一直使用AtomicInteger？試一試FieldUpdater

1. 背景

在進入正題之前，這里先提出一個問題，如何在多線程中去對一個數字進行+1操作？這個問題非常簡單，哪怕是Java的初學者都能回答上來，使用AtomicXXX，比如有一個int類型的自加，那么你可以使用AtomicInteger 代替int類型進行自加。

?AtomicInteger?atomicInteger?=?new?AtomicInteger();
????????atomicInteger.addAndGet(1);

如上面的代碼所示，使用addAndGet即可保證多線程中相加，具體原理在底層使用的是CAS,這里就不展開細講。基本上AtomicXXX能滿足我們的所有需求，直到前幾天一個群友(ID:皮摩)問了我一個問題，他發現在很多開源框架中，例如Netty中的AbstractReferenceCountedByteBuf 類中定義了一個refCntUpdater:

????private?static?final?AtomicIntegerFieldUpdater<AbstractReferenceCountedByteBuf>?refCntUpdater;????static?{
????????AtomicIntegerFieldUpdater<AbstractReferenceCountedByteBuf>?updater?=
????????????????PlatformDependent.newAtomicIntegerFieldUpdater(AbstractReferenceCountedByteBuf.class,?"refCnt");????????if?(updater?==?null)?{
????????????updater?=?AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(AbstractReferenceCountedByteBuf.class,?"refCnt");
????????}
????????refCntUpdater?=?updater;
????}

refCntUpdater 是Netty用來記錄ByteBuf被引用的次數，會出現并發的操作，比如增加一個引用關系，減少一個引用關系，其retain方法，實現了refCntUpdater的自增：

????private?ByteBuf?retain0(int?increment)?{????????for?(;;)?{????????????int?refCnt?=?this.refCnt;????????????final?int?nextCnt?=?refCnt?+?increment;????????????//?Ensure?we?not?resurrect?(which?means?the?refCnt?was?0)?and?also?that?we?encountered?an?overflow.
????????????if?(nextCnt?<=?increment)?{????????????????throw?new?IllegalReferenceCountException(refCnt,?increment);
????????????}????????????if?(refCntUpdater.compareAndSet(this,?refCnt,?nextCnt))?{????????????????break;
????????????}
????????}????????return?this;
????}

俗話說有因必有果，netty多費力氣做這些事必然是有自己的原因的，接下來就進入我們的正題。

2.Atomic field updater

在java.util.concurrent.atomic包中有很多原子類，比如AtomicInteger,AtomicLong,LongAdder等已經是大家熟知的常用類，在這個包中還有三個類在jdk1.5中都存在了，但是經常被大家忽略，這就是fieldUpdater：

• AtomicIntegerFieldUpdater

• AtomicLongFieldUpdater

• AtomicReferenceFieldUpdater

這個在代碼中不經常會有，但是有時候可以作為性能優化的工具出場，一般在下面兩種情況會使用它：

• 你想通過正常的引用使用volatile的，比如直接在類中調用this.variable,但是你也想時不時的使用一下CAS操作或者原子自增操作，那么你可以使用fieldUpdater。

• 當你使用AtomicXXX的時候，其引用Atomic的對象有多個的時候，你可以使用fieldUpdater節約內存開銷。

2.1 正常引用volatile變量

一般有兩種情況需要正常引用：

1. 當代碼中引入已經正常引用，但是這個時候需要新增一個CAS的需求，我們可以將其替換AtomicXXX對象，但是之前的調用都得換成.get()和.set()方法，這樣做會增加不少的工作量，并且還需要大量的回歸測試。

2. 代碼更加容易理解,在BufferedInputStream中，有一個buf數組用來表示內部緩沖區，它也是一個volatile數組，在BufferedInputStream中大多數時候只需要正常的使用這個數組緩沖區即可，在一些特殊的情況下，比如close的時候需要使用compareAndSet,我們可以使用AtomicReference，我覺得這樣做有點亂，使用fieldUpdater來說更加容易理解，

????protected?volatile?byte?buf[];????private?static?final
????????AtomicReferenceFieldUpdater<BufferedInputStream,?byte[]>?bufUpdater?=
????????AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater
????????(BufferedInputStream.class,??byte[].class,?"buf");????????
????public?void?close()?throws?IOException?{????????byte[]?buffer;????????while?(?(buffer?=?buf)?!=?null)?{????????????if?(bufUpdater.compareAndSet(this,?buffer,?null))?{
????????????????InputStream?input?=?in;
????????????????in?=?null;????????????????if?(input?!=?null)
????????????????????input.close();????????????????return;
????????????}????????????//?Else?retry?in?case?a?new?buf?was?CASed?in?fill()
????????}
????}

2.2 節約內存

之前說過在很多開源框架中都能看見fieldUpdater的身影，其實大部分的情況都是為了節約內存，為什么其會節約內存呢？

我們首先來看看AtomicInteger類:

public?class?AtomicInteger?extends?Number?implements?java.io.Serializable?{????private?static?final?long?serialVersionUID?=?6214790243416807050L;????//?setup?to?use?Unsafe.compareAndSwapInt?for?updates
????private?static?final?Unsafe?unsafe?=?Unsafe.getUnsafe();????private?static?final?long?valueOffset;????static?{????????try?{
????????????valueOffset?=?unsafe.objectFieldOffset
????????????????(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
????????}?catch?(Exception?ex)?{?throw?new?Error(ex);?}
????}????private?volatile?int?value;
}

在AtomicInteger成員變量只有一個int value，似乎好像并沒有多出內存，但是我們的AtomicInteger是一個對象，一個對象的正確計算應該是 對象頭 + 數據大小，在64位機器上AtomicInteger對象占用內存如下：http://www.chacha8.cn/detail/1132398249.html

• 關閉指針壓縮： 16(對象頭)+4(實例數據)=20不是8的倍數，因此需要對齊填充 16+4+4(padding)=24

• 開啟指針壓縮（-XX:+UseCompressedOop): 12+4=16已經是8的倍數了，不需要再padding。

由于我們的AtomicInteger是一個對象，還需要被引用，那么真實的占用為：

• 關閉指針壓縮：24 + 8 = 32

• 開啟指針壓縮: 16 + 4 = 20

而fieldUpdater是staic final類型并不會占用我們對象的內存，所以使用fieldUpdater的話可以近似認為只用了4字節，這個再未關閉指針壓縮的情況下節約了7倍，關閉的情況下節約了4倍，這個在少量對象的情況下可能不明顯，當我們對象有幾十萬，幾百萬，或者幾千萬的時候，節約的可能就是幾十M,幾百M,甚至幾個G。

比如在netty中的AbstractReferenceCountedByteBuf，熟悉netty的同學都知道netty是自己管理內存的，所有的ByteBuf都會繼承AbstractReferenceCountedByteBuf，在netty中ByteBuf會被大量的創建，netty使用fieldUpdater用于節約內存。鄭州不孕不育醫院有哪些：http://wapyyk.39.net/zz3/zonghe/1d427.html

在阿里開源的數據庫連接池druid中也有同樣的體現,早在2012的一個pr中，就有優化內存的comment：cdn.xitu.io/2019/10/9/16daf616c180d4f9?w=1243&h=868&f=png&s=176909">，在druid中，有很多統計數據對象，這些對象通常會以秒級創建，分鐘級創建新的，druid通過fieldUpdater節約了大量內存：?

3.最后

AtomicFieldUpdater的確在我們平時使用比較少，但是其也值得我們去了解，有時候在特殊的場景下的確可以作為奇技淫巧。