JAVA8|Java8对于多线程并发的一些新支持-LongAdder

我们知道AtomicLong、AtomicInteger是基于硬件级别cas实现的保证线程安全的自增类,能保证原子化的自增操作。在多线程下,性能远好于加锁synchronized。
AtomicLong的实现是当多线程并发自增、自减时,通过cas指令从机器指令级别操作保证并发的原子性。制约性能的是高并发时cas失败几率会变高。失败后会重试,越多线程失败、越多次重试,失败几率就会更高,性能就会下降。
Java8诞生了一个新类——LongAdder,从名字就能看到是Long的Add。AtomicLong是因为硬件对一个value进行加锁,由于value只有一个,必然在多线程中有访问冲突。
而LongAdder是将value拆分成多个cell,最终的value值就是这多个cell相加的和。所以对LongAdder进行加减操作时,只需要对不同的cell来操作,不同的线程对不同的cell进行cas操作,这样成功率就会大大提高。
在并发数不高的情况,拆分成若干的cell,然后去维护cell求和,性能是不如AtomicLong的。所以LongAdder用了巧妙的方法来解决。初始情况下,LongAdder与AtomicLong是相同的,只有在cas失败时,才会将value拆分成cell,每失败一次,都会增加cel的数量。这样就能兼顾低并发和高并发都能高效。

通过代码测试也能证明:

public class TestAtomicLong { private static AtomicLong ai = new AtomicLong(0); public static void main(String[] args) throws InterruptedException { MyThread mt = new MyThread(); Long time = System.currentTimeMillis(); System.out.println("当前时间:" + time); for (int i = 0; i < 4; i++) { Thread t = new Thread(mt); t.start(); }Thread.sleep(5000); }static class MyThread implements Runnable { @Override public void run() { while (true) { if (ai.get() >= 100000000L) { System.out.println("已达到1亿"); System.out.println(System.currentTimeMillis()); return; } ai.getAndIncrement(); } } }}

public class TestLongAdder { private static LongAdder ai = new LongAdder(); public static void main(String[] args) throws InterruptedException { MyThread mt = new MyThread(); Long time = System.currentTimeMillis(); System.out.println("当前时间:" + time); for (int i = 0; i < 4; i++) { Thread t = new Thread(mt); t.start(); }Thread.sleep(5000); }static class MyThread implements Runnable { @Override public void run() { while (true) { if (ai.longValue() >= 100000000L) { System.out.println("已达到1亿"); System.out.println(System.currentTimeMillis()); return; } ai.increment(); } } }}

这是只有4个线程的情况下,多个线程对一个变量加到1亿时,看看时间。
  • AtomicLong用了2.1秒,LongAdder用了2.2秒,性能还差于AtomicLong。
  • 但是修改线程为50时,AtomicLong用了3秒,LongAdder用了2.3秒。
说明在多线程下,LongAdder优于AtomicLong。

现在,在处理高并发计数时,应该优先使用LongAdder,而不是继续使用AtomicLong。当然, 线程竞争很低的情况下进行计数,使用Atomic还是更简单更直接,并且效率稍微高一些。
其他情况,比如序号生成,这种情况下需要准确的数值,全局唯一的AtomicLong才是正确的选择,此时不应该使用LongAdder。

为什么LongAdder返回的值不是准确的数值
【JAVA8|Java8对于多线程并发的一些新支持-LongAdder】LongAdder.sum()方法返回的是: 累加的和,也就是“当前时刻”的计数值。
此返回值可能不是绝对准确的,因为调用这个方法时还有其他线程可能正在进行计数累加,方法的返回时刻和调用时刻不是同一个点,在有并发的情况下,这个值只是近似准确的计数值。
高并发时,除非全局加锁,否则得不到程序运行中某个时刻绝对准确的值,但是全局加锁在高并发情况下是下下策。
在很多的并发场景中,计数操作并不是核心,这种情况下允许计数器的值出现一点偏差,此时可以使用LongAdder。
在必须依赖准确计数值的场景中,应该自己处理而不是使用通用的类。

References
  • Java8对于多线程并发的一些新支持-LongAdder
  • jdk1.8 LongAdder源码学习
  • Java8 源码阅读 - LongAdder

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