)組的邏輯,這個擴容比較簡單,就不解釋了
         * 擴容大小為2倍
         */
        try {
            if (cells == as) { 
                Cell[] rs = new Cell[n << 1];
                for (int i = 0; i < n; ++i)
                    rs[i] = as[i];
                cells = rs;
            }
        } finally {
            cellsBusy = 0;
        }
        collide = false;
        /**
        * 這里直接continue,因為擴容過了,就先不rehash了
        */
        continue;               
    }
    /**
     * 做一個rehash,使得線程在下一個循環(huán)中可能找到獨占的數(shù)組下標
     */
    h = advanceProbe(h);
}

到這里LongAdder的源碼其實就分析結(jié)束了,其實代碼并不多,但是他的思想非常值得我們?nèi)W(xué)習。

五、與AtomicInteger的比較

光分析源碼其實還差一些感覺,我們還沒有搞懂為何作者要在已經(jīng)有AtomicInteger的情況下,再設(shè)計這么一個看上去非常復(fù)雜的類。

那么首先我們先分析下AtomicInteger保證線程安全的原理

查看最基本的getAndIncrement方法

public final int getAndIncrement() {
    return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
}

調(diào)用了Unsafe類的getAndAddInt方法,繼續(xù)往下看

public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
    int var5;
    do {
        var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
    } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));

    return var5;
}

這里我們不再深究getIntVolatile和compareAndSwapInt方法具體實現(xiàn),因為其已經(jīng)是native的方法了

可以看到,AtomicInteger底層是使用了cas+自旋的方式解決原子性問題的,即如果一次賦值不成功,那么就自旋,直到賦值成功為止

那么由此可以推斷,當出現(xiàn)大量線程并發(fā),競爭非常激烈的時候,AtomicInteger就有可能導(dǎo)致有些線程不斷地競爭失敗,不斷自旋從而影響任務(wù)的吞吐量

為了解決高并發(fā)下的自旋問題,LongAdder的作者在設(shè)計的時候就通過增加一個數(shù)組的方式,使得競爭的對象從一個值變成多個值,從而使得發(fā)生競爭的頻率降低,從而緩解了自旋的問題,當然付出的代價就是額外的存儲空間。

最后我簡單做了個測試,比較2種計數(shù)方法的耗時

通過原理可知,只有當線程競爭非常激烈的時候,LongAdder的優(yōu)勢才會比較明顯,因此這里我用了100個線程,每一個線程對同一個數(shù)累加1000000次,得到結(jié)果如下,差距非常巨大,達到15倍!

LongAdder耗時:104292242nanos

AtomicInteger耗時:1583294474nanos

當然這只是一個簡單測試,包含了很多隨機性,有興趣的同學(xué)可以嘗試不同的競爭程度多次測試

六、思想的抽象

最后我們需要將作者的具體代碼和實現(xiàn)邏輯抽象一下,理清思考的過程

1)AtomicInteger遇到的問題:單個資源的競爭導(dǎo)致自旋的發(fā)生

2)解決的思路:將單個對象的競爭擴展為多個對象的競爭(有那么一些分治的思想)

3)擴展的可控性:多個競爭對象需要付出額外的存儲空間,因此不能無腦地擴展(極端情況是一個線程一個計數(shù)的對象,這明顯不合理)

4)問題的分層:因為使用類的時候的場景是不可控的,因此需要根據(jù)并發(fā)的激烈程度動態(tài)地擴展額外的存儲空間(類似于synchronized的膨脹)

5)3個分層策略:當不發(fā)生競爭時,那么用一個值累加即可;當發(fā)生一定程度的競爭時,創(chuàng)建一個容量為2的數(shù)組,使得競爭的資源擴展為3個;當競爭更加激烈時,則繼續(xù)擴展數(shù)組(對應(yīng)圖解中的1個線程到4個線程的過程)

6)策略細節(jié):在自旋的時候增加rehash,此時雖然付出了一定的運算時間計算hash、比較數(shù)組對象等,但是這會使得并發(fā)的線程盡快地找到專屬于自己的對象,在之后就不會再發(fā)生任何競爭(磨刀不誤砍柴工,特別注意wasUncontended字段的相關(guān)注解)

以上就是分析并發(fā)編程之LongAdder原理的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于并發(fā)編程 LongAdder的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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