深入探讨Java中的LongAdder：使用技巧与避坑指南

news2024/10/23 7:57:15

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
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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LongAdder
        longAdder.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AtomicLong的CAS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	LongAdder	AtomicLong
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。