在Java并发编程中，`AtomicLong` 和 `LongAdder` 是两种常用的用于执行原子操作的类，它们都能在多线程环境下安全地更新长整型（`long`）的值。尽管它们的目标相似，但它们在实现方式、性能特点以及适用场景上存在一些显著差异。下面，我们将深入探讨这两个类的区别，并尝试以高级程序员的视角来阐述这些差异。 ### 1. 基本概念与用途 **AtomicLong** `AtomicLong` 是 Java 并发包（`java.util.concurrent.atomic`）中的一个类，它提供了在单个变量上执行原子操作的能力。原子操作意味着这些操作在执行过程中不会被线程调度机制中断，从而保证了操作的完整性和可见性。`AtomicLong` 主要用于实现计数器、累加器等场景，在这些场景中，多个线程需要安全地更新同一个长整型变量的值。 **LongAdder** `LongAdder` 是 Java 8 引入的一个新类，同样位于 `java.util.concurrent.atomic` 包中。它旨在提供比 `AtomicLong` 更高的并发级别下的吞吐量。`LongAdder` 通过将单个 `long` 值的更新分散到多个变量上（通常是一个基数值和多个单元格），从而减少了在高并发情况下对单一热点变量的竞争，进而提高了性能。 ### 2. 实现机制 **AtomicLong** `AtomicLong` 的实现依赖于底层的 CAS（Compare-And-Swap）操作。CAS 是一种乐观锁技术，它尝试更新一个值时，会先检查该值是否等于预期值，如果等于则更新为新值，并返回成功；如果不等，则说明该值已被其他线程修改，此时操作失败，并通常会重试直到成功。这种机制虽然能有效保证操作的原子性，但在高并发场景下，由于大量线程竞争同一资源，可能会导致较高的重试成本，从而影响性能。 **LongAdder** `LongAdder` 的设计则更加巧妙。它内部维护了一个基数值（base）和多个单元格（cells），每个线程在更新时，会首先尝试更新其关联的单元格（如果尚未初始化，则先初始化），如果检测到足够的竞争（例如，通过检测到某个单元格的冲突次数过高），则会尝试更新基数值。最终，`LongAdder` 的值是所有单元格和基数值的总和。这种设计减少了线程间的竞争，因为每个线程通常只更新自己的单元格，从而提高了在高并发场景下的性能。 ### 3. 性能差异 由于实现机制的不同，`LongAdder` 和 `AtomicLong` 在性能上表现出明显的差异。在大多数高并发场景下，`LongAdder` 的性能要优于 `AtomicLong`。这是因为 `LongAdder` 通过减少线程间的竞争，降低了 CAS 操作失败的概率，从而减少了重试的次数和上下文切换的开销。然而，在并发级别较低时，`AtomicLong` 的性能可能与 `LongAdder` 相当，甚至在某些情况下可能更优，因为 `LongAdder` 的额外逻辑（如单元格的初始化和维护）可能会引入一定的开销。 ### 4. 适用场景 **AtomicLong** - 适用于并发级别不是特别高，且对内存占用有严格要求的场景。 - 当需要保证操作的绝对原子性，且不介意在极端高并发下性能有所下降时。 **LongAdder** - 适用于高并发场景，特别是当多个线程频繁更新同一个长整型变量时。 - 当性能是首要考虑因素，且可以接受一定的内存开销时。 ### 5. 注意事项 - 尽管 `LongAdder` 在高并发下性能更优，但它提供的不是严格意义上的原子操作。如果应用场景需要确保每次更新操作的原子性（即，不希望更新过程中被其他线程打断），则 `AtomicLong` 是更好的选择。 - `LongAdder` 提供了 `sum()` 方法来获取当前的总值，但需要注意的是，这个方法并不保证返回的是一个“实时”的值，因为在多线程环境下，值是在不断变化的。如果需要非常精确的值，可能需要考虑其他同步或协调机制。 - 在使用 `LongAdder` 时，应注意其内存占用可能会随着并发级别的增加而增加，因为需要为更多的线程分配单元格。 ### 6. 实战应用与码小课 在实际的软件开发中，选择 `AtomicLong` 还是 `LongAdder` 取决于具体的应用场景和性能要求。如果你正在开发一个高并发的系统，且性能是关键考量因素，那么 `LongAdder` 很可能是一个更好的选择。同时，理解这两个类的内部实现和工作原理，对于编写高效、可维护的并发代码至关重要。 作为一名高级程序员，不断学习和掌握新的并发编程工具和技术是非常重要的。码小课（这里自然融入你的网站名）作为一个专注于技术分享的平台，提供了丰富的并发编程、Java 核心技术等课程内容，可以帮助你不断提升自己的技术水平和实战能力。通过深入学习 `AtomicLong` 和 `LongAdder` 的使用场景和性能特点，你将能够更加灵活地应对各种并发编程挑战，编写出更加高效、健壮的代码。