本节会介绍atomic包下的6种原子类，着重介绍AtomicInteger和LongAdder。
1 原子类
原子类，可以保证并发情况下线程安全。对于锁具有两点优势：
- 粒度更细：将竞争范围缩小到变量级别，是最小粒度。锁粒度通常大于原子类。
- 效率更高：通常效率高于锁，在高度竞争的情况下不如锁。【原因在后面】
1.1 基本类型原子类，以AtomicInteger为例（重点）
获取当前值
public final long get()
原子类更新操作底层基于CAS实现。
// 1 如果当前值等于预期值，则原子更新值
public final boolean compareAndSet(long expect, long update) {
return unsafe.compareAndSwapLong(this, valueOffset, expect, update);
}
// 底层
public final native boolean compareAndSwapLong(Object var1, long var2, long var4, long var6);
// 2 获取并自增
public final long getAndIncrement() {
return unsafe.getAndAddLong(this, valueOffset, 1L);
}
public final long getAndAddLong(Object var1, long var2, long var4) {
long var6;
do {
// 获取当前值
var6 = this.getLongVolatile(var1, var2);
// 如果当前值是var6，则更新为var6+var4；否则自旋
} while(!this.compareAndSwapLong(var1, var2, var6, var6 + var4));
return var6;
}
-
数组类型原子类
数组内所有的元素都是可以被原子更新。 -
引用类型原子类
public final boolean compareAndSet(V expect, V update) {
return unsafe.compareAndSwapObject(this, valueOffset, expect, update);
}
1.2 普通变量升级原子类，FieldUpater
基于反射的实用工具，可以对指定类的指定 volatile int 字段进行原子更新。
public static AtomicIntegerFieldUpdater<Candidate> scoreUpdater =
AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(Candidate.class, "score");
使用场景：偶尔需要一个原子get-set操作，而大部分场景只需要它是普通类型。
注意点：
- 基于反射，private变量无法升级。
- static修改的静态变量无法升级，会抛出异常。
1.3 Adder累加器，典型LongAdder（高并发场景用到）
LongAdder实现Number接口，但是没有定义equals、hashCode、compareTo方法，实例可变，存储key没有价值。
Java8中引入的类，在低并发场景下LongAdder与AtomicLong性能基本相同，高并发场景下LongAdder更好，本质是以空间换时间。
在竞争激烈时，LongAdder把不同的线程对应到不同的Cell上修改，降低冲突的概率，是多段锁的概念，提高并发性。
思想类似于ConcurrentHashMap分段的思想（16个segment）。
而AtomicLong在高并发多线程竞争更新一个原子变量时，只能有一个线程CAS操作成功，导致大量线程竞争失败，自旋尝试CAS操作，浪费CPU资源。线程CAS更新原子变量时，每次都做flush和refresh操作（工作内存写入到主内存、主内存写出到工作内存）。
使用场景：LongAdder适用统计求和计数场景，基本只提供了add方法，而AtomicLong还提供了cas操作。
与AtomicLong性能比较
场景：20个线程一共做10000次任务，每个任务做一万次递增操作。
LongAdder耗时在200ms以内，而AtomicLong超过2秒。性能差10多倍。
改进与原理
AtomicLong的原理是，每次更新操作都做同步，因此高并发时冲突较多，效率低。
LongAdder，每个线程都有自己的计数器。每个线程计数器不存在竞争关系，因此加和过程中，不需要同步机制，也不需要flush和refresh，同时没有公共的counter给所有线程统一计数。
使用了分段求和的理念，内部有base变量和Cell数组共同参与计数：竞争不激烈，直接累加到base变量上；竞争激烈，各个线程分散累加到自己的Cell数组中。
// sum方法源码
public long sum() {
Cell[] as = cells; Cell a;
long sum = base;
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}
注：加和过程并未加锁，累加过程中调sum()方法得到的值不一定准确。
适用场景
- 如前面所讲，高并发场景LongAdder性能更好
- LongAdder仅提供了加和相关方法，AtomicLong功能更多，例如CAS操作。
Accumulator累加器，典型LongAccumulator
更通用，可以传入表达式进行计算 使用场景：
- 大量计算、并行计算
- 不要求计算顺序 - 这一点可以理解为 321 = 132，与顺序没有关系 - 满足交换律