JAVA高并发下Atomic操作热点导致CAS自旋失败调优方案 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Java 高并发下 Atomic 操作热点导致 CAS 自旋失败调优方案

各位朋友大家好，今天我们来聊聊Java高并发环境下，Atomic操作热点导致的CAS（Compare and Swap）自旋失败问题，以及相应的调优方案。这个问题在高并发场景下非常常见，如果处理不当，会导致严重的性能瓶颈。

一、Atomic操作与CAS机制

首先，我们来回顾一下Atomic操作和CAS机制的基本概念。

Atomic操作： 原子操作是指不可被中断的一个或一系列操作。要么全部执行成功，要么全部不执行，不会存在中间状态。在Java中，java.util.concurrent.atomic包提供了一系列原子类，如AtomicInteger、AtomicLong、AtomicReference等，用于实现无锁并发编程。
CAS（Compare and Swap）： CAS是一种乐观锁机制，它包含三个操作数：
- V（内存地址）： 要更新的变量的内存地址。
- A（预期值）： 变量的预期值。
- B（新值）： 要设置的新值。
CAS操作会比较内存地址V中的实际值是否等于预期值A。如果相等，那么将内存地址V中的值更新为新值B；如果不相等，说明在此期间有其他线程修改了该变量，那么CAS操作失败，通常会进行重试（自旋）。

以下是一个简单的AtomicInteger使用CAS的例子：

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class AtomicCounter {

    private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);

    public int increment() {
        int oldValue;
        int newValue;
        do {
            oldValue = counter.get();
            newValue = oldValue + 1;
        } while (!counter.compareAndSet(oldValue, newValue)); // CAS操作
        return newValue;
    }

    public int get() {
        return counter.get();
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        AtomicCounter counter = new AtomicCounter();
        int numThreads = 10;
        int incrementsPerThread = 1000;

        Thread[] threads = new Thread[numThreads];
        for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
            threads[i] = new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < incrementsPerThread; j++) {
                    counter.increment();
                }
            });
            threads[i].start();
        }

        for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
            threads[i].join();
        }

        System.out.println("Counter value: " + counter.get()); // 预期结果：10000
    }
}

在上面的例子中，increment()方法使用CAS操作来原子地增加计数器。如果compareAndSet()方法返回false，说明CAS操作失败，线程会继续自旋重试，直到成功为止。

二、Atomic操作热点问题

在高并发场景下，如果多个线程同时竞争同一个Atomic变量，就会出现热点问题。这意味着大量的线程会频繁地进行CAS操作，但是由于竞争激烈，导致CAS操作经常失败，从而陷入长时间的自旋。这会消耗大量的CPU资源，降低系统的整体性能。

热点问题的根源：

强竞争： 大量线程同时尝试修改同一个Atomic变量。
CPU资源浪费： CAS失败导致的自旋会占用CPU时间，而没有完成有效的工作。
缓存一致性问题： 在多核CPU架构下，多个线程可能在不同的CPU核心上运行，每个核心都有自己的缓存。当一个线程修改了Atomic变量的值时，需要通知其他核心更新缓存，这会引入额外的开销。

三、诊断热点问题

在优化之前，我们需要先诊断是否存在热点问题。以下是一些常用的诊断方法：

CPU Profiling： 使用CPU profiler（如Java VisualVM、JProfiler、YourKit等）来分析CPU的使用情况。如果发现某个Atomic操作相关的代码占用了大量的CPU时间，那么很可能存在热点问题。
Metrics监控： 监控Atomic操作的CAS失败次数。LongAdder类可以用来统计CAS失败次数。如果CAS失败次数很高，那么说明竞争非常激烈。
日志分析： 在代码中添加日志，记录CAS操作的尝试次数和成功次数。通过分析日志，可以了解CAS操作的性能瓶颈。

四、调优方案

针对Atomic操作热点问题，我们可以采取以下几种调优方案：

减少竞争： 这是最根本的解决方案。可以通过以下方式来减少竞争：
- 数据拆分： 将一个Atomic变量拆分成多个Atomic变量，每个线程只负责更新自己的Atomic变量。例如，可以使用ThreadLocal来为每个线程创建一个独立的计数器。
- 锁分离： 如果Atomic变量保护的是一段临界区代码，可以考虑将锁的粒度细化，减少锁的竞争。
- 减少更新频率： 如果Atomic变量的更新频率过高，可以考虑降低更新频率。例如，可以先在本地变量中进行累加，然后定期将本地变量的值更新到Atomic变量中。

使用LongAdder代替AtomicLong： LongAdder是Java 8中引入的一个类，它通过将一个Atomic变量拆分成多个Cell，每个Cell都有自己的锁，从而减少了锁的竞争。LongAdder适用于高并发的计数场景，性能通常比AtomicLong更好。

import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;

public class LongAdderCounter {

    private LongAdder counter = new LongAdder();

    public void increment() {
        counter.increment();
    }

    public long get() {
        return counter.sum();
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        LongAdderCounter counter = new LongAdderCounter();
        int numThreads = 10;
        int incrementsPerThread = 1000;

        Thread[] threads = new Thread[numThreads];
        for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
            threads[i] = new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < incrementsPerThread; j++) {
                    counter.increment();
                }
            });
            threads[i].start();
        }

        for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
            threads[i].join();
        }

        System.out.println("Counter value: " + counter.get()); // 预期结果：10000
    }
}

使用伪共享（False Sharing）解决方案： 在多核CPU架构下，如果多个线程访问相邻的变量，这些变量可能会被加载到同一个缓存行中。当一个线程修改了其中一个变量时，会导致整个缓存行失效，需要通知其他核心更新缓存，这会引入额外的开销。这种现象被称为伪共享。

为了避免伪共享，可以使用以下方法：
- 填充（Padding）： 在变量之间填充一些额外的空间，使得每个变量都位于不同的缓存行中。
- @sun.misc.Contended注解： 在Java 8中，可以使用@sun.misc.Contended注解来告诉JVM，将该变量放置在独立的缓存行中。需要注意的是，使用该注解需要添加JVM参数-XX:-RestrictContended。
```
import sun.misc.Contended;

public class FalseSharingExample {

    @Contended
    private volatile long value1;

    @Contended
    private volatile long value2;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        FalseSharingExample example = new FalseSharingExample();

        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
                example.value1 = i;
            }
        });

        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
                example.value2 = i;
            }
        });

        long startTime = System.nanoTime();
        thread1.start();
        thread2.start();
        thread1.join();
        thread2.join();
        long endTime = System.nanoTime();

        System.out.println("Time taken: " + (endTime - startTime) / 1000000 + " ms");
    }
}
```
注意： @sun.misc.Contended注解是Sun的内部API，不建议在生产环境中使用，因为可能会在未来的JDK版本中被移除。更好的做法是使用填充。

自旋锁优化： 如果CAS自旋是不可避免的，可以考虑优化自旋策略。

自适应自旋： 根据CPU的负载情况动态调整自旋次数。如果CPU负载较低，可以增加自旋次数；如果CPU负载较高，可以减少自旋次数。
引入延迟： 在每次自旋之后，引入一个短暂的延迟（如Thread.yield()或LockSupport.parkNanos()），可以降低CPU的占用率。

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.locks.LockSupport;

public class AdaptiveSpinLock {

    private AtomicInteger state = new AtomicInteger(0);
    private static final int MAX_SPINS = 1000;

    public void lock() {
        Thread currentThread = Thread.currentThread();
        int spins = 0;
        while (!state.compareAndSet(0, 1)) {
            if (spins < MAX_SPINS) {
                spins++;
                // 自旋
            } else {
                // 自旋达到上限，尝试让出CPU
                LockSupport.parkNanos(1); // 引入纳秒级别的延迟
            }
        }
    }

    public void unlock() {
        state.set(0);
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        AdaptiveSpinLock lock = new AdaptiveSpinLock();
        int numThreads = 10;
        int incrementsPerThread = 1000;
        AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);

        Thread[] threads = new Thread[numThreads];
        for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
            threads[i] = new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < incrementsPerThread; j++) {
                    lock.lock();
                    try {
                        counter.incrementAndGet();
                    } finally {
                        lock.unlock();
                    }
                }
            });
            threads[i].start();
        }

        for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
            threads[i].join();
        }

        System.out.println("Counter value: " + counter.get()); // 预期结果：10000
    }
}

考虑使用其他并发工具： 在某些情况下，使用Atomic操作可能不是最佳选择。可以考虑使用其他并发工具，如ReentrantLock、StampedLock、ConcurrentHashMap等。这些工具提供了更丰富的并发控制机制，可以更好地满足不同的需求。

五、选择合适的方案

选择哪种调优方案取决于具体的应用场景和性能需求。一般来说，可以按照以下步骤进行：

诊断： 首先要诊断是否存在热点问题，并确定性能瓶颈所在。
减少竞争： 尽可能减少对同一个Atomic变量的竞争。这是最有效的解决方案。
使用LongAdder： 如果是计数场景，可以考虑使用LongAdder代替AtomicLong。
避免伪共享： 如果存在伪共享问题，可以使用填充或@sun.misc.Contended注解来避免。
优化自旋： 如果CAS自旋是不可避免的，可以考虑优化自旋策略。
考虑其他并发工具： 在某些情况下，使用其他并发工具可能更合适。

六、性能测试

在应用任何调优方案之前，一定要进行性能测试，验证其有效性。可以使用JMH（Java Microbenchmark Harness）等工具来进行微基准测试。

七、案例分析

假设有一个高并发的订单系统，需要统计订单的总金额。最初使用AtomicLong来保存订单总金额，但是在高并发场景下，性能很差。

经过分析，发现是由于大量的线程同时更新同一个AtomicLong变量，导致CAS操作频繁失败，从而陷入长时间的自旋。

为了解决这个问题，可以采用以下方案：

数据拆分： 将订单总金额拆分成多个ThreadLocal<Long>变量，每个线程只负责更新自己的ThreadLocal变量。
定期汇总： 定期将所有ThreadLocal变量的值汇总到AtomicLong变量中。

import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;

public class OrderTotalAmount {

    private static final int NUM_THREADS = 10;
    private static final int NUM_ORDERS = 100000;

    private static final AtomicLong totalAmount = new AtomicLong(0);
    private static final ThreadLocal<Long> threadLocalAmount = ThreadLocal.withInitial(() -> 0L);

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread[] threads = new Thread[NUM_THREADS];

        long startTime = System.currentTimeMillis();

        for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
            threads[i] = new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < NUM_ORDERS; j++) {
                    // 模拟订单金额
                    long orderAmount = ThreadLocalRandom.current().nextLong(100);
                    threadLocalAmount.set(threadLocalAmount.get() + orderAmount);
                }

                // 线程执行完毕，将ThreadLocal中的金额累加到总金额中
                totalAmount.addAndGet(threadLocalAmount.get());
            });
            threads[i].start();
        }

        for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
            threads[i].join();
        }

        long endTime = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("Total amount: " + totalAmount.get());
        System.out.println("Time taken: " + (endTime - startTime) + " ms");
    }
}

通过数据拆分和定期汇总，可以有效地减少对AtomicLong变量的竞争，从而提高系统的性能。

表格总结：常用调优方案及其适用场景

调优方案	描述	适用场景	优点	缺点
数据拆分	将一个Atomic变量拆分成多个，每个线程只负责更新自己的变量。	适用于可以将数据分解为多个独立部分的场景，例如统计每个线程的计数，最后再汇总。	减少了对单个Atomic变量的竞争，提高了并发性能。	需要额外的汇总步骤，增加了代码的复杂性。
使用`LongAdder`	`LongAdder`通过将一个Atomic变量拆分成多个Cell，每个Cell都有自己的锁，从而减少了锁的竞争。	适用于高并发的计数场景。	性能通常比`AtomicLong`更好，减少了CAS自旋的次数。	只能用于计数场景，不适用于其他类型的Atomic操作。
伪共享解决方案	通过填充或`@sun.misc.Contended`注解，使得变量位于不同的缓存行中，避免伪共享。	适用于多个线程访问相邻变量的场景。	可以提高CPU缓存的利用率，减少缓存一致性开销。	增加了内存占用，`@sun.misc.Contended`注解是Sun的内部API，不建议在生产环境中使用。
自旋锁优化	优化自旋策略，如自适应自旋和引入延迟。	适用于CAS自旋是不可避免的场景。	可以降低CPU占用率，提高系统的整体性能。	需要根据具体的应用场景调整自旋策略，增加了代码的复杂性。
考虑其他并发工具	使用`ReentrantLock`、`StampedLock`、`ConcurrentHashMap`等并发工具。	适用于需要更丰富的并发控制机制的场景。	这些工具提供了更灵活的并发控制选项，可以更好地满足不同的需求。	使用这些工具可能会引入额外的开销，需要根据具体的应用场景进行选择。

八、一些建议

谨慎使用Atomic操作： 虽然Atomic操作是无锁的，但是在高并发场景下，仍然可能存在性能问题。因此，应该谨慎使用Atomic操作，只有在必要的时候才使用。
关注CPU缓存： 在多核CPU架构下，CPU缓存对性能的影响非常大。因此，在设计并发程序时，应该关注CPU缓存的使用情况，避免伪共享等问题。
持续监控和优化： 并发程序的性能优化是一个持续的过程。应该定期对系统进行监控和分析，及时发现和解决性能问题。

最后的话：选择合适的并发工具，并持续优化

在高并发环境下，Atomic操作的热点问题是一个常见的挑战，但通过减少竞争、使用更合适的并发工具（例如 LongAdder）、解决伪共享问题以及优化自旋策略，我们可以有效地提高系统的性能。记住，选择合适的方案取决于具体的应用场景和性能需求，并且需要持续监控和优化，才能确保系统在高并发环境下稳定运行。

Java 高并发下 Atomic 操作热点导致 CAS 自旋失败调优方案

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