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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