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1. LongAdder

  1. 和AtomicInteger类似的使用方式，但是性能比AtomicLong更好
  2. 在AtomicInteger基础上进行了热点分离，热点分离类似于有锁操作中的减少锁粒度，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。
  3. LongAdder原理图：

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。

而LongAdder将把一个value拆分成若干个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的成功路当然高了（试想一下3+2+1=6，一下线程3+1，另一个线程2+1，最后是8，LongAdder没有乘法除法的API）。

可是在并发数不是很高的情况，拆分成若干个的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。

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。

LongAdder是一种以空间换时间的策略。

2. CompletableFuture

  • 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
  • Java 8中对Future的增强版
  • 支持流式调用

简单的实现：

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);
    }
}

Future最令人诟病的就是要等待，要自己去检查任务十分完成了，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：future.complete(60); 用来设置完成时间。

CompletableFuture的异步执行：

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());
    }

CompletableFuture的流式调用：

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();
    }

组合多个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();
    }

这几个例子更多是侧重Java8的一些新特性，这里就简单举个例子来说明特性，就不深究了。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。

3. StampedLock

在上一篇中刚刚提出了锁分离，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认为读不应该阻塞写，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。

所以StampedLock是一种偏向于写线程的改进。

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

tryOptimisticRead()

就是刚刚所说的读写不互斥的情况，每次读线程要读时，会先判断：

if (!sl.validate(stamp))

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。

如果判断失败，当然可以重复地尝试去读，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。

stamp = sl.readLock();

StampedLock的实现思想：
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

while (pred.locked) { }

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。当然不会进行无休止的自旋，会在若干次自旋后挂起线程。

转载于:https://my.oschina.net/u/2484728/blog/893583

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