在高并發點贊場景中，我們需要一個高效、線程安全的計數器來記錄點贊數。synchronized、AtomicLong、LongAdder 和 LongAccumulator 都是 Java 中用于實現原子操作的類，但它們的性能在高并發下差異顯著。性能主要取決于線程競爭程度：競爭越高，吞吐量（單位時間處理的操作數）和可擴展性（線程數增加時的性能表現）越關鍵。下面我將基于高并發點贊案例（如百萬級線程同時點贊），逐步分析它們的性能特點和排名。

1. synchronized

• 原理：使用內置鎖（monitor）確保線程安全。每個點贊操作需獲取鎖，操作完成后釋放鎖。
• 性能分析：
  • 在高并發下，鎖競爭激烈。線程會頻繁阻塞和喚醒，導致大量上下文切換開銷。
  • 吞吐量低：隨著線程數增加，性能急劇下降。例如，在 100 個線程并發時，吞吐量可能降到單線程的 1/10。
  • 延遲高：操作平均耗時長，因為線程需等待鎖。
  • 適用場景：低并發或簡單同步任務，但不適合高并發點贊。
• 示例代碼（模擬點贊計數器）：

  public class LikeCounter {private long count = 0;public synchronized void increment() {count++; // 點贊操作}public long getCount() {return count;}
  }
  

2. AtomicLong

• 原理：基于 CAS（Compare-And-Swap）操作實現原子性，無需鎖。通過硬件指令優化。
• 性能分析：
  • 比 synchronized 更好：CAS 避免了阻塞，減少了上下文切換。
  • 但在高并發下，CAS 失敗率高：多個線程競爭同一變量時，需重試多次，導致 CPU 空轉和緩存一致性開銷。
  • 吞吐量中等：在低到中并發下表現良好，但線程數超過 CPU 核心數時，性能下降明顯。例如，在 50 個線程時，吞吐量可能比 LongAdder 低 30-50%。
  • 延遲較低：但高競爭時仍不穩定。
  • 適用場景：中低并發計數器，簡單原子操作。
• 示例代碼：

  import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;public class LikeCounter {private AtomicLong count = new AtomicLong(0);public void increment() {count.incrementAndGet(); // 原子點贊操作}public long getCount() {return count.get();}
  }
  

3. LongAdder

• 原理：Java 8 引入，使用分段（cell）機制減少競爭。每個線程操作獨立的局部變量，最后通過 sum() 合并結果。
• 性能分析：
  • 高并發下最優：通過分散熱點，顯著降低競爭。CAS 失敗率低，CPU 利用率高。
  • 吞吐量高：線程數增加時，性能可線性擴展。例如，在 100 個線程下，吞吐量可達 AtomicLong 的 2-5 倍。
  • 延遲低：操作平均耗時短，適合高頻更新。
  • 缺點：sum() 方法有合并開銷，但點贊場景通常讀少寫多，影響小。
  • 適用場景：高并發計數器如點贊、實時統計。
• 示例代碼：

  import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;public class LikeCounter {private LongAdder count = new LongAdder();public void increment() {count.increment(); // 高效點贊操作}public long getCount() {return count.sum();}
  }
  

4. LongAccumulator

• 原理：Java 8 引入，類似 LongAdder，但支持自定義累加函數（如加法、最大值）。內部也使用分段機制。
• 性能分析：
  • 與 LongAdder 相當：在簡單加法操作（如點贊的 increment）上，性能幾乎相同。分段機制減少競爭。
  • 吞吐量高：可擴展性好，線程數增加時性能穩定。
  • 優勢：更靈活，支持復雜操作（如累加器函數），但點贊場景只需簡單加 1，因此無額外優勢。
  • 延遲低：類似 LongAdder。
  • 適用場景：高并發且需自定義累加邏輯的任務，但點贊場景中性能與 LongAdder 持平。
• 示例代碼：

  import java.util.concurrent.atomic.LongAccumulator;
  import java.util.function.LongBinaryOperator;public class LikeCounter {private LongAccumulator count;public LikeCounter() {LongBinaryOperator accumulator = (x, y) -> x + y; // 自定義加法函數count = new LongAccumulator(accumulator, 0);}public void increment() {count.accumulate(1); // 點贊操作}public long getCount() {return count.get();}
  }
  

性能排名分析

在高并發點贊場景（如 100+ 線程同時操作），性能從高到低排名如下：

1. LongAdder 和 LongAccumulator（并列最佳）
   • 理由：分段機制最小化競爭，吞吐量最高（可達百萬級操作/秒），延遲最低。在高線程數下可擴展性最好。
2. AtomicLong
   • 理由：CAS 優于鎖，但高競爭時重試開銷導致吞吐量下降，性能次于分段類。
3. synchronized
   • 理由：鎖競爭嚴重，吞吐量最低（可能低于 10% 的分段類），延遲最高，不適合高并發。

關鍵性能指標比較（基于基準測試數據）

• 高并發熱點問題：點贊場景是“寫密集型”，變量頻繁更新。synchronized 和 AtomicLong 在單一變量上競爭激烈，而 LongAdder/LongAccumulator 通過分段分散競爭，減少緩存行沖突（false sharing）。
• 實際測試數據：在 JMH 基準測試中，線程數 > 32 時，LongAdder 的吞吐量通常比 AtomicLong 高 3-10 倍，比 synchronized 高 10-50 倍。LongAccumulator 在加法操作上與 LongAdder 性能一致。
• 推薦：對于高并發點贊的功能，優先選擇 LongAdder（簡單計數）或 LongAccumulator（如果需要靈活性）。避免 synchronized 和 AtomicLong 在高競爭下使用。