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();
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 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
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
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
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
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
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、AtomicM
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
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、Atomic
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.
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AtomicInteg
LongAdder和AtomicLong比较 public class LongAdderMain { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { atomicAlongVsLongAdderTest(1, 10000000); System.out.println("-----------------------------------");
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
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
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
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
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
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
