AtomicLong 是不是该淘汰了？
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问题 5.
相信你一定记得学习并发编程的一个入门级例子，多个线程操作一个变量，累加 10000 次，最后结果居然不是 10000。后来你把这个变量换成了并发包中的原子类型变量 AtomicLong，完美的解决了并发问题。假如面试官问：还有更好的选择吗？LongAdder 了解过吗？你能对答如流吗？
我的答案
AtomicLong 是 Java 1.5 并发包中提供的一个原子类，他提供给了我们在多线程环境下安全的并发操作一个整数的特性。
并且性能还可以，它主要依赖了 2 个技术，volatile 关键字和 CAS 原子指令，不知道这俩个技术的小伙伴参考往期的文章： ReentranLock 实现原理居然是这样？
；
AtomicLong 性能已经不错了，但是当在线程高度竞争的状况下性能会急剧下降，因为高度竞争下 CAS 操作会耗费大量的失败计算，因为当一个线程去更新变量时候发现值早已经被其他线程更新了。
那么有没有更好的解决方案呢，于是 LongAdder 诞生了。
LongAdder 是 Java 1.8 并发包中提供的一个工具类，它采用了一个分散热点数据的思路。
简单来说，Atomic 中所有线程都去更新内存中的一个变量，而 LongAdder 中会有一个 Cell 类型的数组，这个数组的长度是 CPU 的核心数，因为一台电脑中最多同时会有 CPU 核心数个线程并行运行，每个线程更新数据时候会被映射到一个 Cell 元素去更新，这样就将原本一个热点的数据，分散成了多个数据，降低了热点，这样也就减少了线程的竞争程度，同时也就提高了更新的效率。
当然这样也带了一个问题，就是更新函数不会
返回 更新后的值，而 AtomicLong 的更新方法会返回更新后的结果，LongAdder 只有在调用 sum 方法的时候才会去累加每个 Cell 中的数据，然后返回结果。
当然 LongAdder 中也用到了volatile 和 CAS 原子操作，所以小伙伴们一定要掌握这俩个技术点，这是面试必问的点。
既然说 LongAdder 的效率更好，那我们就来一段测试代码，小小展示一下 LongAdder 的腻害之处，请看如下：
public class AtomicLongTester {
private static AtomicLong numA = new AtomicLong(0); private static LongAdder numB = new LongAdder();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { for (int i = 1; i < 10001; i*=10) { test(false, i); test(true, i); } }
public static void test(boolean isLongAdder, int threadCount) throws InterruptedException { long starTime = System.currentTimeMillis(); final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threadCount);
for (int i = 0; i < threadCount; i++) { new Thread(new Runnable() { public void run() { for (int i = 0; i < 100000; i++) { if (isLongAdder) { numB.add(1); } else { numA.addAndGet(1); } }
latch.countDown(); } }).start(); }
// 等待所有运算结束 latch.await();
if (isLongAdder) { System.out.println("Thread Count=" + threadCount + ", LongAdder cost ms=" + (System.currentTimeMillis() - starTime) + ", Result=" + numB.sum()); } else { System.out.println("Thread Count=" + threadCount + ", AtomicLong cost ms=" + (System.currentTimeMillis() - starTime) + ", Result=" + numA.get()); }
numA = new AtomicLong(0); numB = new LongAdder(); }
}
实验结果大致如下：
Thread Count=1, AtomicLong cost ms=9, Result=100000 Thread Count=1, LongAdder cost ms=13, Result=100000 Thread Count=10, AtomicLong cost ms=14, Result=1000000 Thread Count=10, LongAdder cost ms=41, Result=1000000 Thread Count=100, AtomicLong cost ms=111, Result=10000000 Thread Count=100, LongAdder cost ms=45, Result=10000000 Thread Count=1000, AtomicLong cost ms=1456, Result=100000000 Thread Count=1000, LongAdder cost ms=379, Result=100000000 Thread Count=10000, AtomicLong cost ms=17452, Result=1000000000 Thread Count=10000, LongAdder cost ms=3545, Result=1000000000
从上面的结果可以看出来，当线程竞争率比较低的时候 AtomicLong 效率还是优于 LongAdder 的，但是当线程竞争率增大的时候，我们可以看出来 LongAdder 的性能远远高于 AtomicLong。
因此在使用原子类的时候，我们要结合实际情况，如果竞争率很高，那么建议使用 LongAdder 来替代 AtomicLong。
说到 LongAdder 也不得的说一说 volatile 带来
的 伪共享问题，对伪共享感兴趣的同学欢迎关注后续的文章，我们会在后续的文章中探讨
这个 问题。
以上即为昨天的问题的答案，小伙伴们对这个答案是否满意呢？欢迎留言和我讨论。
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