阿里《Java開發(fā)手冊》最新嵩山版在不久前發(fā)布，其中有一段內(nèi)容引起了編者的注意，內(nèi)容如下：
【參考】volatile 解決多線程內(nèi)存不可見問題。對于一寫多讀，是可以解決變量同步問題，但是如果多寫，同樣無法解決線程安全問題。
說明：如果是 count++ 操作，使用如下類實現(xiàn)：AtomicInteger count = new AtomicInteger(); count.addAndGet(1); 如果是 JDK8，推薦使用 LongAdder 對象，比 AtomicLong 性能更好（減少樂觀 鎖的重試次數(shù)）。
以上內(nèi)容共有兩個重點：
- 類似于 count++ 這種非一寫多讀的場景不能使用
volatile； - 如果是 JDK8 推薦使用
LongAdder而非AtomicLong來替代volatile，因為LongAdder的性能更好。
但口說無憑，即使是孤盡大佬說的，咱們也得證實一下，因為馬老爺子說過：實踐是檢驗真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)。
這樣做也有它的好處，第一，加深了我們對知識的認(rèn)知；第二，文檔上只寫了LongAdder 比 AtomicLong 的性能高，但是高多少呢？文中并沒有說，那只能我們自己動手去測試嘍。
（推薦教程：Java教程）
話不多，接下來我們直接進(jìn)入本文正式內(nèi)容...
volatile 線程安全測試
首先我們來測試 volatile 在多寫環(huán)境下的線程安全情況，測試代碼如下：
public class VolatileExample {
public static volatile int count = 0; // 計數(shù)器
public static final int size = 100000; // 循環(huán)測試次數(shù)
public static void main(String[] args) {
// ++ 方式 10w 次
Thread thread = new Thread(() -> {
for (int i = 1; i <= size; i++) {
count++;
}
});
thread.start();
// -- 10w 次
for (int i = 1; i <= size; i++) {
count--;
}
// 等所有線程執(zhí)行完成
while (thread.isAlive()) {}
System.out.println(count); // 打印結(jié)果
}
}
我們把 volatile 修飾的 count 變量 ++ 10w 次，在啟動另一個線程 -- 10w 次，正常來說結(jié)果應(yīng)該是 0，但是我們執(zhí)行的結(jié)果卻為：
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結(jié)論：由以上結(jié)果可以看出 volatile 在多寫環(huán)境下是非線程安全的，測試結(jié)果和《Java開發(fā)手冊》相吻合。
LongAdder VS AtomicLong
接下來，我們使用 Oracle 官方的 JMH 來測試一下兩者的性能，測試代碼如下：
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.infra.Blackhole;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime) // 測試完成時間
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 1, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 預(yù)熱 1 輪，每次 1s
@Measurement(iterations = 5, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 測試 5 輪，每次 3s
@Fork(1) // fork 1 個線程
@State(Scope.Benchmark)
@Threads(1000) // 開啟 1000 個并發(fā)線程
public class AlibabaAtomicTest {
public static void main(String[] args) throws RunnerException {
// 啟動基準(zhǔn)測試
Options opt = new OptionsBuilder()
.include(AlibabaAtomicTest.class.getSimpleName()) // 要導(dǎo)入的測試類
.build();
new Runner(opt).run(); // 執(zhí)行測試
}
@Benchmark
public int atomicTest(Blackhole blackhole) throws InterruptedException {
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
for (int i = 0; i < 1024; i++) {
atomicInteger.addAndGet(1);
}
// 為了避免 JIT 忽略未被使用的結(jié)果
return atomicInteger.intValue();
}
@Benchmark
public int longAdderTest(Blackhole blackhole) throws InterruptedException {
LongAdder longAdder = new LongAdder();
for (int i = 0; i < 1024; i++) {
longAdder.add(1);
}
return longAdder.intValue();
}
}程序執(zhí)行的結(jié)果為：
從上述的數(shù)據(jù)可以看出，在開啟了 1000 個線程之后，程序的 LongAdder 的性能比 AtomicInteger 快了約 1.53 倍，你沒看出是開了 1000 個線程，為什么要開這么多呢？這其實是為了模擬高并發(fā)高競爭的環(huán)境下二者的性能查詢。
如果在低競爭下，比如我們開啟 100 個線程，測試的結(jié)果如下：
結(jié)論：從上面結(jié)果可以看出，在低競爭的并發(fā)環(huán)境下 AtomicInteger的性能是要比 LongAdder 的性能好，而高競爭環(huán)境下 LongAdder的性能比 AtomicInteger 好，當(dāng)有 1000 個線程運行時，LongAdder 的性能比 AtomicInteger 快了約 1.53 倍，所以各位要根據(jù)自己業(yè)務(wù)情況選擇合適的類型來使用。
性能分析
為什么會出現(xiàn)上面的情況？這是因為 AtomicInteger 在高并發(fā)環(huán)境下會有多個線程去競爭一個原子變量，而始終只有一個線程能競爭成功，而其他線程會一直通過 CAS 自旋嘗試獲取此原子變量，因此會有一定的性能消耗；而 LongAdder 會將這個原子變量分離成一個 Cell 數(shù)組，每個線程通過 Hash 獲取到自己數(shù)組，這樣就減少了樂觀鎖的重試次數(shù)，從而在高競爭下獲得優(yōu)勢；而在低競爭下表現(xiàn)的又不是很好，可能是因為自己本身機制的執(zhí)行時間大于了鎖競爭的自旋時間，因此在低競爭下表現(xiàn)性能不如 AtomicInteger。
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總結(jié)
本文我們測試了 volatile 在多寫情況下是非線程安全的，而在低競爭的并發(fā)環(huán)境下 AtomicInteger 的性能是要比 LongAdder 的性能好，而高競爭環(huán)境下 LongAdder 的性能比 AtomicInteger 好，因此我們在使用時要結(jié)合自身的業(yè)務(wù)情況來選擇相應(yīng)的類型。
文章來源：公眾號-- Java中文社群 作者：磊哥
以上就是W3Cschool編程獅關(guān)于阿里為什么推薦使用LongAdder，而不是volatile？的相關(guān)介紹了，希望對大家有所幫助。
