Padded优化LinkedTransferQue并发性能是错误方向

Stella981
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在Grizzly中,自带了LinkedTransferQueue,和JDK 7自带的LinkedTransferQueue有所不同,不同之处就是使用PaddedAtomicReference来提升并发性能,其实这是一种错误的编码技巧,没有意义!

AtomicReference和LinkedTransferQueue的本质是乐观锁,乐观锁的在激烈竞争的时候性能都很糟糕,乐观锁应使用在非激烈竞争的场景,为乐观锁优化激烈竞争下的性能,是错误的方向,因为如果需要激烈竞争,就应该使用悲观锁。

以下是一个JDK中内置乐观锁悲观锁的对照表:

乐观锁           ----->  悲观锁

AtomicInteger   ----->  Lock + volatile int

AtomicLong      ----->  Lock + volatile long

AtomicReference ----->  Lock + volatile

LinkedTransferQueue -----> LinkedBlockingQueue

在激烈竞争中,LinkedTransferQueue的性能,远远低于LinkedBlockingQueue,使用PaddedAtomicReference优化也是一样的。如果不激烈竞争,Padded-LinkedTransferQueue和LinkedTransferQueue相比也没有什么优势。

所以Padded-AtomicReference也是一个伪命题,如果激励竞争,为什么不使用Lock + volatile,如果非激烈竞争,使用PaddedAtomicReference对于AtomicReference又没有优势。所以使用Padded-AtomicReference是一个错误的编码技巧。

以下是测试代码,50个线程争用10个对象,这种激烈竞争下,使用LinkedTransferQueue比LinkedBlockingQueue大约慢10倍。

package com.alibaba.study;

import java.util.concurrent.*;

public class BlockingQueueTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        for (int i = 0; i < 3; ++i) {
            loop();
        }        
    }
    
    private static void loop() throws InterruptedException {
        final BlockingQueue<Object> queue = new LinkedBlockingQueue<Object>();
//        final BlockingQueue<Object> queue = new LinkedTransferQueue<Object>();

        for (int i = 0; i < 10; ++i) {
            queue.put(i);
        }

        final int THREAD_COUNT = 50;
        final CountDownLatch startLatch = new CountDownLatch(1);
        final CountDownLatch endLatch = new CountDownLatch(THREAD_COUNT);

        for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; ++i) {
            Thread thread = new Thread() {
                public void run() {
                    try {
                        startLatch.await();
                    } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }

                    try {
                        for (int i = 0; i < 1000 * 20; ++i) {
                            Object item = queue.take();
                            queue.put(item);
                        }
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    } finally {
                        endLatch.countDown();
                    }
                }
            };
            thread.start();
        }

        long startMillis = System.currentTimeMillis();
        startLatch.countDown();
        endLatch.await();
        long millis = System.currentTimeMillis() - startMillis;
        System.out.println(queue.getClass().getName() + " : " + millis);
    }
}
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