详细总结Java中常用的原子类
一、什么是原子类
Java中提供了一些原子类，原子类包装了一个变量，并且提供了一系列对变量进行原子性操作的方法。我们在多线程环境下对这些原子类进行操作时，不需要加锁，大大简化了并发编程的开发。
二、原子类的底层实现
目前Java中提供的原子类大部分底层使用了CAS锁（CompareAndSet自旋锁），如AtomicInteger、AtomicLong等；也有使用了分段锁+CAS锁的原子类，如LongAdder等。
三、常用的原子类
3.1 AtomicInteger与AtomicLong
AtomicInteger与AtomicLong的底层实现与用法基本相同，不同点在于AtomicInteger包装了一个Integer型变量，而AtomicLong包装了一个Long型变量。
AtomicInteger与AtomicLong的底层实现都使用了CAS锁。
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
/**
* @author IT00ZYQ
* @date 2021/5/24 15:33
**/
public class T13_AtomicInteger {
private static AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
private static AtomicLong atomicLong = new AtomicLong();
private static Integer integer = 0;
private static Long lon = 0L;
public static void main(String[] args) {
// 创建10个线程，分别对atomicInteger、atomicLong、integer、lon进行1000次增加1的操作
// 如果操作是原子性的，那么正确结果 = 10 * 1000 = 10000
Thread[] threads = new Thread[10];
for (int i = 0; i < 10; i++) {
threads[i] = new Thread(() -> {
for (int j = 1; j <= 1000; j++) {
atomicInteger.incrementAndGet();
atomicLong.incrementAndGet();
integer ++;
lon ++;
}
});
}
// 启动线程
for (Thread thread : threads) {
thread.start();
}
// 保证10个线程运行完成
try {
for (Thread thread : threads) {
thread.join();
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("AtomicInteger的结果：" + atomicInteger);
System.out.println("AtomicLong的结果：" + atomicLong);
System.out.println("Integer的结果：" + integer);
System.out.println("Long的结果：" + lon);
}
}
运行结果：
AtomicInteger的结果：10000
AtomicLong的结果：10000
Integer的结果：4880
Long的结果：4350
Process finished with exit code 0
多次运行发现原子类AtomicInteger与AtomicLong每次都能得到正确的结果10000，但是非原子类Integer与Long一般情况下都达不到10000，每次的结果也可能不一样。
3.2 LongAdder
LongAdder的底层实现使用了分段锁，每个段使用的锁是CAS锁，所以LongAdder的底层实现是分段锁+CAS锁。
在上面的程序添加了一个LongAdder变量进行测试
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
/**
* @author IT00ZYQ
* @date 2021/5/24 15:33
**/
public class T13_AtomicInteger {
private static AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
private static AtomicLong atomicLong = new AtomicLong();
private static LongAdder longAdder = new LongAdder();
private static Integer integer = 0;
private static Long lon = 0L;
public static void main(String[] args) {
// 创建10个线程，分别对atomicInteger、atomicLong、integer、lon进行1000次增加1的操作
// 如果操作是原子性的，那么正确结果 = 10 * 1000 = 10000
Thread[] threads = new Thread[10];
for (int i = 0; i < 10; i++) {
threads[i] = new Thread(() -> {
for (int j = 1; j <= 1000; j++) {
atomicInteger.incrementAndGet();
atomicLong.incrementAndGet();
integer ++;
lon ++;
longAdder.increment();
}
});
}
// 启动线程
for (Thread thread : threads) {
thread.start();
}
// 保证10个线程运行完成
try {
for (Thread thread : threads) {
thread.join();
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("AtomicInteger的结果：" + atomicInteger);
System.out.println("AtomicLong的结果：" + atomicLong);
System.out.println("Integer的结果：" + integer);
System.out.println("Long的结果：" + lon);
System.out.println("LongAdder的结果：" + longAdder);
}
}
运行结果：
AtomicInteger的结果：10000
AtomicLong的结果：10000
Integer的结果：6871
Long的结果：6518
LongAdder的结果：10000
Process finished with exit code 0
LongAdder类也是能够正确输出结果的。
四、原子类的性能测试
4.1 测试程序
package juc;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
/**
* @author IT00ZYQ
* @date 2021/5/24 15:51
**/
public class T14_AtomicClassPerformance {
private static AtomicLong atomicLong = new AtomicLong();
private static LongAdder longAdder = new LongAdder();
/**
* 线程数
*/
private static final int THREAD_COUNT = 100;
/**
* 每次线程循环操作次数
*/
private static final int OPERATION_COUNT = 10000;
public static void main(String[] args) {
Thread[] threads = new Thread[THREAD_COUNT];
// 创建对AtomicLong进行操作的线程
for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {
threads[i] = new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < OPERATION_COUNT; j++) {
atomicLong.incrementAndGet();
}
});
}
long start1 = System.currentTimeMillis();
// 启动线程
for (Thread thread : threads) {
thread.start();
}
// 保证线程运行完成
try {
for (Thread thread : threads) {
thread.join();
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
long end1 = System.currentTimeMillis();
// 创建对LongAdder进行操作的线程
for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {
threads[i] = new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < OPERATION_COUNT; j++) {
longAdder.increment();
}
});
}
long start2 = System.currentTimeMillis();
// 启动线程
for (Thread thread : threads) {
thread.start();
}
// 保证线程运行完成
try {
for (Thread thread : threads) {
thread.join();
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
long end2 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("AtomicLong运行时间: " + (end1 - start1) + "ms, 运行结果：" + atomicLong);
System.out.println("LongAdder运行时间: " + (end2 - start2) + "ms, 运行结果：" + longAdder);
}
}
4.2 测试结果
THREAD_COUNT = 100, OPERATION_COUNT = 1000时的运行结果
AtomicLong运行时间: 40ms, 运行结果：100000
LongAdder运行时间: 57ms, 运行结果：100000
Process finished with exit code 0
THREAD_COUNT = 100, OPERATION_COUNT = 10000时的运行结果
AtomicLong运行时间: 108ms, 运行结果：1000000
LongAdder运行时间: 85ms, 运行结果：1000000
Process finished with exit code 0
THREAD_COUNT = 100, OPERATION_COUNT = 1000000时的运行结果
AtomicLong运行时间: 6909ms, 运行结果：100000000
LongAdder运行时间: 468ms, 运行结果：100000000
Process finished with exit code 0
THREAD_COUNT = 10, OPERATION_COUNT = 1000000时的运行结果
AtomicLong运行时间: 788ms, 运行结果：10000000
LongAdder运行时间: 162ms, 运行结果10000000
Process finished with exit code 0
4.3 结果分析
当THREAD_COUNT * OPERATION_COUN足够小时，AtomicInteger的性能会略高于LongAdder，而随着THREAD_COUNT * OPERATION_COUN的增加，LongAdder的性能更高，THREAD_COUNT * OPERATION_COUN足够大时，LongAdder的性能远高于AtomicInteger。
4.4 底层实现分析
- AtomicLong的原子性自增操作，是通过CAS实现的。在竞争线程数较少且每个线程的运行所需时间较短的情况下，这样做是合适的。但是如果线程竞争激烈，会造成大量线程在原地打转、不停尝试去修改值，但是老是发现值被修改了，于是继续自旋。 这样浪费了大量的CPU资源。
- LongAdder在竞争激烈时，多个线程并不会一直自旋来修改值，而是采用了分段的思想，各个线程会分散累加到自己所对应的Cell[]数组的某一个数组对象元素中，而不会大家共用一个，把不同线程对应到不同的Cell中进行修改，降低了对临界资源的竞争。本质上，是用空间换时间。
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