比 AtomicLong 更优秀的 LongAdder 确定不来了解一下吗？

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发布于: 2020 年 05 月 18 日
前言﻿
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本文首发自个人公众号：壹枝花算不算浪漫
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最近阿里巴巴发布了Java开发手册(泰山版) ，其中第17条写到：
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对于Java项目中计数统计的一些需求，如果是 JDK8，推荐使用 LongAdder 对象，比 AtomicLong 性能更好（减少乐观锁的重试次数）
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在大多数项目及开源组件中，计数统计使用最多的仍然还是AtomicLong，虽然是阿里巴巴这样说，但是我们仍然要根据使用场景来决定是否使用LongAdder。
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今天主要是来讲讲LongAdder的实现原理，还是老方式，通过图文一步步解开LongAdder神秘的面纱，通过此篇文章你会了解到：
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为什么AtomicLong在高并发场景下性能急剧下降？
LongAdder为什么快？
LongAdder实现原理（图文分析）
AtomicLong是否可以被遗弃或替换？
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本文代码全部基于JDK 1.8，建议边看文章边看源码更加利于消化
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AtomicLong﻿
当我们在进行计数统计的时，通常会使用AtomicLong来实现。AtomicLong能保证并发情况下计数的准确性，其内部通过CAS来解决并发安全性的问题。
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AtomicLong实现原理﻿
说到线程安全的计数统计工具类，肯定少不了Atomic下的几个原子类。AtomicLong就是juc包下重要的原子类，在并发情况下可以对长整形类型数据进行原子操作，保证并发情况下数据的安全性。
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public class AtomicLong extends Number implements java.io.Serializable {
	public final long incrementAndGet() {
	    return unsafe.getAndAddLong(this, valueOffset, 1L) + 1L;
	}
	public final long decrementAndGet() {
	    return unsafe.getAndAddLong(this, valueOffset, -1L) - 1L;
	}
}
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我们在计数的过程中，一般使用incrementAndGet()和decrementAndGet()进行加一和减一操作，这里调用了Unsafe类中的getAndAddLong()方法进行操作。
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接着看看unsafe.getAndAddLong()方法：
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public final class Unsafe {
	public final long getAndAddLong(Object var1, long var2, long var4) {
	    long var6;
	    do {
	        var6 = this.getLongVolatile(var1, var2);
	    } while(!this.compareAndSwapLong(var1, var2, var6, var6 + var4));
	    return var6;
	}
	public final native boolean compareAndSwapLong(Object var1, long var2, long var4, long var6);
}
﻿
这里直接进行CAS+自旋操作更新AtomicLong中的value值，进而保证value值的原子性更新。
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AtomicLong瓶颈分析﻿
如上代码所示，我们在使用CAS + 自旋的过程中，在高并发环境下，N个线程同时进行自旋操作，会出现大量失败并不断自旋的情况，此时AtomicLong的自旋会成为瓶颈。
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如上图所示，高并发场景下AtomicLong性能会急剧下降，我们后面也会举例说明。
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那么高并发下计数的需求有没有更好的替代方案呢？在JDK8 中 Doug Lea大神 新写了一个LongAdder来解决此问题，我们后面来看LongAdder是如何优化的。
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LongAdder﻿
LongAdder和AtomicLong性能测试﻿
我们说了很多LongAdder上性能优于AtomicLong，到底是不是呢？一切还是以代码说话：
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/**
 * Atomic和LongAdder耗时测试
 *
 * @author：一枝花算不算浪漫
 * @date：2020-05-12 7:06
 */
public class AtomicLongAdderTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        testAtomicLongAdder(1, 10000000);
        testAtomicLongAdder(10, 10000000);
        testAtomicLongAdder(100, 10000000);
    }
    static void testAtomicLongAdder(int threadCount, int times) throws Exception{
        System.out.println("threadCount: " + threadCount + ", times: " + times);
        long start = System.currentTimeMillis();
        testLongAdder(threadCount, times);
        System.out.println("LongAdder 耗时：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
        System.out.println("threadCount: " + threadCount + ", times: " + times);
        long atomicStart = System.currentTimeMillis();
        testAtomicLong(threadCount, times);
        System.out.println("AtomicLong 耗时：" + (System.currentTimeMillis() - atomicStart) + "ms");
        System.out.println("----------------------------------------");
    }
    static void testAtomicLong(int threadCount, int times) throws Exception{
        AtomicLong atomicLong = new AtomicLong();
        List<Thread> list = Lists.newArrayList();
        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();
        }
        System.out.println("AtomicLong value is : " + atomicLong.get());
    }
    static void testLongAdder(int threadCount, int times) throws Exception{
        LongAdder longAdder = new LongAdder();
        List<Thread> list = Lists.newArrayList();
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            list.add(new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < times; j++) {
                    longAdder.increment();
                }
            }));
        }
        for (Thread thread : list) {
            thread.start();
        }
        for (Thread thread : list) {
            thread.join();
        }
        System.out.println("LongAdder value is : " + longAdder.longValue());
    }
}
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执行结果：
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这里可以看到随着并发的增加，AtomicLong性能是急剧下降的，耗时是LongAdder的数倍。至于原因我们还是接着往后看。
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LongAdder为什么这么快﻿
先看下LongAdder的操作原理图：
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既然说到LongAdder可以显著提升高并发环境下的性能，那么它是如何做到的？
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**1、 设计思想上，LongAdder采用"分段"的方式降低CAS失败的频次**
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这里先简单的说下LongAdder的思路，后面还会详述LongAdder的原理。
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我们知道，AtomicLong中有个内部变量value保存着实际的long值，所有的操作都是针对该变量进行。也就是说，高并发环境下，value变量其实是一个热点数据，也就是N个线程竞争一个热点。
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LongAdder的基本思路就是**分散热点**，将value值的新增操作分散到一个数组中，不同线程会命中到数组的不同槽中，各个线程只对自己槽中的那个value值进行CAS操作，这样热点就被分散了，冲突的概率就小很多。
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LongAdder有一个全局变量volatile long base值，当并发不高的情况下都是通过CAS来直接操作base值，如果CAS失败，则针对LongAdder中的Cell[]数组中的Cell进行CAS操作，减少失败的概率。
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例如当前类中base = 10，有三个线程进行CAS原子性的+1操作，*线程一执行成功，此时base=11*，**线程二、线程三执行失败后**开始针对于Cell[]数组中的Cell元素进行**+1操作**，同样也是CAS操作，此时数组index=1和index=2中Cell的value都被设置为了1.
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执行完成后，统计累加数据：sum = 11 + 1 + 1 = 13，利用LongAdder进行累加的操作就执行完了，流程图如下：
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如果要获取真正的long值，只要将各个槽中的变量值累加返回。这种分段的做法类似于JDK7中ConcurrentHashMap的分段锁。
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2、使用Contended注解来消除伪共享
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在 LongAdder 的父类 Striped64 中存在一个 volatile Cell[] cells; 数组，其长度是**2 的幂次方**，每个Cell都使用 @Contended 注解进行修饰，而@Contended注解可以进行缓存行填充，从而解决伪共享问题。伪共享会导致缓存行失效，缓存一致性开销变大。
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@sun.misc.Contended static final class Cell {
}
﻿
伪共享指的是多个线程同时读写同一个缓存行的不同变量时导致的 CPU缓存失效。尽管这些变量之间没有任何关系，但由于在主内存中邻近，存在于同一个缓存行之中，它们的相互覆盖会导致频繁的缓存未命中，引发性能下降。这里对于伪共享我只是提一下概念，并不会深入去讲解，大家可以自行查阅一些资料。
﻿
解决伪共享的方法一般都是使用直接填充，我们只需要保证不同线程的变量存在于不同的 CacheLine 即可，使用多余的字节来填充可以做点这一点，这样就不会出现伪共享问题。例如在Disruptor队列的设计中就有类似设计(可参考我之前的博客文章：[Disruptor学习笔记][1])：
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在Striped64类中我们可以看看Doug Lea在Cell上加的注释也有说明这一点：
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红框中的翻译如下：
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Cell类是AtomicLong添加了padded（via@sun.misc.compended)来消除伪共享的变种版本。缓存行填充对于大多数原子来说是繁琐的，因为它们通常不规则地分散在内存中，因此彼此之间不会有太大的干扰。但是，驻留在数组中的原子对象往往彼此相邻，因此在没有这种预防措施的情况下，通常会共享缓存行数据（对性能有巨大的负面影响）。
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3、惰性求值
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LongAdder只有在使用longValue()获取当前累加值时才会真正的去结算计数的数据，longValue()方法底层就是调用sum()方法，对base和Cell数组的数据累加然后返回，做到数据写入和读取分离。
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而AtomicLong使用incrementAndGet()每次都会返回long类型的计数值，每次递增后还会伴随着数据返回，增加了额外的开销。
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LongAdder实现原理﻿
之前说了，AtomicLong是多个线程针对单个热点值value进行原子操作。而LongAdder是每个线程拥有自己的槽，各个线程一般只对自己槽中的那个值进行CAS操作。
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比如有三个线程同时对value增加1，那么value = 1 + 1 + 1 = 3
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但是对于LongAdder来说，内部有一个base变量，一个Cell[]数组。
base变量：非竞态条件下，直接累加到该变量上
Cell[]数组：竞态条件下，累加个各个线程自己的槽Cell[i]中
最终结果的计算是下面这个形式：
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value = base + $\sum\limits_{i=0}^nCell[i]$
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LongAdder源码剖析﻿
前面已经用图分析了LongAdder高性能的原理，我们继续看下LongAdder实现的源码：
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public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable {
	public void increment() {
	    add(1L);
	}
	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);
	    }
	}
	final boolean casBase(long cmp, long val) {
        return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, BASE, cmp, val);
    }
}
﻿
一般我们进行计数时都会使用increment()方法，每次进行**+1操作**，increment()会直接调用add()方法。
﻿
变量说明：
as 表示cells引用
b 表示获取的base值
v 表示 期望值,
m 表示 cells 数组的长度 
a 表示当前线程命中的cell单元格
﻿
条件分析：
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条件一：as == null || (m = as.length - 1) < 0
此条件成立说明cells数组未初始化。如果不成立则说明cells数组已经完成初始化，对应的线程需要找到Cell数组中的元素去写值。
﻿
﻿
条件二：(a = as[getProbe() & m]) == null
getProbe()获取当前线程的hash值，m表示cells长度-1，cells长度是2的幂次方数，原因之前也讲到过，与数组长度取模可以转化为按位与运算，提升计算性能。
﻿
当条件成立时说明当前线程通过hash计算出来数组位置处的cell为空，进一步去执行longAccumulate()方法。如果不成立则说明对应的cell不为空，下一步将要将x值通过CAS操作添加到cell中。
﻿
条件三：!(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)
主要看a.cas(v = a.value, v + x)，接着条件二，说明当前线程hash与数组长度取模计算出的位置的cell有值，此时直接尝试一次CAS操作，如果成功则退出if条件，失败则继续往下执行longAccumulate()方法。
﻿
﻿
接着往下看核心的longAccumulate()方法，代码很长，后面会一步步分析，先上代码：
﻿
java.util.concurrent.atomic.Striped64.:
﻿
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn, boolean wasUncontended) {
    int h;
    if ((h = getProbe()) == 0) {
        ThreadLocalRandom.current();
        h = getProbe();
        wasUncontended = true;
    }
    boolean collide = false;
    for (;;) {
        Cell[] as; Cell a; int n; long v;
        if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
            if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
                if (cellsBusy == 0) {
                    Cell r = new Cell(x);
                    if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                        boolean created = false;
                        try {
                            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;
                    }
                }
                collide = false;
            }
            else if (!wasUncontended)
                wasUncontended = true;
            else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
                break;
            else if (n >= NCPU || cells != as)
                collide = false;
            else if (!collide)
                collide = true;
            else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                try {
                    if (cells == as) {
                        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;
            }
            h = advanceProbe(h);
        }
        else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
            boolean init = false;
            try {
                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))))
            break;                          
    }
}
﻿
代码很长，if else分支很多，除此看肯定会很头疼。这里一点点分析，然后结合画图一步步了解其中实现原理。
﻿
我们首先要清楚执行这个方法的前置条件，它们是或的关系，如上面条件一、二、三
cells数组没有初始化
cells数组已经初始化，但是当前线程对应的cell数据为空
cells数组已经初始化， 当前线程对应的cell数据为空，且CAS操作+1失败
﻿
longAccumulate()方法的入参：
long x 需要增加的值，一般默认都是1
LongBinaryOperator fn 默认传递的是null
wasUncontended竞争标识，如果是false则代表有竞争。只有cells初始化之后，并且当前线程CAS竞争修改失败，才会是false
﻿
然后再看下Striped64中一些变量或者方法的定义：
base: 类似于AtomicLong中全局的value值。在没有竞争情况下数据直接累加到base上，或者cells扩容时，也需要将数据写入到base上
collide：表示扩容意向，false 一定不会扩容，true可能会扩容。
cellsBusy：初始化cells或者扩容cells需要获取锁, 0:表示无锁状态 1:表示其他线程已经持有了锁
casCellsBusy(): 通过CAS操作修改cellsBusy的值，CAS成功代表获取锁，返回true
NCPU：当前计算机CPU数量，Cell数组扩容时会使用到
getProbe(): 获取当前线程的hash值
advanceProbe(): 重置当前线程的hash值
﻿
接着开始正式解析longAccumulate()源码：
﻿
private static final long PROBE;
if ((h = getProbe()) == 0) {
    ThreadLocalRandom.current();
    h = getProbe();
    wasUncontended = true;
}
static final int getProbe() {
    return UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE);
}
﻿
我们上面说过getProbe()方法是为了获取当前线程的hash值，具体实现是通过UNSAFE.getInt()实现的，PROBE是在初始化时候获取当前线程threadLocalRandomProbe的值。
﻿
注：Unsafe.getInt()有三个重载方法getInt(Object o, long offset)、getInt(long address) 和getIntVolatile(long address)，都是从指定的位置获取变量的值，只不过第一个的offset是相对于对象o的相对偏移量，第二个address是绝对地址偏移量。如果第一个方法中o为null是，offset也会被作为绝对偏移量。第三个则是带有volatile语义的load读操作。
﻿
如果当前线程的hash值h=getProbe()为0，0与任何数取模都是0，会固定到数组第一个位置，所以这里做了优化，使用ThreadLocalRandom为当前线程重新计算一个hash值。最后设置wasUncontended = true，这里含义是重新计算了当前线程的hash后认为此次不算是一次竞争。hash值被重置就好比一个全新的线程一样，所以设置了竞争状态为true。
﻿
可以画图理解为：
﻿
﻿
接着执行for循环，我们可以把for循环代码拆分一下，每个if条件算作一个CASE来分析：
﻿
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn, boolean wasUncontended) {
    
    for (;;) {
        Cell[] as; Cell a; int n; long v;
        if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
            
        }
        else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
            
        }
        else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
                                   
    }
}
﻿
如上所示，第一个if语句代表CASE1，里面再有if判断会以CASE1.1这种形式来讲解，下面接着的else if为CASE2， 最后一个为CASE3
﻿
*CASE1执行条件*：﻿
if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
}
﻿
cells数组不为空，且数组长度大于0的情况会执行CASE1，CASE1的实现细节代码较多，放到最后面讲解。
﻿
*CASE2执行条件和实现原理*：﻿
else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
    boolean init = false;
        try {
            if (cells == as) {
                Cell[] rs = new Cell[2];
                rs[h & 1] = new Cell(x);
                cells = rs;
                init = true;
            }
        } finally {
            cellsBusy = 0;
        }
        if (init)
            break;
}
﻿
CASE2 标识cells数组还未初始化，因为判断cells == as，这个代表当前线程到了这里获取的cells还是之前的一致。我们可以先看这个case，最后再回头看最为麻烦的CASE1实现逻辑。
﻿
cellsBusy上面说了是加锁的状态，初始化cells数组和扩容的时候都要获取加锁的状态，这个是通过CAS来实现的，为0代表无锁状态，为1代表其他线程已经持有锁了。cells==as代表当前线程持有的数组未进行修改过，casCellsBusy()通过CAS操作去获取锁。但是里面的if条件又再次判断了cell==as，这一点是不是很奇怪？通过画图来说明下问题：
﻿
﻿
如果上面条件都执行成功就会执行数组的初始化及赋值操作， Cell[] rs = new Cell[2]表示数组的长度为2，rs[h & 1] = new Cell(x) 表示创建一个新的Cell元素，value是x值，默认为1。
﻿
h & 1类似于我们之前HashMap或者ThreadLocal里面经常用到的计算散列桶index的算法，通常都是hash & (table.len - 1)，这里就不做过多解释了。 执行完成后直接退出for循环。
﻿
*CASE3执行条件和实现原理*：﻿
else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
    break;
﻿
进入到这里说明cells正在或者已经初始化过了，执行caseBase()方法，通过CAS操作来修改base的值，如果修改成功则跳出循环，这个CASE只有在初始化Cell数组的时候，多个线程尝试CAS修改cellsBusy加锁的时候，失败的线程会走到这个分支，然后直接CAS修改base数据。
﻿
*CASE1 实现原理*：﻿
分析完了CASE2和CASE3，我们再折头回看一下CASE1，进入CASE1的前提是：cells数组不为空，已经完成了初始化赋值操作。
﻿
接着还是一点点往下拆分代码，首先看第一个判断分支CASE1.1：
﻿
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
    if (cellsBusy == 0) {
        Cell r = new Cell(x);
        if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
            boolean created = false;
            try {
                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;
        }
    }
    collide = false;
}
﻿
这个if条件中(a = as[(n - 1) & h]) == null代表当前线程对应的数组下标位置的cell数据为null，代表没有线程在此处创建Cell对象。
﻿
接着判断cellsBusy==0，代表当前锁未被占用。然后新创建Cell对象，接着又判断了一遍cellsBusy == 0，然后执行casCellsBusy()尝试通过CAS操作修改cellsBusy=1，加锁成功后修改扩容意向collide = false;
﻿
for (;;) {
    if ((rs = cells) != null && (m = rs.length) > 0 && rs[j = (m - 1) & h] == null) {
        rs[j] = r;
        created = true;
    }
    if (created)
        break;
    continue;
}
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上面代码判断当前线程hash后指向的数据位置元素是否为空，如果为空则将cell数据放入数组中，跳出循环。如果不为空则继续循环。
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继续往下看代码，CASE1.2：
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else if (!wasUncontended)
    wasUncontended = true;
h = advanceProbe(h);
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wasUncontended表示cells初始化后，当前线程竞争修改失败wasUncontended =false，这里只是重新设置了这个值为true，紧接着执行advanceProbe(h)重置当前线程的hash，重新循环。
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接着看CASE1.3：
else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))
    break;
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进入CASE1.3说明当前线程对应的数组中有了数据，也重置过hash值，这时通过CAS操作尝试对当前数中的value值进行累加x操作，x默认为1，如果CAS成功则直接跳出循环。
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接着看CASE1.4：
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else if (n >= NCPU || cells != as)
    collide = false;    
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如果cells数组的长度达到了CPU核心数，或者cells扩容了，设置扩容意向collide为false并通过下面的h = advanceProbe(h)方法修改线程的probe再重新尝试
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至于这里为什么要提出和CPU数量做判断的问题：每个线程会通过线程对cells[threadHash%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，如果超过CPU数量的时候就不再扩容是因为CPU的数量代表了机器处理能力，当超过CPU数量时，多出来的cells数组元素没有太大作用。
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接着看CASE1.5：
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 else if (!collide)
   collide = true;
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如果扩容意向collide是false则修改它为true，然后重新计算当前线程的hash值继续循环，在CASE1.4中，如果当前数组的长度已经大于了CPU的核数，就会再次设置扩容意向collide=false，这里的意义是保证扩容意向为false后不再继续往后执行CASE1.6的扩容操作。
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接着看CASE1.6分支：
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else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
    try {
        if (cells == as) {
            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;
}
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这里面执行的其实是扩容逻辑，首先是判断通过CAS改变cellsBusy来尝试加锁，如果CAS成功则代表获取锁成功，继续向下执行，判断当前的cells数组和最先赋值的as是同一个，代表没有被其他线程扩容过，然后进行扩容，扩容大小为之前的容量的两倍，这里用的按位左移1位来操作的。
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Cell[] rs = new Cell[n << 1];
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扩容后再将之前数组的元素拷贝到新数组中，释放锁设置cellsBusy = 0，设置扩容状态，然后继续循环执行。
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到了这里，我们已经分析完了longAccumulate()所有的逻辑，逻辑分支挺多，仔细分析看看其实还是挺清晰的，流程图如下：
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我们再举一些线程执行的例子里面场景覆盖不全，大家可以按照这种模式自己模拟场景分析代码流程：
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如有问题也请及时指出，我会第一时间更正，不胜感激！
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LongAdder的sum方法﻿
当我们最终获取计数器值时，我们可以使用LongAdder.longValue()方法，其内部就是使用sum方法来汇总数据的。
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java.util.concurrent.atomic.LongAdder.sum():
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public long sum() {
    Cell[] as = cells; Cell a;
    long sum = base;
    if (as != null) {
        for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
            if ((a = as[i]) != null)
                sum += a.value;
        }
    }
    return sum;
}
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实现很简单，base + $\sum\limits_{i=0}^nCell[i]$，遍历cells数组中的值，然后累加。
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AtomicLong可以弃用了吗？﻿
看上去LongAdder的性能全面超越了AtomicLong，而且阿里巴巴开发手册也提及到 **推荐使用 LongAdder 对象，比 AtomicLong 性能更好（减少乐观
锁的重试次数）**，但是我们真的就可以舍弃掉LongAdder了吗？
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当然不是，我们需要看场景来使用，如果是并发不太高的系统，使用AtomicLong可能会更好一些，而且内存需求也会小一些。
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我们看过sum()方法后可以知道LongAdder在统计的时候如果有并发更新，可能导致统计的数据有误差。
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而在高并发统计计数的场景下，才更适合使用LongAdder。
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总结﻿
LongAdder中最核心的思想就是利用空间来换时间，将热点value分散成一个Cell列表来承接并发的CAS，以此来提升性能。
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LongAdder的原理及实现都很简单，但其设计的思想值得我们品味和学习。
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[1]:https://blog.csdn.net/u012881584/article/details/105673075
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