concurrenthashmap + longadder 更快是因为longadder将累加分散到多个cell，避免高并发下的cas重试竞争；而concurrenthashmap的compute/merge仍存在锁或cas冲突，尤其在万级tps时cpu大量耗在重试上。
为什么 ConcurrentHashMap + LongAdder 比直接用 ConcurrentHashMap<long></long> 更快
因为 ConcurrentHashMap 的 compute 或 merge 方法在高并发下仍会触发锁竞争（哪怕只是分段锁或 CAS 重试），而 LongAdder 把计数分散到多个单元，写操作几乎无冲突。你不是在“更新一个值”，而是在“往不同槽里加一”，最后才汇总——这对高频累加场景就是质变。
常见错误现象：ConcurrentHashMap.compute(key, (k, v) -> v == null ? 1L : v + 1) 在万级 TPS 下 CPU 花费大量时间在 CAS 失败重试上，LongAdder.sum() 却稳定低开销。
- 适用场景：统计请求量、缓存命中次数、接口调用量等纯累加型指标
- 不适用场景：需要原子读-改-写（比如“如果小于阈值才加”）、或要求严格实时一致性的计数
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LongAdder不是线程安全的“变量替代品”，它不能直接当long用；必须用sum()或longValue()获取当前值
怎么把 LongAdder 存进 ConcurrentHashMap 并避免内存泄漏
不能直接 new 一个 LongAdder 放进去就完事——如果 key 长期不访问，对应 LongAdder 实例会一直占着内存，且 ConcurrentHashMap 不会自动清理未使用的计数器。
正确做法是结合 computeIfAbsent 按需创建，并配合弱引用或定期清理逻辑（视业务周期而定）：
Map<String, LongAdder> counters = new ConcurrentHashMap<>();
// 安全获取并累加
counters.computeIfAbsent("api/login", k -> new LongAdder()).increment();
- 每次
computeIfAbsent都是无锁路径，只有首次 put 时才可能有轻微竞争 - 不要用
getOrDefault(key, new LongAdder())—— 这会每次新建实例，造成对象爆炸和 GC 压力 - 如果 key 有明确生命周期（如用户 session ID），建议搭配
ScheduledExecutorService定期扫描过期 key 并remove
ConcurrentHashMap 的遍历与快照一致性问题
ConcurrentHashMap 迭代器是弱一致的，遍历时其他线程仍在写 LongAdder，所以你拿到的 sum() 只是那一刻的近似值——这不是 bug，是设计使然。
如果你需要“某一时刻所有计数器的总和”，不能边遍历边加，而要先收集所有 LongAdder 引用，再统一调用 sum()：
List<LongAdder> adders = new ArrayList<>(counters.values()); long total = adders.stream().mapToLong(LongAdder::sum).sum();
- 避免在遍历
entrySet()时直接调用getValue().sum()—— 中间可能被其他线程修改，结果不可重现 -
LongAdder.sum()是非阻塞的，但多次调用之间没有顺序保证；一次收集 + 一次批量 sum 才接近“快照”语义 - 如果对一致性要求极高（比如计费场景），这种组合就不适合；该换
StampedLock+long[]或专用指标库（如 Micrometer）
LongAdder 和 AtomicLong 在什么情况下反而更慢
当并发度极低（比如单线程反复调用），LongAdder 的内部 cell 分配、跳转、分支预测开销反而比 AtomicLong 的单 CAS 更重。
- 实测显示：QPS AtomicLong.incrementAndGet() 通常快 10%–20%
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LongAdder的优势从几百次/秒写操作开始显现，在数千以上才真正拉开差距 - 别为了“看起来高级”强行替换；压测你的实际负载路径，看
ThreadMXBean.getThreadCpuTime()或 Arthas trace 结果
最易被忽略的一点：LongAdder 的内存占用是 AtomicLong 的数倍（默认最多 128 个 cell），小堆或大量 key 场景下容易推高 GC 频率——不是所有“高效”都只看吞吐。
