一、LongAdder概述

LongAdder是Java 8中java.util.concurrent.atomic包引入的高性能計(jì)數(shù)器類，專為高并發(fā)場景下的數(shù)值累加操作優(yōu)化設(shè)計(jì)。在Java并發(fā)編程領(lǐng)域，它已成為解決偽共享和線程競爭問題的經(jīng)典解決方案。

二、傳統(tǒng)方案的局限性

在LongAdder出現(xiàn)之前，開發(fā)者通常使用以下兩種方式實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)器：

synchronized關(guān)鍵字

private long count = 0;
public synchronized void increment() {
    count++;
}

AtomicLong

AtomicLong counter = new AtomicLong();
public void increment() {
    counter.incrementAndGet();
}

傳統(tǒng)方案的性能瓶頸：

• synchronized在激烈競爭時(shí)上下文切換開銷大
• AtomicLong的CAS操作在高并發(fā)下成功率驟降
• 頻繁的緩存一致性協(xié)議（MESI）導(dǎo)致總線風(fēng)暴

三、LongAdder核心原理

3.1 分段計(jì)數(shù)設(shè)計(jì)

LongAdder采用分治策略，其核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一個(gè)Cell數(shù)組：

transient volatile Cell[] cells;
transient volatile long base;

當(dāng)沒有競爭時(shí)，直接操作base值；出現(xiàn)競爭時(shí)，將不同線程映射到不同的Cell單元進(jìn)行操作。

3.2 偽共享解決方案

每個(gè)Cell使用@Contended注解填充，防止CPU緩存行偽共享：

@sun.misc.Contended static final class Cell {
    volatile long value;
    // ...
}

3.3 動(dòng)態(tài)擴(kuò)容機(jī)制

初始狀態(tài)下cells數(shù)組為null，首次競爭發(fā)生時(shí)初始化2個(gè)Cell，后續(xù)根據(jù)競爭情況按2的冪次擴(kuò)容。

四、性能對(duì)比測試

使用JMH進(jìn)行基準(zhǔn)測試（單位：ops/ms）：

測試結(jié)論：

• 低并發(fā)時(shí)AtomicLong更優(yōu)
• 線程數(shù)>2時(shí)LongAdder優(yōu)勢明顯
• 高并發(fā)下性能差距可達(dá)兩個(gè)數(shù)量級(jí)

五、實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用示例

5.1 API請求統(tǒng)計(jì)

public class ApiMonitor {
    private final LongAdder successCount = new LongAdder();
    private final LongAdder errorCount = new LongAdder();
    private final LongAdder totalLatency = new LongAdder();
    public void recordSuccess(long latency) {
        successCount.increment();
        totalLatency.add(latency);
    }
    public void recordError() {
        errorCount.increment();
    }
    public MonitoringData getStats() {
        return new MonitoringData(
            successCount.sum(),
            errorCount.sum(),
            totalLatency.sum() / (double) successCount.sum()
        );
    }
}

5.2 分布式限流器

public class RateLimiter {
    private final LongAdder requestCount = new LongAdder();
    private final int maxRequests;
    public RateLimiter(int maxRequests) {
        this.maxRequests = maxRequests;
    }
    public boolean tryAcquire() {
        if(requestCount.sum() < maxRequests) {
            requestCount.increment();
            return true;
        }
        return false;
    }
    public void reset() {
        requestCount.reset();
    }
}

六、源碼級(jí)優(yōu)化分析

6.1 哈希算法優(yōu)化

線程哈希值計(jì)算采用ThreadLocalRandom：

static final int getProbe() {
    return UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE);
}

6.2 惰性初始化策略

cells數(shù)組采用延遲初始化，避免不必要的內(nèi)存開銷：

if (cs == null || (m = cs.length - 1) < 0)
    init();

6.3 求和算法優(yōu)化

sum()方法實(shí)現(xiàn)：

public long sum() {
    Cell[] cs = cells;
    long sum = base;
    if (cs != null) {
        for (Cell c : cs)
            if (c != null)
                sum += c.value;
    }
    return sum;
}

七、使用注意事項(xiàng)

內(nèi)存消耗

• 每個(gè)Cell占用約128字節(jié)（考慮緩存行填充）
• 最大容量時(shí)（通常為CPU核心數(shù)）內(nèi)存消耗：N * 128 bytes

數(shù)值精度限制

• 最大值為Long.MAX_VALUE - (cells.length * Long.MAX_VALUE)
• 實(shí)際使用中建議定期重置計(jì)數(shù)器

求和一致性

// 非精確快照
long snapshot = adder.sum(); 
// 精確快照需要暫停所有線程（不現(xiàn)實(shí)）

八、擴(kuò)展應(yīng)用場景

• 實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
• 高性能交易系統(tǒng)訂單計(jì)數(shù)
• 分布式系統(tǒng)本地緩存統(tǒng)計(jì)
• 機(jī)器學(xué)習(xí)特征統(tǒng)計(jì)
• 游戲服務(wù)器玩家行為統(tǒng)計(jì)

九、未來演進(jìn)方向

Java 17中引入的LongAccumulator提供了更靈活的累加方式：

LongAccumulator accumulator = new LongAccumulator(Long::sum, 0L);

總結(jié)

LongAdder通過創(chuàng)新的分段計(jì)數(shù)設(shè)計(jì)，在保證線程安全的前提下，將高并發(fā)寫操作的性能提升了一個(gè)數(shù)量級(jí)。其設(shè)計(jì)思想對(duì)理解現(xiàn)代并發(fā)編程模式具有重要意義，適用于寫多讀少的計(jì)數(shù)器場景。開發(fā)者需要根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景，在AtomicLong、LongAdder和鎖機(jī)制之間做出合理選擇。

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