atomicinteger性能最差，longadder和longaccumulator性能相近且远超前者；前者依赖单点cas自旋易卡顿，后两者采用分段无锁协作机制，适用于高并发计数与定制化聚合场景。
在超高并发场景下，AtomicInteger、LongAdder 和 LongAccumulator 的性能差异非常显著——不是“谁稍快一点”，而是量级差距。核心原因不在语法或 API 设计，而在底层竞争处理机制：一个是单点 CAS 自旋（AtomicInteger），另两个是分段热点、无锁协作（LongAdder / LongAccumulator）。
AtomicInteger：简单可靠，但高争用时容易“卡住”
它靠 Unsafe + CAS 实现原子更新，逻辑干净，适合低并发或对精度要求极高的计数场景（如序列号生成）。但在 50 线程、每线程百万次 increment 的压测中，耗时通常是 LongAdder 的 3–5 倍。根本问题在于：所有线程反复争抢同一个内存地址，失败后立即重试，CPU 大量空转。尤其当核心数多、线程密集时，CAS 失败率飙升，吞吐迅速见顶。
- 适用场景：并发不高（
- 不建议用于：秒杀计数、实时 PV/UV 统计、日志埋点累加等热点写入场景
- 注意：incrementAndGet() 返回的是更新后的值，但高并发下多次调用可能因重试导致实际执行延迟不可控
LongAdder：为“高吞吐计数”而生的分段加速器
它内部维护一个 base 字段 + Cell[] 数组。初始无竞争时走 base；一旦检测到 CAS 冲突，就通过 ThreadLocalRandom 找一个 Cell 槽位做本地 CAS，把全局竞争“打散”。阿里《Java 开发手册》明确推荐 JDK8+ 用 LongAdder 替代 AtomicLong 做计数器。
- 压测典型结果（50 线程 × 100 万次）：比 AtomicInteger 快 3–4 倍，比 synchronized 快 10 倍以上
- sum() 是最终聚合操作，非实时强一致——中间调用可能略低于真实值（因 Cell 未全部 flush）
- 内存开销略高（Cell 数组默认最多 128 个槽），但换来的是线性可扩展的写吞吐
LongAccumulator：LongAdder 的“可编程升级版”
它复用了 LongAdder 的 Cell 分段结构，但把固定加法替换为自定义二元函数（如 max、min、xor、甚至 (x,y)->x+y*2）。因此它不只是“更快的加法器”，而是支持更广语义的并发聚合工具。
- 性能与 LongAdder 基本持平（同构设计），压测中耗时差异通常在 ±5% 内
- 适合需要非线性聚合的场景：比如统计请求响应时间的最大值、累计哈希异或校验、动态权重叠加等
- 构造时传入的 function 必须是无副作用、满足结合律的纯函数，否则结果不可靠
选哪个，关键看需求重心：要绝对精确和低开销 → AtomicInteger；要扛住千万级 QPS 计数 → LongAdder；要计数逻辑可定制且仍需高吞吐 → LongAccumulator。
