写点什么

性能测试中的 LongAdder

作者:FunTester
  • 2022 年 3 月 28 日
  • 本文字数:2246 字

    阅读完需:约 7 分钟

在性能测试中,其本质基础就是多线程编程。这其中多线程安全计数是一个很常见的使用场景,在此之前我用的是java.util.concurrent.atomic.AtomicLong或者java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger,但是在最近深入学习多线程编程的过程中(随着线程数增加),发现知识又需要增加了。


随着java.util.concurrent.atomic.LongAdder来到视野中,下面分享一下基础使用和性能测试。

简介

LongAdder中会维护一组变量,这些变量加起来就是要以原子方式更新的long型变量。当更新方法add(long)在线程间竞争时,该组变量可以动态增长以减缓竞争。方法sum()返回当前在维持总和的变量上的总和。与AtomicLong相比,在低并发环境下,两者性能很相似。但在高并发环境下,LongAdder有着明显更高的吞吐量,但是有着更高的空间复杂度(就是内存占用偏高)。LongAdderJDK1.8开始出现的,所提供的API基本上可以替换掉原先的AtomicLong

基础方法

对于计数器功能来讲,常用的功能无法三种:构造方法、计数方法(增减)、统计方法(获取值)。

构造方法

java.util.concurrent.atomic.LongAdder只有一个构造方法:


    /**     * Creates a new adder with initial sum of zero.     */    public LongAdder() {    }
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默认值0

计数方法

这里java.util.concurrent.atomic.LongAdder提供的四种:增减 1,增减任意值。都比较简单。简单看一下源码即可上手。这里分享一个重置方法。


    /**     * Resets variables maintaining the sum to zero.  This method may     * be a useful alternative to creating a new adder, but is only     * effective if there are no concurrent updates.  Because this     * method is intrinsically racy, it should only be used when it is     * known that no threads are concurrently updating.     */    public void reset() {        Cell[] as = cells; Cell a;        base = 0L;        if (as != null) {            for (int i = 0; i < as.length; ++i) {                if ((a = as[i]) != null)                    a.value = 0L;            }        }    }
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由于设计思路和运行机制,这个reset()并不常用,如果是到达某个值就reset()重新计数,大多数情况下并不能符合预期。包括后面还有一个java.util.concurrent.atomic.LongAdder#sumThenReset方法也是一样的,不过可以做一个定时获取存量重新计数的功能,说白点,就是 QPS 取样器。

统计

统计方法中最核心的是java.util.concurrent.atomic.LongAdder#sum,其他java.util.concurrent.atomic.LongAdder#intValue或者java.util.concurrent.atomic.LongAdder#longValue都是基于此方法。然后把值转成其他类型返回。


    /**     * Returns the current sum.  The returned value is <em>NOT</em> an     * atomic snapshot; invocation in the absence of concurrent     * updates returns an accurate result, but concurrent updates that     * occur while the sum is being calculated might not be     * incorporated.     *     * @return the sum     */    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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同样的道理,这个方法在性能测试中,自然也不是那么实时。这个问题需要避免。

性能测试

下面写个简单的性能测试脚本:


    public static void main(String[] args) {        LongAdder adder = new LongAdder()        POOL_SIZE = 1000        def phaser = new Phaser(1)        time {            POOL_SIZE.times {                fun {                    1000000.times {                        adder.increment()                    }                } , phaser            }            phaser.arriveAndAwaitAdvance()        }        output(formatLong(adder.longValue()))    }
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我的测试方案是固定 1000 个线程,调整单线程次数。下面是测试结果:


INFO-> 34.738 main 执行1次耗时:11,088 msINFO-> 34.739 main 1,000,000,000
INFO-> 19.588 main 执行1次耗时:1,194 msINFO-> 19.588 main 100,000,000
INFO-> 07.095 main 执行1次耗时:441 msINFO-> 07.096 main 10,000,000
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下面是java.util.concurrent.atomic.AtomicLong的测试结果:


INFO-> 29.627 main 执行1次耗时:30,570 msINFO-> 29.628 main 1,000,000,000
INFO-> 45.557 main 执行1次耗时:4,600 msINFO-> 45.558 main 100,000,000
INFO-> 22.594 main 执行1次耗时:633 msINFO-> 22.595 main 10,000,000
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对比之下,果断换了。PS:LongAdder只有在竞争比较多的时候性能比AtomicLong性能好很多。除此以外,还是老老实实用旧的。

Have Fun ~ Tester !

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