问题描述
我们需要一个统计工具来统计诸如查询次数，最短和最长的查询时间，另外还需要按类别来统计，比如按城市统计查询数量等等。
我们需要它是线程安全的，因为我们会有很多线程同时更新统计数据。
简单的方案
最简单的方案是不保证线程安全，因为既然是统计数据，那么差一点点也许没有问题。
其次比较简单的翻案就是用synchronized保护所有的数据，这是首先推荐的做法，如果发现有性能问题，再看下面更加复杂的方案。
高效但复杂的方案
我们这里就假设需要非常高效并且线程安全的方案（比如需要追求极致性能或者你是性能优化狂）。
问题1 统计查询次数
这个比较简单，使用AtomicInteger或者AtomicLong就可以了。比如：
privatefinal AtomicLong totalQuery=new AtomicLong();
public void addTotalQuery(){
totalQuery.incrementAndGet();
}
问题2 统计最短查询时间
首先看不做任何同步会怎么样？
private long minTime=Long.MAX_VALUE;
public void updateMinTime(long time){
if(time<minTime){
minTime=time;
}
}
public long getMinTime(){
return minTime;
}
比如minTime的当前值是5，然后线程1的time是3，线程2的time是4，他们同时发现自己比5小，所以都会试图把自己的值赋给minTime。
如果线程1先赋值，线程2后赋值，那么最终的值将是4，这样就记错了。
除了上面的问题，这个方法还有个bug，JVM对long的赋值不是原子的，尤其是对于32位的JVM，很可能一个long的赋值先修改高32位，然后修改低32位，那么如果
在这直接有人读取这个值，那么就会读到奇怪的结果。
另外即使没有人读，两个线程同时写一个long也会出现一个线程更新了高32位，另一个修改了低32位的情况。解决原子修改的问题可以使用volatile或者AtomicLong都可以，但是即使改成了volatile或者AtomicLong，仍然不能解决第一个带来的race condition。
那么怎么解决呢？当然加锁是一种方案
@Guarded by this
private long minTime=Long.MAX_VALUE;
public void synchronized updateMinTime(long time){
if(time<minTime){
minTime=time;
}
}
public void synchronized getMinTime(){
return minTime;
}
注意：不但更新需要synchronized，读取也需要synchronized。因为synchronized除了互斥的语义之外，还定义了happens-before的关系，它保证updateMinTime的结果完成后才会执行getMinTime，而且和volatile一样，它保证了可见性。
我们可以用volatile或者AtomicLong稍微优化一下：
@Guarded by this
private volatile long minTime=Long.MAX_VALUE;
public void synchronized updateMinTime(long time){
if(time<minTime){
minTime=time;
}
}
public void getMinTime(){
return minTime;
}
我们用synchronized来保证只有一个线程能够修改minTime，而且由于它是volatile的，所以getMinTime不会读到更新long一半的情况。
但这样只能有一个线程修改minTime，还是不是特别高效。
我们能够发现：其实大部分线程的值都不是最小的值，它发现自己的值可能比minTime大，那么根本不需要更新。那能不能下面这样优化呢？
@Guarded by this
private volatile long minTime=Long.MAX_VALUE;
public void updateMinTime(long time){
if(time<minTime){
synchronized(this){
minTime=time;
}
}
}
public void getMinTime(){
return minTime;
}
还是不行，因为还是可能线程1和线程2同时发现自己比较小，然后都试图更新，依然会出现上面的问题。
当然如果大家碰到过Lazy Initialization的问题可能会知道可以使用类似Double Check Lock的方法来优化。
@Guarded by this
private volatile long minTime=Long.MAX_VALUE;
public void updateMinTime(long time){
if(time<minTime){
synchronized(this){
if(time<minTime){//check again
minTime=time;
}
}
}
}
public void getMinTime(){
return minTime;
}
这种使用double check lock的方法配合volatile的方案是没有问题的。但是明显实现起来很复杂。
我们再来仔细分析它为什么正确。
如果线程1和线程2同时发现自己比当前的minTime小，那么只有一个线程能进入synchronized代码段，这个时候再检查一下自己的值是否小于当前值。
如果当前值比自己小，那么说明在第一次判断和拿到锁这段时间内有别人修改了最小值，而且还比自己小，那么自己就没有比更新最小值了。
否则自己还是最小值，而且由于已经拿到锁，所以不会再有人能修改最小值，所以可以放心的更新最小值。
它比在外层加锁的好处是：大部分时候第一个if就发现自己不是最小值了，那么更本不需要加锁，所以很快。
我们总结一下它正确的原因：那就是它保证了条件判断(if(time<minTime))和修改(minTime=time;)是原子的，这个是通过synchronized来实现的。
除了synchronized之外，很多现代处理器都提供了一些原子的指令，比如CAS。我们可以使用这些原子的指令来实现同样的功能。
当然Java是跨平台的实现，它会考虑各种处理器，如果能够使用CAS，那么它会尽量使用，如果不能，那么使用操作系统或者其它的库来实现语义上的原子操作。
这里我们可以使用AtomicLong.compareAndSet。
private final AtomicLong minTime=new AtomicLong(Long.MAX_VALUE);
public void updateMinTime(long sample){
while (true) {
long curMin = minTime.get();
if (curMin > sample) {
boolean result = minTime.compareAndSet(curMin, sample);
if (result) break;
} else {
break;
}
}
}
我们仔细看一下它的实现。
它在一个"死循环"里面，首先拿到“当前”的最小值，如果自己比“当前”的最小值大了，那么就不需要更新了，直接break退出。
如果自己比较小，那么就尝试 boolean result = minTime.compareAndSet(curMin, sample);
compareAndSet尝试把minTime更新为sample，前提是minTime的值是curMin。可以这样理解这条语句：
synchronized(this){
if(minTime==curMin){
minTime=sample;
return true;
}
return false;
}
当然这是语义上的等价，实际上它很可能只是一条机器指令。
也就是说，我先读取“当前”最小值，然后加锁，然后判断此刻的最小值是否是前面“当前“最小值，如果是，那么说明我还是最小的值（因为我已经加锁，没人能修改）。我可以放心的更新
如果此刻的最小值不等于前面读过的最小值，那么说明这之间有人修改过了，那么我修改就可能失败（也有可能成功），那么我需要重试。
使用CAS的优点是：如果竞争不是很激烈，那么性能非常高。因为这是一种“乐观”锁，它不停的尝试获取锁（其实就是CAS），再多线程都不会导致对方等待（当然如果一直不能CAS成功就是在忙等待）。
当然缺点就是：如果竞争非常激烈，会让很多CPU时间都在CAS上，我们完全可以“阻塞”当前线程，让cpu干点别的。
问题3 按类别统计次数(线程安全的Map)
比如我们需要按城市来统计查询。那么最容易想到的自然是ConcurrentHashMap<String,Long>。但是同样更新次数时有同步的问题，所以我们可以使用AtomicLong
private final ConcurrentHashMap<String, AtomicLong> map=new ConcurrentHashMap<String, AtomicLong>();
public void addCount(String key,long value){
AtomicLong counter=map.get(key);
if(counter==null){
counter=new AtomicLong();
map.put(key,counter);
}
counter.addAndGet(value);
}
上面的代码是有问题的，和前面一样，有可能有两个线程同时发现counter为空，同时new了一个AtomicLong，后new的线程会导致前面的值没有累计进去。
当然我们可以采样类似的方法来double check
private final ConcurrentHashMap<String, AtomicLong> map=new ConcurrentHashMap<String, AtomicLong>();
public void addCount(String key,long value){
AtomicLong counter=map.get(key);
if(counter==null){
synchronized(this){
if(counter==null){ //check again
counter=new AtomicLong();
map.put(key,counter);
}
}
}
counter.addAndGet(value);
}
同样，我们也可以采样类似CAS的指令------putIfAbsent来实现block free的算法。这种算法在竞争不是非常激烈时很高效，它不会导致线程阻塞而带来切换。
public void addCounter(String key, long count){
if(count<=0) return;
AtomicLong current = map.get(key);
if(current == null) {
AtomicLong al=new AtomicLong();
current=map.putIfAbsent(key, al);
if(current == null) current=al;
}
assert current!=null;
current.addAndGet(count);
}
putIfAbsent会尝试放入新的key和value，它首先检查这个key是否存在，如果存在，返回老的value，否则插入新的k-v对，并返回老的value。
如果返回值是null，说明我这个线程更新成功了，那么current就直接使用我构造的al，否则说明别人更新成功，我直接拿到了别人值。
细心的同学可能有这样的疑问：和Double Check Lock一样，会不会由于编译器或者cpu的reordering导致AtomicLong al=new AtomicLong();没有完全构造好，而其它线程拿到它呢？
我也有过这样的疑问，同时发现guava的实现和我上面的实现有类似的问题（https://code.google.com/p/guava-libraries/source/browse/guava/src/com/google/common/util/concurrent/AtomicLongMap.java?name=v11.0-rc1）
后来询问了一下，是没有问题的，在 ConcurrentMap 的文档里明确写了：Memory consistency effects: As with other concurrent collections, actions in a thread prior to placing an object into a ConcurrentMap as a key or value happen-before actions subsequent to the access or removal of that object from the ConcurrentMap in another thread.
有兴趣的同学可以看看后面参考文献和邮件通信。
参考资料
1. http://stackoverflow.com/questions/6072040/thread-safe-implementation-of-max
4. http://docs.oracle.com/javase/6/docs/api/java/util/concurrent/ConcurrentMap.html
7. http://www.cs.umd.edu/%7Epugh/java/memoryModel/DoubleCheckedLocking.html
[guava] is my counter thread safe and my question about AtomicLongMap?Inbox |
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is my counter thread safe?Inbox |
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