LongAdder 是否存在某些缺点或局限性？请说明。

八股文_Java并发基础题 0 5

参考回答

LongAdder 在高并发场景下表现优异，但也存在一些缺点和局限性：

低并发时性能不如 AtomicLong：
- LongAdder 在低并发环境中会有额外的分段开销，性能可能不如简单的 AtomicLong。
无法保证瞬时精确值：
- 由于 LongAdder 的计数是分散在多个槽（Cell）中的，获取当前计数时需要对这些槽求和，因此不适用于需要实时精确值的场景。
占用更多内存：
- 为了减少线程竞争，LongAdder 通过创建多个槽来存储计数值，相较于 AtomicLong，会占用更多的内存资源。
线程局限性：
- LongAdder 在极端情况下（如线程数远远大于槽数时），仍然可能出现竞争，导致性能下降。
仅适用于累加操作：
- LongAdder 只支持累加操作，不支持减法、乘法等其他操作。因此，它的使用场景较为有限。

详细讲解与拓展

1. 低并发时性能劣势

原因：在低并发环境下，LongAdder 会初始化多个槽位（Cell），这会带来一定的开销，而这些槽位的多样性在低并发时并没有被充分利用。
对比：AtomicLong 基于 CAS 操作，低并发时性能更高。

示例对比：

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

public class PerformanceTest {
    public static void main(String[] args) {
        AtomicLong atomicLong = new AtomicLong();
        LongAdder longAdder = new LongAdder();

        long start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) {
            atomicLong.incrementAndGet();
        }
        System.out.println("AtomicLong 耗时: " + (System.nanoTime() - start));

        start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) {
            longAdder.increment();
        }
        System.out.println("LongAdder 耗时: " + (System.nanoTime() - start));
    }
}

可能结果（低并发场景）：

AtomicLong 耗时: 25ms
LongAdder 耗时: 35ms

2. 无法保证瞬时精确值

原因：LongAdder 的计数值分散在多个槽中，sum() 方法会汇总所有槽的值，但在并发更新时，获取的值可能并不精确。
影响：当需要实时获取计数值（例如计数器监控场景）时，LongAdder 的结果可能不准确。

示例问题：

import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;

public class LongAdderPrecision {
    public static void main(String[] args) {
        LongAdder adder = new LongAdder();

        // 模拟高并发环境
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 1000; j++) {
                    adder.increment();
                }
            }).start();
        }

        // 获取瞬时值
        System.out.println("瞬时计数值: " + adder.sum());
    }
}

输出可能为：

瞬时计数值: 98765

原因：在多线程更新时，sum() 获取的值可能不准确，因为槽的值正在更新。

3. 内存消耗

原因：LongAdder 使用了多个槽来减少线程争用，每个槽对应一个 Cell 对象，因此内存消耗会增加。
对比：相较于 AtomicLong 的单个变量，LongAdder 的槽数量与并发线程数相关，内存使用更多。

注意：在内存敏感的场景下（如嵌入式设备），需要谨慎使用。

4. 极端情况下的竞争

原因：当线程数远远大于槽数时，多个线程可能竞争同一个槽的更新，性能可能下降。
优化：可以通过增加槽的数量（内部实现动态扩展）来缓解这种情况，但也会进一步增加内存消耗。

5. 仅支持累加操作

局限性：LongAdder 只能进行简单的累加操作，无法支持减法、乘法或其他复杂操作。而 AtomicLong 支持多种原子操作，例如 addAndGet()、getAndSet() 等。

解决方案与应用场景

1. 使用场景

适用场景：
- 高并发的计数器操作，如统计请求数、记录任务执行次数。
- 对性能要求较高，但对瞬时精确值没有严格要求的场景。
不适用场景：
- 低并发的环境，使用 AtomicLong 性能更优。
- 需要实时精确值或多种原子操作的场景。

2. 如何选择？

场景	推荐使用
低并发，操作简单	`AtomicLong`
高并发，计数器或统计用途	`LongAdder`
需要支持多种原子操作（如减法、交换）	`AtomicLong`
需要实时精确值	`AtomicLong`

总结

LongAdder 的缺点与局限性：

低并发场景性能可能不如 AtomicLong。
获取的值不是实时精确的，仅是近似值。
内存占用比 AtomicLong 更大。
极端情况下可能仍有竞争导致性能下降。
功能有限，仅支持累加操作。

克服策略：

根据场景选择合适的工具，如低并发用 AtomicLong，高并发用 LongAdder。
使用 sum() 获取近似值时，如果需要更高精度，可以结合锁机制控制获取时的并发更新。

总结建议：在需要高性能的计数场景下（如请求计数、任务计数），LongAdder 是非常适合的工具。但如果需要实时精确值或更丰富的原子操作，AtomicLong 是更好的选择。