ConcurrentHashMap cas操作以及AtomicLongMap类

假设有一个需求：实时统计某个网址的访问次数

方案一：利用concurrentHashMap，进行统计

private Map<String, Long> wordCounts = new ConcurrentHashMap<>();
 
public long increase(String word) {
    Long oldValue = wordCounts.get(word);
    Long newValue = (oldValue == null) ? 1L : oldValue + 1;
    wordCounts.put(word, newValue);
    return newValue;
}

在多个线程环境increase()的统计是错误的，因为多个线程用相同的word调用时，很可能会覆盖相互的结果，造成记录的次数比实际出现的次数少。concurrentHashMap 能保证的是每一个操作（put，get,delete…）本身是线程安全的，但是increase是先取、再加多个步骤。

对上面increase方法加锁可以解决问题，但是会降低并发量。

方案二：借助ConcurrentMap接口定义了几个基于 CAS 操作：

private ConcurrentMap<String, Long> wordCounts = new ConcurrentHashMap<>();
 
public long increase(String word) {
    Long oldValue, newValue;
    while (true) {
        oldValue = wordCounts.get(word);
        if (oldValue == null) {
            // Add the word firstly, initial the value as 1
            newValue = 1L;
            if (wordCounts.putIfAbsent(word, newValue) == null) {
                break;
            }
        } else {
            newValue = oldValue + 1;
            if (wordCounts.replace(word, oldValue, newValue)) {
                break;
            }
        }
    }
    return newValue;
}

该方法有点复杂，主要因为ConcurrentMap中不能保存value为null的值，所以得同时处理word不存在和已存在两种情况。此外，这里介绍一下ConcurrentHashMap中的常用cas方法（原子操作）：

1）putIfAbsent（k,v）：

• k不存在：插入，返回null；
• 否则（k存在）：返回原值

2）replace(k,v1,v2)：

• k存在 && 原值等于v1，则更新v1为v2，返回true；
• 否则，返回false；

方案三：使用ConcurrentHashMap和AtomicLong：

private final ConcurrentMap<String, AtomicLong> wordCounts = new ConcurrentHashMap<>();
 
public long increase(String word) {
    AtomicLong number = wordCounts.get(word);
    if (number == null) {
        AtomicLong newNumber = new AtomicLong(0);
        number = wordCounts.putIfAbsent(word, newNumber);
        if (number == null) {
            number = newNumber;
        }
    }
    return number.incrementAndGet();
}

这个实现仍然有一处需要说明的地方，如果多个线程同时增加一个目前还不存在的词，那么很可能会产生多个newNumber对象，但最终只有一个newNumber有用，其他的都会被扔掉。对于这个应用，这不算问题，创建AtomicLong的成本不高，而且只在添加不存在词是出现。但是对于缓存场景（缓存创建成本高），就有些问题了。

方案四：使用AtomicLongMap：

AtomicLongMap是Google Guava项目的一个类，它是线程安全、支持并发访问的。对于计数推荐使用该类。

private AtomicLongMap<String> urlCoutn = AtomicLongMap.create();

	public long increase(String url) {
		long newValue = urlCoutn.incrementAndGet(url);
		return newValue;
	}

	public Long getCount(String url) {
		return urlCoutn.get(url);
	}

参考

https://blog.csdn.net/HEYUTAO007/article/details/61429454

https://blog.csdn.net/u011983531/article/details/65936945