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山西省住房与城乡建设厅网站,天元建设集团有限公司设计院,成都网站推广公司排名,营销计划怎么写文章目录 一、什么是LongAdder?二、LongAdder的简单使用示例代码: 三、LongAdder的工作原理四、LongAdder的常见使用场景五、使用LongAdder时的注意事项(避坑指南)1. 不要滥用LongAdder2. sum()方法与精度问题3. 避免过度使用rese…

文章目录

      • 一、什么是LongAdder?
      • 二、LongAdder的简单使用
        • 示例代码:
      • 三、LongAdder的工作原理
      • 四、LongAdder的常见使用场景
      • 五、使用LongAdder时的注意事项(避坑指南)
        • 1. 不要滥用LongAdder
        • 2. sum()方法与精度问题
        • 3. 避免过度使用reset()
        • 4. 不能用于CAS依赖的场景
      • 六、LongAdder与AtomicLong的区别
      • 七、总结
      • 推荐阅读文章

在高并发编程中,如何高效地计数或累加值是一个常见问题。Java提供了很多工具来应对这些场景,其中 LongAdder 是一个在高并发环境下性能优于 AtomicLong的类。它是如何工作的?我们如何正确使用它,并避免常见的坑?接下来,我们将通过简单易懂的方式,帮助你理解 LongAdder

一、什么是LongAdder?

LongAdder位于java.util.concurrent.atomic包中,是一种用于高效计数的类。它的功能类似于AtomicLong,但设计上更适合在高并发环境下使用。

AtomicLong依赖于底层的**CAS(Compare-And-Swap)**机制,它通过不断重试来保证原子性。然而,在极高并发的场景中,CAS操作可能会频繁失败,导致性能下降。而LongAdder通过将计数分散到多个单独的变量中,并在最后累加,减少了竞争,从而在高并发场景下提升性能。

二、LongAdder的简单使用

LongAdder的使用非常简单,与AtomicLong类似。你可以使用increment()方法进行累加,用sum()来获取总值。

示例代码:
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;public class LongAdderExample {public static void main(String[] args) {// 创建LongAdder实例LongAdder longAdder = new LongAdder();// 执行累加操作longAdder.increment();longAdder.increment();longAdder.add(10); // 增加指定值// 获取当前累加的总值long sum = longAdder.sum();System.out.println("总计数值: " + sum);  // 输出:12// 重置LongAdderlongAdder.reset();System.out.println("重置后总值: " + longAdder.sum());  // 输出:0}
}

三、LongAdder的工作原理

LongAdder 的核心思想是分段累加,即通过将计数分散到多个变量中(称为“槽”或“单元”),每个线程在并发访问时操作不同的单元,减少竞争。最后,当你调用sum()方法时,所有的单元的值会被汇总,得到最终的总值。

这种设计在低竞争时开销较大,因为每次操作需要涉及多个变量,而在高并发时则能大幅减少CAS失败的重试,提高整体性能。

简单理解

  • 在低并发时,AtomicLong表现会更好,因为不需要额外的分段。
  • 在高并发场景下,LongAdder避免了频繁的CAS冲突,能显著提升效率。

四、LongAdder的常见使用场景

LongAdder特别适合用于高并发计数器场景,例如:

  • Web请求统计:记录每秒钟的访问请求数。
  • 日志系统中的日志条目计数:用于记录日志条目在多线程写入的总数。
  • 性能分析工具:高并发系统中某些操作的频次统计。

五、使用LongAdder时的注意事项(避坑指南)

虽然LongAdder的性能在高并发下非常出色,但使用时也有一些注意事项需要小心。

1. 不要滥用LongAdder

LongAdder的优势主要体现在高并发场景下。如果你的应用并发量较低或只是进行简单的累加操作,那么使用AtomicLong更为合适,因为LongAdder在低并发下反而会有更高的开销。

解决方法:评估你的应用场景,如果并发量不高,优先使用AtomicLong,只有在并发量较大时才使用LongAdder

2. sum()方法与精度问题

由于LongAdder的累加操作是分散到多个单元的,sum()方法是对这些单元进行汇总。因此,当你调用sum()时,可能无法得到瞬时的精确值,特别是在多个线程正在同时进行累加操作时。

解决方法:如果你需要在一个时刻获得精确的计数值,LongAdder可能不适合你。对于大多数场景,这种近似值是可以接受的。

3. 避免过度使用reset()

LongAdder提供了reset()方法来重置计数器,但要小心:reset()只是将累加器清零,且不会对每个线程的单元做特殊处理。在高并发的情况下,reset()后的新累加操作可能会受到原先单元状态的影响,导致不一致的行为。

解决方法:尽量避免在并发操作过程中频繁使用reset(),如果必须使用,确保在恰当的时机(如所有操作已完成时)调用。

4. 不能用于CAS依赖的场景

虽然LongAdder在累加操作中表现出色,但它并不支持AtomicLongCAS操作。如果你的应用场景需要进行基于比较的原子性操作(如compareAndSet()),那AtomicLong是你更好的选择。

六、LongAdder与AtomicLong的区别

功能/特性LongAdderAtomicLong
性能高并发场景下性能优于AtomicLong在低并发场景下表现更好
原子性适合累加操作,但不支持compareAndSet()支持compareAndSet()等CAS操作
开销分散到多个单元,低并发时有额外开销简单直接,开销较小
使用场景高并发计数器需要单步原子性操作或低并发计数场景

七、总结

  • LongAdder是什么? 它是AtomicLong的替代品,设计用于高并发环境下的高效计数。
  • 如何使用? 提供了increment()add()sum()等简单的方法,帮助你进行线程安全的累加操作。
  • 避坑指南? 注意避免在低并发下使用LongAdder,小心reset()操作带来的潜在问题,并且LongAdder无法用于需要CAS操作的场景。

通过正确使用LongAdder,你可以在高并发场景下更高效地进行计数操作,但在选择它之前,务必先评估你的需求和场景,确保它是最佳选择。

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