JDK8新增

LongAdder

提供了原子累计值的方法。

在高并发下N多线程同时去操作一个变量会造成大量线程CAS失败然后处于自旋状态，这大大浪费了cpu资源，降低了并发性。那么既然AtomicLong性能由于过多线程同时去竞争一个变量的更新而降低的，LongAdder思路把一个变量分解为多个变量，让同样多的线程去竞争多个资源那么性能问题得到解决

LongAdder extends Striped64 implements Serializable

increment() / decrement()

    public void increment() {
        add(1L);
    }

    /**
     * Equivalent to {@code add(-1)}.
     */
    public void decrement() {
        add(-1L);
    }

add()

    public void add(long x) {
        Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
        if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
            boolean uncontended = true;
            if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
                (a = as[getProbe() & m]) == null ||
                !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))
                longAccumulate(x, null, uncontended);
        }
    }

LongAdder维护了一个延迟初始化的原子性更新数组和一个基值变量base.数组的大小保持是2的N次方大小，数组表的下标使用每个线程的hashcode值的掩码表示，数组里面的变量实体是Cell类型，Cell类型是AtomicLong的一个改进，用来减少缓存的争用，对于大多数原子操作字节填充是浪费的，因为原子性操作都是无规律的分散在内存中进行的，多个原子性操作彼此之间是没有接触的，但是原子性数组元素彼此相邻存放将能经常共享缓存行，所以这在性能上是一个提升。

另外由于Cells占用内存是相对比较大的，所以一开始并不创建，而是在需要时候在创建，也就是惰性加载，当一开始没有空间时候，所有的更新都是操作base变量，

StampedLock

ReadWriteLock 写锁是互斥的

读-写

写-写

ReentrantReadWriteLock是读写锁，在多线程环境下，大多数情况是读的情况远远大于写的操作，因此可能导致写的饥饿问题

StampedLock

读锁并不会阻塞写锁，读取失败后重新读

writeLock()

写锁writeLock是一个独占锁，同时只有一个线程可以获取该锁，当一个线程获取该锁后，其他请求读锁和写锁的线程必须等待，这跟ReentrantReadWriteLock 的写锁很相似，不过要注意的是StampedLock的写锁是不可重入锁，

当目前没有线程持有读锁或者写锁的时候才可以获取到该锁，请求该锁成功后会返回一个stamp 票据变量来表示该锁的版本

    public long writeLock() {
        long s, next;  // bypass acquireWrite in fully unlocked case only
        return ((((s = state) & ABITS) == 0L &&
                 U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + WBIT)) ?
                next : acquireWrite(false, 0L));
    }

readLock()

是个共享锁，在没有线程获取独占写锁的情况下，同时多个线程可以获取该锁；如果已经有线程持有写锁，其他线程请求获取该锁会被阻塞，这类似ReentrantReadWriteLock 的读锁（不同在于这里的读锁是不可重入锁）。

这里说的悲观是指在具体操作数据前，悲观的认为其他线程可能要对自己操作的数据进行修改，所以需要先对数据加锁，这是在读少写多的情况下的一种考虑，请求该锁成功后会返回一个stamp票据变量来表示该锁的版本

    / * Non-exclusively acquires the lock, blocking if necessary
     * until available.
     *
     * @return a stamp that can be used to unlock or convert mode
     */
    public long readLock() {
        long s = state, next;  // bypass acquireRead on common uncontended case
        return ((whead == wtail && (s & ABITS) < RFULL &&
                 U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + RUNIT)) ?
                next : acquireRead(false, 0L));
    }

 乐观锁失败后锁升级为readLock()：尝试state+1,用于统计读线程的数量，如果失败，进入acquireRead()进行自旋，通过CAS获取锁

举例

public class Demo {
    
    private int balance;
    
    private StampedLock lock = new StampedLock();
    
    public void conditionReadWrite (int value) {
        
        // 首先判断balance的值是否符合更新的条件
        long stamp = lock.readLock();
        while (balance > 0) {
            long writeStamp = lock.tryConvertToWriteLock(stamp);
            if(writeStamp != 0) { // 成功转换成为写锁
                stamp = writeStamp;
                balance += value;
                break;
            } else {
                // 没有转换成写锁，这里需要首先释放读锁，然后再拿到写锁
                lock.unlockRead(stamp);
                // 获取写锁
                stamp = lock.writeLock();
            }
         }
        
        lock.unlock(stamp);
    }
    
    public void optimisticRead() {
        long stamp = lock.tryOptimisticRead();
        int c = balance;
        // 这里可能会出现了写操作，因此要进行判断
        if(!lock.validate(stamp)) {
            // 要从新读取
            long readStamp = lock.readLock();
            c = balance;
            stamp = readStamp; //更新票据,从而释放
        }
        /// 
        lock.unlockRead(stamp);
    }
    
    public void read () {
        long stamp = lock.readLock();
        lock.tryOptimisticRead();
        int c = balance;
        // ...
        lock.unlockRead(stamp);
    }
    
    public void write(int value) {
        long stamp = lock.writeLock();
        balance += value;
        lock.unlockWrite(stamp);
    }
    

}