AtomicLong和LongAdder

本文通过并发测试展示了AtomicLong、同步锁和LongAdder在多线程环境下的性能差异。在高并发场景下,LongAdder表现出明显优势,而在线程较少的情况下,AtomicLong和同步锁的性能相近。选择哪种方式取决于实际的并发量和业务需求。

结论:AtomicLong 底层CAS原理

LongAdder底层线程分组CAS操作原理

代理示例:

public class T02_AtomicVsSyncVsLongAdder {
    static long count2 = 0L;
    static AtomicLong count1 = new AtomicLong(0L);
    static LongAdder count3 = new LongAdder();

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Thread[] threads = new Thread[1000];

        for(int i=0; i<threads.length; i++) {
            threads[i] =
                    new Thread(()-> {
                        for(int k=0; k<100000; k++) count1.incrementAndGet();
                    });
        }

        long start = System.currentTimeMillis();

        for(Thread t : threads ) t.start();

        for (Thread t : threads) t.join();

        long end = System.currentTimeMillis();

        //TimeUnit.SECONDS.sleep(10);

        System.out.println("Atomic: " + count1.get() + " time " + (end-start));
        //-----------------------------------------------------------
        Object lock = new Object();

        for(int i=0; i<threads.length; i++) {
            threads[i] =
                new Thread(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {

                        for (int k = 0; k < 100000; k++)
                            synchronized (lock) {
                                count2++;
                            }
                    }
                });
        }

        start = System.currentTimeMillis();

        for(Thread t : threads ) t.start();

        for (Thread t : threads) t.join();

        end = System.currentTimeMillis();


        System.out.println("Sync: " + count2 + " time " + (end-start));


        //----------------------------------
        for(int i=0; i<threads.length; i++) {
            threads[i] =
                    new Thread(()-> {
                        for(int k=0; k<100000; k++) count3.increment();
                    });
        }

        start = System.currentTimeMillis();

        for(Thread t : threads ) t.start();

        for (Thread t : threads) t.join();

        end = System.currentTimeMillis();

        //TimeUnit.SECONDS.sleep(10);

        System.out.println("LongAdder: " + count1.longValue() + " time " + (end-start));

    }

    static void microSleep(int m) {
        try {
            TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(m);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

}

运行结果:

结论:

当线程数特别多的时候LongAdder有优势反之则AtomicLong或者Sync

高并发还得根据实际业务量进行分析适合用哪一种。

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