题
（1）java8中为什么要新增LongAdder？
（2）LongAdder的实现方式？
（3）LongAdder与AtomicLong的对比？
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。
它是怎么实现的呢？让我们一起来学习吧。
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。
// 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; 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。
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。
关于Unsafe的介绍请查看【死磕 java魔法类之Unsafe解析】。
关于伪共享的介绍请查看【杂谈 什么是伪共享（false sharing）？】。
主要属性
// 这三个属性都在Striped64中 // 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是Striped64中的cells属性 // b是Striped64中的base属性 // v是当前线程hash到的Cell中存储的值 // m是cells的长度减1，hash时作为掩码使用 // a是当前线程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 // 除非刻意修改它 (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
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 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 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，并尝试更新它为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 // 这里简单地设为true，相当于简单地自旋一次 // 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; // 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 { // Initialize table // 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；
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初始等于base long sum = base; // 如果cells不为空 if (as != null) { // 遍历所有的Cell for (int i = 0; i < as.length; ++i) { // 如果所在的Cell不为空，就把它的value累加到sum中 if ((a = as[i]) != null) sum += a.value; } } // 返回sum return sum; }
可以看到sum()方法是把base和所有段的值相加得到，那么，这里有一个问题，如果前面已经累加到sum上的Cell的value有修改，不是就没法计算到了么？
答案确实如此，所以LongAdder可以说不是强一致性的，它是最终一致性的。
LongAdder VS AtomicLong
直接上代码：
public class LongAdderVSAtomicLongTest { public static void main(String[] args){ testAtomicLongVSLongAdder(1, 10000000); testAtomicLongVSLongAdder(10, 10000000); testAtomicLongVSLongAdder(20, 10000000); testAtomicLongVSLongAdder(40, 10000000); testAtomicLongVSLongAdder(80, 10000000); } static void testAtomicLongVSLongAdder(final int threadCount, final int times){ try { System.out.println("threadCount：" + threadCount + ", times：" + times); long start = System.currentTimeMillis(); testLongAdder(threadCount, times); System.out.println("LongAdder elapse：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms"); long start2 = System.currentTimeMillis(); testAtomicLong(threadCount, times); System.out.println("AtomicLong elapse：" + (System.currentTimeMillis() - start2) + "ms"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } static void testAtomicLong(final int threadCount, final int times) throws InterruptedException { AtomicLong atomicLong = new AtomicLong(); List<Thread> list = new ArrayList<>(); for (int i=0;i<threadCount;i++){ list.add(new Thread(() -> { for (int j = 0; j<times; j++){ atomicLong.incrementAndGet(); } })); } for (Thread thread : list){ thread.start(); } for (Thread thread : list){ thread.join(); } } static void testLongAdder(final int threadCount, final int times) throws InterruptedException { LongAdder longAdder = new LongAdder(); List<Thread> list = new ArrayList<>(); for (int i=0;i<threadCount;i++){ list.add(new Thread(() -> { for (int j = 0; j<times; j++){ longAdder.add(1); } })); } for (Thread thread : list){ thread.start(); } for (Thread thread : list){ thread.join(); } } }
运行结果如下：
threadCount：1, times：10000000 LongAdder elapse：158ms AtomicLong elapse：64ms threadCount：10, times：10000000 LongAdder elapse：206ms AtomicLong elapse：2449ms threadCount：20, times：10000000 LongAdder elapse：429ms AtomicLong elapse：5142ms threadCount：40, times：10000000 LongAdder elapse：840ms AtomicLong elapse：10506ms threadCount：80, times：10000000 LongAdder elapse：1369ms AtomicLong elapse：20482ms
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；
彩蛋
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？
答案是明确的。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。
比如，笔者的电脑是8核的，所以这里cells的数组最大只会到8，达到8就不会扩容了。
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