Потоковая реализация max

Мне нужно реализовать глобальную статистику сбора объектов для веб-сервера. У меня есть Statistics singleton, у которого есть метод addSample(long sample), который впоследствии вызывает updateMax. Это должно быть явно потокобезопасным. У меня есть этот метод для обновления максимум всей статистики:

AtomicLong max;

private void updateMax(long sample) {
    while (true) {
        long curMax = max.get();
        if (curMax < sample) {
            boolean result = max.compareAndSet(curMax, sample);
            if (result) break;
        } else {
            break;
        }
    }
}

Правильно ли эта реализация? Я использую java.util.concurrent, потому что считаю, что это будет быстрее простого synchronized. Есть ли другой/лучший способ реализовать это?

Ответ 1

Я думаю, что это правильно, но я бы, вероятно, немного переписал его для ясности и, безусловно, добавил комментарии:

private void updateMax(long sample) {
    while (true) {
        long curMax = max.get();
        if (curMax >= sample) {
            // Current max is higher, so whatever other threads are
            // doing, our current sample can't change max.
            break;
        }

        // Try updating the max value, but only if it equal to the
        // one we've just seen. We don't want to overwrite a potentially
        // higher value which has been set since our "get" call.
        boolean setSuccessful = max.compareAndSet(curMax, sample);

        if (setSuccessful) {
            // We managed to update the max value; no other threads
            // got in there first. We're definitely done.
            break;
        }

        // Another thread updated the max value between our get and
        // compareAndSet calls. Our sample can still be higher than the
        // new value though - go round and try again.
    }
}

EDIT: Обычно я, по крайней мере, сначала пробовал синхронизированную версию и только для этого типа кода без блокировки, когда обнаружил, что это вызывает проблему.

Ответ 2

Я считаю, что вы сделали правильно, но это более простая версия, которая, как я думаю, верна.

private void updateMax(long sample){
      //this takes care of the case where between the comparison and update steps, another thread updates the max

      //For example:
      //if the max value is set to a higher max value than the current value in between the comparison and update step
      //sample will be the higher value from the other thread
      //this means that the sample will now be higher than the current highest (as we just set it to the value passed into this function)
      //on the next iteration of the while loop, we will update max to match the true max value
      //we will then fail the while loop check, and be done with trying to update.
      while(sample > max.get()){
          sample = max.getAndSet(sample);  
      }
}

Ответ 3

как будто у вас не было выбора ответов, здесь моя:

// while the update appears bigger than the atomic, try to update the atomic.
private void max(AtomicDouble atomicDouble, double update) {
    double expect = atomicDouble.get();
    while (update > expect) {
        atomicDouble.weakCompareAndSet(expect, update);
        expect = atomicDouble.get();
    }
}

он более или менее совпадает с принятым ответом, но не использует break или while(true), который мне лично не нравится.

РЕДАКТИРОВАТЬ: только что обнаружил DoubleAccumulator в java 8. документация даже говорит, что это для проблем с суммарной статистикой, таких как ваши:

DoubleAccumulator max = new DoubleAccumulator(Double::max, Double.NEGATIVE_INFINITY);
parallelStream.forEach(max::accumulate);
max.get();

Ответ 4

С помощью java 8 вы можете использовать функциональные интерфейсы и простое выражение lamda для решения этой проблемы с одной строкой и без цикла:

private void updateMax(long sample) {
    max.updateAndGet(curMax -> (sample > curMax) ? sample : curMax);
}

В решении используется метод updateAndGet (LongUnaryOperator). Текущее значение содержится в curMax и с использованием условного оператора выполняется простой тест, заменяющий текущее максимальное значение значением образца, если значение выборки больше текущего максимального значения.