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1、LongAdder由来

LongAdder类是JDK1.8新增的一个原子性操作类。AtomicLong通过CAS算法提供了非阻塞的原子性操作，相比受用阻塞算法的同步器来说性能已经很好了，但是JDK开发组并不满足于此，因为经常搞并发的请求下AtomicLong的性能是不能让人接受的。

如下AtomicLong 的incrementAndGet的代码，虽然AtomicLong使用CAS算法，但是CAS失败后还是通过无限循环的自旋锁不多的尝试，这就是高并发下CAS性能低下的原因所在。源码如下：

public final long incrementAndGet() {
           for (;;) {
               long current = get();            long next = current + 1;            if (compareAndSet(current, next))                return next;        }    }

高并发下N多线程同时去操作一个变量会造成大量线程CAS失败，然后处于自旋状态，导致严重浪费CPU资源，降低了并发性。

2、LongAdder与AtomicLong的简单介绍

• 我们知道，volatile关键字是轻量级锁，可以解决多线程内存不可见问题。对于一写多读，可以解决变量同步问题，但是如果是多写，volatile无法解决线程安全问题的。
• 例如，count++操作，就应该使用如下方式：
  • AtomicInteger count = new AtomicInteger(); 、count.addAndGet(1);
  • 而如果是JDK8及以上，推荐使用LongAdder对象替代，因为它的性能比AtomicLong 更好（减少乐观锁的重试次数）。

LongAdder其他应用场景：

对于Java项目中计数统计的一些需求，如果是 JDK8，推荐使用 LongAdder 对象，比 AtomicLong 性能更好（减少乐观锁的重试次数）

在大多数项目及开源组件中，计数统计使用最多的仍然还是AtomicLong，虽然是阿里巴巴这样说，但是我们仍然要根据使用场景来决定是否使用LongAdder。

今天主要是来讲讲LongAdder的实现原理，还是老方式，通过图文一步步解开LongAdder神秘的面纱，通过此篇文章你会了解到：

• 为什么AtomicLong在高并发场景下性能急剧下降？
• LongAdder为什么快？
• LongAdder实现原理（图文分析）
• AtomicLong是否可以被遗弃或替换？

本文代码全部基于JDK 1.8，建议边看文章边看源码更加利于消化！

3、AtomicLong

当我们在进行计数统计的时，通常会使用AtomicLong来实现。AtomicLong能保证并发情况下计数的准确性，其内部通过CAS来解决并发安全性的问题。

3.1 AtomicLong实现原理

说到线程安全的计数统计工具类，肯定少不了Atomic下的几个原子类。AtomicLong就是juc包下重要的原子类，在并发情况下可以对长整形类型数据进行原子操作，保证并发情况下数据的安全性。

public class AtomicLong extends Number implements java.io.Serializable {
       // + 1    public final long incrementAndGet() {
           return unsafe.getAndAddLong(this, valueOffset, 1L) + 1L;    }    // - 1    public final long decrementAndGet() {
           return unsafe.getAndAddLong(this, valueOffset, -1L) - 1L;    }}

我们在计数的过程中，一般使用incrementAndGet()和decrementAndGet()进行加一和减一操作，这里调用了Unsafe类中的getAndAddLong()方法进行操作。

接着看看unsafe.getAndAddLong()方法：

public final class Unsafe {
        public final long getAndAddLong(Object var1, long var2, long var4) {
            long var6;         do {
                var6 = this.getLongVolatile(var1, var2);         } while(!this.compareAndSwapLong(var1, var2, var6, var6 + var4));          return var6;     }    public final native boolean compareAndSwapLong(Object var1, long var2, long var4, long var6);}

这里直接进行CAS+自旋操作更新AtomicLong中的value值，进而保证value值的原子性更新。

3.2 AtomicLong瓶颈分析

如上代码所示，我们在使用CAS + 自旋的过程中，在高并发环境下，N个线程同时进行自旋操作，会出现大量失败并不断自旋的情况，此时AtomicLong的自旋会成为瓶颈。

如上图所示，高并发场景下AtomicLong性能会急剧下降，我们后面也会举例说明。

那么高并发下计数的需求有没有更好的替代方案呢？在JDK8 中 Doug Lea大神新写了一个LongAdder来解决此问题，我们后面来看LongAdder是如何优化的。

4、LongAdder

4.1 LongAdder和AtomicLong性能测试

我们说了很多LongAdder上性能优于AtomicLong，到底是不是呢？一切还是以代码说话：

/** * Atomic和LongAdder耗时测试 */ public class AtomicLongAdderTest {
        public static void main(String[] args) throws Exception{
            testAtomicLongAdder(1, 10000000);        testAtomicLongAdder(10, 10000000);        testAtomicLongAdder(100, 10000000);    }    static void testAtomicLongAdder(int threadCount, int times) throws Exception{
           System.out.println("threadCount: " + threadCount + ", times: " + times);        long start = System.currentTimeMillis();        testLongAdder(threadCount, times);        System.out.println("LongAdder 耗时：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");        System.out.println("threadCount: " + threadCount + ", times: " + times);        long atomicStart = System.currentTimeMillis();        testAtomicLong(threadCount, times);        System.out.println("AtomicLong 耗时：" + (System.currentTimeMillis() - atomicStart) + "ms");        System.out.println("----------------------------------------");    }    static void testAtomicLong(int threadCount, int times) throws Exception{
           AtomicLong atomicLong = new AtomicLong();        List
   
     list = Lists.newArrayList();        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
               list.add(new Thread(() -> {
                   for (int j = 0; j < times; j++) {
                       atomicLong.incrementAndGet();                }            }));        }        for (Thread thread : list) {
               thread.start();        }        for (Thread thread : list) {
               thread.join();        }        System.out.println("AtomicLong value is : " + atomicLong.get());    }    static void testLongAdder(int threadCount, int times) throws Exception{
           LongAdder longAdder = new LongAdder();        List
    
      list = Lists.newArrayList();        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
               list.add(new Thread(() -> {
                   for (int j = 0; j < times; j++) {
                       longAdder.increment();                }            }));        }        for (Thread thread : list) {
               thread.start();        }        for (Thread thread : list) {
               thread.join();        }        System.out.println("LongAdder value is : " + longAdder.longValue());    }}
    
   

执行结果：

这里可以看到随着并发的增加，AtomicLong性能是急剧下降的，耗时是LongAdder的数倍。至于原因我们还是接着往后看。

4.2 LongAdder为什么这么快

先看下LongAdder的操作原理图：

既然说到LongAdder可以显著提升高并发环境下的性能，那么它是如何做到的？

1、 设计思想上，LongAdder采用"分段"的方式降低CAS失败的频次

这里先简单的说下LongAdder的思路，后面还会详述LongAdder的原理。

我们知道，AtomicLong中有个内部变量value保存着实际的long值，所有的操作都是针对该变量进行。也就是说，高并发环境下，value变量其实是一个热点数据，也就是N个线程竞争一个热点。

LongAdder的基本思路就是分散热点，将value值的新增操作分散到一个数组中，不同线程会命中到数组的不同槽中，各个线程只对自己槽中的那个value值进行CAS操作，这样热点就被分散了，冲突的概率就小很多。

LongAdder有一个全局变量volatile long base值，当并发不高的情况下都是通过CAS来直接操作base值，如果CAS失败，则针对LongAdder中的Cell[]数组中的Cell进行CAS操作，减少失败的概率。

例如当前类中base = 10，有三个线程进行CAS原子性的**+1操作**，线程一执行成功，此时base=11，线程二、线程三执行失败后开始针对于Cell[]数组中的Cell元素进行**+1操作**，同样也是CAS操作，此时数组index=1和index=2中Cell的value都被设置为了1.

执行完成后，统计累加数据：sum = 11 + 1 + 1 = 13，利用LongAdder进行累加的操作就执行完了，流程图如下：

如果要获取真正的long值，只要将各个槽中的变量值累加返回。这种分段的做法类似于JDK7中ConcurrentHashMap的分段锁。

2、使用Contended注解来消除伪共享

在 LongAdder 的父类 Striped64 中存在一个 volatile Cell[] cells; 数组，其长度是2 的幂次方，每个Cell都使用 @Contended 注解进行修饰，而@Contended注解可以进行缓存行填充，从而解决伪共享问题。伪共享会导致缓存行失效，缓存一致性开销变大。

@sun.misc.Contended static final class Cell {
   }

伪共享指的是多个线程同时读写同一个缓存行的不同变量时导致的 CPU缓存失效。尽管这些变量之间没有任何关系，但由于在主内存中邻近，存在于同一个缓存行之中，它们的相互覆盖会导致频繁的缓存未命中，引发性能下降。这里对于伪共享我只是提一下概念，并不会深入去讲解，大家可以自行查阅一些资料。

解决伪共享的方法一般都是使用直接填充，我们只需要保证不同线程的变量存在于不同的 CacheLine 即可，使用多余的字节来填充可以做点这一点，这样就不会出现伪共享问题。例如在Disruptor队列的设计中就有类似设计。

在Striped64类中我们可以看看Doug Lea在Cell上加的注释也有说明这一点：

框中的翻译如下：

Cell类是AtomicLong添加了padded（via@sun.misc.compended)来消除伪共享的变种版本。缓存行填充对于大多数原子来说是繁琐的，因为它们通常不规则地分散在内存中，因此彼此之间不会有太大的干扰。但是，驻留在数组中的原子对象往往彼此相邻，因此在没有这种预防措施的情况下，通常会共享缓存行数据（对性能有巨大的负面影响）。

3、惰性求值

LongAdder只有在使用longValue()获取当前累加值时才会真正的去结算计数的数据，longValue()方法底层就是调用sum()方法，对base和Cell数组的数据累加然后返回，做到数据写入和读取分离。

而AtomicLong使用incrementAndGet()每次都会返回long类型的计数值，每次递增后还会伴随着数据返回，增加了额外的开销。

4.3 LongAdder实现原理

之前说了，AtomicLong是多个线程针对单个热点值value进行原子操作。而LongAdder是每个线程拥有自己的槽，各个线程一般只对自己槽中的那个值进行CAS操作。

比如有三个线程同时对value增加1，那么value = 1 + 1 + 1 = 3

但是对于LongAdder来说，内部有一个base变量，一个Cell[]数组。

base变量：非竞争条件下，直接累加到该变量上 Cell[]数组：竞争条件下，累加个各个线程自己的槽Cell[i]中 最终结果的计算是下面这个形式：

4.4 ongAdder源码剖析

前面已经用图分析了LongAdder高性能的原理，我们继续看下LongAdder实现的源码：

public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable {
        public void increment() {
            add(1L);     }      public void add(long x) {
            Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;         if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
                boolean uncontended = true;            if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||                (a = as[getProbe() & m]) == null ||                !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))                longAccumulate(x, null, uncontended);        }    }    final boolean casBase(long cmp, long val) {
           return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, BASE, cmp, val);    }}

一般我们进行计数时都会使用increment()方法，每次进行**+1操作**，increment()会直接调用add()方法。

变量说明：

• as 表示cells引用
• b 表示获取的base值
• v 表示 期望值,
• m 表示 cells 数组的长度
• a 表示当前线程命中的cell单元格

条件分析：

条件一：as == null || (m = as.length - 1) < 0

此条件成立说明cells数组未初始化。如果不成立则说明cells数组已经完成初始化，对应的线程需要找到Cell数组中的元素去写值。

条件二：(a = as[getProbe() & m]) == null

getProbe()获取当前线程的hash值，m表示cells长度-1，cells长度是2的幂次方数，原因之前也讲到过，与数组长度取模可以转化为按位与运算，提升计算性能。

当条件成立时说明当前线程通过hash计算出来数组位置处的cell为空，进一步去执行longAccumulate()方法。如果不成立则说明对应的cell不为空，下一步将要将x值通过CAS操作添加到cell中。

条件三：!(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)

主要看a.cas(v = a.value, v + x)，接着条件二，说明当前线程hash与数组长度取模计算出的位置的cell有值，此时直接尝试一次CAS操作，如果成功则退出if条件，失败则继续往下执行longAccumulate()方法。

接着往下看核心的longAccumulate()方法，代码很长，后面会一步步分析，先上代码：

java.util.concurrent.atomic.Striped64.:

final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn, boolean wasUncontended) {
        int h;     if ((h = getProbe()) == 0) {
            ThreadLocalRandom.current();         h = getProbe();         wasUncontended = true;     }     boolean collide = false;     for (;;) {
           Cell[] as; Cell a; int n; long v;        if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
               if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
                   if (cellsBusy == 0) {
                       Cell r = new Cell(x);                    if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                           boolean created = false;                        try {
                               Cell[] rs; int m, j;                            if ((rs = cells) != null && (m = rs.length) > 0 && rs[j = (m - 1) & h] == null) {
                                   rs[j] = r;                                created = true;                            }                        } finally {
                               cellsBusy = 0;                        }                        if (created)                            break;                       continue;                    }                }                collide = false;            }            else if (!wasUncontended)                wasUncontended = true;            else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))                break;            else if (n >= NCPU || cells != as)                collide = false;            else if (!collide)                collide = true;            else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                   try {
                       if (cells == as) {
                           Cell[] rs = new Cell[n << 1];                        for (int i = 0; i < n; ++i)                            rs[i] = as[i];                        cells = rs;                    }                } finally {
                       cellsBusy = 0;                }                collide = false;                continue;            }            h = advanceProbe(h);        }        else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
               boolean init = false;            try {
                   if (cells == as) {
                       Cell[] rs = new Cell[2];                    rs[h & 1] = new Cell(x);                    cells = rs;                    init = true;                }            } finally {
                   cellsBusy = 0;            }            if (init)                break;        }        else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))            break;                              }}

代码很长，if else分支很多，除此看肯定会很头疼。这里一点点分析，然后结合画图一步步了解其中实现原理。

我们首先要清楚执行这个方法的前置条件，它们是或的关系，如上面条件一、二、三

1. cells数组没有初始化
2. cells数组已经初始化，但是当前线程对应的cell数据为空
3. cells数组已经初始化， 当前线程对应的cell数据为空，且CAS操作+1失败

longAccumulate()方法的入参：

• long x 需要增加的值，一般默认都是1
• LongBinaryOperator fn 默认传递的是null
• wasUncontended竞争标识，如果是false则代表有竞争。只有cells初始化之后，并且当前线程CAS竞争修改失败，才会是false

然后再看下Striped64中一些变量或者方法的定义：

• base: 类似于AtomicLong中全局的value值。在没有竞争情况下数据直接累加到base上，或者cells扩容时，也需要将数据写入到base上
• collide：表示扩容意向，false 一定不会扩容，true可能会扩容。
• cellsBusy：初始化cells或者扩容cells需要获取锁, 0:表示无锁状态 1:表示其他线程已经持有了锁
• casCellsBusy(): 通过CAS操作修改cellsBusy的值，CAS成功代表获取锁，返回true
• NCPU：当前计算机CPU数量，Cell数组扩容时会使用到
• getProbe(): 获取当前线程的hash值
• advanceProbe(): 重置当前线程的hash值

接着开始正式解析longAccumulate()源码：

private static final long PROBE;  if ((h = getProbe()) == 0) {
        ThreadLocalRandom.current();     h = getProbe();     wasUncontended = true; }  static final int getProbe() {
       return UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE);}

我们上面说过getProbe()方法是为了获取当前线程的hash值，具体实现是通过UNSAFE.getInt()实现的，PROBE是在初始化时候获取当前线程threadLocalRandomProbe的值。

注：Unsafe.getInt()有三个重载方法getInt(Object o, long offset)、getInt(long address)和getIntVolatile(long address)，都是从指定的位置获取变量的值，只不过第一个的offset是相对于对象o的相对偏移量，第二个address是绝对地址偏移量。如果第一个方法中o为null是，offset也会被作为绝对偏移量。第三个则是带有volatile语义的load读操作。

如果当前线程的hash值h=getProbe()为0，0与任何数取模都是0，会固定到数组第一个位置，所以这里做了优化，使用ThreadLocalRandom为当前线程重新计算一个hash值。最后设置wasUncontended = true，这里含义是重新计算了当前线程的hash后认为此次不算是一次竞争。hash值被重置就好比一个全新的线程一样，所以设置了竞争状态为true。

可以画图理解为：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-eeDNufEW-1619405510325)(C:/Users/dell/Desktop/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70)]

接着执行for循环，我们可以把for循环代码拆分一下，每个if条件算作一个CASE来分析：

final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn, boolean wasUncontended) {
         for (;;) {
            Cell[] as; Cell a; int n; long v;         if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
             }         else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
            }        else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))    }}

如上所示，第一个if语句代表CASE1，里面再有if判断会以CASE1.1这种形式来讲解，下面接着的else if为CASE2， 最后一个为CASE3

CASE1执行条件：

if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
   }

cells数组不为空，且数组长度大于0的情况会执行CASE1，CASE1的实现细节代码较多，放到最后面讲解。

CASE2执行条件和实现原理：

else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
        boolean init = false;         try {
                if (cells == as) {
                    Cell[] rs = new Cell[2];                 rs[h & 1] = new Cell(x);                 cells = rs;                 init = true;             }        } finally {
               cellsBusy = 0;        }        if (init)            break;}

CASE2 标识cells数组还未初始化，因为判断cells == as，这个代表当前线程到了这里获取的cells还是之前的一致。我们可以先看这个case，最后再回头看最为麻烦的CASE1实现逻辑。

cellsBusy上面说了是加锁的状态，初始化cells数组和扩容的时候都要获取加锁的状态，这个是通过CAS来实现的，为0代表无锁状态，为1代表其他线程已经持有锁了。cells==as代表当前线程持有的数组未进行修改过，casCellsBusy()通过CAS操作去获取锁。但是里面的if条件又再次判断了cell==as，这一点是不是很奇怪？通过画图来说明下问题：

cells==as双重判断说明.png

如果上面条件都执行成功就会执行数组的初始化及赋值操作， Cell[] rs = new Cell[2]表示数组的长度为2，rs[h & 1] = new Cell(x) 表示创建一个新的Cell元素，value是x值，默认为1。

h & 1类似于我们之前HashMap或者ThreadLocal里面经常用到的计算散列桶index的算法，通常都是hash & (table.len - 1)，这里就不做过多解释了。执行完成后直接退出for循环。

CASE3执行条件和实现原理：

else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))    break;

进入到这里说明cells正在或者已经初始化过了，执行caseBase()方法，通过CAS操作来修改base的值，如果修改成功则跳出循环，这个CASE只有在初始化Cell数组的时候，多个线程尝试CAS修改cellsBusy加锁的时候，失败的线程会走到这个分支，然后直接CAS修改base数据。

CASE1 实现原理：

分析完了CASE2和CASE3，我们再折头回看一下CASE1，进入CASE1的前提是：cells数组不为空，已经完成了初始化赋值操作。

接着还是一点点往下拆分代码，首先看第一个判断分支CASE1.1：

if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
        if (cellsBusy == 0) {
            Cell r = new Cell(x);         if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
                boolean created = false;             try {
                    Cell[] rs; int m, j;                 if ((rs = cells) != null && (m = rs.length) > 0 && rs[j = (m - 1) & h] == null) {
                        rs[j] = r;                    created = true;                }            } finally {
                   cellsBusy = 0;            }            if (created)                break;            continue;        }    }    collide = false;}

这个if条件中(a = as[(n - 1) & h]) == null代表当前线程对应的数组下标位置的cell数据为null，代表没有线程在此处创建Cell对象。

接着判断cellsBusy==0，代表当前锁未被占用。然后新创建Cell对象，接着又判断了一遍cellsBusy == 0，然后执行casCellsBusy()尝试通过CAS操作修改cellsBusy=1，加锁成功后修改扩容意向collide = false;

for (;;) {
        if ((rs = cells) != null && (m = rs.length) > 0 && rs[j = (m - 1) & h] == null) {
            rs[j] = r;         created = true;     }      if (created)         break;     continue;}

上面代码判断当前线程hash后指向的数据位置元素是否为空，如果为空则将cell数据放入数组中，跳出循环。如果不为空则继续循环。

继续往下看代码，CASE1.2：

else if (!wasUncontended)    wasUncontended = true;h = advanceProbe(h);

wasUncontended表示cells初始化后，当前线程竞争修改失败wasUncontended =false，这里只是重新设置了这个值为true，紧接着执行advanceProbe(h)重置当前线程的hash，重新循环。

接着看CASE1.3：

else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x : fn.applyAsLong(v, x))))    break;

进入CASE1.3说明当前线程对应的数组中有了数据，也重置过hash值，这时通过CAS操作尝试对当前数中的value值进行累加x操作，x默认为1，如果CAS成功则直接跳出循环。

接着看CASE1.4：

else if (n >= NCPU || cells != as)    collide = false;

如果cells数组的长度达到了CPU核心数，或者cells扩容了，设置扩容意向collide为false并通过下面的h = advanceProbe(h)方法修改线程的probe再重新尝试

至于这里为什么要提出和CPU数量做判断的问题：每个线程会通过线程对cells[threadHash%cells.length]位置的Cell对象中的value做累加，这样相当于将线程绑定到了cells中的某个cell对象上，如果超过CPU数量的时候就不再扩容是因为CPU的数量代表了机器处理能力，当超过CPU数量时，多出来的cells数组元素没有太大作用。

接着看CASE1.5：

else if (!collide)   collide = true;

如果扩容意向collide是false则修改它为true，然后重新计算当前线程的hash值继续循环，在CASE1.4中，如果当前数组的长度已经大于了CPU的核数，就会再次设置扩容意向collide=false，这里的意义是保证扩容意向为false后不再继续往后执行CASE1.6的扩容操作。

接着看CASE1.6分支：

else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
        try {
            if (cells == as) {
                Cell[] rs = new Cell[n << 1];             for (int i = 0; i < n; ++i)                 rs[i] = as[i];             cells = rs;         }     } finally {
           cellsBusy = 0;    }    collide = false;    continue;}

这里面执行的其实是扩容逻辑，首先是判断通过CAS改变cellsBusy来尝试加锁，如果CAS成功则代表获取锁成功，继续向下执行，判断当前的cells数组和最先赋值的as是同一个，代表没有被其他线程扩容过，然后进行扩容，扩容大小为之前的容量的两倍，这里用的按位左移1位来操作的。

Cell[] rs = new Cell[n << 1];

扩容后再将之前数组的元素拷贝到新数组中，释放锁设置cellsBusy = 0，设置扩容状态，然后继续循环执行。

到了这里，我们已经分析完了longAccumulate()所有的逻辑，逻辑分支挺多，仔细分析看看其实还是挺清晰的，流程图如下：

我们再举一些线程执行的例子里面场景覆盖不全，大家可以按照这种模式自己模拟场景分析代码流程：

如有问题也请及时指出，我会第一时间更正，不胜感激！

4.5 LongAdder的sum方法

当我们最终获取计数器值时，我们可以使用LongAdder.longValue()方法，其内部就是使用sum方法来汇总数据的。

java.util.concurrent.atomic.LongAdder.sum():

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;}

实现很简单，base + ，遍历cells数组中的值，然后累加。

4.6 AtomicLong可以弃用了吗？

看上去LongAdder的性能全面超越了AtomicLong，而且阿里巴巴开发手册也提及到 推荐使用 LongAdder 对象，比 AtomicLong 性能更好（减少乐观锁的重试次数），但是我们真的就可以舍弃掉LongAdder了吗？

当然不是，我们需要看场景来使用，如果是并发不太高的系统，使用AtomicLong可能会更好一些，而且内存需求也会小一些。

我们看过sum()方法后可以知道LongAdder在统计的时候如果有并发更新，可能导致统计的数据有误差。

而在高并发统计计数的场景下，才更适合使用LongAdder。

5、总结

LongAdder中最核心的思想就是利用空间来换时间，将热点value分散成一个Cell列表来承接并发的CAS，以此来提升性能。

LongAdder的原理及实现都很简单，但其设计的思想值得我们品味和学习。

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