longadder比atomiclong更适合超高并发计数，因其通过分段累加（base+cells数组）分散cas竞争，降低线程争用；而atomiclong依赖单点cas，在高并发下频繁失败重试，引发cpu空转和缓存行失效。
在超高并发场景下，LongAdder 比 AtomicLong 更适合做计数器，核心原因是它通过“分段累加 + 最终合并”的策略，显著减少了线程间对共享变量的争用。
为什么 AtomicLong 在高并发下会成为瓶颈
AtomicLong 底层依赖 CAS（Compare-and-Swap）操作更新单个 volatile 变量。当大量线程同时调用 incrementAndGet() 时，绝大多数 CAS 会失败并重试，造成大量 CPU 空转和缓存行频繁无效化（false sharing），性能随线程数增加急剧下降。
LongAdder 是怎么解决这个问题的
LongAdder 不把所有增量压到一个变量上，而是维护一个 base 值 + 一个 cells 数组。每个线程尝试更新时：
- 先尝试用 CAS 更新 base，失败则进入分段逻辑
- 根据当前线程的 probe 值定位到 cells 数组某个槽位
- 对该槽位执行 CAS 更新；若槽位为空或 CAS 再次失败，则可能扩容 cells 数组
- 读取总值时，把 base 加上所有非空 cells 的值
这种设计让多个线程大概率操作不同内存位置，极大降低竞争。
什么时候该用 LongAdder 替换 AtomicLong
适用场景非常明确：
- 只做“累加”或“累减”，不依赖实时精确值（如统计 QPS、请求总数、错误次数）
- 写多读少：更新频率远高于调用
sum()的频率 - 不要求强一致性：
sum()是最终一致，不是原子快照（例如并发更新中调用 sum() 可能漏掉正在写入的值） - 不用于循环条件或同步控制（比如不能代替 while 循环里的计数判断）
实际替换示例与注意事项
替换很简单，但要注意语义差异：
// 替换前
private final AtomicLong counter = new AtomicLong();
public void record() {
counter.incrementAndGet();
}
public long getCount() {
return counter.get();
}
// 替换后
private final LongAdder counter = new LongAdder();
public void record() {
counter.increment(); // 注意：没有返回值
}
public long getCount() {
return counter.sum(); // 不是 get()
}
关键点：
-
LongAdder的increment()、add(long)都无返回值，无法像AtomicLong.incrementAndGet()那样直接获取新值 -
sum()开销略高于get()，因为它要遍历 cells；如果读非常频繁，需权衡 - 可调用
reset()归零（内部是清空 cells 并重置 base），比反复新建对象更轻量 - 不支持 compareAndSet 等原子条件操作，无法替代需要 CAS 语义的逻辑
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