LongAdder 相比 AtomicXXX 类性能更好的原因是什么？请解释其工作原理。

八股文_Java并发基础题 0 35

参考回答**

LongAdder 相比 AtomicLong 和其他 AtomicXXX 类性能更好，主要是因为它采用了 分段累加（或称为分段锁）机制，减少了线程间的竞争。AtomicLong 在高并发的场景下，多个线程同时更新时会频繁地争用同一个变量，导致性能瓶颈。而 LongAdder 通过将更新操作分散到多个独立的槽中（即 Cell），每个线程更新不同的槽，从而显著减少了竞争，提高了并发性能。

工作原理：

LongAdder 内部维护了多个 Cell（独立的槽），每个槽都有一个独立的值。
线程在执行累加时会选择一个独立的槽进行操作，减少了多个线程竞争同一变量的情况。
最终获取结果时，会将所有 Cell 的值加总起来，得到最终的累加值。

详细讲解与拓展

1. 为什么 `LongAdder` 的性能优于 `AtomicLong`

`AtomicLong` 的局限性：

AtomicLong 使用 CAS（Compare-and-Swap） 操作来确保原子性。CAS 操作本身是线程安全的，但在高并发的情况下，多个线程可能会争抢对同一变量的访问，导致频繁的自旋和重试。这样，不仅浪费 CPU 时间，也会增加延迟，尤其是在多线程竞争非常激烈时，性能表现较差。

举个例子：假设有 1000 个线程同时对同一个 AtomicLong 变量进行累加操作。每次更新都需要使用 CAS 操作来判断当前值并更新。如果大量线程同时争用这个变量，会产生很多冲突，导致线程反复重试操作，性能会显著下降。

`LongAdder` 的优化：

LongAdder 通过 分段累加（将累加操作分配到多个独立的槽中）来避免线程间的竞争。内部维护一个 Cell[] 数组，每个 Cell 存储一个值。线程在执行 add 操作时，会选择一个槽进行累加，从而减少对同一 Cell 的竞争。

分段设计：
- LongAdder 将内部的累加操作分配到多个 Cell 中。每个线程可以对不同的 Cell 进行累加，而不会争用同一个内存位置。
- 这样即使在高并发的情况下，每个 Cell 都有自己的局部更新，不会因为竞争同一个变量导致性能下降。
最终合并：
- 当获取累加结果时，LongAdder 会将所有 Cell 的值合并得到最终结果。

举个例子：在 1000 个线程并发执行时，每个线程会对 LongAdder 内部的不同 Cell 执行加法操作，而不是竞争同一个值。通过这种分段累加的方法，LongAdder 能够在高并发情况下提高性能。

2. `LongAdder` 的工作原理

LongAdder 内部通过 Cell[] 数组来存储多个 Cell，每个 Cell 都是一个独立的存储单元，用来存放累加值。线程在执行 add 操作时，会通过一些规则选择一个 Cell 来进行更新。最终，LongAdder 会将所有 Cell 的值加起来，得到最终的累加值。

具体步骤：

初始化：LongAdder 初始化时，会创建一个默认大小的 Cell[] 数组。
累加操作：每次累加时，LongAdder 会根据一些规则（如线程哈希值）选择一个 Cell 来执行 add 操作。
合并操作：获取总和时，会遍历 Cell[] 数组，将每个 Cell 的值加起来。

伪代码：

public class LongAdder {
    private volatile Cell[] cells;

    public void add(long x) {
        // 获取 Cell 数组
        Cell[] cells = this.cells;
        // 选择一个 Cell 来进行操作
        Cell cell = chooseCell(cells);
        // 累加
        cell.add(x);
    }

    public long sum() {
        long sum = 0;
        // 遍历所有 Cell 累加
        for (Cell cell : cells) {
            sum += cell.value;
        }
        return sum;
    }
}

3. `LongAdder` 和 `AtomicLong` 的对比

特性	`AtomicLong`	`LongAdder`
并发性能	高并发下可能产生较大性能瓶颈，因频繁竞争相同变量	高并发下能显著提高性能，避免了大量线程竞争同一个变量
适用场景	低并发、少量更新场景	高并发、大量更新场景
内存占用	使用一个单一的值进行存储	使用多个 `Cell` 存储累加值，内存占用稍大
累加操作	每次更新都通过 CAS 操作更新同一个变量	每个线程可能更新不同的槽，减少竞争
最终结果	获取值时直接读取变量的值	获取值时需要将所有 `Cell` 的值加起来

4. 示例代码

示例：AtomicLong 和 LongAdder 的性能对比

import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;

public class PerformanceTest {
    private static final int NUM_THREADS = 1000;
    private static final int NUM_ITERATIONS = 1000;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 使用 AtomicLong
        AtomicLong atomicLong = new AtomicLong(0);
        Thread[] atomicThreads = new Thread[NUM_THREADS];
        for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
            atomicThreads[i] = new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < NUM_ITERATIONS; j++) {
                    atomicLong.incrementAndGet();
                }
            });
        }

        long startTime = System.nanoTime();
        for (Thread thread : atomicThreads) thread.start();
        for (Thread thread : atomicThreads) thread.join();
        long atomicDuration = System.nanoTime() - startTime;

        // 使用 LongAdder
        LongAdder longAdder = new LongAdder();
        Thread[] longAdderThreads = new Thread[NUM_THREADS];
        for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
            longAdderThreads[i] = new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < NUM_ITERATIONS; j++) {
                    longAdder.add(1);
                }
            });
        }

        startTime = System.nanoTime();
        for (Thread thread : longAdderThreads) thread.start();
        for (Thread thread : longAdderThreads) thread.join();
        long longAdderDuration = System.nanoTime() - startTime;

        System.out.println("AtomicLong duration: " + atomicDuration + " ns");
        System.out.println("LongAdder duration: " + longAdderDuration + " ns");
    }
}

5. 总结

LongAdder 的优势：
- 通过 分段累加，减少了多个线程竞争同一个变量的情况，极大提高了高并发情况下的性能。
- 适用于需要频繁累加的高并发场景。
AtomicLong：
- 适用于低并发或更新较少的场景，适合单一变量的原子更新。
- 在高并发情况下，由于 CAS 的竞争，可能会造成性能瓶颈。

参考回答**

详细讲解与拓展

1. 为什么 LongAdder 的性能优于 AtomicLong

AtomicLong 的局限性：

LongAdder 的优化：

2. LongAdder 的工作原理

3. LongAdder 和 AtomicLong 的对比