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atomic框架:LongAdder
阿里《Java开发手册》最新嵩山版在20年8月3日发布,其中有一段内容如下: 【参考】volatile解决多线程内存不可见问题。对于一写多读,是可以解决变量同步问题,但是如果多写,同样无法解决线程安全问题。 说明:如果是count++操作,使用如下类实现: AtomicInteger count = new AtomicInteger();AtomicXXX 用的好好的,阿里为什么推荐使用 LongAdder?面试必问。。。
面试连环炮 先来一连炮简单的面试,看你能顶住几轮? 栈长: 1、多线程情况下,进行数字累加(count++)要注意什么? 张三: 要注意给累加方法加同步锁,不然会出现变量可见性问题,变量值被其他线程覆盖出现不一致的情况 栈长: 2、保证变量可见性,用 volatile 修饰不就行了吗? 张三: volatile 是Java8原子弹类之LongAdder源码分析
Java8原子弹类之LongAdder源码分析 JDK 8开始,针对Long型的原子操作, Java又提供了LongAdder. LongAccumulator; 针对Double类型,Java提供了DoubleAdder、DoubleAccumulator。 Striped64 UML AtomicLong内部是一个volatile long型变量,由多个线程对这个变量进行CAS操作。多个线LongAdder源码解析
目录 1. AtomicLong2. AtomicLong和LongAdder的比较3. LongAdder3.1 LongAdder原理分析3.2 LongAdder源码分析 4. 总结 1. AtomicLong AtomicLong是JUC包下的原子类,在并发情况下进行计数操作时使用AtomicLong可以保证数据的准确性。 下面是AtomicLong类的加1和减1操作的文件读写注意事项
确保文件中字符的字符集和字符流的字符集是一致 //确保文件中字符的字符集和字符流的字符集是一致的,否则可能产生乱码。 private static void right1() throws IOException { char[] chars = new char[10]; String content = ""; try (FileInputStream fileInputStre原子累加器 :LongAdder
LongAdder LongAdder是java8为我们提供的新的类,跟AtomicLong有相同的效果。是对CAS机制的优化 继承于Striped64 ,其子类还有LongAccumulator,DoubleAdder,DoubleAccumulator LongAccumulator 是LongAdder的扩展,让用户自定义累加规则。可以传入函数式接口 DoubleAdder操作浮点型Java 8 中 Adder 和 Accumulator 有什么区别?
Adder 的介绍 我们要知道 Adder 和 Accumulator 都是 Java 8 引入的,是相对比较新的类。 对于 Adder 而言,比如最典型的 LongAdder,在高并发下 LongAdder 比 AtomicLong 效率更高, 因为对于 AtomicLong 而言,它只适合用于低并发场景,否则在高并发的场景下,由于 CAS 的冲突概率大,会JUC(5)原子类
接下来我们来介绍18罗汉以及LongAdder底层实现原理 (1). 基本类型原子类(AtomicInteger、AtomicBoolean、AtomicLong) (2). 数组类型原子类 (AtomicIntegerArray、AtomicLongArray、AtomicReferenceArray) (3). 引用类型原子类 (AtomicReference、AtomicStampedReference、AtomicMJava中的并发计数器LongAdder
并发计数器LongAdder 基本概念Striped64Striped64重要成员变量cellscellsBusybase 内部类CellCPU缓存架构缓存行cache line伪共享 Striped64重要方法longAccumulate LongAdderLongAdder重要方法add 总结hash的值生成threadLocalRandomProbe初始化threadLocalRandomProbe并发编程--计数器不同实现方案性能对比【synchronized、LongAdder、LongAccumulator、AtomicLong】
在并发编程时,经常需要进行计数,如统计处理的记录条数、成功处理的条数、失败处理的条数等,本文针对synchronized、LongAdder、LongAccumulator、AtomicLong四种方案实现的计数器进行性能对比,并给出使用建议。 1. 计数器实现 1.1. 实现方案及测试结果 分别使用synchronized、AtomicJuc15_基本AtomicInteger、数组、引用AtomicStampedReference、对象的属性修改原子类AtomicIntegerFieldUp 、原子操作增强类LongAdder
文章目录 ①. atomic是什么?②. 基本类型原子类(AtomicInteger、AtomicBoolean、AtomicLong)③. 数组类型原子类 (AtomicIntegerArray、AtomicLongArray、AtomicReferenceArray)④. 引用类型原子类 (AtomicReference、AtomicStampedReference、AtomicMarkableReference)⑤.ConcurrentHashMap源码篇:LongAdder原理分析
前言 最近在学习ConcurrentHashMap的源码,发现它采用了一种比较独特的方式对map中的元素数量进行统计,自然是要好好研究一下其原理思想,同时也能更好地理解ConcurrentHashMap本身。 本文主要思路分为以下4个部分 1.计数的使用效果 2.原理的直观图解 3.源码的细节分析 4.与AtomicIntegLongAdder和AtomicLong比较
LongAdder和AtomicLong比较 public class LongAdderMain { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { atomicAlongVsLongAdderTest(1, 10000000); System.out.println("-----------------------------------");Java多线程学习二十七:AtomicInteger 在高并发下性能不好,如何解决?为什么?
AtomicInteger 在高并发下性能不好,如何解决?以及为什么会出现这种情况? 我们知道在 JDK1.5 中新增了并发情况下使用的 Integer/Long 所对应的原子类 AtomicInteger 和 AtomicLong。 在并发的场景下,如果我们需要实现计数器,可以利用 AtomicInteger 和 AtomicLong,这样一来,就可以LongAdder
AtomicLong和LongAdder: 为什么要引入LongAdder: AtomicLong底层是采用CAS,在高并发下,会出现大量失败并不断自旋,这比较耗性能。LongAdder就是为了解决这个问题。 LongAdder原理: 比如有三个ThreadA、ThreadB、ThreadC,每个线程对value增加10。 对于AtomicLong,最终结果的计算始终是LongAdder与高并发场景下的qps计算
高并发场景下的qps计算 qps通常可以定义为:对一秒内该进程中的各个线程对某一个切入点的次数进行累加计数。 业务场景 公司层面已经有一套针对服务的SLA监控。但我负责的这个服务是一套地理位置服务,属于公共支撑类服务,因此该服务要对接多个业务方。为了知道上线后,各个业务方的比AtomicInteger更优的多线程计数类:LongAdder原理分析
前言 最近在学习ConcurrentHashMap的源码,发现它采用了一种比较独特的方式对map中的元素数量进行统计,自然是要好好研究一下其原理思想,同时也能更好地理解ConcurrentHashMap本身。 本文主要思路分为以下5个部分 1.计数的使用效果 2.原理的直观图解 3.源码的细节分析 4.与Atomic我从LongAdder中窥探到了高并发的秘籍,上面只写了两个字...
https://mp.weixin.qq.com/s/NaDY_OcKyQ0QArmy8M2LyA荒腔走板大家好,我是why。时间过的真是快,新的一周又开始了。那么,你比上周更博学了吗?先来一个简短的荒腔走板,给冰冷的技术文注入一丝色彩。上面这图是我之前拼的一副拼图,一共划分了800块,背面无提示,难度极高,我花了两周的时间才拼完Java并发编程系列-(9) JDK 8/9/10中的并发
9.1 CompletableFuture CompletableFuture是JDK 8中引入的工具类,实现了Future接口,对以往的FutureTask的功能进行了增强。 手动设置完成状态 CompletableFuture和Future一样,可以作为函数调用的契约,当向CompletableFuture请求数据时,如果数据还没有准备好,请求线程就会等待。但是,我们Netty的那些”锁”事
Netty锁事的五个关键点: ① 在意锁的对象和范围 --> 减少粒度 ② 注意锁的对象本身大小 --> 减少空间占用 ③ 注意锁的速度 --> 提高速度 ④不同场景选择不同的并发类 -->因需而边 ⑤衡量好锁的价值 --> 能不用则不用 接下来按个看看: ①:在Netty的ServerBootstrap中的in