介绍

Java不同并发场景下LongAdder和AtomicLong如何使用以及Atomic的核心原理CAS（Compare-And-Swap）机制

1.什么是原子操作？

原子操作是指操作在执行过程中不可被中断，要么全部执行成功，要么全部失败。

2.为什么需要 Atomic 类？

传统方式的局限性：

使用synchronized或ReentrantLock确保线程安全，但代价是性能的下降。

Atomic类的优势：

通过CAS实现非阻塞操作，性能更高。

3.高并发下LongAdder比AtomicLong效率高，本质是空间换时间

LongAdder是JDK8新增的类。

高并发下LongAdder比AtomicLong效率高，其本质是空间换时间。 在竞争激烈的时候，LongAdder把不同线程对应到不同的Cell上进行修改，降低了冲突的概率，是多段锁的理念，提高了并发性。

AtomicLong中有个内部变量value保存着实际的long值，所有的操作都是针对该变量进行。也就是说，高并发环境下，value变量其实是一个热点，也就是N个线程竞争一个热点。由于竞争很激烈，每一次操作，都要flush和refresh，导致很多资源浪费。

LongAdder的基本思路就是分散热点，将value值分散到一个数组中，不同线程会命中到数组的不同槽中，各个线程只对自己槽中的那个值进行CAS操作，这样热点就被分散了，冲突的概率就小很多。如果要获取真正的long值，只要将各个槽中的变量值累加返回。但在统计的时候，如果有并发更新，可能会导致统计的数据有些误差。

4.线程竞争很低或需要准确的数值，使用AtomicLong

在线程竞争很低的情况下进行计数，使用AtomicLong还是更简单，更直接一些，并且效率会稍微高一点点。

其他的情况下，比如序列号生成啦，这种情况下需要准确的数值。 全局唯一的AtomicLong才是正确的选择。

5.Atomic的核心原理CAS(compareAndSwap)

public final int getAndAddInt(Object var1, Long var2, int var4){
    int var5;
    do{
      var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
    }while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5,var5 + var4));

    return var5;
}
/**
 * var1 传入的对象（count对象）
 * var2 加数
 * var5 底层的加数
 * var5 + var4 底层的加数 + 增加量
 */

对于当前var1(count)对象,如果当前值var2，与底层值var5相同，那么把它更新成后面的值。 因为当执行更新操作时，可能会被其他线程修改，所以需要判断。