性能优化：用LongAdder化解高并发下的原子Long瓶颈

2023-01-06 16:23:18

高并发场景下的AtomicLong瓶颈：轻量级LongAdder的救星

介绍

在高并发系统中，精确且高效地维护计数至关重要。AtomicLong是一种Java提供的原子性Long类型变量，它保证了多线程并发访问时的值一致性。然而，当并发性急剧增加时，AtomicLong的性能可能会成为瓶颈。

AtomicLong的局限性

AtomicLong使用锁机制来保证原子性，这会导致额外的开销和性能下降。在高并发场景下，锁竞争会显著减慢操作速度。

LongAdder：轻量级解决方案

LongAdder是一个轻量级的原子计数器，它通过分段锁和CAS（比较并交换）操作解决了AtomicLong的瓶颈问题。分段锁将大计数器分解成多个小的计数器，每个计数器都有自己的锁，从而减少了锁竞争。CAS操作是一种非阻塞的原子操作，不需要使用锁，进一步提高了性能。

LongAdder的优势

与AtomicLong相比，LongAdder具有以下优势：

更高的性能： 分段锁和CAS操作显著提高了高并发下的性能。
更低的内存占用： 只为每个计数器分配少量内存，降低了内存开销。
更易扩展： 可以轻松扩展到更大的计数器，而AtomicLong难以扩展。

LongAdder的用法

LongAdder提供了以下常见方法：

add(long delta)： 将delta加到计数器上。
increment()： 将计数器加1。
decrement()： 将计数器减1。
sum()： 返回计数器的值。

代码示例

以下代码示例演示了如何使用LongAdder实现一个并发计数器：

import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;

public class LongAdderExample {

    private static LongAdder counter = new LongAdder();

    public static void main(String[] args) {
        // 创建10个线程并发地对计数器进行操作
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(() -> {
                // 每個线程并发执行10000次累加操作
                for (int j = 0; j < 10000; j++) {
                    counter.increment();
                }
            }).start();
        }

        // 等待所有线程执行完成
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 打印计数器的值
        System.out.println("Counter value: " + counter.sum());
    }
}