AtomicLong高并发计数技巧解析

亲爱的编程学习爱好者，如果你点开了这篇文章，说明你对《Java高并发计数技巧：AtomicLong应用解析》很感兴趣。本篇文章就来给大家详细解析一下，主要介绍一下，希望所有认真读完的童鞋们，都有实质性的提高。

使用AtomicLong可解决高并发下计数器线程安全问题，它通过CAS机制保证原子性，示例中100个线程各递增1000次，最终结果正确为100000。

在高并发场景下，多个线程同时修改同一个计数器时，使用普通的int或long变量容易出现线程安全问题。Java 提供了 AtomicLong 类来解决这个问题，它通过底层的 CAS（Compare-And-Swap）机制保证操作的原子性，无需使用 synchronized 锁就能实现高效、线程安全的计数。

AtomicLong 的基本用法

AtomicLong 位于 java.util.concurrent.atomic 包中，封装了一个 long 类型的值，并提供了一系列原子操作方法。

常用方法包括：

• get()：获取当前值
• set(long value)：设置新值
• incrementAndGet()：自增并返回新值（等价于 ++i）
• decrementAndGet()：自减并返回新值
• addAndGet(long delta)：增加指定值并返回结果
• compareAndSet(expectedValue, newValue)：如果当前值等于预期值，则更新为新值

import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

public class Counter {
    private static AtomicLong count = new AtomicLong(0);

    public static void increment() {
        count.incrementAndGet();
    }

    public static long getCount() {
        return count.get();
    }
}

在多线程环境中使用 AtomicLong

下面是一个模拟高并发计数的测试场景，多个线程同时对计数器进行递增操作。

public class AtomicLongDemo {
    private static AtomicLong counter = new AtomicLong(0);

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread[] threads = new Thread[100];
        
        for (int i = 0; i  {
                for (int j = 0; j 

<p>在这个例子中，即使有 100 个线程各自执行 1000 次递增，最终结果也能准确达到 100000，不会因为竞争而丢失更新。</p>

<h3>与 synchronized 和 volatile 的对比</h3>

• synchronized 虽然能保证线程安全，但会引入锁竞争，影响性能；而 AtomicLong 使用无锁算法，效率更高
• volatile 只能保证可见性，不能保证复合操作（如 i++）的原子性，因此不适合用于计数
• AtomicLong 在读多写少或中等并发下表现优异，适合计数器、序列号生成等场景

注意事项和适用场景

虽然 AtomicLong 性能好，但在极端高并发场景下（如大量线程频繁更新同一变量），可能出现 CAS 失败重试次数过多的问题，导致性能下降。

在这种情况下，可以考虑使用 LongAdder，它是 JDK 8 引入的类，专为高并发计数优化，在多线程竞争激烈时性能优于 AtomicLong。

• 一般高并发计数优先使用 AtomicLong
• 如果发现性能瓶颈，可改用 LongAdder
• 避免在循环中频繁调用 compareAndSet 做自旋控制，防止 CPU 空转

今天带大家了解了的相关知识，希望对你有所帮助；关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍，欢迎大家关注golang学习网公众号，一起学习编程~