作者：伴川
來源：blog.csdn.net/kologin/article/details/135126371
前言
在分佈式系統中，計數器是一個常見的需求。爲了實現高併發、高可用的計數器，我們需要選擇一個合適的實現方式。
在 Java 中，有兩種常見的計數器實現方式：AtomicLong 和 LongAdder。
最近，阿里巴巴在一份技術報告中推薦使用 LongAdder ，而不是 AtomicLong
本文將介紹這兩種計數器的原理和優缺點，並分析爲什麼阿里巴巴推薦使用 LongAdder 。
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一、CAS
1.1 CAS 全稱
全稱：compare and swap，比較並交換。
雖然翻譯過來是[比較並交換]，但它是一個原子性的操作，對應到CPU指令爲 cmpxchg 。
1.2 通俗理解CAS
- CAS 有三個操作數:當前值A、內存值V、要修改的新值B。
- 假設 當前值A 跟 內存值V 相等，那就將內存值V 改成B。
- 假設 當前值A 跟 內存值V 不相等，要麼就重試，要麼就放棄更新。
- 將當前值與內存值進行對比，判斷是否有被修改過，這就是CAS的核心。
1.3 CAS的問題
CAS有個缺點就是會帶來 ABA 的問題。
從CAS更新的時候，我們可以發現它只比對當前值和內存值是否相等，這會帶來個問題，下面我舉例說明下:
- 假設線程A讀到當前值是10，可能線程B把值修改爲100，然後線程C又把值修改爲10。
- 等到線程A拿到執行權時，因爲當前值和內存值是一致的，線程A是可以修改的!
- 站在線程A的角度來說，這個值是從未被修改的 。
- 這是不合理的，因爲我們從上帝的角度來看，這個變量已經被線程B和線程C修改過了。
1.4 解決 ABA 問題
要解決ABA的問題，Java 也提供了 AtomicStampedReference 類供我們用，說白了就是加了個版本，比對的就是內存值+版本是否一致。
疑問：
爲什麼阿里巴巴開發手冊提及到推薦使用 LongAdder 對象，比AtomicLong 性能更好(減少樂觀鎖的重試次數)？
原因：
因爲 AtomicLong 做累加的時候實際上就是多個線程操作同一個目標資源。
在高併發時，只有一個線程是執行成功的，其他的線程都會失敗，不斷自旋(重試)，自旋會成爲瓶頸。
而 LongAdder 的思想就是把要操作的目標資源 分散，到數組 Cell 中。
每個線程對自己的 Cell 變量的 value 進行原子操作，大大降低了失敗的次數。
這就是爲什麼在高併發場景下，推薦使用 LongAdder 的原因。
二、LongAdder
2.1 什麼是 LongAdder
LongAdder是JDK1.8由Doug Lea大神新增的原子操作類，位於java.util.concurrent.atomic包下，LongAdder在高併發的場景下會比AtomicLong 具有更好的性能，代價是消耗更多的內存空間。
LongAdder是Google開源的一個高性能計數器實現。它採用了一種分段鎖的策略，將一個long型的變量分割成多個16字節的段，每個段都使用一個獨立的AtomicLong進行更新。這樣，在高併發場景下，多個線程可以同時對不同的段進行更新操作，互不干擾。
LongAdder的優點是併發性能高，適用於高併發的場景。由於採用了分段鎖的策略，LongAdder可以避免AtomicLong中的競爭問題。此外，LongAdder還支持可擴展性，可以通過增加更多的段來提高性能。但是，LongAdder的缺點是代碼相對複雜一些，需要更多的維護成本。
2.2 爲什麼推薦推薦 LongAdder
LongAdder設計思想上，採用分段的方式降低併發衝突的概率。通過維護一個基準值base和 Cell 數組：
如下圖所示：
三、AtomicLong
3.1 什麼是 AtomicLong
AtomicLong是Java提供的一個原子類，用於實現高併發的計數器。它利用了CAS（Compare-and-Swap）操作來保證線程安全。在AtomicLong中，每次計數操作都會先讀取當前值，然後使用CAS操作更新值。如果值沒有被其他線程修改過，則更新成功，否則需要重新嘗試。
AtomicLong的優點是簡單易用，性能也不錯。但是，在高併發場景下，AtomicLong可能會出現競爭問題。因爲多個線程可能同時讀取和更新同一個AtomicLong的當前值，導致數據不一致。此外，AtomicLong的CAS操作也可能因爲硬件和操作系統的原因出現失敗的情況。
3.2 爲什麼不推薦 AtomicLong
在LongAdder之前，當我們在進行計數統計的時，通常會使用AtomicLong來實現。AtomicLong能保證併發情況下計數的準確性，其內部通過CAS來解決併發安全性的問題。
如下圖所示：
圖裏可以看出在高併發情況下，當有大量線程同時去更新一個變量，任意一個時間點只有一個線程能夠成功，絕大部分的線程在嘗試更新失敗後，會通過自旋的方式再次進行嘗試，這樣嚴重佔用了CPU的時間片，進而導致系統性能問題。
四、總結
阿里巴巴推薦使用LongAdder的原因主要有以下幾點：
1.高併發性能：
LongAdder採用分段鎖的策略，可以避免AtomicLong中的競爭問題，提高併發性能。在分佈式系統中，高併發性能是非常重要的。
2.可擴展性：
LongAdder支持可擴展性，可以通過增加更多的段來提高性能。這對於需要處理大量請求的分佈式系統來說是非常有利的。
3.代碼簡單易懂：
雖然LongAdder的代碼相對複雜一些，但是相對於AtomicLong來說更容易理解和維護。這對於開發人員來說是非常重要的。
4.更好的適用場景：
阿里巴巴推薦使用LongAdder主要是因爲在分佈式系統中需要一個高性能、高可用的計數器實現。而LongAdder正好符合這個需求。
總之，阿里巴巴推薦使用LongAdder的原因主要是因爲它的高併發性能、可擴展性、代碼簡單易懂以及更好的適用場景。當然，在實際應用中還需要根據具體場景和需求進行選擇和優化。
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