面试连环炮
先来一连炮简单的面试，看你能顶住几轮？
栈长：
1、多线程情况下，进行数字累加（count++）要注意什么？
张三：
要注意给累加方法加同步锁，不然会出现变量可见性问题，变量值被其他线程覆盖出现不一致的情况
栈长：
2、保证变量可见性，用 volatile 修饰不就行了吗？
张三：
volatile 是可以保证可见性，但不能保证原子性和线程安全
栈长：
3、除了加同步锁这种方案，还有别的方法吗？
张三：
还可以用 JDK 中的原子类，比如：AtomicInteger、AtomicLong，它们是通过 CAS 算法实现的一种乐观锁
栈长：
4、不错，还知道别的么？
张三：
呃……
认真的，你能顶住几轮？
这些问题是 Java 程序员面试过程中必问的，出场率贼高，Java 程序员必懂，这些题在Java面试库小程序中也都有详细答案，这里就不展开了。
你还知道别的么？最后一轮的答案就是今天的主题！
更好的选择：LongAdder
你还在用 AtomicInteger、AtomicLong 原子类进行并发累加操作吗？那你就 OUT 了！
除了 AtomicInteger、AtomicLong，其实在 JDK 8 中更建议使用 LongAdder 进行原子性操作，性能更好，如果你使用的还是 JDK 7-，那当我没说，即使如此，也不能找借口不知道，毕竟 JDK 8 是现在的主流应用版本了。
阿里巴巴最新的 Java开发手册 是这么定义的：
这份阿里巴巴完整的 Java 开发手册，可以关注公众号：Java核心技术，回复：手册，即可下载高清完整版。
如果你还没有用过 LongAdder，不妨看看本文，刷新你的认知，栈长带你涨知识！
为什么搞出了 LongAdder？
我们都知道在 JDK 5 中搞出了 AtomicInteger、AtomicLong 等原子类，这也是在 JDK 8 之前普遍用的原子性操作类，来看下 AtomicLong 的累加源码：
大家都知道这些原子类都是通过 CAS 算法实现的乐观锁，通过旧值和现有的值不断循环比对，直到比对成功才修改成功结束循环。
这样就会有一个问题，如果并发数很高的话，就会造成过多的没有必要的 "循环"，这势必会影响 CPU 的性能。
所以，JDK 8 又搞出来了一个 LongAdder，也在 atomic 包下：
大家可以看到，在同级包中还有一个 LongAccumulator 类，这个这篇不展开，栈长下次再另开一篇具体分析，关注公众号：Java技术栈，写完我会第一时间进行推送。
LongAdder 为什么性能更好？
来分析下 LongAdder 类的源码：
在 LongAdder 中维护了一个 Cell 数组，当 Cell 它不为空时，size 是 2 的次幂大小，每个 Cell 数组里面都有一个初始值为 0 的 long 变量，用来存储每个 Cell 的值：
然后其中的 sum 方法用来对 Cell 数组进行求和再加上 base 基础值进行返回：
关于 base 基础值：
LongAdder 并不会一开始就创建 Cell 数组，其本身也会维护一个 base 基础值，当 CAS 更新失败时才进行创建或者扩容。
来看下 AtomicXXX 和 LongAdder 更新对比图：
Cell 数组相当于一个分段的概念，把 AtomicXXX 中的一个值分成了多个值进行管理，当 CAS 更新失败时不再当前循环重试，而是尝试获取其他的资源锁，这样就降低了对于 AtomicXXX 中的单个资源的竞争，所以 LongAdder 的性能更高。
虽然 LongAdder 性能更好，那有没有缺点呢？
LongAdder 带来了良好的性能，代价肯定也是有的，既然维护了 Cell 数组，也就意味着要占用更多的内存空间，以空间换时间，也是值得的。
实战测试
既然官方都说在高并发的情况下性能更好，事实是否如此呢？
栈长必须实战测试一翻，打消大家的疑虑！
AtomicLong 测试代码：
/**
* @author: 栈长
* @from: 公众号Java技术栈
*/
private static void atomicLongTest() throws InterruptedException {
long start = System.currentTimeMillis();
ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(MAX_POOL_SIZE);
for (int i = 0; i < MAX_POOL_SIZE; i++) {
es.execute(() -> {
for (int j = 0; j < MAX_LOOP_SIZE; j++) {
atomicLong.incrementAndGet();
}
});
}
es.shutdown();
es.awaitTermination(5, TimeUnit.MINUTES);
System.out.printf("AtomicLong %s*%s 结果：%s，耗时：%sms.\n",
MAX_POOL_SIZE,
MAX_LOOP_SIZE,
atomicLong.get(),
(System.currentTimeMillis() - start));
}
LongAdder 测试代码：
/**
* @author: 栈长
* @from: 公众号Java技术栈
*/
private static void longAdderTest() throws InterruptedException {
long start = System.currentTimeMillis();
ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(MAX_POOL_SIZE);
for (int i = 0; i < MAX_POOL_SIZE; i++) {
es.execute(() -> {
for (int j = 0; j < MAX_LOOP_SIZE; j++) {
longAdder.increment();
}
});
}
es.shutdown();
es.awaitTermination(5, TimeUnit.MINUTES);
System.out.printf("LongAdder %s*%s 结果：%s，耗时：%sms.\n",
MAX_POOL_SIZE,
MAX_LOOP_SIZE,
longAdder.sum(),
(System.currentTimeMillis() - start));
}
这里只贴核心测试代码了，完整代码已上传到了 Github：
测试结果：
这里测试的只有是 1 个线程，每个线程循环累加 1 次，这个没有锁竞争、没有高并发操作的场景就能看出性能上的差异了。。
栈长再不断提升 线程数、循环累加次数 ，得到了以下测试结果：
| 线程数 * 循环次数 | AtomicLong | LongAdder |
|---|---|---|
| 1 * 1 | 45ms | 1ms |
| 10 * 10 | 55ms | 2ms |
| 10 * 100 | 56ms | 2ms |
| 100 * 10 | 58ms | 10ms |
| 100 * 100 | 74ms | 10ms |
| 1000 * 10 | 190ms | 71ms |
| 1000 * 100 | 217ms | 73ms |
| 1000 * 1000 | 194ms | 81ms |
| 1000 * 10000 | 301ms | 114ms |
| 1000 * 100000 | 1813ms | 277ms |
| 1000 * 1000000 | 17596ms | 1629ms |
图表对比：
从测试结果可以看出，LongAdder 的性能都是碾压 AtomicLong 的，最高可达 28 多倍的差距（56/2），可以说在高性能要求的高并发场景，肯定是有必要用 LongAdder 的，这也是阿里巴巴为什么建议使用 LongAdder 的原因。
当然，这只是我个人的测试，这个也和硬件配置有关系的，但毋庸置疑是，AtomicLong 的性能是更好的。另外，栈长写的 Java 多线程系列教程全部整理好了，微信搜索Java技术栈，在后台发送：Java，可以在线阅读。
总结
本文以一场面试连环炮揭开了 LongAdder 的面纱，怎么解决 count++ 的线程安全性问题？
栈长再总结下：
- 累加方法加 synchronized/ Lock 同步锁；
- 使用 AtomicInteger/ AtomicLong 原子类；
- 使用 LongAdder 原子类（推荐使用）；
LongAdder 这个东西是 Java 8 搞出来的，用来代替 AtomicXXX，不管是否高并发场景，都完胜 AtomicXXX，它不仅可以改善性能，现在面试也问的越来越多了，大家还是有必要掌握。
虽然 LongAdder 性能更好，但也是以更多的内存空间消耗为代价的，当然，现代计算机，内存早已不是瓶颈，所以这点消耗是可以忽略不计的，性能还是最重要的，但是大家也要知道这个点。
本文实战源代码完整版已经上传：
欢迎 Star 学习，公众号所有 Java 实战示例都会在这上面提供！
好了，今天的分享就到这里了，后面栈长会分享更多好玩的 Java 技术和最新的技术资讯，关注公众号Java技术栈第一时间推送，我也将主流 Java 面试题和参考答案都整理好了，在公众号后台回复关键字 "面试" 进行刷题。
最后，觉得我的文章对你用收获的话，动动小手，给个在看、转发，原创不易，栈长需要你的鼓励。
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