LongAdder更适合高并发计数，因其采用分槽+懒合并策略降低竞争；synchronized串行化、AtomicLong CAS自旋导致CPU空转；需正确初始化并用sum()获取值，避免高频调用。
为什么不用 synchronized 或 AtomicLong 做高并发计数
在 QPS 过万的场景下，synchronized 会串行化所有更新线程，AtomicLong.incrementAndGet() 虽无锁，但底层依赖 CAS 自旋，在多核争抢激烈时失败率飙升，导致大量 CPU 空转。实测中，16 核机器上 AtomicLong 的吞吐可能比 LongAdder 低 3–5 倍。
根本问题不是“锁不锁”，而是“所有线程挤在同一个变量上竞争”。分段锁（Striped Locking）和 LongAdder 都是为了解决这个瓶颈——把一个计数器拆成多个，让线程尽量各算各的。
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LongAdder不是传统分段锁，它用“分槽 + 懒合并”策略：写操作分散到多个Cell数组槽位，读操作才汇总 - 它不保证强一致性（比如中间状态不可见），但对监控指标、统计类场景完全够用
- 初始化后不能替换或重置内部结构，所以不适合复用在生命周期不确定的对象里
LongAdder 的正确初始化与更新姿势
别直接 new，也别当普通字段随便赋值。它内部有延迟初始化逻辑，首次 add() 才真正分配 Cell 数组。
public class Counter {
private final LongAdder adder = new LongAdder(); // ✅ 推荐：final + 实例字段
public void recordRequest() {
adder.increment(); // ✅ 等价于 add(1)
}
public long getTotal() {
return adder.sum(); // ✅ 必须用 sum() 获取最终值
}
}
- 不要用
adder.longValue()—— 它只是sum()的别名，语义不清 - 避免在循环里高频调用
sum()：每次调用都要遍历所有Cell并加总，开销不小 - 如果需要原子性地“加并取旧值”，
LongAdder不支持；得换回AtomicLong.getAndAdd()
什么时候该换回 AtomicLong 或自己实现分段锁
LongAdder 是空间换时间：每个 Cell 占 24 字节（JDK 8+），默认初始容量 1，扩容最多到 CPU 核心数级别。内存敏感或计数极低频时，它反而更重。
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- QPS AtomicLong 更省、更直观
- 需要实时精确值（比如库存扣减）→ 必须用
AtomicLong或synchronized，LongAdder的sum()可能滞后几毫秒 - 要支持 reset / set / compareAndSet →
LongAdder没这些方法，只能封装一层或换方案 - 已有基于
ReentrantLock的分段锁逻辑（比如按 key hash 分桶），且需复用锁逻辑做其他同步 → 别硬套LongAdder，维护成本更高
容易被忽略的陷阱：sum() 不是线程安全的“快照”
sum() 方法本身是线程安全的，但它不阻塞写操作。执行过程中，其他线程仍在往不同 Cell 写入，所以返回值只是调用瞬间的近似和。
- 如果你在 A 线程调
sum()得到 1000，B 线程立刻add(1)，C 线程紧接着再sum()，结果可能是 1000、1001 或 1002 —— 取决于 B 的写是否已落到某个Cell并被 C 的遍历覆盖 - 没有“冻结计数器”的 API，所以无法做严格意义上的事务性读取
- 监控埋点建议每 5 秒调一次
sum()上报，而不是每请求都读，既降开销又平滑数据
真正的难点不在怎么写，而在于想清楚：你要的到底是“大致趋势”，还是“某一时刻的精确总数”。选错就白优化了。
