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最近在看(轻量级的流量控制、熔断降级 Java 库)源码的时候，看到在统计数量的时候使用了LongAdder。这个LongAdder是jdk1.8新增的，出自Doug Lea之手，伟大的Java并发大师的鼻祖。在没有接触到LongAdder之前，AtomicLong这个类在并发计数上无论性能还是准确性已经做得极好了。在阿里流控框架中使用这样一个LongAdder类，必然有其过人之处。
回顾AtomicLong
AtomicLong是通过CAS(即Compare And Swap)原理来完成原子递增递减操作，在并发情况下不会出现线程不安全结果。AtomicLong中的value是使用volatile修饰，并发下各个线程对value最新值均可见。我们以incrementAndGet()方法来深入。
public final long incrementAndGet() { return unsafe.getAndAddLong(this, valueOffset, 1L) + 1L; } 这里是调用了unsafe的方法
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; } 方法中this.compareAndSwapLong()有4个参数，var1是需要修改的类对象，var2是需要修改的字段的内存地址，var6是修改前字段的值，var6+var4是修改后字段的值。compareAndSwapLong只有该字段实际值和var6值相当的时候，才可以成功设置其为var6+var4。
再继续往深一层去看
public final native boolean compareAndSwapLong(Object var1, long var2, long var4, long var6);
这里Unsafe.compareAndSwapLong是native方法，底层通过JNI(Java Native Interface)来完成调用，实际就是借助C来调用CPU指令来完成。
实现中使用了do-while循环，如果CAS失败，则会继续重试，直到成功为止。并发特别高的时候，虽然这里可能会有很多次循环，但是还是可以保证线程安全的。不过如果自旋CAS操作长时间不成功，竞争较大，会带CPU带来极大的开销，占用更多的执行资源，可能会影响其他主业务的计算等。
LongAdder怎么优化AtomicLong
Doug Lea在jdk1.5的时候就针对HashMap进行了线程安全和并发性能的优化，推出了分段锁实现的ConcurrentHashMap。一般Java面试，基本上离不开ConcurrentHashMap这个网红问题。另外在ForkJoinPool中，Doug Lea在其工作窃取算法上对WorkQueue使用了细粒度锁来较少并发的竞争,更多细节可参考我的原创文章。如果已经对ConcurrentHashMap有了较为深刻的理解，那么现在来看LongAdder的实现就会相对简单了。
来看LongAdder的increase()方法实现，
public void add(long x) { Cell[] as; long b, v; int m; Cell a; //第一个if进行了两个判断，(1)如果cells不为空，则直接进入第二个if语句中。(2)同样会先使用cas指令来尝试add，如果成功则直接返回。如果失败则说明存在竞争，需要重新add 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); } } 这里用到了Cell类对象，Cell对象是LongAdder高并发实现的关键。在casBase冲突严重的时候，就会去创建Cell对象并添加到cells中，下面会详细分析。
@sun.misc.Contended static final class Cell { volatile long value; Cell(long x) { value = x; } //提供CAS方法修改当前Cell对象上的value final boolean cas(long cmp, long val) { return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, cmp, val); } // Unsafe mechanics private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE; private static final long valueOffset; static { try { UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe(); Class ak = Cell.class; valueOffset = UNSAFE.objectFieldOffset (ak.getDeclaredField("value")); } catch (Exception e) { throw new Error(e); } } } 而这一句a = as[getProbe() & m]其实就是通过getProbe()拿到当前Thread的threadLocalRandomProbe的probe Hash值。这个值其实是一个随机值，这个随机值由当前线程ThreadLocalRandom.current()产生。不用Rondom的原因是因为这里已经是高并发了，多线程情况下Rondom会极大可能得到同一个随机值。因此这里使用threadLocalRandomProbe在高并发时会更加随机，减少冲突。更多ThreadLocalRandom信息想要深入了解可关注这篇文章。拿到as数组中当前线程的Cell对象，然后再进行CAS的更新操作,我们在源码上进行分析。longAccumulate()是在父类Striped64.java中。
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn, boolean wasUncontended) { int h; if ((h = getProbe()) == 0) { //如果当前线程的随机数为0，则初始化随机数 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; //如果当前cells数组不为空 if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) { //如果线程随机数对应的cells对应数组下标的Cell元素不为空， if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) { //当使用到LongAdder的Cell数组相关的操作时，需要先获取全局的cellsBusy的锁，才可以进行相关操作。如果当前有其他线程的使用，则放弃这一步，继续for循环重试。 if (cellsBusy == 0) { // Try to attach new Cell //Cell的初始值是x，创建完毕则说明已经加上 Cell r = new Cell(x); // Optimistically create //casCellsBusy获取锁，cellsBusy通过CAS方式获取锁，当成功设置cellsBusy为1时，则获取到锁。 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 { //finally里面释放锁 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 //如果a不为空，则对a进行cas增x操作，成功则返回 else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))) break; //cells的长度n已经大于CPU数量，则继续扩容没有意义，因此直接标记为不冲突 else if (n >= NCPU || cells != as) collide = false; // At max size or stale else if (!collide) collide = true; //到这一步则说明a不为空但是a上进行CAS操作也有多个线程在竞争，因此需要扩容cells数组，其长度为原长度的2倍 else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) { 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 } //继续使用新的随机数，避免在同一个Cell上竞争 h = advanceProbe(h); } //如果cells为空，则需要先创建Cell数组。初始长度为2.(个人理解这个if放在前面会比较好一点，哈哈) else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) { 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; } //如果在a上竞争失败，且扩容竞争也失败了，则在casBase上尝试增加数量 else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))) break; // Fall back on using base } } 最后是求LongAdder的总数，这一步就非常简单了，把base的值和所有cells上的value值加起来就是总数了。
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; } 思考
源码中Cell数组的会控制在不超过NCPU的两倍，原因是LongAdder其实在底层是依赖CPU的CAS指令来操作，如果多出太多，即使在代码层面没有竞争，在底层CPU的竞争会更多，所以这里会有一个数量的限制。所以在LongAdder的设计中，由于使用到CAS指令操作，瓶颈在于CPU上。
YY一下，那么有没有方式可以突破这个瓶颈呢？我个人觉得是有的，但是有前提条件，应用场景极其有限。基于ThreadLocal的设计，假设统计只在一个固定的线程池中进行，假设线程池中的线程不会销毁(异常补充线程的就暂时不管了)，则可以认为线程数量是固定且不变的，那么统计则可以依赖于只在当前线程中进行，那么即使是高并发，就转化为ThreadLocal这种单线程操作了，完全可以摆脱CAS的CPU指令操作的限制，那么性能将极大提升。
总结
在并发处理上，AtomicLong和LongAdder均具有各自优势，需要怎么使用还是得看使用场景。看完这篇文章，其实并不意味着LongAdder就一定比AtomicLong好使，个人认为在QPS统计等统计操作上，LongAdder会更加适合，而AtomicLong在自增控制方面是LongAdder无法代替的。在多数地并发和少数高并发情况下，AtomicLong和LongAdder性能上差异并不是很大，只有在并发极高的时候，才能真正体现LongAdder的优势。
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