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Android 原子性类型都有哪些

article 2024/11/1 15:06:50

1. 基本类型原子类

AtomicInteger：用于对整数进行原子操作，如incrementAndGet()方法可以原子地将当前值加1并返回新值，getAndSet()方法可以原子地设置新值并返回旧值。
AtomicLong：和AtomicInteger类似，用于长整型的原子操作。在处理高并发场景下的计数（例如网站的访问量计数等场景），如果计数可能超出int范围，就可以使用AtomicLong。
AtomicBoolean：提供原子性的布尔值操作。例如在多线程环境下，用于标志某个资源是否被占用或者某个任务是否完成等场景。

2. 引用类型原子类

AtomicReference：可以原子地更新引用对象。比如在实现一个简单的对象缓存时，使用AtomicReference可以确保在多线程环境下安全地更新缓存中的对象引用。
AtomicStampedReference：在AtomicReference的基础上，增加了一个“版本号”（或者称为“时间戳”）的概念。它可以用于解决在并发环境下，对象可能被多次修改而导致的ABA问题。例如，在一个链表结构的并发操作中，一个节点可能被删除后又插入相同的节点，使用AtomicStampedReference可以区分这种情况。
AtomicMarkableReference：也是一种带有标记的原子引用类。它主要用于标记对象是否被删除或者其他简单的二元状态标记场景，相比AtomicStampedReference更简单，只关心两种状态。

3. 数组类型原子类

AtomicIntegerArray：对整数数组进行原子操作。假设一个多线程环境下的图像处理程序，需要对图像像素数组（假设像素值用整数表示）进行操作，AtomicIntegerArray可以保证每个像素值的操作原子性。
AtomicLongArray：用于长整型数组的原子操作。例如在一个金融数据分析系统中，可能有一个长整型数组用于记录多个金融产品的交易金额累计值，在多线程环境下更新这些数据时可以使用AtomicLongArray。
AtomicReferenceArray：对引用数组进行原子操作。比如在一个游戏服务器中，有一个玩家对象引用数组，在多线程环境下更新玩家对象引用（如玩家重新登录等情况）可以使用AtomicReferenceArray来保证操作的原子性。

4. 字段更新器原子类（用于原子地更新对象的某个字段）

AtomicIntegerFieldUpdater：用于原子地更新对象中的int类型字段。例如，在一个复杂的业务对象中，有一个int类型的状态字段，在多线程环境下需要原子地更新这个状态字段时可以使用。
AtomicLongFieldUpdater：用于原子地更新对象中的long类型字段，应用场景和AtomicIntegerFieldUpdater类似，只是针对长整型字段。
AtomicReferenceFieldUpdater：用于原子地更新对象中的引用类型字段。例如在一个包含用户对象的业务对象中，有一个引用类型字段表示用户的当前权限对象，在多线程环境下需要原子地更新这个权限对象引用时可以使用。

5. Adder和Accumulator类（Java 8引入）

LongAdder：
- 介绍：它是对AtomicLong的一种优化，在高并发的场景下提供了更高的性能。LongAdder在内部维护了多个变量（Cell数组）来分散并发更新的压力，而不是像AtomicLong那样在一个变量上进行竞争操作。
- 应用场景和示例：例如在一个大规模的分布式系统中，统计各个节点的请求处理数量。多个线程频繁地更新这个计数，使用LongAdder可以有效减少竞争，提高并发性能。

import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
class RequestCounter {
    private LongAdder counter = new LongAdder();
    public void increment() {
        counter.add(1);
    }
    public long getCount() {
        return counter.sum();
    }
}

DoubleAdder：
- 介绍：类似于LongAdder，不过它是用于双精度浮点数（double）的累加器。在需要对浮点数进行高并发累加操作的场景下很有用。
- 应用场景和示例：比如在一些科学计算或者金融数据统计场景中，需要对一系列双精度浮点数进行求和，并且这些求和操作可能会被多个线程同时执行。
LongAccumulator：
- 介绍：LongAccumulator提供了一种更灵活的方式来对长整型数据进行累积操作。它允许你指定一个自定义的累积函数，而不仅仅是简单的加法。
- 应用场景和示例：例如，你可以定义一个乘法累积函数来计算一系列数字的乘积。

import java.util.concurrent.atomic.LongAccumulator;
class ProductCalculator {
    private LongAccumulator accumulator;
    public ProductCalculator() {
        // 初始化LongAccumulator，第一个参数是累积函数（这里是乘法），第二个参数是初始值
        accumulator = new LongAccumulator((x, y) -> x * y, 1);
    }
    public void addValue(long value) {
        accumulator.accumulate(value);
    }
    public long getProduct() {
        return accumulator.get();
    }
}