2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 
AtomicLong与LongAdder性能对比
Hystrix需要根据过去一段时间内失败的请求次数来判断是否打开熔断开关，所以它会维护一个时间窗口，并不断向该窗口中累加失败请求次数，在多线程环境下一般会使用AtomicLong，但是Hystrix中使用的是LongAdder。查了一下，发现在Hystrix，Guava，JDK8中都有这个类，应该是Java8中才加到标准库中，其他库要兼容老版本只能自己复制一份了。Hystrix和Java8中的LongAdder具体实现有细微差别，不过整体思路是一样的，下面的分析都是以jdk为准的。
为什么Hystrix使用LongAdder而不是AtomicLong呢？在LongAdder的Java doc中有
This class is usually preferable to AtomicLong when multiple threads update a common sum that is used for purposes such as collecting statistics, not for fine-grained synchronization control. Under low update contention, the two classes have similar characteristics. But under high contention, expected throughput of this class is significantly higher, at the expense of higher space consumption.
在存在高度竞争的条件下，LongAdder的性能会远远好于AtomicLong，不过会消耗更多空间。高度竞争当然是指在多线程条件下。
我们知道AtomicLong是通过cas来更新值的，按理说是很快的，LongAdder为什么会比它更快，是还有其他什么更快的手段吗？先不管这些，直接实验一下，看是不是真的更快。
1. 性能对比
public class TestAtomic {
private static final int TASK_NUM = 1000;
private static final int INCREMENT_PER_TASK = 10000;
private static final int REPEAT = 10;
private static long l = 0;
public static void main(String[] args) throws Exception {
repeatWithStatics(REPEAT, () -> testAtomicLong());
repeatWithStatics(REPEAT, () -> testLongAdder());
repeatWithStatics(REPEAT, () -> testLong());
}
public static void testAtomicLong() {
AtomicLong al = new AtomicLong(0);
execute(TASK_NUM, () -> repeat(INCREMENT_PER_TASK, () -> al.incrementAndGet()));
}
public static void testLong() {
l = 0;
execute(TASK_NUM, () -> repeat(INCREMENT_PER_TASK, () -> l++));
}
public static void testLongAdder() {
LongAdder adder = new LongAdder();
execute(TASK_NUM, () -> repeat(INCREMENT_PER_TASK, () -> adder.add(1)));
}
public static void repeatWithStatics(int n, Runnable runnable) {
long[] elapseds = new long[n];
ntimes(n).forEach(x -> {
long start = System.currentTimeMillis();
runnable.run();
long end = System.currentTimeMillis();
elapseds[x] = end - start;
});
System.out.printf("total: %d, %s\n", Arrays.stream(elapseds).sum(), Arrays.toString(elapseds));
}
private static void execute(int n, Runnable task) {
try {
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(n);
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(100);
Runnable taskWrapper = () -> {
task.run();
latch.countDown();
};
service.invokeAll(cloneTask(n, taskWrapper));
latch.await();
service.shutdown();
} catch (Exception e) {}
}
private static Collection> cloneTask(int n, Runnable task) {
return ntimes(n).mapToObj(x -> new Callable() {
@Override
public Void call() throws Exception {
task.run();
return null;
}
}).collect(Collectors.toList());
}
private static void repeat(int n, Runnable runnable) {
ntimes(n).forEach(x -> runnable.run());
}
private static IntStream ntimes(int n) {
return IntStream.range(0, n);
}
}
上面是用1000个并发任务，每个任务对数据累加10000次，每个实验测试10次。
输出：
total: 1939, [258, 196, 200, 174, 186, 178, 204, 189, 185, 169]
total: 613, [57, 45, 47, 53, 69, 61, 80, 67, 64, 70]
total: 1131, [85, 67, 77, 81, 280, 174, 108, 67, 99, 93]
从上往下依次是AtomicLong, LongAdder, long。
从结果能看到LongAdder确实性能高于AtomicLong，不过还有一个让我非常吃惊的结果，就是LongAdder竟然比直接累加long还快（当然直接累加long最终得到的结果是错误的，因为没有同步），这个有些反常识了，其实这里涉及到了一些隐藏的问题，就是cache的false sharing，因为平时编程时不太会关注cache这些，所以碰到这个结果会出乎预料，详细的解释在后面的第三节。
2. LongAdder源码分析
先来分析一下LongAdder为什么会比AtomicLong快，是不是用到了什么比cas还快的东西。
LongAdder的父类Striped64的注释中已经将整个类的设计讲的很清楚的了，类中主要维护两个值，一个long型的base属性，一个Cell数组，它们值的和才是真正的结果。Cell是对long的一个包装，为什么将long包装起来，猜测有两个原因：1）可以在类中添加padding数据，避免false sharing，2）包装起来才好使用cas。
LongAdder.add的流程简单描述就是，先尝试通过cas修改base，成功则返回，失败则根据当前线程hash值从Cell数组中选择一个Cell，然后向Cell中add数据。Cell数组是动态增长的，并且是用时才初始化的，这是为了避免占用过多空间。
看到注释大概能猜到为什么快了，LongAdder仍然用的cas，快是因为在高度竞争的条件下，对一个值进行修改，冲突的概率很高，需要不断cas，导致时间浪费在循环上，如果将一个值拆分为多个值，分散压力，那么性能就会有所提高。
下面来看源码，进入LongAdder的add方法：
public void add(long x) {
Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
boolean uncontended = true;
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);
}
}
上面先对base进行cas操作，然后判断Cell数组是否为空，不为空则根据当前线程probe值（类似hash值）选择Cell并进行cas，都不成功进入longAccumulate方法。
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
boolean wasUncontended) {
int h;
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) { // (1)
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) { // (1.1)
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
else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x)))) // (1.2)
break;
else if (n >= NCPU || cells != as)
collide = false; // At max size or stale
else if (!collide)
collide = true;
else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) { // (1.3)
try {
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
}
h = advanceProbe(h);
}
else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) { // (2)
boolean init = false;
try { // Initialize table
if (cells == as) {
Cell[] rs = new Cell[2];
rs[h & 1] = new Cell(x);
cells = rs;
init = true;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
if (init)
break;
}
else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x)))) // (3)
break; // Fall back on using base
}
}
Cell数组不为空时进入分支(1)，如果根据当前线程hash获得的Cell为null，则进入(1.1)开始实例化该Cell，否则进入(1.2)对Cell进行cas，不成功的话表示冲突比较多，开始进入(1.3)对Cell数组扩容了，cellsBusy是用cas实现的一个spinlock；
Cell数组为空且获取到cellsBusy时进入分支(2)，开始初始化Cell数组；
分支(1)和(2)都进不去，没办法，只能再次对base进行cas。
上面只是对源码做了粗略的分析，详细的每个分支的含义我也不知道，不过这些我们都不需要较真去弄的非常清楚，毕竟世界上只有一个Doug Lea，我们只需要知道LongAdder是怎么比AtomicLong快的就行，实际就是用多个long来分担压力，一群人到十个盘子里夹菜当然比到一个盘子里夹菜冲突小。
2.1 实现一个简化版的LongAdder
知道了原理，那我们就自己来实现一个简陋的LongAdder。
public class MyLong {
private static final int LEN = 2 << 5;
private AtomicLong[] atomicLongs = new AtomicLong[LEN];
public MyLong() {
for (int i = 0; i < LEN; ++i) {
atomicLongs[i] = new AtomicLong(0);
}
}
public void add(long l) {
atomicLongs[hash(Thread.currentThread()) & (LEN - 1)].addAndGet(l);
}
public void increment() {
add(1);
}
public long get() {
return Arrays.stream(atomicLongs).mapToLong(al -> al.get()).sum();
}
// 从HashMap里抄过来的
private static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
}
在最上面的TestAtomic类中加上方法：
public static void main(String[] args) throws Exception {
repeatWithStatics(REPEAT, () -> testAtomicLong());
repeatWithStatics(REPEAT, () -> testLongAdder());
repeatWithStatics(REPEAT, () -> testLong());
repeatWithStatics(REPEAT, () -> testMyLong());
}
public static void testMyLong() {
MyLong myLong = new MyLong();
execute(TASK_NUM, () -> repeat(INCREMENT_PER_TASK, () -> myLong.increment()));
}
输出：
total: 1907, [176, 211, 192, 182, 195, 173, 199, 229, 184, 166]
total: 641, [67, 50, 45, 53, 73, 58, 80, 63, 69, 83]
total: 947, [90, 82, 70, 72, 87, 78, 136, 107, 77, 148]
total: 670, [81, 80, 73, 67, 57, 94, 62, 49, 57, 50]
可以看到性能比AtomicLong好多了。
3. 为什么LongAdder比直接累加long还快
前面解释了LongAdder比AtomicLong快，但是为什么它还会比long快？解答这个问题之前要先介绍伪共享的概念。
3.1 伪共享(false sharing)
在计算机中寻址是以字节为单位，但是cache从内存中复制数据是以行为单位的，一个行会包含多个字节，一般为64字节，每个CPU有自己的L1、L2 cache，现在有两个变量x、y在同一行中，如果CPU1修改x，缓存一致性要求数据修改需要马上反应到其他对应副本上，CPU2 cache对应行重新刷新，然后CPU2才能访问y，如果CPU1一直修改x，CPU2一直访问y，那么CPU2得一直等到cache刷新后才能访问y，带来性能下降，产生这个问题的原因有两方面：1）x、y位于同一行，2）两个CPU会频繁的访问这两个数据，如果这两个条件其中一个不成立，那就不会产生问题。更多关于伪共享的概念参考伪共享(False Sharing)和(false sharing(wiki)。
3.1.1 解决办法
既然这个问题出现了，那肯定是有解决办法的。一般就是添加padding数据，来将x、y隔开，让它们不会位于同一行中。
Java中的话，在Java7之前需要手动添加padding数据，后来JEP 142提案提出应该为程序员提供某种方式来标明哪些字段是会存在缓存竞争的，并且虚拟机能够根据这些标识来避免这些字段位于同一行中，程序员不用再手动填充padding数据。
@Contended就是应JEP 142而生的，在字段或类上标准该注解，就表示编译器或虚拟机需要在这些数据周围添加padding数据。Java8的伪共享和缓存行填充--@Contended注释中详细解释了@Contended注解的使用方法，在百度或者谷歌上搜索 jep 142 site:mail.openjdk.java.net 能找到很多@Contended相关资料。
下面实验一下来观察false sharing：
public class TestContended {
private static int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
private static ForkJoinPool POOL = new ForkJoinPool(NCPU);
private static int INCREMENT_PER_TASK = 1000000;
private static final int REPEAT = 10;
private static long l = 0;
private static long l1 = 0;
private static long l2 = 0;
private static long cl1 = 0;
private static volatile long q0, q1, q2, q3, q4, q5, q6;
private static long cl2 = 0;
public static void main(String[] args) {
repeatWithStatics(REPEAT, () -> testLongWithSingleThread());
repeatWithStatics(REPEAT, () -> testLong());
repeatWithStatics(REPEAT, () -> testTwoLong());
repeatWithStatics(REPEAT, () -> testTwoContendedLong());
}
public static void testLongWithSingleThread() {
repeat(2 * INCREMENT_PER_TASK, () -> l++);
}
public static void testLong() {
asyncExecute2Task(() -> repeat(INCREMENT_PER_TASK, () -> l++), () -> repeat(INCREMENT_PER_TASK, () -> l++));
}
public static void testTwoLong() {
asyncExecute2Task(() -> repeat(INCREMENT_PER_TASK, () -> l1++), () -> repeat(INCREMENT_PER_TASK, () -> l2++));
}
public static void testTwoContendedLong() {
asyncExecute2Task(() -> repeat(INCREMENT_PER_TASK, () -> cl1++), () -> repeat(INCREMENT_PER_TASK, () -> cl2++));
}
public static void repeatWithStatics(int n, Runnable runnable) {
long[] elapseds = new long[n];
ntimes(n).forEach(x -> {
long start = System.currentTimeMillis();
runnable.run();
long end = System.currentTimeMillis();
elapseds[x] = end - start;
});
System.out.printf("total: %d, %s\n", Arrays.stream(elapseds).sum(), Arrays.toString(elapseds));
}
private static void asyncExecute2Task(Runnable task1, Runnable task2) {
try {
CompletableFuture.runAsync(task1, POOL)
.thenCombine(CompletableFuture.runAsync(task2, POOL), (r1, r2) -> 0).get();
} catch (Exception e) {}
}
private static void repeat(int n, Runnable runnable) {
ntimes(n).forEach(x -> runnable.run());
}
private static IntStream ntimes(int n) {
return IntStream.range(0, n);
}
}
不知道为什么我用不了@Contended注解，即使启动参数加上-XX:-RestrictContended也不行，所以只能手工添加padding数据。目前缓存行大小一般为64字节（也可以通过CPUZ来查看），也就是填充7个long就可以将两个long型数据隔离在两个缓存行中了。
输出：
total: 16, [9, 5, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0]
total: 232, [35, 35, 33, 24, 25, 23, 13, 15, 15, 14]
total: 148, [17, 15, 14, 16, 14, 15, 13, 17, 12, 15]
total: 94, [8, 8, 8, 8, 15, 9, 10, 11, 8, 9]
从上往下依次为：1）单线程累加一个long；2）两个线程累加一个long；3）两个线程累加两个long，这两个long位于同一缓存行中；4）两个线程累加两个long，且它们位于不同缓存行中。
从上面的结果看，padding还是很有效的。结果2相比于1，不仅会有线程切换代价还会有false sharing问题，对于纯计算型任务线程个数不要超过CPU个数。不过有一点想不通的是，结果2和3为什么差距这么大。
以上转自公司同事“yuanzhongcheng”的分享