源码阅读:全方位讲解LongAdder
来源:互联网 发布:巨人网络街篮手游下载 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 17:48
高并发下计数功能最好的数据结构就是LongAdder与DoubleAdder,低并发下效率也非常优秀,这是我见过的java并发包中设计的最为巧妙的类,从软硬件方面将java并发累加操作优化到了极致,所以应该我们应该弄清楚它的每一行代码为什么要这样做,它俩的实现大同小异,下面以LongAdder类为例介绍下它的实现。
Striped64类
public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable
LongAdder继承了Striped64类,来实现累加功能的,它是实现高并发累加的工具类;
Striped64的设计核心思路就是通过内部的分散计算来避免竞争。
Striped64内部包含一个base和一个Cell[] cells数组,又叫hash表。
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,会将要累加的数累加到Cells数组中的某个cell元素里面。所以整个Striped64的值为sum=base+∑[0~n]cells。
Striped64内部三个重要的成员变量:
/** * 存放Cell的hash表,大小为2的幂。 */ transient volatile Cell[] cells; /** * 基础值, * 1. 在没有竞争时会更新这个值; * 2. 在cells初始化的过程中,cells处于不可用的状态,这时候也会尝试将通过cas操作值累加到base。 */ transient volatile long base; /** * 自旋锁,通过CAS操作加锁,用于保护创建或者扩展Cell表。 */ transient volatile int cellsBusy;
成员变量cells
cells数组是LongAdder高性能实现的必杀器:
AtomicInteger只有一个value,所有线程累加都要通过cas竞争value这一个变量,高并发下线程争用非常严重;
而LongAdder则有两个值用于累加,一个是base,它的作用类似于AtomicInteger里面的value,在没有竞争的情况不会用到cells数组,它为null,这时使用base做累加,有了竞争后cells数组就上场了,第一次初始化长度为2,以后每次扩容都是变为原来的两倍,直到cells数组的长度大于等于当前服务器cpu的数量为止就不在扩容(想下为什么到超过cpu数量的时候就不再扩容);每个线程会通过线程对cells[threadLocalRandomProbe%cells.length]位置的Cell对象中的value做累加,这样相当于将线程绑定到了cells中的某个cell对象上;
成员变量cellsBusy
cellsBusy,它有两个值0 或1,它的作用是当要修改cells数组时加锁,防止多线程同时修改cells数组,0为无锁,1为加锁,加锁的状况有三种
1. cells数组初始化的时候;
2. cells数组扩容的时候;
3. 如果cells数组中某个元素为null,给这个位置创建新的Cell对象的时候;
成员变量base
它有两个作用:
1. 在开始没有竞争的情况下,将累加值累加到base
2. 在cells初始化的过程中,cells不可用,这时会尝试将值累加到base上;
Cell内部类
//为提高性能,使用注解@sun.misc.Contended,用来避免伪共享, @sun.misc.Contended static final class Cell { //用来保存要累加的值 volatile long value; Cell(long x) { value = x; } //使用UNSAFE类的cas来更新value值 final boolean cas(long cmp, long val) { return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, cmp, val); } private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE; //value在Cell类中存储位置的偏移量; private static final long valueOffset; //这个静态方法用于获取偏移量 static { try { UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe(); Class<?> ak = Cell.class; valueOffset = UNSAFE.objectFieldOffset (ak.getDeclaredField("value")); } catch (Exception e) { throw new Error(e); } } }
这个类很简单,final类型,内部有一个value值,使用cas来更新它的值;Cell类唯一需要注意的地方就是Cell类的注解@sun.misc.Contended。
伪共享
要理解Contended注解的作用,要先弄清楚什么是伪共享,会有什么影响,如何解决伪共享。
缓存行cache line
要理解伪共享先要弄清楚什么是cache line,cpu的缓存系统中是以缓存行(cache line)为单位存储的,缓存行是2的整数幂个连续字节,一般为32-256个字节。最常见的缓存行大小是64个字节,cache line是cache和memory之间数据传输的最小单元。
大多数现代cpu都one-die了L1和L2cache。对于L1 cache,大多是write though的;L2 cache则是write back的,不会立即写回memory,这就会导致cache和memory的内容的不一致;另外,对于mp(multi processors)的环境,由于cache是cpu私有的,不同cpu的cache的内容也存在不一致的问题,因此很多mp的的计算架构,不论是ccnuma还是smp都实现了cache coherence的机制,即不同cpu的cache一致性机制。
Write-through(直写模式)在数据更新时,同时写入缓存Cache和后端存储。此模式的优点是操作简单;缺点是因为数据修改需要同时写入存储,数据写入速度较慢。Write-back(回写模式)在数据更新时只写入缓存Cache。只在数据被替换出缓存时,被修改的缓存数据才会被写到后端存储。此模式的优点是数据写入速度快,因为不需要写存储;缺点是一旦更新后的数据未被写入存储时出现系统掉电的情况,数据将无法找回。
cache coherence的一种实现是通过cache-snooping协议,每个cpu通过对bus的snoop实现对其它cpu读写cache的监控:
- 当cpu1要写cache时,其它cpu就会检查自己cache中对应的cache line,如果是dirty的,就write back到memory,并且会将cpu1的相关cache line刷新;如果不是dirty的,就invalidate该cache line.
- 当cpu1要读cache时,其它cpu就会将自己cache中对应的cache line中标记为dirty的部分write back到memory,并且会将cpu1的相关cache line刷新。
所以,提高cpu的cache hit rate,减少cache和memory之间的数据传输,将会提高系统的性能。
因此,在程序和二进制对象的内存分配中保持cache line aligned就十分重要,如果不保证cache line对齐,出现多个cpu中并行运行的进程或者线程同时读写同一个cache line的情况的概率就会很大。这时cpu的cache和memory之间会反复出现write back和refresh情况,这种情形就叫做cache thrashing。
为了有效的避免cache thrashing,通常有以下两种途径:
- 对于heap的分配,很多系统在malloc调用中实现了强制的alignment.
- 对于stack的分配,很多编译器提供了stack aligned的选项。
当然,如果在编译器指定了stack aligned,程序的尺寸将会变大,会占用更多的内存。因此,这中间的取舍需要仔细考虑;
关于伪共享详情请看这里介绍以及这里;
为了解决这个问题在jdk1.6会采用long padding的方式,就是在防止被伪共享的变量的前后加上7个long类型的变量,如下所示:
public class VolatileLongPadding { volatile long p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6; volatile long v = 0L; volatile long q0, q1, q2, q3, q4, q5, q6;}
jdk1.7的某个版本后会优化掉long padding,为了解决这个问题,在jdk1.8中加入了@sun.misc.Contended;
LongAdder
前面说了一大堆,现在终于进入到正题了。
LongAdder –>add方法
add方法是LongAdder累加的方法,传入的参数x为要累加的值;
public void add(long x) { Cell[] as; long b, v; int m; Cell a; /** * 如果一下两种条件则继续执行if内的语句 * 1. cells数组不为null(不存在争用的时候,cells数组一定为null,一旦对base的cas操作失败,才会初始化cells数组) * 2. 如果cells数组为null,如果casBase执行成功,则直接返回,如果casBase方法执行失败(casBase失败,说明第一次争用冲突产生,需要对cells数组初始化)进入if内; * casBase方法很简单,就是通过UNSAFE类的cas设置成员变量base的值为base+要累加的值 * casBase执行成功的前提是无竞争,这时候cells数组还没有用到为null,可见在无竞争的情况下是类似于AtomticInteger处理方式,使用cas做累加。 */ if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) { //uncontended判断cells数组中,当前线程要做cas累加操作的某个元素是否#不#存在争用,如果cas失败则存在争用;uncontended=false代表存在争用,uncontended=true代表不存在争用。 boolean uncontended = true; /** *1. as == null : cells数组未被初始化,成立则直接进入if执行cell初始化 *2. (m = as.length - 1) < 0: cells数组的长度为0 *条件1与2都代表cells数组没有被初始化成功,初始化成功的cells数组长度为2; *3. (a = as[getProbe() & m]) == null :如果cells被初始化,且它的长度不为0,则通过getProbe方法获取当前线程Thread的threadLocalRandomProbe变量的值,初始为0,然后执行threadLocalRandomProbe&(cells.length-1 ),相当于m%cells.length;如果cells[threadLocalRandomProbe%cells.length]的位置为null,这说明这个位置从来没有线程做过累加,需要进入if继续执行,在这个位置创建一个新的Cell对象; *4. !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)):尝试对cells[threadLocalRandomProbe%cells.length]位置的Cell对象中的value值做累加操作,并返回操作结果,如果失败了则进入if,重新计算一个threadLocalRandomProbe; 如果进入if语句执行longAccumulate方法,有三种情况 1. 前两个条件代表cells没有初始化, 2. 第三个条件指当前线程hash到的cells数组中的位置还没有其它线程做过累加操作, 3. 第四个条件代表产生了冲突,uncontended=false **/ if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 || (a = as[getProbe() & m]) == null || !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x))) longAccumulate(x, null, uncontended); } }
longAccumulate方法
三个参数第一个为要累加的值,第二个为null,第三个为wasUncontended表示调用方法之前的add方法是否未发生竞争;
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn, boolean wasUncontended) { //获取当前线程的threadLocalRandomProbe值作为hash值,如果当前线程的threadLocalRandomProbe为0,说明当前线程是第一次进入该方法,则强制设置线程的threadLocalRandomProbe为ThreadLocalRandom类的成员静态私有变量probeGenerator的值,后面会详细将hash值的生成; //另外需要注意,如果threadLocalRandomProbe=0,代表新的线程开始参与cell争用的情况 //1.当前线程之前还没有参与过cells争用(也许cells数组还没初始化,进到当前方法来就是为了初始化cells数组后争用的),是第一次执行base的cas累加操作失败; //2.或者是在执行add方法时,对cells某个位置的Cell的cas操作第一次失败,则将wasUncontended设置为false,那么这里会将其重新置为true;第一次执行操作失败; //凡是参与了cell争用操作的线程threadLocalRandomProbe都不为0; int h; if ((h = getProbe()) == 0) { //初始化ThreadLocalRandom; ThreadLocalRandom.current(); // force initialization //将h设置为0x9e3779b9 h = getProbe(); //设置未竞争标记为true wasUncontended = true; } //cas冲突标志,表示当前线程hash到的Cells数组的位置,做cas累加操作时与其它线程发生了冲突,cas失败;collide=true代表有冲突,collide=false代表无冲突 boolean collide = false; for (;;) { Cell[] as; Cell a; int n; long v; //这个主干if有三个分支 //1.主分支一:处理cells数组已经正常初始化了的情况(这个if分支处理add方法的四个条件中的3和4) //2.主分支二:处理cells数组没有初始化或者长度为0的情况;(这个分支处理add方法的四个条件中的1和2) //3.主分支三:处理如果cell数组没有初始化,并且其它线程正在执行对cells数组初始化的操作,及cellbusy=1;则尝试将累加值通过cas累加到base上 //先看主分支一 if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) { /** *内部小分支一:这个是处理add方法内部if分支的条件3:如果被hash到的位置为null,说明没有线程在这个位置设置过值,没有竞争,可以直接使用,则用x值作为初始值创建一个新的Cell对象,对cells数组使用cellsBusy加锁,然后将这个Cell对象放到cells[m%cells.length]位置上 */ if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) { //cellsBusy == 0 代表当前没有线程cells数组做修改 if (cellsBusy == 0) { //将要累加的x值作为初始值创建一个新的Cell对象, Cell r = new Cell(x); //如果cellsBusy=0无锁,则通过cas将cellsBusy设置为1加锁 if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) { //标记Cell是否创建成功并放入到cells数组被hash的位置上 boolean created = false; try { Cell[] rs; int m, j; //再次检查cells数组不为null,且长度不为空,且hash到的位置的Cell为null if ((rs = cells) != null && (m = rs.length) > 0 && rs[j = (m - 1) & h] == null) { //将新的cell设置到该位置 rs[j] = r; created = true; } } finally { //去掉锁 cellsBusy = 0; } //生成成功,跳出循环 if (created) break; //如果created为false,说明上面指定的cells数组的位置cells[m%cells.length]已经有其它线程设置了cell了,继续执行循环。 continue; } } //如果执行的当前行,代表cellsBusy=1,有线程正在更改cells数组,代表产生了冲突,将collide设置为false collide = false; /** *内部小分支二:如果add方法中条件4的通过cas设置cells[m%cells.length]位置的Cell对象中的value值设置为v+x失败,说明已经发生竞争,将wasUncontended设置为true,跳出内部的if判断,最后重新计算一个新的probe,然后重新执行循环; */ } else if (!wasUncontended) //设置未竞争标志位true,继续执行,后面会算一个新的probe值,然后重新执行循环。 wasUncontended = true; /** *内部小分支三:新的争用线程参与争用的情况:处理刚进入当前方法时threadLocalRandomProbe=0的情况,也就是当前线程第一次参与cell争用的cas失败,这里会尝试将x值加到cells[m%cells.length]的value ,如果成功直接退出 */ else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))) break; /** *内部小分支四:分支3处理新的线程争用执行失败了,这时如果cells数组的长度已经到了最大值(大于等于cup数量),或者是当前cells已经做了扩容,则将collide设置为false,后面重新计算prob的值 else if (n >= NCPU || cells != as) collide = false; /** *内部小分支五:如果发生了冲突collide=false,则设置其为true;会在最后重新计算hash值后,进入下一次for循环 */ else if (!collide) //设置冲突标志,表示发生了冲突,需要再次生成hash,重试。 如果下次重试任然走到了改分支此时collide=true,!collide条件不成立,则走后一个分支 collide = true; /** *内部小分支六:扩容cells数组,新参与cell争用的线程两次均失败,且符合库容条件,会执行该分支 */ else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) { try { //检查cells是否已经被扩容 if (cells == as) { // Expand table unless stale Cell[] rs = new Cell[n << 1]; for (int i = 0; i < n; ++i) rs[i] = as[i]; cells = rs; } } finally { cellsBusy = 0; } collide = false; continue; // Retry with expanded table } //为当前线程重新计算hash值 h = advanceProbe(h); //这个大的分支处理add方法中的条件1与条件2成立的情况,如果cell表还未初始化或者长度为0,先尝试获取cellsBusy锁。 }else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) { boolean init = false; try { // Initialize table //初始化cells数组,初始容量为2,并将x值通过hash&1,放到0个或第1个位置上 if (cells == as) { Cell[] rs = new Cell[2]; rs[h & 1] = new Cell(x); cells = rs; init = true; } } finally { //解锁 cellsBusy = 0; } //如果init为true说明初始化成功,跳出循环 if (init) break; } /** *如果以上操作都失败了,则尝试将值累加到base上; */ else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))) break; // Fall back on using base } }
关于hash的生成
hash是LongAdder定位当前线程应该将值累加到cells数组哪个位置上的,所以hash的算法是非常重要的,下面就来看看它的实现。
java的Thread类里面有一个成员变量
@sun.misc.Contended("tlr") int threadLocalRandomProbe;
threadLocalRandomProbe这个变量的值就是LongAdder用来hash定位Cells数组位置的,平时线程的这个变量一般用不到,它的值一直都是0。
在LongAdder的父类Striped64里通过getProbe方法获取当前线程threadLocalRandomProbe的值:
static final int getProbe() { //PROBE是threadLocalRandomProbe变量在Thread类里面的偏移量,所以下面语句获取的就是threadLocalRandomProbe的值; return UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE); }
threadLocalRandomProbe的初始化
线程对LongAdder的累加操作,在没有进入longAccumulate方法前,threadLocalRandomProbe一直都是0,当发生争用后才会进入longAccumulate方法中,进入该方法第一件事就是判断threadLocalRandomProbe是否为0,如果为0,则将其设置为0x9e3779b9
int h; if ((h = getProbe()) == 0) { ThreadLocalRandom.current(); h = getProbe(); //设置未竞争标记为true wasUncontended = true; }
重点在这行ThreadLocalRandom.current();
public static ThreadLocalRandom current() { if (UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE) == 0) localInit(); return instance; }
在current方法中判断如果probe的值为0,则执行locaInit()方法,将当前线程的probe设置为非0的值,该方法实现如下:
static final void localInit() { //private static final AtomicInteger probeGenerator = new AtomicInteger(); //private static final int PROBE_INCREMENT = 0x9e3779b9; int p = probeGenerator.addAndGet(PROBE_INCREMENT); //prob不能为0 int probe = (p == 0) ? 1 : p; // skip 0 long seed = mix64(seeder.getAndAdd(SEEDER_INCREMENT)); //获取当前线程 Thread t = Thread.currentThread(); UNSAFE.putLong(t, SEED, seed); //将probe的值更新为probeGenerator的值 UNSAFE.putInt(t, PROBE, probe); }
probeGenerator 是static 类型的AtomicInteger类,每执行一次localInit()方法,都会将probeGenerator 累加一次0x9e3779b9这个值;,0x9e3779b9这个数字的得来是 2^32 除以一个常数,这个常数就是传说中的黄金比例 1.6180339887;然后将当前线程的threadLocalRandomProbe设置为probeGenerator 的值,如果probeGenerator 为0,这取1;
threadLocalRandomProbe重新生成
就是将prob的值左右移位 、异或操作三次
static final int advanceProbe(int probe) { probe ^= probe << 13; // xorshift probe ^= probe >>> 17; probe ^= probe << 5; UNSAFE.putInt(Thread.currentThread(), PROBE, probe); return probe; }
probe从=1开始反复执行10次,结果如下:
1
270369
67634689
-1647531835
307599695
-1896278063
745495504
632435482
435756210
2005365029
-1378868364
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