AtomicLong简要介绍
AtomicLong是作用是对长整形进行原子操作，显而易见，在java1.8中新加入了一个新的原子类LongAdder，该类也可以保证Long类型操作的原子性，相对于AtomicLong，LongAdder有着更高的性能和更好的表现，可以完全替代AtomicLong的来进行原子操作。
在32位操作系统中，64位的long 和 double 变量由于会被JVM当作两个分离的32位来进行操作，所以不具有原子性。而使用AtomicLong能让long的操作保持原子型。
AtomicLong的代码很简单，下面仅以incrementAndGet()为例，对AtomicLong的原理进行说明。
incrementAndGet()源码如下：
public final long incrementAndGet() {
for (;;) {
// 获取AtomicLong当前对应的long值
long current = get();
// 将current加1
long next = current + 1;
// 通过CAS函数，更新current的值
if (compareAndSet(current, next))
return next;
}
}
说明：
(01) incrementAndGet()首先会根据get()获取AtomicLong对应的long值。该值是volatile类型的变量，get()的源码如下：
// value是AtomicLong对应的long值
private volatile long value;
// 返回AtomicLong对应的long值
public final long get() {
return value;
}
(02) incrementAndGet()接着将current加1,然后通过CAS函数，将新的值赋值给value。
compareAndSet()的源码如下：
public final boolean compareAndSet(long expect, long update) {
return unsafe.compareAndSwapLong(this, valueOffset, expect, update);
}
compareAndSet()的作用是更新AtomicLong对应的long值。它会比较AtomicLong的原始值是否与expect相等，若相等的话，则设置AtomicLong的值为update。
比AtomicLong更高效的LongAdder 源码解析
接触到AtomicLong的原因是在看guava的LoadingCache相关代码时，关于LoadingCache，其实思路也非常简单清晰：用模板模式解决了缓存不命中时获取数据的逻辑，这个思路我早前也正好在项目中使用到。
言归正传，为什么说LongAdder引起了我的注意，原因有二：
1. 作者是Doug lea ，地位实在举足轻重。
2. 他说这个比AtomicLong高效。
我们知道，AtomicLong已经是非常好的解决方案了，涉及并发的地方都是使用CAS操作，在硬件层次上去做 compare and set操作。效率非常高。
因此，我决定研究下，为什么LongAdder比AtomicLong高效。
首先，看LongAdder的继承树：
继承自Striped64，这个类包装了一些很重要的内部类和操作。稍候会看到。
正式开始前，强调下，我们知道，AtomicLong的实现方式是内部有个value 变量，当多线程并发自增，自减时，均通过cas 指令从机器指令级别操作保证并发的原子性。
再看看LongAdder的方法：
怪不得可以和AtomicLong作比较，连API都这么像。我们随便挑一个API入手分析，这个API通了，其他API都大同小异，因此，我选择了add这个方法。事实上,其他API也都依赖这个方法。
LongAdder中包含了一个Cell 数组，Cell是Striped64的一个内部类，顾名思义，Cell 代表了一个最小单元，这个单元有什么用，稍候会说道。先看定义：
Cell内部有一个非常重要的value变量，并且提供了一个cas更新其值的方法。
回到add方法：
这里，我有个疑问，AtomicLong已经使用CAS指令，非常高效了（比起各种锁），LongAdder如果还是用CAS指令更新值，怎么可能比AtomicLong高效了？ 何况内部还这么多判断！！！
这是我开始时最大的疑问，所以，我猜想，难道有比CAS指令更高效的方式出现了？ 带着这个疑问，继续。
第一if 判断，第一次调用的时候cells数组肯定为null,因此，进入casBase方法：
原子更新base没啥好说的，如果更新成功，本地调用开始返回，否则进入分支内部。
什么时候会更新失败？ 没错，并发的时候，好戏开始了，AtomicLong的处理方式是死循环尝试更新，直到成功才返回，而LongAdder则是进入这个分支。
分支内部，通过一个Threadlocal变量threadHashCode 获取一个HashCode对象，该HashCode对象依然是Striped64类的内部类，看定义：
有个code变量，保存了一个非0的随机数随机值。
回到add方法：
拿到该线程相关的HashCode对象后，获取它的code变量，as[(n-1)h] 这句话相当于对h取模，只不过比起取摸，因为是 与 的运算所以效率更高。
计算出一个在Cells 数组中当先线程的HashCode对应的 索引位置，并将该位置的Cell 对象拿出来更新cas 更新它的value值。
当然，如果as 为null 并且更新失败，才会进入retryUpdate方法。
看到这里我想应该有很多人明白为什么LongAdder会比AtomicLong更高效了，没错，唯一会制约AtomicLong高效的原因是高并发，高并发意味着CAS的失败几率更高， 重试次数更多，越多线程重试，CAS失败几率又越高，变成恶性循环，AtomicLong效率降低。 那怎么解决？ LongAdder给了我们一个非常容易想到的解决方案: 减少并发，将单一value的更新压力分担到多个value中去，降低单个value的 “热度”，分段更新！！！ 这样，线程数再多也会分担到多个value上去更新，只需要增加value就可以降低 value的 “热度” AtomicLong中的 恶性循环不就解决了吗？ cells 就是这个 “段” cell中的value 就是存放更新值的， 这样，当我需要总数时，把cells 中的value都累加一下不就可以了么！！
当然，聪明之处远远不仅仅这里，在看看add方法中的代码，casBase方法可不可以不要，直接分段更新,上来就计算 索引位置，然后更新value？
答案是不好，不是不行，因为，casBase操作等价于AtomicLong中的cas操作，要知道，LongAdder这样的处理方式是有坏处的，分段操作必然带来空间上的浪费，可以空间换时间，但是，能不换就不换，看空间时间都节约~！ 所以，casBase操作保证了在低并发时，不会立即进入分支做分段更新操作，因为低并发时，casBase操作基本都会成功，只有并发高到一定程度了，才会进入分支，所以，Doug Lead对该类的说明是： 低并发时LongAdder和AtomicLong性能差不多，高并发时LongAdder更高效！
但是，Doung Lea 还是没这么简单，聪明之处还没有结束……
如此，retryUpdate中做了什么事，也基本略知一二了，因为cell中的value都更新失败(说明该索引到这个cell的线程也很多，并发也很高时) 或者cells数组为空时才会调用retryUpdate,
因此，retryUpdate里面应该会做两件事：
1. 扩容，将cells数组扩大，降低每个cell的并发量，同样，这也意味着cells数组的rehash动作。
2. 给空的cells变量赋一个新的Cell数组。
是不是这样呢？ 继续看代码：
代码比较长，变成文本看看，为了方便大家看if else 分支，对应的 { } 我用相同的颜色标注出来
可以看到，这个时候Doug Lea才愿意使用死循环保证更新成功~！
inal void retryUpdate(long x, HashCode hc, boolean wasUncontended) {
int h = hc.code;
boolean collide = false; // True if last slot nonempty
for (;;) {
Cell[] as; Cell a; int n; long v;
if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {// 分支1
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
if (busy == 0) { // Try to attach new Cell
Cell r = new Cell(x); // Optimistically create
if (busy == 0 && casBusy()) {
boolean created = false;
try { // Recheck under lock
Cell[] rs; int m, j;
if ((rs = cells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {
rs[j] = r;
created = true;
}
} finally {
busy = 0;
}
if (created)
break;
continue; // Slot is now non-empty
}
}
collide = false;
}
else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail
wasUncontended = true; // Continue after rehash
else if (a.cas(v = a.value, fn(v, x)))
break;
else if (n >= NCPU || cells != as)
collide = false; // At max size or stale
else if (!collide)
collide = true;
else if (busy == 0 && casBusy()) {
try {
if (cells == as) { // Expand table unless stale
Cell[] rs = new Cell[n << 1];
for (int i = 0; i < n; ++i)
rs[i] = as[i];
cells = rs;
}
} finally {
busy = 0;
}
collide = false;
continue; // Retry with expanded table
}
h ^= h << 13; // Rehash h ^= h >>> 17;
h ^= h << 5;
}
else if (busy == 0 && cells == as && casBusy()) {//分支2
boolean init = false;
try { // Initialize table
if (cells == as) {
Cell[] rs = new Cell[2];
rs[h & 1] = new Cell(x);
cells = rs;
init = true;
}
} finally {
busy = 0;
}
if (init)
break;
}
else if (casBase(v = base, fn(v, x)))
break; // Fall back on using base
}
hc.code = h; // Record index for next time
}
分支2中，为cells为空的情况，需要new 一个Cell数组。
分支1分支中，略复杂一点点：
注意，几个分支中都提到了busy这个方法，这个可以理解为一个cas实现的锁，只有在需要更新cells数组的时候才会更新该值为1，如果更新失败，则说明当前有线程在更新cells数组，当前线程需要等待。重试。
回到分支1中，这里首先判断当前cells数组中的索引位置的cell元素是否为空，如果为空，则添加一个cell到数组中。
否则更新 标示冲突的标志位wasUncontended 为 true ，重试。
否则，再次更新cell中的value,如果失败，重试。
。。。。。。。一系列的判断后，如果还是失败，下下下策，reHash,直接将cells数组扩容一倍，并更新当前线程的hash值，保证下次更新能尽可能成功。
可以看到，LongAdder确实用了很多心思减少并发量，并且，每一步都是在”没有更好的办法“的时候才会选择更大开销的操作，从而尽可能的用最最简单的办法去完成操作。追求简单，但是绝对不粗暴。
————————————————分割线——————————————————————-
昨天和左耳朵耗子简单讨论了下，发现左耳朵耗子对读者思维的引导还是非常不错的，在第一次发现这个类后，对里面的实现又提出了更多的问题，引导大家思考，值得学习。
我们 发现的问题有这么几个：
1. jdk 1.7中是不是有这个类？
我确认后，结果如下： jdk-7u51 版本上还没有 但是jdk-8u20版本上已经有了。代码基本一样 ，增加了对double类型的支持和删除了一些冗余的代码。有兴趣的同学可以去下载下JDK 1.8看看
2. base有没有参与汇总？
base在调用intValue等方法的时候是会汇总的：
3. base的顺序可不可以调换?
左耳朵耗子,提出了这么一个问题： 在add方法中，如果cells不会为空后，casBase方法一直都没有用了？
因此，我想可不可以调换add方法中的判断顺序，比如，先做casBase的判断，结果是 不调换可能更好，调换后每次都要CAS一下，在高并发时，失败几率非常高，并且是恶性循环，比起一次判断，后者的开销明显小很多，还没有副作用。因此，不调换可能会更好。
4. AtomicLong可不可以废掉？
我的想法是可以废掉了，因为，虽然LongAdder在空间上占用略大，但是，它的性能已经足以说明一切了,无论是从节约空的角度还是执行效率上，AtomicLong基本没有优势了，具体看这个测试 :http://blog.palominolabs.com/2014/02/10/java-8-performance-improvements-longadder-vs-atomiclong/
转自：http://blog.csdn.net/wangxiaotongfan/article/details/51745506?locationNum=1&fps=1