LongAdder是 Java 并發(fā)編程中為高并發(fā)計(jì)數(shù)而生的利器。下面這張表格能幫助你快速把握其全貌，之后我們?cè)偕钊爰?xì)節(jié)和實(shí)戰(zhàn)。

?? 深入核心原理

要理解 LongAdder的高性能，需要深入其內(nèi)部機(jī)制。

• ?分散熱點(diǎn)與動(dòng)態(tài)擴(kuò)容?

  初始時(shí)，所有線程都嘗試通過(guò) CAS 操作更新 base變量。當(dāng)并發(fā)加劇，某個(gè)線程 CAS 更新 base失敗時(shí)，系統(tǒng)會(huì)初始化一個(gè) Cell數(shù)組（默認(rèn)大小為 2）。每個(gè)線程會(huì)根據(jù)其唯一的哈希值（探針，Probe）被映射到數(shù)組的某個(gè)槽位（Cell），然后對(duì)該槽位內(nèi)的值進(jìn)行更新 。隨著競(jìng)爭(zhēng)持續(xù)，如果線程在指定的 Cell上更新仍然失敗，Cell數(shù)組會(huì)進(jìn)行擴(kuò)容（通常翻倍），直到達(dá)到與 CPU 核數(shù)相當(dāng)?shù)乃剑赃M(jìn)一步分散競(jìng)爭(zhēng) 。這種設(shè)計(jì)將針對(duì)單一內(nèi)存地址的激烈競(jìng)爭(zhēng)，轉(zhuǎn)化為對(duì)多個(gè)內(nèi)存地址的相對(duì)平和的訪問(wèn)。

• ?解決偽共享?

  Cell類使用 @sun.misc.Contended注解進(jìn)行填充，以避免偽共享?（False Sharing）。偽共享是指多個(gè)看似不相關(guān)的變量因位于同一個(gè) CPU 緩存行中，當(dāng)一個(gè)處理器更新其中一個(gè)變量時(shí)，會(huì)導(dǎo)致整個(gè)緩存行失效，其他處理器即使使用該行內(nèi)的其他變量，也需要重新從內(nèi)存加載，造成性能損失。@Contended注解確保每個(gè) Cell對(duì)象獨(dú)立占據(jù)一個(gè)緩存行，從而提升緩存效率 。

• ?核心方法流程?

  add(long x)方法是其核心 ：

  1. 首先檢查 cells數(shù)組是否已初始化。若未初始化，則嘗試直接 CAS 更新 base字段。
  2. 若 CAS 更新 base失敗（表明出現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)），則進(jìn)入沖突處理邏輯。
  3. 檢查 cells數(shù)組是否已初始化、當(dāng)前線程映射的 Cell槽位是否存在、以及嘗試 CAS 更新該 Cell的值。
  4. 如果以上任意一步失敗，則進(jìn)入更復(fù)雜的 longAccumulate方法。該方法會(huì)處理 cells數(shù)組的初始化、擴(kuò)容，以及為線程重新計(jì)算哈希值以尋找新的空閑槽位，確保更新最終能夠完成 。

  sum()方法遍歷 cells數(shù)組（如果已初始化），將所有非空 Cell的值與 base相加返回。由于此操作沒(méi)有加鎖，在并發(fā)更新時(shí)返回的是某個(gè)時(shí)刻的近似總值，具備最終一致性而非強(qiáng)一致性 。

??? 實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用示例

LongAdder非常適用于以下場(chǎng)景：

1. ?API 請(qǐng)求統(tǒng)計(jì)與監(jiān)控?

   可以輕松統(tǒng)計(jì)服務(wù)的請(qǐng)求量、成功/失敗次數(shù)、總耗時(shí)等指標(biāo) 。

   public class ApiRequestMonitor {
       private final LongAdder requestCount = new LongAdder();
       private final LongAdder totalLatency = new LongAdder();
   
       public void recordRequest(long latency) {
           requestCount.increment();
           totalLatency.add(latency);
       }
   
       public MonitoringSnapshot getSnapshot() {
           // 注意：sum() 獲取的是瞬時(shí)近似值
           return new MonitoringSnapshot(requestCount.sum(), totalLatency.sum());
       }
   }
   

2. ?結(jié)合 ConcurrentHashMap 進(jìn)行頻率統(tǒng)計(jì)?

   這是一種常見(jiàn)且高效的模式，用于統(tǒng)計(jì)元素出現(xiàn)次數(shù) 。

   ConcurrentMap<String, LongAdder> freqMap = new ConcurrentHashMap<>();
   
   public void count(String word) {
       // 如果鍵不存在，則原子性地放入一個(gè)新的 LongAdder
       freqMap.computeIfAbsent(word, k -> new LongAdder())
              .increment(); // 然后遞增
   }
   // 獲取某個(gè)詞的頻率
   long frequency = freqMap.getOrDefault(word, new LongAdder()).sum();
   

?? 使用注意事項(xiàng)與最佳實(shí)踐

1. ?理解一致性語(yǔ)義?：LongAdder的 sum()方法是最終一致性的。如果你的業(yè)務(wù)場(chǎng)景要求在任何時(shí)刻讀取都必須是完全精確的值（例如金融賬戶余額），那么 AtomicLong或鎖機(jī)制更為合適 。
2. ?關(guān)注內(nèi)存占用?：Cell數(shù)組和避免偽共享的填充會(huì)帶來(lái)比 AtomicLong更高的內(nèi)存開(kāi)銷。在內(nèi)存受限或并發(fā)度不高的環(huán)境中，需要權(quán)衡利弊 。
3. ?避免頻繁調(diào)用 sum() ?：sum()方法需要遍歷 Cell數(shù)組，在數(shù)組較大時(shí)有一定開(kāi)銷。應(yīng)避免在性能關(guān)鍵路徑中頻繁調(diào)用 。
4. ?重置操作?：reset()方法將 base和所有 Cell置零，但此操作非原子性。通常僅在確定沒(méi)有并發(fā)更新時(shí)（如一個(gè)統(tǒng)計(jì)周期結(jié)束清零時(shí)）使用 。

?? 選型指南：LongAdder vs. AtomicLong

?? 總結(jié)

LongAdder是 Java 并發(fā)工具包中“分而治之”思想的杰出代表。它通過(guò)空間換時(shí)間，巧妙地化解了高并發(fā)下的寫(xiě)入競(jìng)爭(zhēng)，在統(tǒng)計(jì)、監(jiān)控等“寫(xiě)多讀少”的場(chǎng)景下表現(xiàn)卓越。

選擇 LongAdder的關(guān)鍵在于明確：?你是否愿意用讀取操作的強(qiáng)一致性和更高的內(nèi)存開(kāi)銷，來(lái)?yè)Q取極高的并發(fā)寫(xiě)入性能。

到此這篇關(guān)于Java LongAdder使用與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java LongAdder使用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！