高并发下解决AtomicLong性能瓶颈的方案——LongAdder

- 日理万妓 2023-10-03 22:08 50阅读 0赞

#### 一、 LongAdder简介 ####

LongAdder类是**JDK1.8新增**的一个原子性操作类。上一节说到，AtomicLong通过CAS提供了非阻塞的原子性操作，相比用阻塞算法的synchronized来说性能已经得到了很大提升。在**高并发下大量线程会同时竞争更新同一个原子变量**，但由于**只有一个线程的CAS操作会成功**，这就造成了大量线程**竞争失败后**，会通过**无限循环不断进行自旋尝试CAS操作**，这会白白**浪费CPU资源**。

为了解决AtomicLong在高并发下的缺点，LongAdder应运而生。LongAdder采用的思路是：**既然AtomicLong由于过多线程同时去竞争同一个变量的更新而产生性能瓶颈，那么把一个变量分解为多个变量，让同样多的线程去竞争多个资源，就解决了性能问题。**

如图4-1：

![format_png][]

使用AtomicLong时，是多个线程同时竞争同一个原子变量。

如图4-2：

![format_png 1][]

使用LongAdder时，则是**内部维护多个Cell变量**，每个Cell里面有一个初始值为0的long型变量，在同等并发量的情况下，**争夺单个变量的线程会减少**，这是变相地**减少了争夺共享资源的并发量**。另外，多个线程在争夺同一个Cell原子变量时候，如果**失败并不是自旋CAS重试**，而是**尝试获取在其他Cell原子变量上进行CAS尝试，这增加了当前线程重试CAS成功的可能性**。最后，**在获取LongAdder当前值时，是把所有Cell变量的value值累加后再加上base值返回的。**

LongAdder维护了一个Cells数组和一个基值变量base，Cells数组的特点如下：

*  延迟初始化（默认情况下Cells为null）。因为Cells占用内存相对较大，故惰性加载。Cells为null时且并发线程较少时，所有的累加操作都是对base变量进行的。
 *  初始化时，Cells数组中Cell元素个数为2；同时，Cell数组中元素个数保存为2的N次方。

> Cell 类是AtomicLong的一个改进，用来减少缓存的争用，即解决伪共享问题。对于大多数孤立的多个原子操作进行字节填充是浪费的，因为原子操作都是无规律地分散在内存中进行的，多个原子变量被放入同一个缓存行的可能性很小。但是原子性数组元素的内存地址是连续的，故数组内的多个元素能经常共享缓存行（伪共享），因此**Cell类使用了@sun.misc.Contended注解进行字节填充，这是为了防止数组中多个元素共享一个缓存行，从而提升性能**。

#### 二、LongAdder代码分析 ####

> 为了解决高并发下多线程对一个变量 CAS 争夺失败后进行无限自旋而造成的降低并发性能的问题，LongAdder在内部维护了一个动态的Cell数组来分担对单个变量进行争夺的开销。

这一节我们来围绕以下话题对LongAdder的实现进行分析：

*  （1）LongAdder的结构
 *  （2）当前线程应该访问Cells数组里的哪一个Cell元素
 *  （3）如何初始化Cells数组
 *  （4）Cells数组的扩容机制
 *  （5）线程访问所分配的Cell元素有冲突后如何处理
 *  （6）如何保证线程操作被分配的Cell元素的原子性

（1）LongAdder的结构

如图，LongAdder类继承自Striped64类：

![format_png 2][]

先混个眼熟，Striped64类是一个高并发累加的工具类。其特点为：

*  设计核心思路就是通过内部的分散计算来避免竞争。
 *  内部包含一个base和一个Cells数组
 *  没有竞争的情况下，要累加的数通过CAS累加到base上；如果有竞争的话，会将Cells数组中的每个Cell的value值累加，再加上base值返回。

Striped64类内部维护三个重要的变量：

*  transient volatile Cell\[\] cells; // 存放Cell的数组，大小为2的N次方
 *  transient volatile long base; // 基础值，默认为0
 *  transient volatile int cellsBusy; // 用来实现自旋锁，状态值只有0和1，通过CAS操作该变量来保证只有一个线程可以创建Cell元素、初始化Cells数组、对Cells数组扩容

> 上文中出现频率很高的Cell长啥样？下面我们来揭秘一下。

Cell结构如下：

@sun.misc.Contended 
     	static final class Cell {
            volatile long value;
            Cell(long x) { value = x; }
            final boolean cas(long cmp, long val) {
                return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, cmp, val);
            }
    
            // Unsafe mechanics
            private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
            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);
                }
            }
        }
    复制代码

简单分析一下：

*  为提高性能，使用注解@sun.misc.Contended修饰，用来避免伪共享。
 *  value变量被声明为volatile，为了保证变量的内存可见性。
 *  cas方法通过CAS操作，保证了当前线程更新时被分配的Cell元素中value值的原子性。

（2）add方法实现

从add方法的代码中，我们可以找到开头里很多问题的答案。

public void add(long x) {
            Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
            if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {//(1)
                boolean uncontended = true;
                if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 || //(2)
                    (a = as[getProbe() & m]) == null ||//(3)
                    !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))//(4)
                    longAccumulate(x, null, uncontended);//(5)
            }
        }
    
    	final boolean casBase(long cmp, long val) {
            return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, BASE, cmp, val);
        }
    复制代码

*  (1)处代码表明：如果cells为null，则add方法实现的效果是在base变量上累加x，这是与AtomicLong的操作类似。
 *  当cells不为null或者线程执行代码(1)处的CAS操作失败了，就会执行代码(2)；代码(2)(3)决定了当前线程应该访问Cells数组里哪一个Cell元素，如果当前线程映射的Cell元素存在则执行代码(4)，使用CAS操作去更新Cell元素的value值
 *  如果当前线程映射的Cell元素不存在或者存在，但是CAS操作失败则执行代码(5)。

总结来看就是，(2)(3)(4)处的代码就是获取当前线程应该访问的Cells数组中的Cell元素，然后进行CAS更新操作，在获取期间如果有条件不满足就会跳到代码(5)执行。

另外，当前线程应该访问Cells数组的哪一个Cell元素是通过`getProbe() & m` 进行计算的，其中m是当前Cells数组元素个数-1，`getProbe()`则用于获取当前线程中变量`threadLocalRandomProbe`的值（默认为0，代码(5)将其初始化），并且当前线程通过分配的Cell元素的cas函数来保证对Cell元素更新的原子性。到此，我们解决了问题**当前线程应该访问Cells数组里的哪一个Cell元素**和**如何保证线程操作被分配的Cell元素的原子性**。

（3）add方法中longAccumulate方法的实现

`longAccumulate`方法是cells数组被初始化和扩容的地方。

final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
                                  boolean wasUncontended) {
            int h;//(6)
            if ((h = getProbe()) == 0) {
                ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
                h = getProbe();
                wasUncontended = true;
            }
            boolean collide = false;                // True if last slot nonempty
            for (;;) {
                Cell[] as; Cell a; int n; long v;
                if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {//(7)
                    if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {//(8)
                        if (cellsBusy == 0) {       // Try to attach new Cell
                            Cell r = new Cell(x);   // Optimistically create
                            if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                                boolean created = false;
                                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;
                                        created = true;
                                    }
                                } finally {
                                    cellsBusy = 0;
                                }
                                if (created)
                                    break;
                                continue;           // Slot is now non-empty
                            }
                        }
                        collide = false;
                    }
                    else if (!wasUncontended)       // CAS already known to fail
                        wasUncontended = true;      // Continue after rehash
    				//(9)               
                    else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x :
                                                 fn.applyAsLong(v, x))))
                        break;
                    //(10)
                    else if (n >= NCPU || cells != as)
                        collide = false;            // At max size or stale
                    //(11)
                    else if (!collide)
                        collide = true;
                    //(12)
                    else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                        try {
                            if (cells == as) {      // Expand table unless stale
                                //(12.1)
                                Cell[] rs = new Cell[n << 1];
                                for (int i = 0; i < n; ++i)
                                    rs[i] = as[i];
                                cells = rs;
                            }
                        } finally {
                        	//(12.2)
                            cellsBusy = 0;
                        }
                        //(12.3)
                        collide = false;
                        continue;                   // Retry with expanded table
                    }
                    //(13)为了能找到一个空闲的Cell，重新计算hash值，xorshift算法生成随机数。
                    h = advanceProbe(h);
                }
                //(14)
                else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
                    boolean init = false;
                    try {                           // Initialize table
                        if (cells == as) {
                        	//(14.1)
                            Cell[] rs = new Cell[2];
                            //(14.2)
                            rs[h & 1] = new Cell(x);
                            cells = rs;
                            init = true;
                        }
                    } finally {
                    	//(14.3)
                        cellsBusy = 0;
                    }
                    if (init)
                        break;
                }
                else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x :
                                            fn.applyAsLong(v, x))))
                    break;                          // Fall back on using base
            }
        }
    复制代码

*  当线程第一次执行代码(6)时，会初始化当前线程变量threadLocalRandomProbe的值，此变量在计算当前线程被分配到Cells数组的哪一个Cell元素时会使用。
 *  当前线程执行到代码(7)(8)时，会根据当前线程的threadLocalRandomProbe和cells元素个数计算访问的Cell元素下标，如果发现对应下标元素的值为null，则新增一个Cell元素添加到Cells数组中。但在添加的时候，需要竞争并设置cellsBusy为1。
 *  当前线程对应的Cell元素存在，执行代码(9)，进行累加操作。

如果Cells数组不存在时，会发生什么？

*  cells数组初始化是在代码(14)中进行的，cellsBusy是一个标识（0：当前数组没有在被初始化或者扩容，也未新建Cell元素。1：cells数组在被初始化或扩容、正在创建新的cell元素），通过CAS操作来进行0或1状态的切换，使用`casCellsBusy`方法。
 *  (14.1)初始化cells数组，长度为2，然后(14.2)使用当前线程的threadLocalRandomProbe值&(cells元素个数-1)来计算当前线程应该访问cells数组的哪个位置。最后(14.3)重置cellsBusy为0，表示初始化完成。这里虽未使用CAS，但却线程安全，因为cellsBusy是volatile的，保证了内存可见性。
 *  初始化完的cells数组，里面的元素还是为null的。创建Cell元素是在(7)(8)中。

Cells数组扩容是怎么实现的？

*  代码(12)中，扩容之前需要进行(10)和(11)的判断，当cells元素个数小于当前机器CPU个数且当前多个线程访问了cells中同一个元素时，从而导致冲突使其中一个线程CAS失败时才会进行扩容操作。
 *  涉及CPU个数的原因是，只有每个CPU都运行一个线程时，多线程效果最佳。即当Cells元素个数等于CPU个数时，每个Cell都使用一个CPU进行处理，效果最佳。
 *  代码(12)中，扩容操作是先通过CAS设置cellsBusy为1，然后才扩容。假设CAS成功则执行代码(12.1)扩容，容量为之前的2倍，并复制Cell元素到扩容后数组，并复制Cell元素到扩容后的数组。

线程访问所分配的Cell元素有冲突后如何处理?

*  代码(13)已经给了我们答案，对CAS失败的线程重新计算当前线程的threadLocalRandomProbe值，以减少下次访问cells元素时的冲突机会。

#### 三、总结 ####

最后再问一下自己，看完了源码分析后，能回答出这六个问题吗？如果能，那么恭喜你，LongAdder的原理已经掌握得差不多了。

由于篇幅有限，下一期我们再来看看LongAccumulator类的原理，毕竟这期的内容有点多了，讲太多也不好消化。这期就到这吧~

我是Zhongger，一个在互联网行业摸鱼写代码的打工人，卑微求个【关注】和【在看】，你们的支持是我创作的最大动力，我们下期见~

[format_png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/43413c785ae2226e70990484c532b6a3.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5376b6041ef9fb59bb7961ec569f117e.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/322b493105c4d34ee2ec56fa9e13863f.webp?x-oss-process=image/format,png