JDK8 推荐  LongAdder替代 AtomicInteger,

AtomicInteger内部是实现使用 (网友使用jad反编译源码 参考 http://ifeve.com/enhanced-cas-in-jdk8/),高并发场景compareAndSwapInt 会不断的试错,有性能问题。

public final int getAndAddInt(Object obj, long l, int i) {
int j;
do
j = getIntVolatile(obj, l);
while(!compareAndSwapInt(obj, l, j, j + i));
return j;
} public native int getIntVolatile(Object obj, long l);
public final native boolean compareAndSwapInt(Object obj, long l, int i, int j);

LongAdder在AtomicLong的基础上将单点的更新压力分散到各个节点,在低并发的时候通过对base的直接更新可以很好的保障和AtomicLong的性能基本保持一致,而在高并发的时候通过分散提高了性能。

将待处理的数据,通过hash计算分散到Cell数组中分别处理,最后在汇总计算。

注意casBase   ==>   !casBase(b = base, b + x);表示CAS更新操作;如果一个线程去CAS失败,那么表示正在有一个线程正在CAS操作,表示竞争激烈;

   // LongAdder
public void add(long x) {
Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
// !casBase(b = base, b + x);表示CAS更新操作;如果一个线程去CAS失败,那么表示正在有一个线程正在CAS操作,表示竞争激烈;
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);
}
}

LongAddr在高并发的时候,Cell数组的汇总计算会不准确, 在高并发获取全局唯一ID的时候,使用AtomicLong而不是LongAddr

参考

https://www.jianshu.com/p/67a75e36166f

https://www.cnblogs.com/gosaint/p/9129867.html

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