原子类 vs. LongAdder：并发计数器的性能抉择 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊Java并发编程中一个常见的场景：高并发计数。在多线程环境下，我们需要一个线程安全的计数器来记录某些事件发生的次数，或者追踪某个指标的值。Java提供了 AtomicLong 和 LongAdder 这两个类来实现这个功能。它们都能保证计数器的线程安全性，但在高并发场景下，它们的性能表现却大相径庭。 这次分享，我们将深入探讨 AtomicLong 和 LongAdder 的工作原理，并通过实际案例对比它们的性能差异，帮助大家在实际开发中做出正确的选择。 原子类：AtomicLong 的工作机制 AtomicLong 基于 CAS (Compare-and-Swap) 操作来实现原子性。CAS 是一种无锁算法，它包含三个操作数：内存地址 V，预期值 A，和新值 B。CAS 操作会将内存地址 V 中的值与预期值 A 进行比较，如果相等，那么将内存地址 V 中的值更新为 B，否则不执行任何操作。整个比较和更新操作是一个原子操作。 AtomicLong 的 incrementAndGet() 方法就是利用 …
JAVA高并发场景下LongAdder热点分布失衡导致统计不准问题剖析
Java高并发场景下LongAdder热点分布失衡导致统计不准问题剖析 大家好，今天我们来聊聊在高并发环境下，使用LongAdder进行计数时可能遇到的热点分布失衡问题，以及由此导致的统计不准确。这是一个非常实际且容易被忽略的问题，尤其是在追求极致性能的场景下。 1. LongAdder的基本原理 在深入讨论热点分布失衡之前，我们先简单回顾一下LongAdder的工作原理。LongAdder是java.util.concurrent.atomic包下的一个类，它通过空间换时间的策略来解决单个AtomicLong在高并发写入场景下的性能瓶颈。 传统AtomicLong的递增操作依赖于CAS（Compare and Swap）操作，在高并发环境下，多个线程竞争同一个AtomicLong，导致大量的CAS重试，降低了性能。 LongAdder内部维护了一个Cell数组，每个Cell包含一个long类型的变量。当多个线程尝试递增计数时，它们首先会根据线程的hash值选择一个Cell进行递增。这样就将对单个变量的竞争分散到对多个Cell的竞争，降低了冲突概率，提高了并发性能。 最终，获取总计数时 …
JAVA并发计数器方案对比：AtomicLong、LongAdder、AdderCell区别
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 …
高并发下AtomicInteger性能瓶颈严重？LongAdder分段锁机制与伪共享优化方案
高并发下AtomicInteger性能瓶颈及LongAdder的优化方案 大家好，今天我们来聊聊高并发场景下AtomicInteger的性能瓶颈以及LongAdder的优化策略。在高并发应用中，原子操作是保证数据一致性的重要手段。Java 提供了 java.util.concurrent.atomic 包，其中 AtomicInteger 是最常用的原子类之一。然而，在高并发环境下，AtomicInteger 往往会成为性能瓶颈。本讲座将深入剖析其原因，并介绍一种更为高效的解决方案：LongAdder。 1. AtomicInteger的实现原理与性能瓶颈 AtomicInteger 的核心在于利用 CAS (Compare and Swap) 指令来实现原子更新。CAS 指令包含三个操作数：内存地址V、期望值A、新值B。它会在执行时原子性地比较内存地址V的值是否与期望值A相等，如果相等，则将内存地址V的值更新为B，否则不做任何操作。整个比较和更新操作是一个原子操作。 AtomicInteger 的 incrementAndGet() 方法就是一个典型的 CAS 应用，其简化后的代码逻 …
Java并发编程中的LongAdder/DoubleAdder：高并发下的计数器优化
Java并发编程中的LongAdder/DoubleAdder：高并发下的计数器优化 大家好，今天我们来聊聊Java并发编程中一个非常重要的优化技巧：利用LongAdder和DoubleAdder来解决高并发下的计数器性能瓶颈问题。 计数器的基本问题与传统解决方案 在并发编程中，计数器是一个非常常见的需求。例如，统计网站的访问量、记录任务的执行次数等等。最简单的实现方式就是使用一个int或long类型的变量，然后用 ++ 或 — 操作来进行增减。 public class SimpleCounter { private long counter = 0; public void increment() { counter++; } public long getCounter() { return counter; } } 但是，在多线程环境下，直接使用这种方式存在严重的并发问题。多个线程同时访问和修改counter变量会导致数据竞争，最终结果可能是不准确的。为了解决这个问题，我们通常会使用锁机制来保证线程安全。 public class SynchronizedCounter { …