一、為什麼要使用Atomic類？

看一下下面這個小程式，模擬計數，建立10個執行緒，共同訪問這個int count = 0 ；每個執行緒給count往上加10000，這個時候你需要加鎖，如果不加鎖會出現執行緒安全問題，但是使用AtomicInteger之後就不用再做加鎖的操作了，因為AtomicInteger內部使用了CAS操作，直接無鎖往上遞增，有人會問問什麼會出現無鎖操作，答案只有一個：那就是快唄；

下面是AtomicInteger的使用方法：

package com.example.demo.threaddemo.juc_008;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * @author D-L
 * @Classname T01_AtomicInteger
 * @Version 1.0
 * @Description 使用AtomicInteger類代替synchronized
 * @Date 2020/7/22
 */
public class T01_AtomicInteger {
//  int count = 0;
   AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);

  public /**synchronized*/ void m(){
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
//      count++;
      count.incrementAndGet();
    }
  }

  public static void main(String[] args) {
    T01_AtomicInteger t = new T01_AtomicInteger();
    List<Thread> threads = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
      threads.add(new Thread(t::m,"Thread" + i));
    }
    threads.forEach(o -> o.start());
    threads.forEach(o ->{
      try {
        o.join();
      } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
      }
    });
    /* for (int i = 0; i < 10; i++) {
      new Thread(t::m,"Thread"+i).start();
    }
    try {
      TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    }*/
    System.out.println(t.count);
  }
}

二、Atomic類，synchronized、LongAdder的效率驗證 及 分析

模擬多個執行緒對一個數進行遞增，多執行緒對一個共享變數進行遞增的方法大概有三種；驗證一下它們的效率，這裡做一些粗糙的測試，基本已經能說明問題，具體情況還要根據實際情況：

第一種：使用long count = 0; 加鎖來實現；

第二種：使用AtomicLong類來實現；

第三種：使用LongAdder實現；

package com.example.demo.threaddemo.juc_008;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;

/**
 * @author D-L
 * @Classname T02_AtomicVsSyncVsLongAdder
 * @Version 1.0
 * @Description 測試Atomic類 synchronized LongAdder效率
 * @Date 2020/7/22
 */
public class T02_AtomicVsSyncVsLongAdder {
  static AtomicLong count1 = new AtomicLong(0L);
  static Long count2 = 0L;
  static LongAdder count3 = new LongAdder();

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

    /*-----------------------------------Atomic類-----------------------------------*/
    for (int i = 0; i < threads.length; i++) {
      threads[i] = new Thread(() ->{
        for (int j = 0; j < 100000; j++) {
          count1.incrementAndGet();
        }
      });
    }
    long start = System.currentTimeMillis();
    for (Thread t : threads) t.start();
    for (Thread t : threads) t.join();
    long end = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("Atomic:" + count1.get() +"-----time:" +(end - start));

    /*----------------------------------synchronized---------------------------------*/
    Object lock = new Object();
    for (int i = 0; i < threads.length; i++) {
      threads[i] = new Thread(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
          for (int j = 0; j < 100000; j++) {
            synchronized (lock) {
              count2++;
            }
          }
        }
      });
    }
    long start2 = System.currentTimeMillis();
    for (Thread t : threads) t.start();
    for (Thread t : threads) t.join();
    long end2 = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("synchronized:" + count1.get() +"-----time:" +(end2 - start2));

    /*-------------------------------------LongAdder----------------------------------*/
    for (int i = 0; i < threads.length; i++) {
      threads[i] = new Thread(() ->{
        for (int j = 0; j < 100000; j++) {
          count3.increment();
        }
      });
    }
    long start3 = System.currentTimeMillis();
    for (Thread t : threads) t.start();
    for (Thread t : threads) t.join();
    long end3 = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("LongAdder:" + count1.get() +"-----time:" +(end3 - start3));
  }
}
 /*----------------------------------執行結果---------------------------------*/
Atomic:100000000-----time:2096synchronized:100000000-----time:5765LongAdder:100000000-----time:515

從以上的結果來看併發量達到一定程度執行效率：LongAdder > AtomicLong > synchronized; 這個還只是一個粗略的測試，具體使用還要根據實際情況。

為什麼AtomicLong的效率比synchronized的效率高？

AtomicLong的底層使用的是CAS操作（無鎖優化），而synchronized雖然底層做了優化但是併發量達到一定層度，存在鎖的膨脹，最終會變成重量級鎖，需要向作業系統申請鎖資源，所以synchronized的效率慢一點合情合理。

為什麼LongAdder的效率比AtomicLong的效率高？

因為LongAdder使用了分段鎖的概念，效率比AtomicLong的效率高。

分段鎖的意思就是用一個數組把執行緒分成若干組，然後執行結束後把結果累加起來，例如你有1000個執行緒，陣列的長度為4，那就把0-250個放到陣列的第0位，以此類推，然後把四個陣列中執行緒的計算結果累加，這樣會很大程度上節省時間，從而提高效率。

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