并非庞大与高能，能适应才是王道——谈LongAdder的诞生

LongAdder：提升高并发性能的Java并发利器

1. LongAdder的诞生：解决性能瓶颈

在Java中，AtomicLong是一种轻量级原子变量，用于保证并发环境下数据的原子性更新。然而，当面对高并发场景时，AtomicLong的性能表现却捉襟见肘。

LongAdder的诞生正是为了弥补AtomicLong的不足。它是一种64位原子变量，采用名为"CAS（Compare-And-Swap）"的机制来保证原子性更新。CAS操作允许线程在不使用锁的情况下更新变量的值，从而大幅提升了高并发条件下的性能。

2. 优缺点对比：在并发中取长补短

优点：

• 64位原子性： LongAdder可以存储更大的值，而AtomicLong仅支持32位。
• CAS机制： 避免了锁机制带来的性能开销，在高并发下表现优异。
• 多线程更新： 支持多个线程同时更新变量值，进一步提升并发性。

缺点：

• 复杂性： LongAdder的实现更为复杂，可能存在潜在错误风险。
• 低并发劣势： 在低并发场景下，LongAdder的性能不如AtomicLong。

3. 使用建议：场景匹配，选择最优

• 大值存储： 需要存储64位值的场景，LongAdder是唯一选择。
• 高并发更新： 需要在高并发环境下更新变量值，LongAdder优于AtomicLong。
• 低并发场合： AtomicLong在低并发场景下性能更佳。

4. 实战案例：发挥高并发优势

• 访问量统计： 多线程环境下统计网站访问量，LongAdder发挥了高并发性能优势。
• 数值累加： 多线程环境下累加一个数值，LongAdder确保了并发更新的原子性。
• 平均值计算： 多线程环境下计算一个平均值，LongAdder保证了计算结果的准确性。

5. 总结：高并发下的性能之选

LongAdder作为一种新的并发工具，在高并发场景下性能卓越。它可以替代AtomicLong，在实际应用中根据需要灵活选择，提升并发程序的性能表现。

常见问题解答：

1. LongAdder和AtomicLong的区别是什么？

LongAdder是一个64位原子变量，使用CAS机制，支持多线程更新；AtomicLong是一个32位原子变量，使用锁机制，只支持单线程更新。

2. LongAdder的优点是什么？

高并发下的卓越性能、支持64位大值存储、多线程并发更新。

3. LongAdder的缺点是什么？

实现复杂度较高、低并发场景下性能不如AtomicLong。

4. 何时使用LongAdder？

需要存储大值、高并发更新或计算，优先考虑使用LongAdder。

5. 何时使用AtomicLong？

低并发场景下更新小值，优先考虑使用AtomicLong。

代码示例：

// LongAdder累加示例
LongAdder counter = new LongAdder();
counter.increment(); // 递增计数器
System.out.println("当前计数：" + counter.sum());

// AtomicLong累加示例
AtomicLong atomicCounter = new AtomicLong();
atomicCounter.incrementAndGet(); // 原子性递增计数器
System.out.println("当前计数：" + atomicCounter.get());