1. LongAdder
和AtomicLong类似的使用方式，但是性能比AtomicLong更好。
LongAdder与AtomicLong都是使用了原子操作来提高性能。但是LongAdder在AtomicLong的基础上进行了热点分离，热点分离类似于有锁操作中的减小锁粒度，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。
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操作保证并发的原子性。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的成功率当然高了（试想一下3+2+1=6，一个线程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。并且支持流式调用
CompletableFuture是Java 8中对Future的增强版
简单实现：
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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
);
}
}
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Future最令人诟病的就是要等待，要自己去检查任务是否完成了，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。
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future.complete(
60
);
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用来设置完成时间。
CompletableFuture的异步执行：
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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());
}
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CompletableFuture的流式调用：
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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();
}
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组合多个CompletableFuture：
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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();
}
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这几个例子更多是侧重Java8的一些新特性，这里就简单举下例子来说明特性，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
在上一篇中刚刚提到了锁分离，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：
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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);
}
}
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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
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tryOptimisticRead()
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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
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if
(!sl.validate(stamp))
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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，当然可以重复的尝试去读，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。
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stamp = sl.readLock();
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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
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while
(pred.locked) {
}
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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。
本系列：
- 高并发Java（1）：前言
- 高并发Java（2）：多线程基础
- 高并发Java（3）：Java内存模型和线程安全
- 高并发Java（4）：无锁
- 高并发Java（5）：JDK并发包1
- 高并发Java（6）：JDK并发包2
- 高并发Java（7）：并发设计模式
- 高并发Java（8）：NIO和AIO
- 高并发Java（9）：锁的优化和注意事项
- 高并发Java（10）：JDK8对并发的新支持
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