性能优化之使用LongAdder替换AtomicLong_longadder 代替 atomiclong

如果让你实现一个计数器，有点经验的同学可以很快的想到使用AtomicInteger或者AtomicLong进行简单的封装。

因为计数器操作涉及到内存的可见性和线程之间的竞争，而Atomic***的实现完美的屏蔽了这些技术细节，我们只需要执行相应的方法，就能实现对应的业务需求。

Atomic**虽然好用，不过这些的操作在并发量很大的情况下，性能问题也会被相应的放大。我们可以先看下其中getAndIncrement的实现代码

 

很显然，在getAndAddLong实现中，为了实现正确的累加操作，如果并发量很大的话，cpu会花费大量的时间在试错上面，相当于一个spin的操作。如果并发量小的情况，这些消耗可以忽略不计。

既然已经意识到Atomic***有这样的业务缺陷，Doug Lea大神又给我们提供了LongAdder，内部的实现有点类似ConcurrentHashMap的分段锁，最好的情况下，每个线程都有独立的计数器，这样可以大量减少并发操作。

下面通过JMH比较一下AtomicLong 和 LongAdder的性能。

1、设置BenchmarkMode为Mode.Throughput，测试吞吐量
2、设置BenchmarkMode为Mode.AverageTime，测试平均耗时

线程数为1

1、吞吐量

 2、平均耗时

单线程情况：
AtomicLong的吞吐量和平均耗时都占优势

线程数为10

1、吞吐量

 2、平均耗时

并发线程为10个时：

• LongAdder的吞吐量比较大，是AtomicLong的10倍多。
• LongAdder的平均耗时是AtomicLong的十分之一。

线程数为30

1、吞吐量

 2、平均耗时

线程数为30个时：

• LongAdder的吞吐量比较大，也是AtomicLong的10倍多。
• LongAdder的平均耗时也是AtomicLong的十分之一。

总结

一些高并发的场景，比如限流计数器，建议使用LongAdder替换AtomicLong，性能可以提升不少。