本文转载自占小狼
如果让你实现一个计数器，有点经验的同学可以很快的想到使用AtomicInteger或者AtomicLong进行简单的封装。
因为计数器操作涉及到内存的可见性和线程之间的竞争，而Atomic*的实现完美的屏蔽了这些技术细节，我们只需要执行相应的方法，就能实现对应的业务需求。
Atomic虽然好用，不过这些的操作在并发量很大的情况下，性能问题也会被相应的放大。我们可以先看下其中getAndIncrement的实现代码
public final long getAndIncrement() {
return unsafe.getAndAddLong(this, valueOffset, 1L);
}
// unsafe类中的实现
public final long getAndAddLong(Object var1, long var2, long var4) {
long var6;
do {
var6 = this.getLongVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapLong(var1, var2, var6, var6 + var4));
return var6;
}
很显然，在getAndAddLong实现中，为了实现正确的累加操作，如果并发量很大的话，cpu会花费大量的时间在试错上面，相当于一个spin的操作。如果并发量小的情况，这些消耗可以忽略不计。
既然已经意识到Atomic***有这样的业务缺陷，Doug Lea大神又给我们提供了LongAdder，内部的实现有点类似ConcurrentHashMap的分段锁，最好的情况下，每个线程都有独立的计数器，这样可以大量减少并发操作。
下面通过JMH比较一下AtomicLong 和 LongAdder的性能。
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
public class Main {
private static AtomicLong count = new AtomicLong();
private static LongAdder longAdder = new LongAdder();
public static void main(String[] args) throws Exception {
Options options = new OptionsBuilder().include(Main.class.getName()).forks(1).build();
new Runner(options).run();
}
@Benchmark
@Threads(10)
public void run0(){
count.getAndIncrement();
}
@Benchmark
@Threads(10)
public void run1(){
longAdder.increment();
}
}
1、设置BenchmarkMode为Mode.Throughput，测试吞吐量
2、设置BenchmarkMode为Mode.AverageTime，测试平均耗时
线程数为1
1、吞吐量
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
Main.run0 thrpt 5 154.525 ± 9.767 ops/us
Main.run1 thrpt 5 89.599 ± 7.951 ops/us
2、平均耗时
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
Main.run0 avgt 5 0.007 ± 0.001 us/op
Main.run1 avgt 5 0.011 ± 0.001 us/op
单线程情况：
1、AtomicLong的吞吐量和平均耗时都占优势
线程数为10
1、吞吐量
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
Main.run0 thrpt 5 37.780 ± 1.891 ops/us
Main.run1 thrpt 5 464.927 ± 143.207 ops/us
2、平均耗时
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
Main.run0 avgt 5 0.290 ± 0.038 us/op
Main.run1 avgt 5 0.021 ± 0.001 us/op
并发线程为10个时：
LongAdder的吞吐量比较大，是AtomicLong的10倍多。
LongAdder的平均耗时是AtomicLong的十分之一。
线程数为30
1、吞吐量
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
Main.run0 thrpt 5 36.215 ± 2.341 ops/us
Main.run1 thrpt 5 486.630 ± 26.894 ops/us
2、平均耗时
Main.run0 avgt 5 0.792 ± 0.021 us/op
Main.run1 avgt 5 0.063 ± 0.002 us/op
线程数为30个时：
- LongAdder的吞吐量比较大，也是AtomicLong的10倍多。
- LongAdder的平均耗时也是AtomicLong的十分之一。
总结
一些高并发的场景，比如限流计数器，建议使用LongAdder替换AtomicLong，性能可以提升不少。
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