LongAdder类与AtomicLong类的区别在于高并发时前者将对单一变量的CAS操作分散为对数组cells中多个元素的CAS操作，取值时进行求和；而在并发较低时仅对base变量进行CAS操作，与AtomicLong类原理相同。不得不说这种分布式的设计还是很巧妙的。更快的原子类:LongAdder
大家对AtomicInteger的基本实现机制应该比较了解,它们是在一个死循环内,不断尝试修改目标值,知道修改成功,如果竞争不激烈,那么修改成功的概率就很高,否则,修改失败的概率就很高,在大量修改失败时,这些原子操作就会进行多次循环尝试,因此性能就会受到影响
那么竞争激烈的时候,我们应该如何进一步提高系统性能呢?一种基本方案就是可以使用热点分离,将竞争的数据进行分解.基于这个思路,打击应该可以想到一种对传统AtomicInteger等原子类的改进方法,虽然在CAS操作中没有锁,但是像减少锁粒度这种分离热点的思路依然可以使用,一种可行的方案就是仿造ConcurrengHashMap,将热点数据分离,比如,可以将AtomicInteger的内部核心数据value分离成一个数组,每个线程访问时,通过哈希等算法映射到其中一个数字进行计数,而最终的计数结果,则为这个数组的求和累加,其中,热点数据value被分离成多个单元cell,每个cell独自维护内部的值,当前对象的实际值由所有的cell累计合成,这样,热点就进行了有效的分离,提高了并行度,LongAdder正是使用了这种思想.LongAdder 在各个 cell 合并统计时可能会出现结果不够准确的问题，所以对于序列号这种对准确度要求极高的变量不能使用 LongAdder
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