<h2>1. LongAdder</h2>    <p>和AtomicLong类似的使用方式，但是性能比AtomicLong更好。</p>    <p>LongAdder与AtomicLong都是使用了原子操作来提高性能。但是LongAdder在AtomicLong的基础上进行了热点分离，热点分离类似于有锁操作中的减小锁粒度，将一个锁分离成若干个锁来提高性能。在无锁中，也可以用类似的方式来增加CAS的成功率，从而提高性能。</p>    <p>LongAdder原理图：</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/9e3bca623d821f9dcc439a865360380d.png"></p>    <p>AtomicLong的实现方式是内部有个value 变量，当多线程并发自增，自减时，均通过CAS 指令从机器指令级别操作保证并发的原子性。唯一会制约AtomicLong高效的原因是高并发，高并发意味着CAS的失败几率更高， 重试次数更多，越多线程重试，CAS失败几率又越高，变成恶性循环，AtomicLong效率降低。</p>    <p>而LongAdder将把一个value拆分成若干cell，把所有cell加起来，就是value。所以对LongAdder进行加减操作，只需要对不同的cell来操作，不同的线程对不同的cell进行CAS操作，CAS的成功率当然高了（试想一下3+2+1=6，一个线程3+1，另一个线程2+1，最后是8，LongAdder没有乘法除法的API）。</p>    <p>可是在并发数不是很高的情况，拆分成若干的cell，还需要维护cell和求和，效率不如AtomicLong的实现。LongAdder用了巧妙的办法来解决了这个问题。</p>    <p>初始情况，LongAdder与AtomicLong是相同的，只有在CAS失败时，才会将value拆分成cell，每失败一次，都会增加cell的数量，这样在低并发时，同样高效，在高并发时，这种“自适应”的处理方式，达到一定cell数量后，CAS将不会失败，效率大大提高。</p>    <p>LongAdder是一种以空间换时间的策略。</p>    <h2>2. CompletableFuture</h2>    <p>实现CompletionStage接口（40余个方法），大多数方法多数应用在函数式编程中。并且支持流式调用</p>    <p>CompletableFuture是Java 8中对Future的增强版</p>    <p>简单实现：</p>    <pre>  <code class="language-java">import java.util.concurrent.CompletableFuture;    public class AskThread implements Runnable {   CompletableFuture<Integer> re = null;     public AskThread(CompletableFuture<Integer> re) {    this.re = re;   }     @Override   public void run() {    int myRe = 0;    try {     myRe = re.get() * re.get();    } catch (Exception e) {    }    System.out.println(myRe);   }     public static void main(String[] args) throws InterruptedException {    final CompletableFuture<Integer> future = new CompletableFuture<Integer>();    new Thread(new AskThread(future)).start();    // 模拟长时间的计算过程    Thread.sleep(1000);    // 告知完成结果    future.complete(60);   }  }</code></pre>    <p>Future最令人诟病的就是要等待，要自己去检查任务是否完成了，在Future中，任务完成的时间是不可控的。而CompletableFuture的最大改进在于，任务完成的时间也开放了出来。</p>    <pre>  <code class="language-java">future.complete(60);</code></pre>    <p>用来设置完成时间。</p>    <p>CompletableFuture的异步执行：</p>    <pre>  <code class="language-java">public static Integer calc(Integer para) {    try {     // 模拟一个长时间的执行     Thread.sleep(1000);    } catch (InterruptedException e) {    }    return para * para;   }     public static void main(String[] args) throws InterruptedException,     ExecutionException {    final CompletableFuture<Integer> future = CompletableFuture      .supplyAsync(() -> calc(50));    System.out.println(future.get());   }</code></pre>    <p>CompletableFuture的流式调用：</p>    <pre>  <code class="language-java">public static Integer calc(Integer para) {    try {     // 模拟一个长时间的执行     Thread.sleep(1000);    } catch (InterruptedException e) {    }    return para * para;   }     public static void main(String[] args) throws InterruptedException,     ExecutionException {    CompletableFuture<Void> fu = CompletableFuture      .supplyAsync(() -> calc(50))      .thenApply((i) -> Integer.toString(i))      .thenApply((str) -> "\"" + str + "\"")      .thenAccept(System.out::println);    fu.get();   }</code></pre>    <p>组合多个CompletableFuture：</p>    <pre>  <code class="language-java">public static Integer calc(Integer para) {    return para / 2;   }     public static void main(String[] args) throws InterruptedException,     ExecutionException {    CompletableFuture<Void> fu = CompletableFuture      .supplyAsync(() -> calc(50))      .thenCompose(        (i) -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> calc(i)))      .thenApply((str) -> "\"" + str + "\"")      .thenAccept(System.out::println);    fu.get();   }</code></pre>    <p>这几个例子更多是侧重Java8的一些新特性，这里就简单举下例子来说明特性，就不深究了。</p>    <p>CompletableFuture跟性能上关系不大，更多的是为了支持函数式编程，在功能上的增强。当然开放了完成时间的设置是一大亮点。</p>    <h2>3. StampedLock</h2>    <p>在上一篇中刚刚提到了锁分离，而锁分离的重要的实现就是ReadWriteLock。而StampedLock则是ReadWriteLock的一个改进。StampedLock与ReadWriteLock的区别在于，StampedLock认为读不应阻塞写，StampedLock认为当读写互斥的时候，读应该是重读，而不是不让写线程写。这样的设计解决了读多写少时，使用ReadWriteLock会产生写线程饥饿现象。</p>    <p>所以StampedLock是一种偏向于写线程的改进。</p>    <p>StampedLock示例：</p>    <pre>  <code class="language-java">import java.util.concurrent.locks.StampedLock;    public class Point {   private double x, y;   private final StampedLock sl = new StampedLock();     void move(double deltaX, double deltaY) { // an exclusively locked method    long stamp = sl.writeLock();    try {     x += deltaX;     y += deltaY;    } finally {     sl.unlockWrite(stamp);    }   }     double distanceFromOrigin() { // A read-only method    long stamp = sl.tryOptimisticRead();    double currentX = x, currentY = y;    if (!sl.validate(stamp)) {     stamp = sl.readLock();     try {      currentX = x;      currentY = y;     } finally {      sl.unlockRead(stamp);     }    }    return Math.sqrt(currentX * currentX + currentY * currentY);   }  }</code></pre>    <p>上述代码模拟了写线程和读线程， StampedLock根据stamp来查看是否互斥，写一次stamp变增加某个值</p>    <pre>  <code class="language-java">tryOptimisticRead()</code></pre>    <p>就是刚刚所说的读写不互斥的情况。</p>    <p>每次读线程要读时，会先判断</p>    <pre>  <code class="language-java">if (!sl.validate(stamp))</code></pre>    <p>validate中会先查看是否有写线程在写，然后再判断输入的值和当前的 stamp是否相同，即判断是否读线程将读到最新的数据。如果有写线程在写，或者 stamp数值不同，则返回失败。</p>    <p>如果判断失败，当然可以重复的尝试去读，在示例代码中，并没有让其重复尝试读，而采用的是将乐观锁退化成普通的读锁去读，这种情况就是一种悲观的读法。</p>    <pre>  <code class="language-java">stamp = sl.readLock();</code></pre>    <p>StampedLock的实现思想：</p>    <p>CLH自旋锁：当锁申请失败时，不会立即将读线程挂起，在锁当中会维护一个等待线程队列，所有申请锁，但是没有成功的线程都记录在这个队列中。每一个节点（一个节点代表一个线程），保存一个标记位（locked），用于判断当前线程是否已经释放锁。当一个线程试图获得锁时，取得当前等待队列的尾部节点作为其前序节点。并使用类似如下代码判断前序节点是否已经成功释放锁</p>    <pre>  <code class="language-java">while (pred.locked) {     }</code></pre>    <p>这个循环就是不断等前面那个结点释放锁，这样的自旋使得当前线程不会被操作系统挂起，从而提高了性能。</p>    <p>当然不会进行无休止的自旋，会在若干次自旋后挂起线程。</p>    <h3>本系列：</h3>    <ul>     <li><a href="/misc/goto?guid=4959713385483125974" rel="nofollow,noindex">高并发Java（1）：前言</a></li>     <li><a href="/misc/goto?guid=4959713385575275528" rel="nofollow,noindex">高并发Java（2）：多线程基础</a></li>     <li><a href="/misc/goto?guid=4959713385655802277" rel="nofollow,noindex">高并发Java（3）：Java内存模型和线程安全</a></li>     <li><a href="/misc/goto?guid=4959713385741285371" rel="nofollow,noindex">高并发Java（4）：无锁</a></li>     <li><a href="/misc/goto?guid=4959713385824547927" rel="nofollow,noindex">高并发Java（5）：JDK并发包1</a></li>     <li><a href="/misc/goto?guid=4959713385905292381" rel="nofollow,noindex">高并发Java（6）：JDK并发包2</a></li>     <li><a href="/misc/goto?guid=4959713385990978494" rel="nofollow,noindex">高并发Java（7）：并发设计模式</a></li>     <li><a href="/misc/goto?guid=4959713386071622147" rel="nofollow,noindex">高并发Java（8）：NIO和AIO</a></li>     <li><a href="/misc/goto?guid=4959713386157573873" rel="nofollow,noindex">高并发Java（9）：锁的优化和注意事项</a></li>     <li><a href="/misc/goto?guid=4959713386246028918" rel="nofollow,noindex">高并发Java（10）：JDK8对并发的新支持</a></li>    </ul>    <p> </p>    <p>来自：http://www.importnew.com/21358.html</p>    <p> </p>    <p><span style="background:rgb(189, 8, 28) url("data:image/svg+xml; border-radius:2px; border:medium none; color:rgb(255, 255, 255); cursor:pointer; display:none; font:bold 11px/20px "Helvetica Neue",Helvetica,sans-serif; left:30px; opacity:0.85; padding:0px 4px 0px 0px; position:absolute; text-align:center; text-indent:20px; top:261px; width:auto; z-index:8675309">Save</span></p>