Java 高并發(fā)十： JDK8對并發(fā)的新支持詳解

更新時間：2016年09月12日 09:20:08 作者：Hosee

本文主要介紹Java 高并發(fā)JDK8的支持，這里整理了詳細的資料及1. LongAdder 2. CompletableFuture 3. StampedLock的介紹，有興趣的小伙伴可以參考下

1. LongAdder

和AtomicLong類似的使用方式，但是性能比AtomicLong更好。

LongAdder與AtomicLong都是使用了原子操作來提高性能。但是LongAdder在AtomicLong的基礎上進行了熱點分離，熱點分離類似于有鎖操作中的減小鎖粒度，將一個鎖分離成若干個鎖來提高性能。在無鎖中，也可以用類似的方式來增加CAS的成功率，從而提高性能。

LongAdder原理圖：

AtomicLong的實現(xiàn)方式是內(nèi)部有個value 變量，當多線程并發(fā)自增，自減時，均通過CAS 指令從機器指令級別操作保證并發(fā)的原子性。唯一會制約AtomicLong高效的原因是高并發(fā)，高并發(fā)意味著CAS的失敗幾率更高，重試次數(shù)更多，越多線程重試，CAS失敗幾率又越高，變成惡性循環(huán)，AtomicLong效率降低。

而LongAdder將把一個value拆分成若干cell，把所有cell加起來，就是value。所以對LongAdder進行加減操作，只需要對不同的cell來操作，不同的線程對不同的cell進行CAS操作，CAS的成功率當然高了（試想一下3+2+1=6，一個線程3+1，另一個線程2+1，最后是8，LongAdder沒有乘法除法的API）。

可是在并發(fā)數(shù)不是很高的情況，拆分成若干的cell，還需要維護cell和求和，效率不如AtomicLong的實現(xiàn)。LongAdder用了巧妙的辦法來解決了這個問題。

初始情況，LongAdder與AtomicLong是相同的，只有在CAS失敗時，才會將value拆分成cell，每失敗一次，都會增加cell的數(shù)量，這樣在低并發(fā)時，同樣高效，在高并發(fā)時，這種“自適應”的處理方式，達到一定cell數(shù)量后，CAS將不會失敗，效率大大提高。

LongAdder是一種以空間換時間的策略。

2. CompletableFuture

實現(xiàn)CompletionStage接口（40余個方法），大多數(shù)方法多數(shù)應用在函數(shù)式編程中。并且支持流式調(diào)用

CompletableFuture是Java 8中對Future的增強版

簡單實現(xiàn)：

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();
 // 模擬長時間的計算過程
 Thread.sleep(1000);
 // 告知完成結果
 future.complete(60);
 }
}

Future最令人詬病的就是要等待，要自己去檢查任務是否完成了，在Future中，任務完成的時間是不可控的。而 CompletableFuture的最大改進在于，任務完成的時間也開放了出來。

future.complete(60);

用來設置完成時間。

CompletableFuture的異步執(zhí)行：

public static Integer calc(Integer para) {
 try {
 // 模擬一個長時間的執(zhí)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());
 }
CompletableFuture的流式調(diào)用：

public static Integer calc(Integer para) {
 try {
 // 模擬一個長時間的執(zhí)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();
 }

組合多個CompletableFuture：

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();
 }

這幾個例子更多是側重Java8的一些新特性，這里就簡單舉下例子來說明特性，就不深究了。
CompletableFuture跟性能上關系不大，更多的是為了支持函數(shù)式編程，在功能上的增強。當然開放了完成時間的設置是一大亮點。

3. StampedLock

在上一篇中剛剛提到了鎖分離，而鎖分離的重要的實現(xiàn)就是ReadWriteLock。而StampedLock則是ReadWriteLock的一個改進。StampedLock與ReadWriteLock的區(qū)別在于，StampedLock認為讀不應阻塞寫，StampedLock認為當讀寫互斥的時候，讀應該是重讀，而不是不讓寫線程寫。這樣的設計解決了讀多寫少時，使用ReadWriteLock會產(chǎn)生寫線程饑餓現(xiàn)象。

所以StampedLock是一種偏向于寫線程的改進。

StampedLock示例：

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);
 }
}

上述代碼模擬了寫線程和讀線程， StampedLock根據(jù)stamp來查看是否互斥，寫一次stamp變增加某個值

tryOptimisticRead()

就是剛剛所說的讀寫不互斥的情況。

每次讀線程要讀時，會先判斷

if (!sl.validate(stamp))

validate中會先查看是否有寫線程在寫，然后再判斷輸入的值和當前的 stamp是否相同，即判斷是否讀線程將讀到最新的數(shù)據(jù)。

如果有寫線程在寫，或者 stamp數(shù)值不同，則返回失敗。

如果判斷失敗，當然可以重復的嘗試去讀，在示例代碼中，并沒有讓其重復嘗試讀，而采用的是將樂觀鎖退化成普通的讀鎖去讀，這種情況就是一種悲觀的讀法。

stamp = sl.readLock();

StampedLock的實現(xiàn)思想：

CLH自旋鎖：當鎖申請失敗時，不會立即將讀線程掛起，在鎖當中會維護一個等待線程隊列，所有申請鎖，但是沒有成功的線程都記錄在這個隊列中。每一個節(jié)點（一個節(jié)點代表一個線程），保存一個標記位（locked），用于判斷當前線程是否已經(jīng)釋放鎖。當一個線程試圖獲得鎖時，取得當前等待隊列的尾部節(jié)點作為其前序節(jié)點。并使用類似如下代碼判斷前序節(jié)點是否已經(jīng)成功釋放鎖

while (pred.locked) {
}

這個循環(huán)就是不斷等前面那個結點釋放鎖，這樣的自旋使得當前線程不會被操作系統(tǒng)掛起，從而提高了性能。
當然不會進行無休止的自旋，會在若干次自旋后掛起線程。

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