Java 8 LongAdder vs AtomicLong

Java 8 ile birlikte pek çok görünen veya arkada görünmeyen yenilikler getirildi. Bunlardan bir tanesi de LongAdder sınıfıdır. Bir benzeri olan AtomicLong sınıfı ise Java 5’ten beri var.

Her iki sınıf da hemen hemen aynı işi yapıyor. Yaptıkları iş ise, Long türündeki bir tamsayıya +1 eklemek veya -1 eklemek. Peki neden bu sınıflara ihtiyaç duyuluyor?

Bunu şu şekilde açıklayabiliriz. Elimizde aşağıdaki gibi Counter adında bir sınıfımız olsun. Bu sınıfın increment() and decrement() adında da iki metodu bulunsun. Bu metodların yapacağı iş ise bir tamsayıya bir eklemek ve çıkarmak olsun. Şöyle ki;

Counter sınıfı

public class Counter { (1)

    private Long count = 0L; (2)

    public void increment(){ (3)
        count++;
    }

    public void decrement(){ (4)
        count--;
    }

    public Long getCount(){ (5)
        return count;
    }

}

1	Sayaç sınıfı
2	`count` değişkeninin başlangıcı 0
3	`count` değeri 1 artırılıyor.
4	`count` değeri 1 azaltılıyor.
5	`count` ‘un o anki değeri döndürülüyor.

Burada herşey iyi hoş fakat, bu yapı thread-safe değil!! Aslında tek bir eylemmiş gibi görünen count++ ve count-- aslında birçok işten oluşuyor.

Şöyle ki;

count değerini oku (1)
count değerini bir artır veya azalt (2)
count değerini güncelle (3)

Bu üç iş 1-2 ve 2-3 ara noktalarında context-switch yapılabilmesine imkan verdiği için beklendik sonuç ile çıkan sonuç uyumsuz olabilecektir.

Örneğin 2 iş parçacığı (thread) aynı anda increment() metodunu çağırıyor olsun ve adımlar aşağıdaki gibi işlesin;

Thread 1 -> count değerini okur (1)
    Context-Switch gerçekleşir (2)
Thread 2 -> count değerini okur (3)
Thread 2 -> count değerini artırır (4)
Thread 2 -> count değerini günceller (5)
    Context-Switch gerçekleşir (6)
Thread 1 -> Okuduğu count değerini  bir artırır (7)
Thread 1 -> Artırdığı değeri günceller (8)

1	Thread 1 için count değeri 0 okunuyor
2	Diğer Thread’e geçiş
3	Thread 2 için count değeri 0 okunuyor
4	Thread 2 için count değeri 1 artırılıyor
5	Thread 2 için count değeri 1 güncelleniyor
6	Diğer Thread’e geçiş
7	Thread 1 için count değeri 1 artırılıyor
8	Thread 1 için count değeri 1 güncelleniyor

Bu senaryo sonunda count değişkeninin son değeri 1 olur. Fakat sonuç 2 olmalıydı. İşte bu sebeple bu yapı thread-safe değildir diyoruz.

Bu aslında atomiklik problemidir. Yani tek bir bütün gibi görünen işlem aslında birden fazla ayrık iştir. Bu sebeple context-switch ‘e imkan vererek beklenmedik sonuçlara sebep olmaktadır.

Bu üç işi tek bir iş yapabilmek için, bu işleri parçalanamaz (context-switch ile bölünemez) hale getirebiliriz (atom haline getirebiliriz). Birden fazla işi atomik hale getirmek için synchronized anahtar kelimesini veya ReentrantLock gibi nesnelerden faydalanabiliriz.

Örneğin;

Counter sınıfı

public class Counter {

    private Long count = 0L;

    public synchronized void increment(){ // synchronized
        count++;
    }

    public synchronized void decrement(){ // synchronized
        count--;
    }

    public synchronized Long getCount(){
        return count;
    }

}

Metodlar synchronized yapıldığında, T anında yalnızca 1 iş parçacığı increment ve decrement metodları içinde iş yapacaktır. Diğer iş parçacıkları ise, iş yapan iş parçacığın metodu terk etmesini bekleyeceklerdir.

Bu durum sonucunda thread-safety problemi çözülmüş olur, fakat yeni bir problem ortaya çıkar o da Performans problemi.

Yukarıdaki increment ve decrement metodları iş parçacıklarını hizaya koyar, aynı anda iş yapamaz hale gelirler. Bu da sayaç artırma/azaltma işlemi için darboğaz oluşturacağı anlamını taşıyor.

Sayaç artırma senaryosunda thread-safety ve performans problemlerini söndürmek için Java içerisinde AtomicInteger, AtomicLong ve LongAdder nesneleri bulunuyor. Atomic* olanlar Java 5’ten beri varken, LongAdder Java 8 ile henüz yeni getirildi. Fakat IntAdder diye bir sınıf getirilmediğini belirtmek isterim, sadece Long hali bulunuyor.

Atomic* sınıfları türünden nesneler, hem thread-safe ‘tir. Hem de yapılan işlemi yüksek başarımlı olarak gerçekleştirirler. LongAdder nesneleri ise, AtomicLong nesnesine göre kat kat daha fazla yüksek başarımla sayaç işlemlerini gerçekleştirirler. Fakat LongAdder nesnesi AtomicLong ‘a göre daha fazla bellek alanı tüketmektedir.

Yukarıda bahsettiklerimizi kanıtlamak için, sizlerle JMH (Java MicroBenchmark Harness) ile yaptığım kıyaslamayı paylaşmak isterim.

Counter vs AtomicLong vs LongAdder

JMH ile yapılan kıyaslamada, aşağıdaki niteliklere sahip Amazon EC2 makinası kullanılmıştır.

Example 1. Benchmark’da kullanılan sistem

Amazon EC2 – Compute Optimized (c3.8xlarge)
OS – Ubuntu 14.04 (x64)
CPU – 32 Core
Memory – 60 Gib
Disk – 2 x 320 SSD
Java – JDK 1.8 x64

JMH ile yapılan bu ölçüm sonucunda aşağıdaki çıktılar elde edilmiştir.

Thread sayısı	Counter (opts/ms)	AtomicLong (opts/ms)	LongAdder (opts/ms)
1	41672.68909613381	140253.50851349483	88159.29678717554
2	21427.389750899158	80461.53894458264	176168.92737348034
3	28647.729284927846	76716.30113465142	261230.59792909838
4	27209.234760929074	67990.24783775007	351318.7946836924
5	27465.74504786415	69041.89169888754	439091.1919015038
6	25838.56806379749	66226.24153866756	527889.262511702
7	27895.005716758176	70962.58786769061	604720.7845669618
8	29824.63604508381	72030.62263077003	700302.8153259079
9	23160.47999126532	71234.49684954488	778763.7886768953
10	29224.18154845496	69897.36028303344	861418.8185465168
11	16948.03390480977	69974.02050098566	941304.4224780009
12	26730.29944976108	69021.07450449596	1016534.1595596515
13	16025.220262360124	73130.64286118638	1085067.0573038626
14	19862.662553970724	71855.46330526042	1150916.1856743009
15	21864.71243784617	66756.24362408795	1206257.065200144
16	14311.927044503234	70172.81000368376	1286617.7092898681
17	13812.790859316134	72771.08592896884	1364026.7288176445
18	12915.302399663751	68714.59365814141	1407000.6514096512
19	14079.797370133612	67909.2908569055	1448556.4113242174
20	13781.660590830888	70911.64805900287	1525443.4720664842
21	13661.317043400575	67420.32688299088	1590701.745499809
22	13123.256421277907	74014.52396619573	1512402.6709205445
23	14046.940134185787	74219.95136660068	1668385.0168750533
24	13883.126332713113	66822.51696197722	1704745.2462318498
25	13695.700287741183	67392.98538139547	1771630.2211731498
26	14263.609176633352	72078.81502528508	1803194.4472211923
27	14235.15711567844	69513.41638494289	1827386.1809486842
28	12897.078507902097	65653.42458349481	1881694.8392604052
29	14684.357169859464	70201.21669138117	1930174.7003092975
30	14566.82924130262	71106.7300332613	1726288.8632039533
31	14442.104127009969	70359.76043375299	2016763.8781386625
32	14664.16730602341	72063.45431988215	2000693.716820047