优秀原文
说到LongAdder，不得不提的就是AtomicLong。AtomicLong是JDK1.5开始出现的，里面主要使用了一个long类型的value作为成员变量。它的原理是依靠底层CAS方式来保障原子性的更新数据，在要增加或减少数据时，会使用死循环不断地CAS到特定的值，从而达到更新数据的目的，在并发很高的情况下，这将产生很多的无用空循环，浪费CPU资源。
public final long getAndSetLong(Object var1, long var2, long var4) {
long var6;
do {
var6 = this.getLongVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapLong(var1, var2, var6, var4));
return var6;
}
Striped64类
public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable
LongAdder继承了Striped64类，来实现累加功能的，它是实现高并发累加的工具类；
Striped64的设计核心思路就是通过内部的分散计算来避免竞争。
Striped64内部包含一个base数值和一个Cell[]类型的 cells数组，又叫hash表。没有竞争的情况下，要累加的数通过cas累加到base上；如果有竞争的话，会将要累加的数累加到Cells数组中的某个cell元素里面，在获取当前累加总计时，才会将base值加上cells数组中的各个元素值来计算出当前sum总值。所以整个Striped64的值为sum=base+∑[0~n]cells。
Striped64内部三个重要的成员变量：
/**
* 存放Cell的hash表，大小为2的幂。
*/
transient volatile Cell[] cells;
/**
* 基础值，
* 1. 在没有竞争时会更新这个值；
* 2. 在cells初始化的过程中，cells处于不可用的状态，这时候也会尝试将通过cas操作值累加到base。
*/
transient volatile long base;
/**
* 自旋锁，通过CAS操作加锁，用于保护创建或者扩展Cell表。
*/
transient volatile int cellsBusy;
成员变量cells
cells数组是LongAdder高性能实现的必杀器：
AtomicInteger只有一个value，所有线程累加都要通过CAS竞争value这一个变量，高并发下线程争用非常严重；而LongAdder则有两个值用于累加，一个是base，它的作用类似于AtomicInteger里面的value，在没有竞争的情况不会用到cells数组，它为null，这时会使用base做累加，有了竞争后cells数组就上场了，第一次初始化长度为2，以后每次扩容都是变为原来的两倍，直到cells数组的长度大于等于当前服务器cpu的数量为止就不在扩容（想下为什么到超过cpu数量的时候就不再扩容）；每个线程会通过线程对cells[threadLocalRandomProbe%cells.length]位置的Cell对象中的value做累加，这样相当于将线程绑定到了cells中的某个cell对象上；
- 超过CPU数量的时候就不再扩容 是因为CPU的数量代表了机器处理能力，当超过CPU数量时，多出来的cells数组元素没有太大作用。
成员变量cellsBusy
cellsBusy，它有两个值0 或1，它的作用是当要修改cells数组时加锁，防止多线程同时修改cells数组，0为无锁，1为加锁，加锁的状况有三种：
- cells数组初始化的时候；
- cells数组扩容的时候；
- 如果cells数组中某个元素为null，给这个位置创建新的Cell对象的时候；
成员变量base
它有两个作用：
- 在开始没有竞争的情况下，将累加值累加到base
- 在cells初始化的过程中，cells不可用，这时会尝试将值累加到base上；
Cell内部类
//为提高性能，使用注解@sun.misc.Contended，用来避免伪共享，
@sun.misc.Contended static final class Cell {
//用来保存要累加的值
volatile long value;
Cell(long x) { value = x; }
//使用UNSAFE类的cas来更新value值
final boolean cas(long cmp, long val) {
return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, cmp, val);
}
private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
//value在Cell类中存储位置的偏移量；
private static final long valueOffset;
//这个静态方法用于获取偏移量
static {
try {
UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class<?> ak = Cell.class;
valueOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(ak.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
}
这个类很简单，final类型，内部有一个value值，使用cas来更新它的值；Cell类唯一需要注意的地方就是Cell类的注解@sun.misc.Contended。
伪共享
要理解Contended注解的作用，要先弄清楚什么是伪共享，会有什么影响，如何解决伪共享。
缓存行cache line
要理解伪共享先要弄清楚什么是cache line，cpu的缓存系统中是以缓存行（cache line）为单位存储的，缓存行是2的整数幂个连续字节，一般为32-256个字节。最常见的缓存行大小是64个字节，cache line是cache和memory之间数据传输的最小单元。
大多数现代cpu都one-die了L1和L2cache。对于L1 cache，大多是write though的；L2 cache则是write back的，不会立即写回memory，这就会导致cache和memory的内容的不一致；另外，对于mp(multi processors)的环境，由于cache是cpu私有的，不同cpu的cache的内容也存在不一致的问题，因此很多mp的的计算架构，不论是ccnuma还是smp都实现了cache coherence的机制,即不同cpu的cache一致性机制。
Write-through（直写模式）在数据更新时，同时写入缓存Cache和后端存储。此模式的优点是操作简单；缺点是因为数据修改需要同时写入存储，数据写入速度较慢。
Write-back（回写模式）在数据更新时只写入缓存Cache。只在数据被替换出缓存时，被修改的缓存数据才会被写到后端存储。此模式的优点是数据写入速度快，因为不需要写存储；缺点是一旦更新后的数据未被写入存储时出现系统掉电的情况，数据将无法找回。
cache coherence的一种实现是通过cache-snooping协议，每个cpu通过对bus的snoop实现对其它cpu读写cache的监控：
-
当cpu1要写cache时，其它cpu就会检查自己cache中对应的cache line，如果是dirty的，就write back到memory，并且会将cpu1的相关cache line刷新；如果不是dirty的，就invalidate该cache line。
-
当cpu1要读cache时，其它cpu就会将自己cache中对应的cache line中标记为dirty的部分write back到memory,并且会将cpu1的相关cache line刷新。
所以，提高cpu的cache hit rate，减少cache和memory之间的数据传输，将会提高系统的性能。
因此，在程序和二进制对象的内存分配中保持cache line aligned就十分重要，如果不保证cache line对齐，出现多个cpu中并行运行的进程或者线程同时读写同一个cache line的情况的概率就会很大。这时cpu的cache和memory之间会反复出现write back和refresh情况，这种情形就叫做cache thrashing。
为了有效的避免cache thrashing,通常有以下两种途径：
- 对于heap的分配，很多系统在malloc调用中实现了强制的alignment。
- 对于stack的分配，很多编译器提供了stack aligned的选项。
当然，如果在编译器指定了stack aligned，程序的尺寸将会变大，会占用更多的内存。因此，这中间的取舍需要仔细考虑；
为了解决这个问题在jdk1.6会采用long padding的方式，就是在防止被伪共享的变量的前后加上7个long类型的变量，如下所示：
public class VolatileLongPadding {
volatile long p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6;
volatile long v = 0L;
volatile long q0, q1, q2, q3, q4, q5, q6;
}
jdk1.7的某个版本后会优化掉long padding，为了解决这个问题，在jdk1.8中加入了@sun.misc.Contended。
LongAdder
前面说了一大堆，现在终于进入到正题了。
LongAdder –>add方法
add方法是LongAdder累加的方法，传入的参数x为要累加的值；
public void add(long x) {
Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
/**
* 如果一下两种条件则继续执行if内的语句
* 1. cells数组不为null（不存在争用的时候，cells数组一定为null，一旦对base的cas操作失败，才会初始化cells数组）
* 2. 如果cells数组为null，如果casBase执行成功，则直接返回，如果casBase方法执行失败（casBase失败，说明第一次争用冲突产生，需要对cells数组初始化）进入if内；
* casBase方法很简单，就是通过UNSAFE类的cas设置成员变量base的值为base+要累加的值
* casBase执行成功的前提是无竞争，这时候cells数组还没有用到为null，可见在无竞争的情况下是类似于AtomticInteger处理方式，使用cas做累加。
*/
if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
//uncontended判断cells数组中，当前线程要做cas累加操作的某个元素是否#不#存在争用，如果cas失败则存在争用；uncontended=false代表存在争用，uncontended=true代表不存在争用。
boolean uncontended = true;
/**
*1. as == null ： cells数组未被初始化，成立则直接进入if执行cell初始化
*2. (m = as.length - 1) < 0： cells数组的长度为0
*条件1与2都代表cells数组没有被初始化成功，初始化成功的cells数组长度为2；
*3. (a = as[getProbe() & m]) == null ：如果cells被初始化，且它的长度不为0，则通过getProbe方法获取当前线程Thread的threadLocalRandomProbe变量的值，初始为0，然后执行threadLocalRandomProbe&(cells.length-1 ),相当于m%cells.length;如果cells[threadLocalRandomProbe%cells.length]的位置为null，这说明这个位置从来没有线程做过累加，需要进入if继续执行，在这个位置创建一个新的Cell对象；
*4. !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x))：尝试对cells[threadLocalRandomProbe%cells.length]位置的Cell对象中的value值做累加操作,并返回操作结果,如果失败了则进入if，重新计算一个threadLocalRandomProbe；
如果进入if语句执行longAccumulate方法,有三种情况
1. 前两个条件代表cells没有初始化，
2. 第三个条件指当前线程hash到的cells数组中的位置还没有其它线程做过累加操作，
3. 第四个条件代表产生了冲突,uncontended=false
**/
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);
}
}
longAccumulate方法
三个参数第一个为要累加的值，第二个为null，第三个为wasUncontended表示调用方法之前的add方法是否未发生竞争。
final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
boolean wasUncontended) {
//获取当前线程的threadLocalRandomProbe值作为hash值,如果当前线程的threadLocalRandomProbe为0，说明当前线程是第一次进入该方法，则强制设置线程的threadLocalRandomProbe为ThreadLocalRandom类的成员静态私有变量probeGenerator的值，后面会详细将hash值的生成;
//另外需要注意，如果threadLocalRandomProbe=0，代表新的线程开始参与cell争用的情况
//1.当前线程之前还没有参与过cells争用（也许cells数组还没初始化，进到当前方法来就是为了初始化cells数组后争用的）,是第一次执行base的cas累加操作失败；
//2.或者是在执行add方法时，对cells某个位置的Cell的cas操作第一次失败，则将wasUncontended设置为false，那么这里会将其重新置为true；第一次执行操作失败；
//凡是参与了cell争用操作的线程threadLocalRandomProbe都不为0；
int h;
if ((h = getProbe()) == 0) {
//初始化ThreadLocalRandom;
ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
//将h设置为0x9e3779b9
h = getProbe();
//设置未竞争标记为true
wasUncontended = true;
}
//cas冲突标志，表示当前线程hash到的Cells数组的位置，做cas累加操作时与其它线程发生了冲突，cas失败；collide=true代表有冲突，collide=false代表无冲突
boolean collide = false;
for (;;) {
Cell[] as; Cell a; int n; long v;
//这个主干if有三个分支
//1.主分支一：处理cells数组已经正常初始化了的情况（这个if分支处理add方法的四个条件中的3和4）
//2.主分支二：处理cells数组没有初始化或者长度为0的情况；（这个分支处理add方法的四个条件中的1和2）
//3.主分支三：处理如果cell数组没有初始化，并且其它线程正在执行对cells数组初始化的操作，及cellbusy=1；则尝试将累加值通过cas累加到base上
//先看主分支一
if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
/**
*内部小分支一：这个是处理add方法内部if分支的条件3：如果被hash到的位置为null，说明没有线程在这个位置设置过值，没有竞争，可以直接使用，则用x值作为初始值创建一个新的Cell对象，对cells数组使用cellsBusy加锁，然后将这个Cell对象放到cells[m%cells.length]位置上
*/
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
//cellsBusy == 0 代表当前没有线程cells数组做修改
if (cellsBusy == 0) {
//将要累加的x值作为初始值创建一个新的Cell对象，
Cell r = new Cell(x);
//如果cellsBusy=0无锁，则通过cas将cellsBusy设置为1加锁
if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
//标记Cell是否创建成功并放入到cells数组被hash的位置上
boolean created = false;
try {
Cell[] rs; int m, j;
//再次检查cells数组不为null，且长度不为空，且hash到的位置的Cell为null
if ((rs = cells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {
//将新的cell设置到该位置
rs[j] = r;
created = true;
}
} finally {
//去掉锁
cellsBusy = 0;
}
//生成成功，跳出循环
if (created)
break;
//如果created为false，说明上面指定的cells数组的位置cells[m%cells.length]已经有其它线程设置了cell了，继续执行循环。
continue;
}
}
//如果执行的当前行，代表cellsBusy=1，有线程正在更改cells数组，代表产生了冲突，将collide设置为false
collide = false;
/**
*内部小分支二：如果add方法中条件4的通过cas设置cells[m%cells.length]位置的Cell对象中的value值设置为v+x失败,说明已经发生竞争，将wasUncontended设置为true，跳出内部的if判断，最后重新计算一个新的probe，然后重新执行循环;
*/
} else if (!wasUncontended)
//设置未竞争标志位true，继续执行，后面会算一个新的probe值，然后重新执行循环。
wasUncontended = true;
/**
*内部小分支三：新的争用线程参与争用的情况：处理刚进入当前方法时threadLocalRandomProbe=0的情况，也就是当前线程第一次参与cell争用的cas失败，这里会尝试将x值加到cells[m%cells.length]的value ，如果成功直接退出
*/
else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x))))
break;
/**
*内部小分支四：分支3处理新的线程争用执行失败了，这时如果cells数组的长度已经到了最大值（大于等于cup数量），或者是当前cells已经做了扩容，则将collide设置为false，后面重新计算prob的值
else if (n >= NCPU || cells != as)
collide = false;
/**
*内部小分支五：如果发生了冲突collide=false，则设置其为true；会在最后重新计算hash值后，进入下一次for循环
*/
else if (!collide)
//设置冲突标志，表示发生了冲突，需要再次生成hash，重试。 如果下次重试任然走到了改分支此时collide=true，!collide条件不成立，则走后一个分支
collide = true;
/**
*内部小分支六：扩容cells数组，新参与cell争用的线程两次均失败，且符合库容条件，会执行该分支
*/
else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
try {
//检查cells是否已经被扩容
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
}
//为当前线程重新计算hash值
h = advanceProbe(h);
//这个大的分支处理add方法中的条件1与条件2成立的情况，如果cell表还未初始化或者长度为0，先尝试获取cellsBusy锁。
}else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
boolean init = false;
try { // Initialize table
//初始化cells数组，初始容量为2,并将x值通过hash&1，放到0个或第1个位置上
if (cells == as) {
Cell[] rs = new Cell[2];
rs[h & 1] = new Cell(x);
cells = rs;
init = true;
}
} finally {
//解锁
cellsBusy = 0;
}
//如果init为true说明初始化成功，跳出循环
if (init)
break;
}
/**
*如果以上操作都失败了，则尝试将值累加到base上；
*/
else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x))))
break; // Fall back on using base
}
}
关于hash的生成
hash是LongAdder定位当前线程应该将值累加到cells数组哪个位置上的，所以hash的算法是非常重要的，下面就来看看它的实现。
java的Thread类里面有一个成员变量：
@sun.misc.Contended("tlr")
int threadLocalRandomProbe;
threadLocalRandomProbe这个变量的值就是LongAdder用来hash定位Cells数组位置的，平时线程的这个变量一般用不到，它的值一直都是0。
在LongAdder的父类Striped64里通过getProbe方法获取当前线程threadLocalRandomProbe的值：
static final int getProbe() {
//PROBE是threadLocalRandomProbe变量在Thread类里面的偏移量，所以下面语句获取的就是threadLocalRandomProbe的值；
return UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE);
}
threadLocalRandomProbe的初始化
线程对LongAdder的累加操作，在没有进入longAccumulate方法前，threadLocalRandomProbe一直都是0，当发生争用后才会进入longAccumulate方法中，进入该方法第一件事就是判断threadLocalRandomProbe是否为0，如果为0，则将其设置为0x9e3779b9。
int h;
if ((h = getProbe()) == 0) {
ThreadLocalRandom.current();
h = getProbe();
//设置未竞争标记为true
wasUncontended = true;
}
重点在这行ThreadLocalRandom.current()；
public static ThreadLocalRandom current() {
if (UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE) == 0)
localInit();
return instance;
}
在current方法中判断如果probe的值为0，则执行locaInit()方法，将当前线程的probe设置为非0的值，该方法实现如下：
static final void localInit() {
//private static final AtomicInteger probeGenerator =
new AtomicInteger();
//private static final int PROBE_INCREMENT = 0x9e3779b9;
int p = probeGenerator.addAndGet(PROBE_INCREMENT);
//prob不能为0
int probe = (p == 0) ? 1 : p; // skip 0
long seed = mix64(seeder.getAndAdd(SEEDER_INCREMENT));
//获取当前线程
Thread t = Thread.currentThread();
UNSAFE.putLong(t, SEED, seed);
//将probe的值更新为probeGenerator的值
UNSAFE.putInt(t, PROBE, probe);
}
probeGenerator 是static 类型的AtomicInteger类，每执行一次localInit()方法，都会将probeGenerator 累加一次0x9e3779b9这个值；，0x9e3779b9这个数字的得来是 2^32 除以一个常数，这个常数就是传说中的黄金比例 1.6180339887；然后将当前线程的threadLocalRandomProbe设置为probeGenerator 的值，如果probeGenerator 为0，这取1；
threadLocalRandomProbe重新生成
就是将prob的值左右移位 、异或操作三次：
static final int advanceProbe(int probe) {
probe ^= probe << 13; // xorshift
probe ^= probe >>> 17;
probe ^= probe << 5;
UNSAFE.putInt(Thread.currentThread(), PROBE, probe);
return probe;
}
probe从=1开始反复执行10次，结果如下：
1
270369
67634689
-1647531835
307599695
-1896278063
745495504
632435482
435756210
2005365029
-1378868364
LongAdder 和Atomic性能对比
