Java中AtomicInteger原子类使用方法-java教程-PHP中文网

AtomicInteger通过CAS实现无锁原子操作，解决多线程下i++等非原子操作导致的竞态条件问题，相比synchronized避免了阻塞和上下文切换开销，在低竞争场景下性能更优。

java中atomicinteger原子类使用方法

Java中的

AtomicInteger

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是一个用于在多线程环境下安全地操作整型数据的类，它通过无锁（lock-free）的原子操作来保证数据的一致性，避免了传统

synchronized

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关键字或锁机制带来的性能开销和潜在死锁问题。简单来说，它能让你在并发场景下，像操作普通变量一样安全地对整数进行增减、比较并设置等操作，而不用担心数据混乱。

解决方案

在多线程编程中，我们经常需要对一个共享的计数器或状态变量进行操作。如果直接使用

int

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类型，例如

count++

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，这并非一个原子操作，它通常包括读取、修改、写入三个步骤。当多个线程同时执行时，就可能出现竞态条件（Race Condition），导致最终结果不正确。

AtomicInteger

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正是为了解决这个问题而生。

它的核心机制是基于CAS（Compare-And-Swap，比较并交换）指令，这是一种CPU级别的原子操作。当你尝试更新

AtomicInteger

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的值时，它会先比较当前值是否是你期望的旧值，如果是，则更新为新值；否则，表示其他线程已经修改了该值，当前操作会失败并重试，直到成功为止。这个过程是无锁的，因此在很多场景下比使用

synchronized

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或

ReentrantLock

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效率更高。

以下是一些

AtomicInteger

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的常见使用方法和示例：

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import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class AtomicIntegerDemo {
    // 创建一个初始值为0的AtomicInteger
    private static AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 示例1: 递增操作
        System.out.println("初始值: " + counter.get()); // 0

        // incrementAndGet()：先递增，再返回新值
        int newValue1 = counter.incrementAndGet();
        System.out.println("递增后 (incrementAndGet): " + newValue1 + ", 当前值: " + counter.get()); // 1, 1

        // getAndIncrement()：先返回旧值，再递增
        int oldValue1 = counter.getAndIncrement();
        System.out.println("递增后 (getAndIncrement): " + oldValue1 + ", 当前值: " + counter.get()); // 1, 2

        // 示例2: 递减操作
        // decrementAndGet()：先递减，再返回新值
        int newValue2 = counter.decrementAndGet();
        System.out.println("递减后 (decrementAndGet): " + newValue2 + ", 当前值: " + counter.get()); // 1, 1

        // getAndDecrement()：先返回旧值，再递减
        int oldValue2 = counter.getAndDecrement();
        System.out.println("递减后 (getAndDecrement): " + oldValue2 + ", 当前值: " + counter.get()); // 1, 0

        // 示例3: 加法操作
        // addAndGet(delta)：将delta加到当前值上，并返回新值
        int newValue3 = counter.addAndGet(5);
        System.out.println("加5后 (addAndGet): " + newValue3 + ", 当前值: " + counter.get()); // 5, 5

        // getAndAdd(delta)：返回旧值，然后将delta加到当前值上
        int oldValue3 = counter.getAndAdd(3);
        System.out.println("加3后 (getAndAdd): " + oldValue3 + ", 当前值: " + counter.get()); // 5, 8

        // 示例4: 比较并设置 (CAS)
        // compareAndSet(expectedValue, updateValue)：如果当前值等于expectedValue，则更新为updateValue并返回true；否则返回false
        boolean casSuccess1 = counter.compareAndSet(8, 10); // 当前是8，期望也是8，更新为10
        System.out.println("CAS操作 (8 -> 10) 成功? " + casSuccess1 + ", 当前值: " + counter.get()); // true, 10

        boolean casSuccess2 = counter.compareAndSet(8, 12); // 当前是10，期望是8，不匹配，不更新
        System.out.println("CAS操作 (8 -> 12) 成功? " + casSuccess2 + ", 当前值: " + counter.get()); // false, 10

        // 示例5: 多线程计数器
        AtomicInteger multiThreadCounter = new AtomicInteger(0);
        int numThreads = 10;
        int incrementsPerThread = 1000;

        Thread[] threads = new Thread[numThreads];
        for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
            threads[i] = new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < incrementsPerThread; j++) {
                    multiThreadCounter.incrementAndGet();
                }
            });
            threads[i].start();
        }

        for (Thread t : threads) {
            t.join(); // 等待所有线程完成
        }

        System.out.println("多线程计数器最终值: " + multiThreadCounter.get()); // 应该总是 numThreads * incrementsPerThread = 10000
    }
}

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为什么在多线程环境下，简单的

int

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不够用？

AtomicInteger

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如何解决并发问题？

你可能觉得，不就是个整数加减吗，有什么难的？但当多个线程同时访问并修改一个

int

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变量时，问题就来了。以

i++

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为例，它在底层通常被拆分为三个步骤：1. 读取

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的当前值；2. 将

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的值加1；3. 将新值写回

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。设想一下，线程A读取了

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的值为5，正准备加1；此时线程B也读取了

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的值为5，也准备加1。线程A先完成了加1并写回6，紧接着线程B也完成了加1并写回6。结果，

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最终是6，而不是我们期望的7。这就是典型的竞态条件，数据丢失了。

传统的解决方案是使用

synchronized

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关键字或

ReentrantLock

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来保护临界区，确保同一时间只有一个线程能访问和修改变量。但这引入了锁的开销，包括上下文切换、线程阻塞和唤醒等，在高并发场景下可能成为性能瓶颈，甚至可能导致死锁。

AtomicInteger

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则另辟蹊径，它利用了CPU提供的CAS（Compare-And-Swap）指令。这个指令是原子性的，意味着它要么成功执行，要么不执行，不会被中断。当

AtomicInteger

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执行

incrementAndGet()

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这类操作时，它会尝试循环：获取当前值，计算新值，然后调用CAS指令。CAS指令会检查当前值是否仍是它之前获取的那个值（即没有被其他线程修改），如果是，就更新为新值并成功返回；如果不是，说明有其他线程捷足先登了，它会放弃当前操作，重新获取最新值，再次尝试。这个过程是“无锁”的，因为线程不会被阻塞，只是失败后重试，这被称为乐观锁或自旋锁。这种机制在低到中等竞争程度下，通常比传统锁有更好的性能表现，因为它避免了操作系统级别的线程调度开销。

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AtomicInteger

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的常用方法有哪些？它们各自适用于什么场景？

AtomicInteger

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提供了一系列原子操作方法，覆盖了常见的整数操作需求：

get()
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/
set(int newValue)
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: 这是最基础的读写操作。
```
get()
```
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原子地返回当前值，
```
set()
```
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原子地将值设置为
```
newValue
```
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。它们主要用于获取或设置变量的最新状态，比如在某个业务流程开始时初始化计数器，或在结束时读取最终结果。
incrementAndGet()
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/
getAndIncrement()
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: 这两个是原子递增操作。
- ```
incrementAndGet()
```
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  ：先将值加1，然后返回新值。适用于需要知道递增后的最新值，比如生成下一个序列号。
- ```
getAndIncrement()
```
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  ：先返回当前值，然后将值加1。适用于需要使用当前值，并同时递增它，比如获取一个ID后立即为下一个ID做准备。
decrementAndGet()
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/
getAndDecrement()
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: 与递增类似，这是原子递减操作。
- ```
decrementAndGet()
```
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  ：先将值减1，然后返回新值。
- ```
getAndDecrement()
```
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  ：先返回当前值，然后将值减1。
addAndGet(int delta)
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/
getAndAdd(int delta)
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: 这是原子加法操作，可以指定一个增量
```
delta
```
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。
- ```
addAndGet(delta)
```
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  ：先将当前值加上
```
delta
```
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  ，然后返回新值。
- ```
getAndAdd(delta)
```
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  ：先返回当前值，然后将当前值加上
```
delta
```
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  。这些方法非常适合处理计数器，比如统计某个事件发生的次数，或者在缓存中更新某个热点数据的访问量。
compareAndSet(int expectedValue, int updateValue)
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: 这是
```
AtomicInteger
```
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最核心的方法，也是所有其他原子操作的基础。它尝试将当前值原子地设置为
```
updateValue
```
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，前提是当前值等于
```
expectedValue
```
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。如果设置成功，返回
```
true
```
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；否则返回
```
false
```
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。这个方法在实现复杂的无锁算法时非常有用，例如实现一个自旋锁、一个简单的状态机或者构建其他原子数据结构。
weakCompareAndSet(int expectedValue, int updateValue)
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: 这个方法与
```
compareAndSet
```
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类似，但在某些内存模型下，它可能无法保证操作的顺序性（即不能保证发生在它之前的写操作对其他线程可见）。在大多数情况下，我们应该优先使用
```
compareAndSet
```
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，除非你对JMM（Java Memory Model）有深入理解，并且需要极致的性能优化，愿意承担更复杂的并发编程风险。

AtomicInteger

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的性能表现如何？何时选择它而非

synchronized

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或

ReentrantLock

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？

AtomicInteger

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的性能表现通常在低到中等竞争程度下优于传统的锁机制（如

synchronized

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或

ReentrantLock

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）。它的主要优势在于：

无锁（Lock-Free）:
```
AtomicInteger
```
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基于CAS操作，线程不会被阻塞，而是失败后重试。这意味着没有线程上下文切换的开销，也没有死锁的风险。当竞争不激烈时，线程很少需要重试，因此效率很高。
细粒度控制:
```
AtomicInteger
```
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只针对单个变量进行原子操作，粒度非常细。而
```
synchronized
```
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或
```
ReentrantLock
```
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通常会保护一个代码块，可能包含多个变量和复杂逻辑，粒度相对较粗。

然而，

AtomicInteger

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并非万能药，它也有其适用场景和局限性：

何时选择

AtomicInteger

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？

简单的计数器或状态标志: 当你需要一个在多线程环境下安全递增/递减的计数器（如网站访问量、请求处理数），或者一个简单的布尔状态标志（通过
```
AtomicBoolean
```
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），
```
AtomicInteger
```
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是理想选择。
高并发、低竞争: 在许多线程同时尝试修改同一个变量，但每次修改的冲突概率不高的场景下，
```
AtomicInteger
```
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的自旋重试机制能有效避免锁的开销。
构建无锁数据结构:
```
AtomicInteger
```
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是构建更复杂的无锁数据结构（如无锁队列、无锁栈）的基础组件之一。
性能敏感的单变量操作: 当对单个整数变量的原子操作是性能瓶颈时，
```
AtomicInteger
```
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能提供更优的性能。

何时选择

synchronized

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或
ReentrantLock
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？

复杂临界区: 当你需要保护一个包含多个变量、复杂逻辑或需要维护多个操作原子性的代码块时，
```
AtomicInteger
```
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就显得力不从心了。例如，更新一个账户余额不仅要修改金额，可能还要记录交易日志，这需要一个原子性的事务，而不是简单的单变量操作。
高竞争、长时间持有锁: 在竞争非常激烈，或者锁需要被长时间持有的场景下，
```
AtomicInteger
```
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的自旋重试可能会导致CPU空转，消耗大量CPU资源。此时，传统的阻塞锁（如
```
ReentrantLock
```
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）可能更合适，因为它们会让失败的线程进入等待状态，释放CPU给其他线程。
需要公平性或条件变量:
```
ReentrantLock
```
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提供了公平锁选项，并且可以配合
```
Condition
```
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实现更复杂的线程协作模式（如生产者-消费者模型），这些是
```
AtomicInteger
```
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无法提供的。