并发性能优化之使用LongAdder替换AtomicLong 因为计数器操作涉及到内存的可见性和线程之间的竞争，而Atomic*的实现完美的屏蔽了这些技术细节，我们只需要执行相应的方法，就能实现对应的业务需求。 Atomic虽然好用，不过这些的操作在并发量很大的情况下，性能问题也会被相应的放大。我们可以先看下其中getAndIncrement的实现代码
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS) @BenchmarkMode(Mode.Throughput) public class Main { private static AtomicLong count = new AtomicLong(); private static LongAdder longAdder = new LongAdder(); public static void main(String[] args) throws Exception { Options options = new OptionsBuilder().include(Main.class.getName()).forks(1).build(); new Runner(options).run(); } @Benchmark @Threads(10) public void run0(){ count.getAndIncrement(); } @Benchmark @Threads(10) public void run1(){ longAdder.increment(); } } LongAdder的吞吐量比较大，也是AtomicLong的10倍多。 LongAdder的平均耗时也是AtomicLong的十分之一。