当前位置: 首页 > news >正文 网站开发项目需求分析说明书保定seo管理 news 2025/11/2 6:46:24 网站开发项目需求分析说明书,保定seo管理,渠道合作一站式平台,怎么做网站logo文章目录 一、什么是LongAdder#xff1f;二、LongAdder的简单使用示例代码#xff1a; 三、LongAdder的工作原理四、LongAdder的常见使用场景五、使用LongAdder时的注意事项#xff08;避坑指南#xff09;1. 不要滥用LongAdder2. sum()方法与精度问题3. 避免过度使用rese… 文章目录 一、什么是LongAdder二、LongAdder的简单使用示例代码 三、LongAdder的工作原理四、LongAdder的常见使用场景五、使用LongAdder时的注意事项避坑指南1. 不要滥用LongAdder2. sum()方法与精度问题3. 避免过度使用reset()4. 不能用于CAS依赖的场景 六、LongAdder与AtomicLong的区别七、总结推荐阅读文章 在高并发编程中如何高效地计数或累加值是一个常见问题。Java提供了很多工具来应对这些场景其中 LongAdder 是一个在高并发环境下性能优于 AtomicLong的类。它是如何工作的我们如何正确使用它并避免常见的坑接下来我们将通过简单易懂的方式帮助你理解 LongAdder。 一、什么是LongAdder LongAdder位于java.util.concurrent.atomic包中是一种用于高效计数的类。它的功能类似于AtomicLong但设计上更适合在高并发环境下使用。 AtomicLong依赖于底层的**CASCompare-And-Swap**机制它通过不断重试来保证原子性。然而在极高并发的场景中CAS操作可能会频繁失败导致性能下降。而LongAdder通过将计数分散到多个单独的变量中并在最后累加减少了竞争从而在高并发场景下提升性能。 二、LongAdder的简单使用 LongAdder的使用非常简单与AtomicLong类似。你可以使用increment()方法进行累加用sum()来获取总值。 示例代码 import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;public class LongAdderExample {public static void main(String[] args) {// 创建LongAdder实例LongAdder longAdder new LongAdder();// 执行累加操作longAdder.increment();longAdder.increment();longAdder.add(10); // 增加指定值// 获取当前累加的总值long sum longAdder.sum();System.out.println(总计数值: sum); // 输出12// 重置LongAdderlongAdder.reset();System.out.println(重置后总值: longAdder.sum()); // 输出0} }三、LongAdder的工作原理 LongAdder 的核心思想是分段累加即通过将计数分散到多个变量中称为“槽”或“单元”每个线程在并发访问时操作不同的单元减少竞争。最后当你调用sum()方法时所有的单元的值会被汇总得到最终的总值。 这种设计在低竞争时开销较大因为每次操作需要涉及多个变量而在高并发时则能大幅减少CAS失败的重试提高整体性能。 简单理解 在低并发时AtomicLong表现会更好因为不需要额外的分段。在高并发场景下LongAdder避免了频繁的CAS冲突能显著提升效率。 四、LongAdder的常见使用场景 LongAdder特别适合用于高并发计数器场景例如 Web请求统计记录每秒钟的访问请求数。日志系统中的日志条目计数用于记录日志条目在多线程写入的总数。性能分析工具高并发系统中某些操作的频次统计。 五、使用LongAdder时的注意事项避坑指南 虽然LongAdder的性能在高并发下非常出色但使用时也有一些注意事项需要小心。 1. 不要滥用LongAdder LongAdder的优势主要体现在高并发场景下。如果你的应用并发量较低或只是进行简单的累加操作那么使用AtomicLong更为合适因为LongAdder在低并发下反而会有更高的开销。 解决方法评估你的应用场景如果并发量不高优先使用AtomicLong只有在并发量较大时才使用LongAdder。 2. sum()方法与精度问题 由于LongAdder的累加操作是分散到多个单元的sum()方法是对这些单元进行汇总。因此当你调用sum()时可能无法得到瞬时的精确值特别是在多个线程正在同时进行累加操作时。 解决方法如果你需要在一个时刻获得精确的计数值LongAdder可能不适合你。对于大多数场景这种近似值是可以接受的。 3. 避免过度使用reset() LongAdder提供了reset()方法来重置计数器但要小心reset()只是将累加器清零且不会对每个线程的单元做特殊处理。在高并发的情况下reset()后的新累加操作可能会受到原先单元状态的影响导致不一致的行为。 解决方法尽量避免在并发操作过程中频繁使用reset()如果必须使用确保在恰当的时机如所有操作已完成时调用。 4. 不能用于CAS依赖的场景 虽然LongAdder在累加操作中表现出色但它并不支持AtomicLong的CAS操作。如果你的应用场景需要进行基于比较的原子性操作如compareAndSet()那AtomicLong是你更好的选择。 六、LongAdder与AtomicLong的区别 功能/特性LongAdderAtomicLong性能高并发场景下性能优于AtomicLong在低并发场景下表现更好原子性适合累加操作但不支持compareAndSet()支持compareAndSet()等CAS操作开销分散到多个单元低并发时有额外开销简单直接开销较小使用场景高并发计数器需要单步原子性操作或低并发计数场景 七、总结 LongAdder是什么 它是AtomicLong的替代品设计用于高并发环境下的高效计数。如何使用 提供了increment()、add()、sum()等简单的方法帮助你进行线程安全的累加操作。避坑指南 注意避免在低并发下使用LongAdder小心reset()操作带来的潜在问题并且LongAdder无法用于需要CAS操作的场景。 通过正确使用LongAdder你可以在高并发场景下更高效地进行计数操作但在选择它之前务必先评估你的需求和场景确保它是最佳选择。 推荐阅读文章 使用 Spring 框架构建 MVC 应用程序初学者教程有缺陷的 Java 代码Java 开发人员最常犯的 10 大错误如何理解应用 Java 多线程与并发编程Java Spring 中常用的 PostConstruct 注解使用总结线程 vs 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