突击并发编程JUC系列-​JDK1.8 扩展类型 LongAdder

> 突击并发编程JUC系列演示代码地址：
> https://github.com/mtcarpenter/JavaTutorial

小伙伴们，大家好，我们又见面了，突击并发编程JUC系列实战JDK1.8 扩展类型马上就要发车了。

前面在讲解AtomicLong,跟大家提到过longAdder , AtomicLong通过CAS提供了非阻塞的原子性操作，相比使用阻塞算法的同步器来说它的性能已经很好了，但是JDK开发组并不满足于此。使用AtomicLong时，在高并发下大量线程会同时去竞争更新同一个原子变量，但是由于同时只有一个线程的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的操作，而这会白白浪费CPU资源。

从JDK 8开始，针对Long型的原子操作，Java又提供了LongAdder、LongAccumulator；针对Double类型，Java提供了DoubleAdder、DoubleAccumulator。Striped64相关的类的继承层次如下所示。

LongAdder克服了高并发下使用AtomicLong的缺点。既然AtomicLong的性能瓶颈是由于过多线程同时去竞争一个变量的更新而产生的，LongAdder则是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，解决了性能问题。

LongAdder 是把一个变量拆成多份，变为多个变量，有点像 ConcurrentHashMap 中 的分段锁**把一个Long型拆成一个base变量外加多个Cell，每个Cell包装了一个Long型变量。**这样，在同等并发量的情况下，争夺单个变量更新操作的线程量会减少，这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原子变量时如果失败了，它并不是在当前Cell变量上一直自旋CAS重试，而是尝试在其他Cell的变量上进行CAS尝试，这个改变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返回的。LongAdder维护了一个延迟初始化的原子性更新数组（默认情况下Cell数组是null）和一个基值变量base。由于Cells占用的内存是相对比较大的，所以一开始并不创建它，而是在需要时创建，也就是惰性加载。

下面通过 AtomicLong 和 LongAdder 分别对百万雄师求和，为了更好的对分别通过 10 、100 、500个线程并发求和百万雄师数量。

public class AtomicExample10 {

    // 并发线程数
    public static int requestTotal = 500;
    // 求和总数
    public static int sumTotal = 1000000;

    public static AtomicLong count = new AtomicLong(0);


    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
 ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(requestTotal);
 final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(requestTotal);
 long start = System.currentTimeMillis();
 for (int i = 0; i < requestTotal; i++) {
     executorService.execute(() -> {
  add();
  countDownLatch.countDown();
     });


 }
 countDownLatch.await();
 executorService.shutdown();
 System.out.println("count=" + count.get());
 System.out.println("耗时：" + (System.currentTimeMillis() - start));
    }

    private static void add() {
 // 针对 sumTotal 求和
 for (int j = 0; j < sumTotal; j++) {
    count.getAndIncrement();
 }

    }
}

 // 并发线程数 10
count=10000000
耗时：305
// 并发线程数 100
count=100000000
耗时：2301
// 并发线程数 500
count=500000000
耗时：10865

public class AtomicExample11 {

    // 请求总数
    public static int requestTotal = 100;

    public static LongAdder count = new LongAdder();


    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
 final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(requestTotal);
 long start = System.currentTimeMillis();
 for (int i = 0; i < requestTotal; i++) {
     new Thread(() -> {
  try {
      TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
  } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
  }
  add();
  countDownLatch.countDown();
     }).start();

 }
 countDownLatch.await();
 System.out.println("count=" + count);
 System.out.println("耗时：" + (System.currentTimeMillis() - start));
    }

    private static void add() {
 count.add(1);
    }

}

// 并发线程数 10
count=10000000
耗时：110
// 并发线程数 100
count=100000000
耗时：375
// 并发线程数 500
count=500000000
耗时：1451