JAVA并发计数器方案对比：AtomicLong、LongAdder、AdderCell深入剖析 大家好，今天我们来深入探讨Java并发计数器方案，重点对比AtomicLong、LongAdder以及AdderCell的实现原理、性能特点和适用场景。在多线程环境下，保证计数器的正确性和性能是一个常见且重要的挑战。选择合适的计数器方案，直接关系到应用程序的并发处理能力。 1. 并发计数器需求与挑战 在高并发场景下，多个线程同时对一个计数器进行读写操作，如果没有适当的同步机制，就会出现数据竞争，导致计数结果错误。 常见的需求包括： 原子性: 保证计数器操作的原子性，即一个线程的操作不会被其他线程中断。 可见性: 保证计数器值的可见性，即一个线程修改后的值，其他线程能够立即看到。 性能: 在高并发情况下，尽量减少锁的竞争，提高计数器的性能。 传统的解决方案是使用synchronized关键字或者ReentrantLock来保证原子性和可见性。但这些基于锁的机制在高并发下会造成线程阻塞和上下文切换，降低性能。 2. AtomicLong：简单的原子操作 AtomicLong是java.util …
JAVA AtomicLong竞争激烈导致性能下降的LongAdder替代方案
AtomicLong 竞争激烈时的 LongAdder 替代方案：深入剖析与实战应用 大家好，今天我们要探讨一个在并发编程中非常重要的话题：当 AtomicLong 在高并发环境下性能下降时，如何利用 LongAdder 以及可能的其他策略进行替代。 AtomicLong 是 Java 并发包 java.util.concurrent.atomic 中提供的一个原子类，它提供了一种原子更新 long 类型变量的方式。 然而，在高并发场景下，多个线程频繁地尝试更新同一个 AtomicLong 实例，会导致严重的竞争，从而降低性能。 这是因为 AtomicLong 的实现依赖于 CAS (Compare-and-Swap) 操作，当多个线程同时尝试 CAS 操作时，只有一个线程能成功，其他线程必须重试，这会造成 CPU 的浪费和性能瓶颈。 LongAdder 的出现就是为了解决这个问题。 它通过将单个原子变量的更新压力分散到多个变量上，从而降低竞争，提高并发性能。 接下来，我们将深入剖析 LongAdder 的原理、实现，并通过代码示例演示如何在实际场景中使用 LongAdder 替代 A …