低并发时 AtomicLong 更快，高并发时 LongAdder 明显胜出：单线程至≤4线程下AtomicLong快约30%，因LongAdder首次竞争需初始化；≥8线程时LongAdder吞吐量可达AtomicLong的4.9~56倍，依赖分段累加降低CAS冲突；AtomicLong.get()精确即时，LongAdder.sum()最终一致且开销随cells增长；LongAdder内存占用更高、reset()非线程安全、不支持compareAndSet。
低并发时 AtomicLong 更快，高并发时 LongAdder 明显胜出——这不是理论推测，而是大量 JMH 基准测试反复验证的结果。
单线程与低并发（≤4 线程）：AtomicLong 占优
在单线程或线程数不超过 CPU 物理核心数的场景下，AtomicLong 的简单 CAS 操作开销小、无额外内存分配，性能更稳定。
- 典型表现：单线程下 AtomicLong 比 LongAdder 快约 30%
- 原因：LongAdder 初始不创建 cells 数组，但首次竞争时需初始化结构，带来轻微延迟
- 适用场景：ID 生成器、配置计数、日志采样开关等写入频次低、线程数少的逻辑
中高并发（≥8 线程，尤其 > CPU 核心数）：LongAdder 性能跃升
当并发线程数超过物理核心数，AtomicLong 的 CAS 竞争急剧加剧，而 LongAdder 通过分段累加有效隔离冲突。
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- 实测数据（32 核服务器，10 万次/线程）：16 线程时 LongAdder 吞吐量是 AtomicLong 的 4.9 倍；64 线程时达 56 倍
- 核心机制：每个线程优先尝试更新自己的 Cell 槽位，失败才退回到 base 或扩容 cells，避免“一个变量被所有线程争抢”
- 适用场景：监控指标计数（QPS、错误数）、秒杀库存扣减、实时统计看板等高频写入场景
读取代价与语义差异：sum() vs get()
两者读操作成本和语义不同，直接影响业务逻辑设计。
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- AtomicLong.get() 是即时、精确值，开销极小（一次 volatile 读）
- LongAdder.sum() 需遍历所有 cells 并累加 base，耗时随 cells 数量线性增长；且结果是“最终一致”，非严格实时
- 注意：sum() 不加锁，但若调用期间有其他线程正在扩容 cells，可能短暂包含部分未同步的值（实践中误差可忽略）
内存与重置限制：空间换时间的现实代价
LongAdder 的高性能是以内存占用和灵活性折损为前提的。
- 内存开销：cells 数组默认最多 2^CPU核心数 个槽位（如 64 核机器可达 64 个 Cell 对象），每个 Cell 含 long + padding，比 AtomicLong 多占用数 KB 至数十 KB
- reset() 方法非线程安全：仅适用于确认无并发写入的场景（如定时归零统计），否则可能丢失中间更新
- 不支持 compareAndSet：无法实现条件更新逻辑，这是 AtomicLong 的独有能力
