Java并发：内存屏障，Atomic类，CAS函数，伪共享

阅读本文之前可以看一看 Java 多线程基础：
Java：多线程（进程线程，线程状态，创建线程，线程操作）
Java：多线程（同步死锁，锁&原子变量，线程通信，线程池）

1，内存屏障

1.1，优雅关闭

1.1.1，守护线程

在Java中，线程是运行中的代码段或函数，不能强制杀死。虽然有stop()和destroy()等函数，但官方不建议使用，因为强制终止会导致线程资源（如文件描述符、网络连接等）无法正常关闭。因此，应避免强行中断线程。合理的关闭方法是让线程自然运行完毕，释放所有资源后退出。对于不断循环运行的线程，应使用线程间通信机制，由主线程通知其退出。就需要用到线程间的通信机制，让主线程通知其退出。

【守护线程】当在一个JVM进程里面开多个线程时，这些线程被分成两类：**守护线程和非守护线程。**默认开的都是非守护线程。在Java中有一个规定：当所有的非守护线程退出后，整个JVM进程就会退出。例如，垃圾回收线程就是守护线程，它们在后台默默工作，当开发者的所有前台线程（非守护线程）都退出之后，整个JVM进程就退出了。

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Thread t1 = new Thread(new Runnable() {
            public void run() {
                while (true) {
                    try {
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName());
                        Thread.sleep(1000);
                    } catch (Exception e) {

                    }
                }
            }
        });
        //设置守护线程
        t1.setDaemon(true);
        t1.start();
        System.out.println("Main Exit");
    }
}
==============================================
正常执行：   守护线程：
Main Exit  Main Exit
Thread-0   Thread-0
Thread-0
Thread-0
Thread-0

设置关闭的标志位： 但还有一个问题：如果MyThread t在while循环中阻塞在某个地方，例如里面调用了 object.wait（）函数，那它可能永远没有机会再执行 while（！stopped）代码，也就一直无法退出循环。

class MyThread extends Thread {
    private boolean flag = false;

    public void run() {
        while (!flag) {
            //...
        }
    }

    public void setFlag() {
        this.flag = true;
    }
}

1.1.2，interrupt()

interrupt()方法 ：用于中断线程的执行（唤醒轻量级阻塞） 。它不是直接终止线程，而是设置线程的中断状态（每个线程都有一个中断状态，表示线程是否被中断，interrupt方法会设置线程的中断状态为true），并让线程自行决定如何响应中断。

• 线程需要自行检查和处理中断状态，通常通过在循环中定期调用Thread.interrupted()或isInterrupted()方法。
• 对于轻量级阻塞方法（如Thread.sleep()、Object.wait()和Thread.join()），如果线程被中断，这些方法会抛出InterruptedException。

Thread.interrupted()和isInterrupted()的区别：这两个函数都是线程用来判断自己是否收到过中断信号的，前者是非静态函数，后者是静态函数。前者只是读取中断状态，不修改状态；后者不仅读取中断状态，还会重置中断标志位。

轻量级阻塞 ：能够被中断的阻塞称为轻量级阻塞，对应的线程状态是WAITING或者TIMED_WAITING；而像 synchronized 这种不能被中断的阻塞称为重量级阻塞，对应的状态是 BLOCKED。

1.2，内存可见性

1.2.1，CPU构造

因为存在CPU缓存一致性协议，例如MESI，多个CPU之间的缓存不会出现不同步的问题，不会有"内存可见性"问题。但是，缓存一致性协议对性能有很大损耗，为了解决这个问题，CPU 的设计者们在这个基础上又进行了各种优化。例如，在计算单元和L1之间加了Store Buffer、Load Buffer（还有其他各种Buffer）

但站在操作系统内核的角度，可以统一看待这件事情。

多CPU，每个CPU多核，每个核上面可能还有多个硬件线程，对于操作系统来讲，就相当于一个个的逻辑CPU。每个逻辑CPU都有自己的缓存，这些缓存和主内存之间不是完全同步的。对应到Java里，就是JVM抽象内存模型。

1.2.2，重排序

Store Buffer的延迟写入是重排序的一种，称为内存重排序（Memory Ordering）。除此之外，还有编译器和CPU的指令重排序。

• 编译器重排序：对于没有先后依赖关系的语句，编译器可以重新调整语句的执行顺序。
• CPU指令重排序：在指令级别，让没有依赖关系的多条指令并行。
• CPU内存重排序 ：CPU有自己的缓存，指令的执行顺序和写入主内存的顺序不完全一致（内存可见性）。

//线程1
X=1;
a=Y;
//线程2
Y=1;
b=X;
//执行结果
a=0, b=0
a=0, b=1
a=1, b=0
a=1, b=1

虽然线程1觉得自己是按代码顺序正常执行的，但在线程2看来，a=Y和X=1顺序却是颠倒的。指令没有重排序，是写入内存的操作被延迟了，也就是内存被重排序了，这就造成内存可见性问题。

对开发者而言，当然希望不要有任何的重排序，这样理解起来最简单，指令执行顺序和代码顺序严格一致，写内存的顺序也严格地和代码顺序一致。但是，从编译器和CPU的角度来看，希望尽最大可能进行重排序，提升运行效率。

• 单线程程序的重排序规则：单线程程序的执行结果在任何重排序下都不会改变，因为编译器和CPU会确保最终结果与按顺序执行相同。这就是单线程程序的重排序规则，即as-if-serial语义。只要操作之间没有数据依赖性，编译器和CPU可以任意重排序，开发者不会察觉，也不会有内存可见性问题。
• 多线程程序的重排序规则：对于多线程程序，编译器和CPU无法完全理解线程间的复杂数据依赖性，因此只能保证每个线程的as-if-serial语义。线程间的数据依赖和相互影响需由上层确定，并告知编译器和CPU何时可以重排序，何时不能重排序。

为了在多线程场景下明确何时可以重排序，Java 引入了 Java 内存模型（JMM）。JMM 是 JVM 与开发者及编译器、CPU 之间的协定，旨在平衡开发便利性与系统运行效率。JMM 允许编译器和 CPU 灵活重排序，同时明确告知开发者哪些重排序不需要感知，哪些需要感知。如果重排序会影响程序，开发者需使用 volatile、synchronized 等同步机制来禁止重排序。

1.1.3，happen-before

happen-before ：如果A happen-before B，意味着A的执行结果必须对B可见，也就是保证跨线程的内存可见性。A happen before B不代表A一定在B之前执行。因为，对于多线程程序而言，两个操作的执行顺序是不确定的。happen-before只确保如果A在B之前执行 ，则A的执行结果必须对B可见。定义了内存可见性的约束，也就定义了一系列重排序的约束。

基于happen-before（具有传递性）的这种描述方法，JMM对开发者做出了一系列承诺：

• 单线程中的每个操作，happen-before 对应该线程中任意后续操作（也就是 as-if-serial语义保证）。
• 对volatile变量的写入，happen-before对应后续对这个变量的读取。JMM对编译器和CPU 来说，volatile 变量不能重排序；非 volatile 变量可以任意重排序。
• 对synchronized的解锁，happen-before对应后续对这个锁的加锁。
• 对final变量的写，happen-before于final域对象的读，happen-before于后续对final变量的读。
  

//happen-before 的传递性
public class Test {
    private int a = 0;
    private volatile int c = 0;
    public void set() {
        a = 5;  //①
        c = 1;  //②
    }
    public int get() {
        int d = c;  //③
        return a;   //④
    }
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Test main = new Test();
        // 创建线程1来调用 set() 方法
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            main.set();
            System.out.println("Thread1 finished set()");
        });

        // 创建线程2来调用 get() 方法
        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            int result = main.get();
            System.out.println("Thread2 finished get(), a = " + result);
        });
        // 启动线程，根据代码顺序，输出结果
        thread1.start();
        thread2.start();
    }
}
//执行结果①：
Thread2 finished get(), a = 5
Thread1 finished set()
//执行结果②：
Thread1 finished set()
Thread2 finished get(), a = 5

假设线程A先调用了set，设置了a=5；之后线程B调用了get，返回值一定是a=5。操作1和操作2是在同一个线程内存中执行的，操作1 happen-before 操作2，同理，操作3 happen-before操作4。又因为c是volatile变量，对c的写入happen-before对c的读取，所以操作2 happen-before操作3。

同理，synchronized同样具有happen-before语义。

public class Test {
    private int a = 0;
    private int c = 0;
    public synchronized void set() {
        a = 5;
        c = 1;
    }
    public synchronized int get() {
        return a;
    }
}

1.3，内存屏障

为了禁止编译器重排序和 CPU 重排序，在编译器和 CPU 层面都有对应的指令，也就是内存屏障 （Memory Barrier）。这也正是JMM和happen-before规则的底层实现原理。编译器的内存屏障，只是为了告诉编译器不要对指令进行重排序。当编译完成之后，这种内存屏障就消失了，CPU并不会感知到编译器中内存屏障的存在。JDK中的内存屏障函数：

• LoadLoad：禁止读和读的重排序。
• StoreStore：禁止写和写的重排序。
• LoadStore：禁止读和写的重排序。
• StoreLoad：禁止写和读的重排序。
• loadFence=LoadLoad+LoadStore
• storeFence=StoreStore+LoadStore
• fullFence=loadFence+storeFence+StoreLoad

实现volatile关键字的语义的一种做法：

• 在volatile写操作的前面插入一个StoreStore屏障。保证volatile写操作不会和之前的写操作重排序。
• 在volatile写操作的后面插入一个StoreLoad屏障。保证volatile写操作不会和之后的读操作重排序。
• 在volatile读操作的后面插入一个LoadLoad屏障+LoadStore屏障。保证volatile读操作不会和之后的读操作、写操作重排序。

具体到x86平台上，其实不会有LoadLoad、LoadStore和StoreStore重排序，只有StoreLoad一种重排序（内存屏障），也就是只需要在volatile写操作后面加上StoreLoad屏障。

1.4，final关键字

public class Test {
    private int i;
    private int j;
    private static Test test;
    public Test() {
        i = 1;
        j = 2;
    }
    public static void write() {
        test = new Test();
    }
    public static void read() {
        if (test != null) {
            int a = test.i;
            int b = test.j;
            System.out.println("a=" + a + ",b=" + b);
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Test main = new Test();
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            main.write();
        });
        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            main.read();
        });
        thread1.start();
        thread2.start();
    }
}

答案：a，b未必一定等于1，2（输出可能为空）。构造函数溢出问题。obj=new Example（）这行代码，分解成三个操作：

• ① 分配一块内存；
• ② 在内存上初始化i=1，j=2；
• ③ 把obj指向这块内存。

操作②和操作③可能重排序，因此线程B可能看到未正确初始化的值。对于构造函数溢出，通俗来讲，就是一个对象的构造并不是"原子的"，当一个线程正在构造对象时，另外一个线程却可以读到未构造好的"一半对象"。

解决办法：

• 给i，j都加上volatile关键字。
• 为read/write函数都加上synchronized关键字。
• 如果i，j只需要初始化一次，则后续值就不会再变了，为其加上final关键字。

之所以能解决问题，是因为同volatile一样，final关键字也有相应的happen-before语义：

• 对final域的写（构造函数内部），happen-before于后续对 final域所在对象的读。
• 对final域所在对象的读，happen-before于后续对final域 的读。

2，Atomic类

2.1，AtomicInteger和CAS函数

2.1.1，乐观锁和悲观锁

对于一个整数的加减操作，要保证线程安全，需要加锁，也就是加synchronized关键字。（代码层面同：synchronized具有happen-before语义示例代码）但有了Concurrent包的Atomic相关的类之后，synchronized关键字可以用AtomicInteger代替，其代码更简洁，性能更好。

public class Test {
    private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
    public void add() {
        //自增
        count.getAndIncrement();
    }
    public void decr() {
        //自减
        count.getAndDecrement();
    }
}

数据库中的锁：悲观锁和乐观锁

【悲观锁】数据发生并发冲突的概率很大，所以读操作之前就上锁。如synchronized，ReentrantLock。

【乐观锁】数据发生并发冲突的概率比较小，所以读操作之前不上锁。等到写操作的时候，再判断数据在此期间是否被其他线程修改了。如果被其他线程修改了，就把数据重新读出来，重复该过程；如果没有被修改，就写回去。判断数据是否被修改，同时写回新值，这两个操作要合成一个原子操作，也就是CAS（Compare And Set）。如AtomicInteger。

2.1.2，CAS

CAS函数：封装的Unsafe类中的一个native函数。AtomicInteger封装过的compareAndSet有两个参数。第一个参数expect是指变量的旧值（是读出来的值，写回去的时候，希望没有被其他线程修改，所以称为expect）；第二个参数update是指变量的新值（修改过的，希望写入的值）。当expect等于变量当前的值时，说明在修改的期间，没有其他线程对此变量进行过修改，所以可以成功写入，变量被更新为update，返回true；否则返回false。

public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
...
	//封装了一个int变量，对其进行CAS操作
	private volatile int value;
...
	public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
        return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
    }
  	public final int getAndIncrement() {
        return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
    }
    public final int getAndDecrement() {
        return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, -1);
    }
}

2.1.3，Unsafe

Unsafe类是整个Concurrent包的基础，里面所有函数都是native的。进一步拆解：

public final class Unsafe {
    ...
    public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);
    ...
	public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
        int var5;
        do {
            var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
        } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));

        return var5;
    }
}

compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5) 函数有4个参数。在前两个参数中，第一个是对象（也就是 AtomicInteger 对象），第二个是对象的成员变量（也就是AtomictInteger里面包的int变量value），后两个参数保持不变。要特别说明一下第二个参数，它是一个long型的整数，经常被称为xxxOffset，意思是某个成员变量在对应的类中的内存偏移量（该变量在内存中的位置），表示该成员变量本身。在Unsafe中专门有一个函数，把成员变量转化成偏移量。

public native long objectFieldOffset(Field var1);

所有调用CAS的地方，都会先通过这个函数把成员变量转换成一个Offset。无论是Unsafe还是valueOffset，都是静态的，所有对象共用的。在转化的时候，先通过反射（getDeclaredField）获取value成员变量对应的Field对象，再通过objectFieldOffset函数转化成valueOffset。此处的valueOffset就代表了value变量本身，后面执行CAS操作的时候，不是直接操作value，而是操作valueOffset。

public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {

    // setup to use Unsafe.compareAndSwapInt for updates
    private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
    private static final long valueOffset;

    static {
        try {
            valueOffset = unsafe.objectFieldOffset(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
        } catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
    }
}

2.2，其他常见函数

2.2.1，AtomicBoolean和AtomicReference

对于int或者long型变量，需要进行加减操作，所以要加锁；对于一个boolean类型来说，需要进行一个原子的比较并设置操作（compare-and-set）。

AtomicBoolean atomicFlag = new AtomicBoolean(false);

// Thread 1
atomicFlag.set(true);

// Thread 2
if (atomicFlag.compareAndSet(true, false)) {
    ...
}

同样地，AtomicReference也需要同样的功能：

import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;

class MyObject {
    int value;
}

// 使用AtomicReference
AtomicReference<MyObject> atomicMyObject = new AtomicReference<>(new MyObject());

// Thread 1
atomicMyObject.set(new MyObject());

// Thread 2
MyObject expected = atomicMyObject.get();
MyObject newObject = new MyObject();
if (atomicMyObject.compareAndSet(expected, newObject)) {
    newObject.value = 10;
}

在Unsafe类中，只提供了三种类型的CAS操作：int、long、Object（也就是引用类型）。

public final native boolean compareAndSwapObject(Object var1, long var2, Object var4, Object var5);
public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);
public final native boolean compareAndSwapLong(Object var1, long var2, long var4, long var6);

第一个参数是要修改的对象，第二个参数是对象的成员变量在内存中的位置（一个long型的整数），第三个参数是该变量的旧值，第四个参数是该变量的新值。

• 对于用int型来代替的，在入参的时候，将boolean类型转换成int类型；在返回值的时候，将int类型转换成boolean类型。

public class AtomicBoolean implements java.io.Serializable {
	public final boolean compareAndSet(boolean expect, boolean update) {
        int e = expect ? 1 : 0;
        int u = update ? 1 : 0;
        return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, e, u);
    }
}

• 对于double类型，需要用到double类型提供的一对double类型和long类型互转的函数。

public final class Double extends Number implements Comparable<Double> {
	public static native double longBitsToDouble(long bits);
	public static native long doubleToRawLongBits(double value);
}

2.2.2，AtomicStampedReference&AtomicMarkableReference

ABA 问题指的是一个位置的值被读取两次，中间被改动后又改回原值，使得第二次读取时无法感知到中间发生的变化。通过附加一个标记（版本号），AtomicStampedReference 能有效避免这种情况。

public class AtomicStampedReference<V> {
	public boolean compareAndSet(V   expectedReference,
                                 V   newReference,
                                 int expectedStamp,
                                 int newStamp) {
        Pair<V> current = pair;
        return
            expectedReference == current.reference &&
            expectedStamp == current.stamp &&
            ((newReference == current.reference &&
              newStamp == current.stamp) ||
             casPair(current, Pair.of(newReference, newStamp)));
    }
}

之前的 CAS只有两个参数，这里的 CAS有四个参数，后两个参数就是版本号的旧值和新值。当expectedReference != 对象当前的reference时，说明该数据肯定被其他线程修改过；当expectedReference == 对象当前的reference时，再进一步比较expectedStamp是否等于对象当前的版本号，以此判断数据是否被其他线程修改过。

【问题】为什么没有AtomicStampedInteger或AtomicStampedLong？因为这里要同时比较数据的"值"和"版本号"，而Integer型或者Long型的CAS没有办法同时比较两个变量，于是只能把值和版本号封装成一个对象，也就是 Pair 内部类，然后通过对象引用的CAS来实现。

public class AtomicStampedReference<V> {
    private static class Pair<T> {
        final T reference;
        final int stamp;
        private Pair(T reference, int stamp) {
            this.reference = reference;
            this.stamp = stamp;
        }
        static <T> Pair<T> of(T reference, int stamp) {
            return new Pair<T>(reference, stamp);
        }
    }
}

当使用的时候，在构造函数里面传入值和版本号两个参数，应用程序对版本号进行累加操作，然后调用上面的CAS。

public AtomicStampedReference(V initialRef, int initialStamp) {
	pair = Pair.of(initialRef, initialStamp);
}

AtomicMarkableReference与AtomicStampedReference原理类似，只是Pair里面的版本号是boolean类型，不是整型的累加变量。因为是boolean类型，只能有true、false 两个版本号，所以并不能完全避免ABA问题，只是降低了ABA发生的概率。

public class AtomicMarkableReference<V> {
    private static class Pair<T> {
        final T reference;
        final boolean mark;
        private Pair(T reference, boolean mark) {
            this.reference = reference;
            this.mark = mark;
        }
        static <T> Pair<T> of(T reference, boolean mark) {
            return new Pair<T>(reference, mark);
        }
    }
    private volatile Pair<V> pair;
 }

2.2.3，AtomicIntegerFieldUpdater，AtomicLongFieldUpdate和AtomicReferenceFieldUpdater

如果一个类是自己编写的，则可以在编写的时候把变量定义为Atomic类型。但如果是一个已经有的类，在不能更改源代码的情况下，要想实现对其他成员变量的原子操作，就需要AtomicIntegerFieldUpdater、AtomicLongFieldUpdater和AtomicReferenceFieldUpdater。

AtomicIntegerFieldUpdater是一个抽象类。首先，其构造方法是protected，不能直接构造其对象，必须通过它提供的的一个静态方法来创建，如下：

public abstract class AtomicIntegerFieldUpdater<T> {
	protected AtomicIntegerFieldUpdater() {
    }
    public static <U> AtomicIntegerFieldUpdater<U> newUpdater(Class<U> tclass, String fieldName) {
        return new AtomicIntegerFieldUpdaterImpl<U>
            (tclass, fieldName, Reflection.getCallerClass());
    }
}

newUpdater(...)静态方法传入的是要修改的类（不是对象）和对象的成员变量的名字，内部通过反射拿到这个类的成员变量，然后包装成一个AtomicIntegerFieldUpdater。所以，这个对象表示的是类的某个成员，而不是对象的成员变量。

若要修改某个对象的成员变量的值，再传入相应的对象，如下：

public abstract class AtomicIntegerFieldUpdater<T> {
	public int getAndIncrement(T obj) {
        int prev, next;
        do {
            prev = get(obj);
            next = prev + 1;
        } while (!compareAndSet(obj, prev, next));
        return prev;
    }
    public final boolean compareAndSet(T obj, int expect, int update) {
    	accessCheck(obj);
        return U.compareAndSwapInt(obj, offset, expect, update);
    }
}

accessCheck方法的作用是检查该obj是不是tclass类型，如果不是，则拒绝修改，抛出异常。从代码上看，其CAS原理和AtomicInteger是一样的，底层都调用了Unsafe的compareAndSetInt(...)方法。

要想使用AtomicIntegerFieldUpdater修改成员变量，成员变量必须是volatile的int类型（不能是Integer包装类），该限制从其构造方法中可以看到：

if (field.getType() != int.class) throw new IllegalArgumentException("Must be integer type");
if (!Modifier.isVolatile(modifiers)) throw new IllegalArgumentException("Must be volatile type");

2.2.4，AtomicIntegerArray、AtomicLongArray和AtomicReferenceArray

Concurrent包提供了AtomicIntegerArray、AtomicLongArray、AtomicReferenceArray三个数组元素的原子操作。注意，这里并不是说对整个数组的操作是原子的，而是针对数组中一个元素的原子操作而言。

public final int getAndIncrement(int i) {
    return getAndAdd(i, 1);
}

相比于AtomicInteger的getAndIncrement()方法，这里只是多了一个传入参数：数组的下标 i。

其底层的CAS函数用的还是compareAndSwapInt，但是把数组下标 i 转化成对应的内存偏移量。

private static long byteOffset(int i) {
	return ((long) i << shift) + base;
}

把下标 i 转换成对应的内存地址，用到了 shift 和 base 两个变量。这两个变量都是AtomicIntegerArray的静态成员变量，用了Unsafe类的arrayBaseOffset和arrayIndexScale两个函数来获取。

private static final int base = unsafe.arrayBaseOffset(int[].class);
static {
	int scale = unsafe.arrayIndexScale(int[].class);
    if ((scale & (scale - 1)) != 0)
    	throw new Error("data type scale not a power of two");
    shift = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale);
}

其中，base表示数组的首地址的位置，scale表示一个数组元素的大小，i的偏移量则等于：i * scale+base。但为了优化性能，使用了位移操作，shift表示scale中1的位置（scale是2的整数次方）。所以，偏移量的计算变成上面代码中的：i&lt；&lt；shift+base，表达的意思就是：i*scale+base。

public final int getAndAdd(int i, int delta) {
	return unsafe.getAndAddInt(array, checkedByteOffset(i), delta);
private long checkedByteOffset(int i) {
    if (i < 0 || i >= array.length)
        throw new IndexOutOfBoundsException("index " + i);

    return byteOffset(i);
    }
}

2.3，Striped64与LongAdder

从JDK 8开始，针对Long型的原子操作，Java又提供了LongAdder、LongAccumulator；针对Double类型，Java提供了DoubleAdder、DoubleAccumulator。Striped64相关的类的继承层次如下：

2.3.1，LongAdder原理

AtomicLong内部是一个volatile long型变量，由多个线程对这个变量进行CAS操作。多个线程同时对一个变量进行CAS操作，在高并发的场景下仍不够快。LongAdder 把一个变量拆分成多份，变为多个变量，有些类似于ConcurrentHashMap的分段锁的例子。把一个Long型拆成一个base变量外加多个Cell ，每个Cell包装一个Long型变量 。当多个线程并发累加的时候 ，如果并发度低，就直接加到base变量上 ；如果并发度高 ，冲突大 ，平摊到这些Cell上 。在最后取值的时候，再把base和这些Cell求sum运算。

public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable {
	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;
    }
}

由于无论是long，还是double，都是64位的。但因为没有double型的CAS操作，所以是通过把double型转换为long型来实现的。所以，上面的base和cell[]变量，是位于基类Striped64当中的。英文Striped意为"条带"，也就是分片。

2.3.2，最终一致性

在sum求和方法中，并没有对cells[]数组加锁。也就是说，一边有线程对其执行求和操作，一边还有线程修改数组里的值，也就是最终一致性，而不是强一致性。这类似于ConcurrentHashMap中的clear()方法，一边执行清空操作，一边还有线程放入数据，clear()方法调用完毕后再读取，hashmap里面可能还有元素。因此，LongAdder适合高并发的统计场景 ，而不适合要对某个Long型变量进行严格同步的场景。

2.3.3，伪共享与缓存行填充

在Cell类中的定义中，用了一个独特的注解@sun.misc.Contended，这是JDK 8 之后才有的，背后涉及一个很重要的优化原理：伪共享与缓存行填充。每个CPU都有自己的缓存。缓存与主板进行数据交换的基本单位叫Cache Line（缓存行）。在64位x86架构中，缓存行是64字节，也就是8个Long型的大小。这也意味着当缓存失效，要刷新到主内存的时候，最少要刷新64字节。

【案例】假设主内存中有变量X、Y、Z（假设每个变量都是一个Long型），被CPU1和CPU2分别读入自己的缓存，放在了同一行Cache Line里面。当CPU1修改了X变量，它要失效整行Cache Line，也就是往总线上发消息，通知CPU2对应的Cache Line失效。由于Cache Line是数据交换的基本单位，无法只失效X，要失效就会失效整行的Cache Line，这会导致Y、Z变量的缓存也失效。

虽然只修改了X变量，本应该只失效X变量的缓存，但Y、Z变量也随之失效。Y、Z变量的数据没有修改，本应该很好地被CPU1和CPU2共享，却没做到，这就是所谓地"伪共享问题"。

问题的原因是 ：Y、Z和变量X处在同一行Cache Line里面。要解决这个问题，需要用到所谓的"缓存行填充"，分别再X、Y、Z后面加上7个无用的Long型，填充整个缓存行，让X、Y、Z处在三行不同的缓存行中，如下图所示：

声明一个@jdk.internal.vm.annotation.Contended/@sun.misc.Contended即可实现缓存行的填充。之所以这个地方要用缓存行填充，是为了不让Cell[]数组中相邻元素落到同一个缓存行里。

2.3.4，LongAdder核心

LongAdder最核心的累加方法add(long x)，自增、自减操作都是通过调用该方法实现的：

当一个线程调用add(x)的时候，首先会尝试使用caseBase把x加到base变量上。如果不成功，则再用c.cas(...)方式尝试把x加到Cell数组的某个元素上。如果还不成功。最后在调用longAccumulate(...)方法。

注意：Cell[]数组的大小始终是2的整数次方，在运行中会不断扩容，每次扩容都是增长2倍。上面代码中的cs[getProbe() & m]其实就是对数组的大小取模。因为m=cs.length-1，getProbe()为该线程生成一个随机数，用该随机数对数组长度取模。因为数组长度是2的整数次方，所以可以用&操作来优化取模运算。

对于一个线程来说，它并不在意到底是把x累加到base上，还是累加到Cell[]数组上，只要累加成功就可以。因此，这里使用随机数来实现Cell的长度取模。如果两次尝试都不成功，则调用longAccumulate(...)方法，该方法在Striped64里面，LongAccumulator也会用到。

final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
                              boolean wasUncontended) {
    int h;
    if ((h = getProbe()) == 0) {
        ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
        h = getProbe();
        wasUncontended = true;
    }
    // true表示最后一个slot非空
    boolean collide = false;                // True if last slot nonempty
    done: for (;;) {
        Cell[] cs; Cell c; int n; long v;
        // 如果cells不是null,且cells长度大于0
        if ((cs = cells) != null && (n = cs.length) > 0) {
            // cells最大下标对随机数取模，得到新下标。
            if ((c = cs[(n - 1) & h]) == null) {
                // 自旋锁标识，用于创建cells或扩容cells
                if (cellsBusy == 0) {       // 尝试添加新的Cell
                    Cell r = new Cell(x);   // Optimistically create
                    // 如果cellsBusy为0，则CAS操作cellBusy为1，获取锁
                    if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                        try {               // 获取锁之后，再次检查
                            Cell[] rs; int m, j;
                            if ((rs = cells) != null &&
                                (m = rs.length) > 0 &&
                                rs[j = (m - 1) & h] == null) {
                                // 赋值成功，返回
                                rs[j] = r;
                                break done;
                            }
                        } finally {
                            // 重置标志位，释放锁
                            cellsBusy = 0;
                        }
                        continue;           // 如果Slot非空，则进入下一次循环
                    }
                }
                collide = false;
            }
            else if (!wasUncontended)       // CAS操作失败
                wasUncontended = true;      // rehash之后续
            else if (c.cas(v = c.value,
                           (fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))
                break;
            else if (n >= NCPU || cells != cs)
                collide = false;            // At max size or stale
            else if (!collide)
                collide = true;
            else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                try {
                    if (cells == cs)        // 扩容，每次都是上次的两倍长度
                        cells = Arrays.copyOf(cs, n << 1);
                } finally {
                    cellsBusy = 0;
                }
                collide = false;
                continue;                   // Retry with expanded table
            }
            h = advanceProbe(h);
        }
        else if (cellsBusy == 0 && cells == cs && casCellsBusy()) {
            try {                           // Initialize table
                if (cells == cs) {
                    Cell[] rs = new Cell[2];
                    rs[h & 1] = new Cell(x);
                    cells = rs;
                    break done;
                }
            } finally {
                cellsBusy = 0;
            }
        }
        // Fall back on using base
        else if (casBase(v = base,
                         (fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x)))
            break done;
    }
}

2.3.5，LongAccumulator

LongAccumulator的原理和LongAdder类似，只是功能强大，下面为两者构造方法的对比：

public LongAdder() {}

public LongAccumulator(LongBinaryOperator accumulatorFunction, long identity) {
	this.function = accumulatorFunction;
    base = this.identity = identity;
}

LongAdder只能及逆行累加操作，并且初始值默认为0；LongAccumulator可以自己定义一个二元操作符，并且可以传入一个初始值。

@FunctionalInterface
public interface LongBinaryOperator {

    /**
     * Applies this operator to the given operands.
     *
     * @param left base变量或者Cell[]中元素的当前值
     * @param right add()方法传入的参数x
     * @return the operator result
     */
    long applyAsLong(long left, long right);
}

LongAccumulator的accumulate(x)方法，与LongAdder(x)方法类似，最后都是调用Striped64的longAccumulate(...)方法。唯一的差别就是LongAdder的add(x)方法调用的是caseBase(b, b+x)，这里调用的是caseBase(b, r)，其中r=function.applyAsLong(b=base,x)。

DoubleAdder其实也是用long型实现的，因为没有double类型的CAS方法。DoubleAdder的add(x)方法和LongAdder的add(x)方法基本一样，只是多了long和double类型的相互转换：Double.doubleToRawLongBits(Double.longBitsToDouble(v) + x) 。