一、场景引入，问题凸现
篇幅较长就开门见山吧！假设多个线程需要对一个变量不停的累加1，比如说下面这段代码：
实际上，上面那段代码是不ok的，因为多个线程直接这样并发的对一个data变量进行修改，是线程不安全性的行为，会导致data值的变化不遵照预期的值来改变。
举个例子，比如说20个线程分别对data执行一次data++操作，我们以为最后data的值会变成20，其实不是。
最后可能data的值是18，或者是19，都有可能，因为多线程并发操作下，就是会有这种安全问题，导致数据结果不准确。
至于为什么会不准确？那不在本文讨论的范围里，因为这个一般只要是学过java的同学，肯定都了解过多线程并发问题。
二、初步的解决方案：synchronized
所以，对于上面的代码，一般我们会改造一下，让他通过加锁的方式变成线程安全的：
这个时候，代码就是线程安全的了，因为我们加了synchronized，也就是让每个线程要进入increment()方法之前先得尝试加锁，同一时间只有一个线程能加锁，其他线程需要等待锁。
通过这样处理，就可以保证换个data每次都会累加1，不会出现数据错乱的问题。
但是，如此简单的data++操作，都要加一个重磅的synchronized锁来解决多线程并发问题，就有点杀鸡用牛刀，大材小用了。
虽然随着Java版本更新，也对synchronized做了很多优化，但是处理这种简单的累加操作，仍然显得“太重了”。人家synchronized是可以解决更加复杂的并发编程场景和问题的。
而且，在这个场景下，你要是用synchronized，不就相当于让各个线程串行化了么？一个接一个的排队，加锁，处理数据，释放锁，下一个再进来。
三、更高效的方案：Atomic原子类及其底层原理
对于这种简单的data++类的操作，其实我们完全可以换一种做法，java并发包下面提供了一系列的Atomic原子类，比如说AtomicInteger。
他可以保证多线程并发安全的情况下，高性能的并发更新一个数值。我们来看下面的代码：
大家看上面的代码，是不是很简单！多个线程可以并发的执行AtomicInteger的incrementAndGet()方法，意思就是给我把data的值累加1，接着返回累加后最新的值。
这个代码里，就没有看到加锁和释放锁这一说了吧！
实际上，Atomic原子类底层用的不是传统意义的锁机制，而是无锁化的CAS机制，通过CAS机制保证多线程修改一个数值的安全性
那什么是CAS呢？他的全称是：Compare and Set，也就是先比较再设置的意思。
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项目效果展示图
假如说有3个线程并发的要修改一个AtomicInteger的值，他们底层的机制如下：
首先，每个线程都会先获取当前的值，接着走一个原子的CAS操作，原子的意思就是这个CAS操作一定是自己完整执行完的，不会被别人打断。
然后CAS操作里，会比较一下说，唉！大兄弟！现在你的值是不是刚才我获取到的那个值啊？如果是的话，bingo！说明没人改过这个值，那你给我设置成累加1之后的一个值好了！
同理，如果有人在执行CAS的时候，发现自己之前获取的值跟当前的值不一样，会导致CAS失败，失败之后，进入一个无限循环，再次获取值，接着执行CAS操作！
四、Java 8对CAS机制的优化
但是这个CAS有没有问题呢？肯定是有的。比如说大量的线程同时并发修改一个AtomicInteger，可能有很多线程会不停的自旋，进入一个无限重复的循环中。
这些线程不停地获取值，然后发起CAS操作，但是发现这个值被别人改过了，于是再次进入下一个循环，获取值，发起CAS操作又失败了，再次进入下一个循环。
在大量线程高并发更新AtomicInteger的时候，这种问题可能会比较明显，导致大量线程空循环，自旋转，性能和效率都不是特别好。
于是，当当当当，Java 8推出了一个新的类，LongAdder，他就是尝试使用分段CAS以及自动分段迁移的方式来大幅度提升多线程高并发执行CAS操作的性能！
在LongAdder的底层实现中，首先有一个base值，刚开始多线程来不停的累加数值，都是对base进行累加的，比如刚开始累加成了base = 5。
接着如果发现并发更新的线程数量过多，就会开始施行分段CAS的机制，也就是内部会搞一个Cell数组，每个数组是一个数值分段。
这时，让大量的线程分别去对不同Cell内部的value值进行CAS累加操作，这样就把CAS计算压力分散到了不同的Cell分段数值中了！
这样就可以大幅度的降低多线程并发更新同一个数值时出现的无限循环的问题，大幅度提升了多线程并发更新数值的性能和效率！
而且他内部实现了自动分段迁移的机制，也就是如果某个Cell的value执行CAS失败了，那么就会自动去找另外一个Cell分段内的value值进行CAS操作。
这样也解决了线程空旋转、自旋不停等待执行CAS操作的问题，让一个线程过来执行CAS时可以尽快的完成这个操作。
最后，如果你要从LongAdder中获取当前累加的总值，就会把base值和所有Cell分段数值加起来返回给你。
五、总结 & 思考
不知道大家有没有发现这种高并发访问下的分段处理机制，在很多地方都有类似的思想体现！因为高并发中的分段处理机制实际上是一个很常见和常用的并发优化手段。
所以其实很多技术，思想都是有异曲同工之妙的。
完
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