longadder 在高并发下比 atomiclong 更高效，通过 base+cells 分段机制将单点竞争分散为多点低冲突操作，add() 无锁低开销，sum() 延迟聚合适合统计场景，以空间换时间提升吞吐。
LongAdder 在高并发场景下比 AtomicLong 更高效，核心在于它把“单点竞争”变成了“多点分散”，避免了大量线程挤在同一个变量上反复 CAS 自旋。
竞争模型从集中到分散
AtomicLong 所有线程都争抢一个 volatile long 变量，每次 increment 都要 CAS 更新它。高并发时失败率飙升，线程不断重试，CPU 白耗、缓存行频繁失效（MESI 协议引发总线风暴）。LongAdder 则用 base + cells 数组实现分段：线程根据自身 probe 值哈希到某个 Cell 上操作，彼此互不干扰，大幅降低冲突概率。
写操作无锁且低开销
LongAdder 的 add() 和 increment() 不返回当前值，也不保证立即反映全局状态——它只负责往某个 Cell 里加数，几乎不阻塞。Cell 内部仍用 CAS，但因竞争被摊薄，成功率极高；即使某 Cell 正忙，线程也会尝试其他 Cell 或退回到 base，不会死等。
读操作延迟聚合，适合统计类场景
sum() 是读时聚合：遍历所有非空 Cell，加上 base 值。这意味着它不是强一致的快照——并发写入中调用 sum() 可能漏掉尚未 flush 的更新。但这恰恰契合监控指标、QPS 统计等场景：你不需要毫秒级精确值，而需要高吞吐下的近似总量。
内存与性能的务实权衡
LongAdder 惰性初始化 cells 数组，没竞争时只用 base，省资源；有竞争才扩容（2 的幂次），并用 @Contended 注解隔离每个 Cell，防止伪共享——64 字节缓存行只放一个 value，避免不同 CPU 核心反复同步同一缓存行。这是典型的空间换时间策略，对服务端高频计数非常划算。
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