举个例子，比如说10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10，其实不是。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。
public class Test {
private int data=0;
//多个线程对一个data不停的累加1操作
}这里解释下为啥会得不到 10(知道的可直接跳过)， i++ 这个操作，计算机需要分成三步来执行。
1、读取 i 的值。
2、把 i 加 1.
3、把 最终 i 的结果写入内存之中。
所以，（1）、假如线程 A 读取了 i 的值为 i = 0，（2）、这个时候线程 B 也读取了 i 的值 i = 0。（3）、接着 A把 i 加 1，然后写入内存，此时 i = 1。（4）、紧接着，B也把 i 加 1，此时线程B中的 i = 1，然后线程 B 把 i 写入内存，此时内存中的 i = 1。也就是说，线程 A, B 都对 i 进行了自增，但最终的结果却是 1，不是 2.
解决方案一：使用synchronized
public class Test {
private int data=0;
public synchronized void increment(){
data++;
}
//多个线程调用increment()
}加了synchronized，代码就是线程安全的了，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，jdk确实做了很多优化，增加了偏向锁、轻量级锁，当线程增多线程竞争带来的开销依然很大，性能不高。
解决方案二：Atomic原子类及其底层原理
java并发包下面提供了一系列的Atomic原子类，比如说AtomicInteger。
public class Test {
private AtomicInteger data=new AtomicInteger(0);
//多个线程调用data.incrementAndGet()
}incrementAndGet底层源码：
public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
int var5;
do {
var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
return var5;
}CAS（Compare and Set）即先比较再设置
compareAndSwapInt对应操作系统的一条硬件操作指令，尽管看似有很多操作在里面，但操作系统能够保证他是原子执行的。
虽然这种 CAS 的机制能够保证线程安全，但依然有一些问题。例如，当线程A即将要执行第三步的时候，线程 B 把 i 的值加1，之后又马上把 i 的值减 1，然后，线程 A 执行第三步，这个时候线程 A 是认为并没有人修改过 i 的值，因为 i 的值并没有发生改变。而这，就是我们平常说的ABA问题。
对于基本类型的值来说，这种把数字改变了在改回原来的值是没有太大影响的，但如果是对于引用类型的话，就会产生很大的影响了。
为了解决这个 ABA 的问题，我们可以引入版本控制，例如，每次有线程修改了引用的值，就会进行版本的更新，虽然两个线程持有相同的引用，但他们的版本不同，这样，我们就可以预防 ABA 问题了。Java 中提供了 AtomicStampedReference 这个类，就可以进行版本控制了。
java8对CAS的优化
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。
java8提供了高并发下非常优秀两个类LongAdder与DoubleAdder，以LongAdder为例，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！
public class LongAdder extends Striped64 implements Serializable
LongAdder继承了Striped64类，来实现累加功能的,它是实现高并发累加的工具类；
Striped64的设计核心思路就是通过内部的分散计算来避免竞争。
Striped64内部包含一个base和一个Cell[] cells数组，又叫hash表。
没有竞争的情况下，要累加的数通过cas累加到base上；如果有竞争的话，会将要累加的数累加到Cells数组中的某个cell元素里面。所以整个Striped64的值为sum=base+∑[0~n]cells。
1、Striped64内部三个重要的成员变量：
/**
* 存放Cell的hash表，大小为2的幂。
*/
transient volatile Cell[] cells;
/**
* 基础值，
* 1. 在没有竞争时会更新这个值；
* 2. 在cells初始化的过程中，cells处于不可用的状态，这时候也会尝试将通过cas操作值累加到base。
*/
transient volatile long base;
/**
* 自旋锁，通过CAS操作加锁，用于保护创建或者扩展Cell表。
*/
transient volatile int cellsBusy;
（1）成员变量cells
AtomicInteger只有一个value，所有线程累加都要通过cas竞争value这一个变量，高并发下线程争用非常严重；
而LongAdder则有两个值用于累加，一个是base，它的作用类似于AtomicInteger里面的value，在没有竞争的情况不会用到cells数组，它为null，这时使用base做累加，有了竞争后cells数组就上场了，第一次初始化长度为2，以后每次扩容都是变为原来的两倍，直到cells数组的长度大于等于当前服务器cpu的数量为止就不在扩容（想下为什么到超过cpu数量的时候就不再扩容）；每个线程会通过线程对cells[threadLocalRandomProbe%cells.length]位置的Cell对象中的value做累加，这样相当于将线程绑定到了cells中的某个cell对象上。
（2）成员变量cellsBusy
cellsBusy，它有两个值0 或1，它的作用是当要修改cells数组时加锁，防止多线程同时修改cells数组，0为无锁，1为加锁，加锁的状况有三种
1）cells数组初始化的时候；
2）cells数组扩容的时候；
3）如果cells数组中某个元素为null，给这个位置创建新的Cell对象的时候；
（3）成员变量base
它有两个作用：
1）在开始没有竞争的情况下，将累加值累加到base
2）在cells初始化的过程中，cells不可用，这时会尝试将值累加到base上；
2、Cell内部类
//为提高性能，使用注解@sun.misc.Contended，用来避免伪共享，
@sun.misc.Contended static final class Cell {
//用来保存要累加的值
volatile long value;
Cell(long x) { value = x; }
//使用UNSAFE类的cas来更新value值
final boolean cas(long cmp, long val) {
return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, cmp, val);
}
private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
//value在Cell类中存储位置的偏移量；
private static final long valueOffset;
//这个静态方法用于获取偏移量
static {
try {
UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class<?> ak = Cell.class;
valueOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(ak.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
}
这个类很简单，final类型，内部有一个value值，使用cas来更新它的值；Cell类唯一需要注意的地方就是Cell类的注解@sun.misc.Contended。
伪共享
说清楚Contended需要理解伪共享，cpu的缓存系统中是以缓存行（cache line）为单位存储的，缓存行是2的整数幂个连续字节，一般为32-256个字节。最常见的缓存行大小是64个字节，cache line是cache和memory之间数据传输的最小单元。
当多线程修改互相独立的变量时，如果这些变量共享同一个缓存行，就会无意中影响彼此的性能，这就是伪共享。
在core1上运行的线程想更新变量X，同时core2上的线程想要更新变量Y。不幸的是，这两个变量在同一个缓存行中。每个线程都要去竞争缓存行的所有权来更新变量。如果core1获得了所有权，缓存子系统将会使core2中对应的缓存行失效。当core2获得了所有权然后执行更新操作，core1就要使自己对应的缓存行失效。这会来来回回的经过L3缓存，大大影响了性能。如果互相竞争的核心位于不同的插槽，就要额外横跨插槽连接，问题可能更加严重。
举个例子：
public final static class VolatileLong {
public volatile long value = 0L;
}定义一个VolatileLong类型的数组，然后让多个线程同时并发访问这个数组，这时可以想到，在多个线程同时处理数据时，数组中的多个VolatileLong对象可能存在同一个缓存行中，通过上文可知，这种情况就是伪共享。
为了解决这个问题在jdk1.6会采用long padding的方式，就是在防止被伪共享的变量的前后加上7个long类型的变量
public final static class VolatileLong {
volatile long p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6;
public volatile long value = 0;
volatile long q0, q1, q2, q3, q4, q5, q6;
}为什么这里需要加7个long？原因是缓存行大小是64个字节，一个long是8字节，为了填充一个缓存行，value自己是8字节再加上7个long即64字节
对于HotSpot JVM，所有对象都有两个字长的对象头。第一个字是由24位哈希码和8位标志位（如锁的状态或作为锁对象）组成的Mark Word。第二个字是对象所属类的引用。如果是数组对象还需要一个额外的字来存储数组的长度。每个对象的起始地址都对齐于8字节以提高性能。因此当封装对象的时候为了高效率，对象字段声明的顺序会被重排序成下列基于字节大小的顺序：
- doubles (8) 和 longs (8)
- ints (4) 和 floats (4)
- shorts (2) 和 chars (2)
- booleans (1) 和 bytes (1)
- references (4/8)
- <子类字段重复上述顺序>
在jdk1.8中加入了@sun.misc.Contended，移除了不优雅的long padding
注意：使用@sun.misc.Contended时，需要添加参数配置-XX:-RestrictContended，否则该注解不起作用。
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时候发现线程增多（也就是casBase操作失败），那么它会自动使用cell数组，每一个线程对应于一个cell，在每一个线程中对该cell进行cas操作，这样就可以提高并发效率，分散并发压力。在LongAdder中的源码如下：
public void add(long x) {
Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
/**
* 如果一下两种条件则继续执行if内的语句
* 1. cells数组不为null（不存在争用的时候，cells数组一定为null，一旦对base的cas操作失败，才会初始化cells数组）
* 2. 如果cells数组为null，如果casBase执行成功，则直接返回，如果casBase方法执行失败（casBase失败，说明第一次争用冲突产生，需要对cells数组初始化）进入if内；
* casBase方法很简单，就是通过UNSAFE类的cas设置成员变量base的值为base+要累加的值
* casBase执行成功的前提是无竞争，这时候cells数组还没有用到为null，可见在无竞争的情况下是类似于AtomticInteger处理方式，使用cas做累加。
*/
if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
//uncontended判断cells数组中，当前线程要做cas累加操作的某个元素是否#不#存在争用，如果cas失败则存在争用；uncontended=false代表存在争用，uncontended=true代表不存在争用。
boolean uncontended = true;
/**
*1. as == null ： cells数组未被初始化，成立则直接进入if执行cell初始化
*2. (m = as.length - 1) < 0： cells数组的长度为0
*条件1与2都代表cells数组没有被初始化成功，初始化成功的cells数组长度为2；
*3. (a = as[getProbe() & m]) == null ：如果cells被初始化，且它的长度不为0，则通过getProbe方法获取当前线程Thread的threadLocalRandomProbe变量的值，初始为0，然后执行threadLocalRandomProbe&(cells.length-1 ),相当于m%cells.length;如果cells[threadLocalRandomProbe%cells.length]的位置为null，这说明这个位置从来没有线程做过累加，需要进入if继续执行，在这个位置创建一个新的Cell对象；
*4. !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x))：尝试对cells[threadLocalRandomProbe%cells.length]位置的Cell对象中的value值做累加操作,并返回操作结果,如果失败了则进入if，重新计算一个threadLocalRandomProbe；
如果进入if语句执行longAccumulate方法,有三种情况
1. 前两个条件代表cells没有初始化，
2. 第三个条件指当前线程hash到的cells数组中的位置还没有其它线程做过累加操作，
3. 第四个条件代表产生了冲突,uncontended=false
**/
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))
longAccumulate(x, null, uncontended);
}
}
当线程增多，每个cell中分配的线程数也会增多，当其中一个线程操作失败的时候，它会自动迁移到下一个cell中进行操作，这也就解决了CAS空旋转，自旋不停等待的问题。这就是自动迁移机制。
具体在源码中的体现如下（该段代码在抽象类Striped64下，LongAdder继承自该类）：
三个参数第一个为要累加的值，第二个为null，第三个为wasUncontended表示调用方法之前的add方法是否未发生竞争;final void longAccumulate(long x, LongBinaryOperator fn,
boolean wasUncontended) {
//获取当前线程的threadLocalRandomProbe值作为hash值,如果当前线程的threadLocalRandomProbe为0，说明当前线程是第一次进入该方法，则强制设置线程的threadLocalRandomProbe为ThreadLocalRandom类的成员静态私有变量probeGenerator的值，后面会详细将hash值的生成;
//另外需要注意，如果threadLocalRandomProbe=0，代表新的线程开始参与cell争用的情况
//1.当前线程之前还没有参与过cells争用（也许cells数组还没初始化，进到当前方法来就是为了初始化cells数组后争用的）,是第一次执行base的cas累加操作失败；
//2.或者是在执行add方法时，对cells某个位置的Cell的cas操作第一次失败，则将wasUncontended设置为false，那么这里会将其重新置为true；第一次执行操作失败；
//凡是参与了cell争用操作的线程threadLocalRandomProbe都不为0；
int h;
if ((h = getProbe()) == 0) {
//初始化ThreadLocalRandom;
ThreadLocalRandom.current(); // force initialization
//将h设置为0x9e3779b9
h = getProbe();
//设置未竞争标记为true
wasUncontended = true;
}
//cas冲突标志，表示当前线程hash到的Cells数组的位置，做cas累加操作时与其它线程发生了冲突，cas失败；collide=true代表有冲突，collide=false代表无冲突
boolean collide = false;
for (;;) {
Cell[] as; Cell a; int n; long v;
//这个主干if有三个分支
//1.主分支一：处理cells数组已经正常初始化了的情况（这个if分支处理add方法的四个条件中的3和4）
//2.主分支二：处理cells数组没有初始化或者长度为0的情况；（这个分支处理add方法的四个条件中的1和2）
//3.主分支三：处理如果cell数组没有初始化，并且其它线程正在执行对cells数组初始化的操作，及cellbusy=1；则尝试将累加值通过cas累加到base上
//先看主分支一
if ((as = cells) != null && (n = as.length) > 0) {
/**
*内部小分支一：这个是处理add方法内部if分支的条件3：如果被hash到的位置为null，说明没有线程在这个位置设置过值，没有竞争，可以直接使用，则用x值作为初始值创建一个新的Cell对象，对cells数组使用cellsBusy加锁，然后将这个Cell对象放到cells[m%cells.length]位置上
*/
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {
//cellsBusy == 0 代表当前没有线程cells数组做修改
if (cellsBusy == 0) {
//将要累加的x值作为初始值创建一个新的Cell对象，
Cell r = new Cell(x);
//如果cellsBusy=0无锁，则通过cas将cellsBusy设置为1加锁
if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
//标记Cell是否创建成功并放入到cells数组被hash的位置上
boolean created = false;
try {
Cell[] rs; int m, j;
//再次检查cells数组不为null，且长度不为空，且hash到的位置的Cell为null
if ((rs = cells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {
//将新的cell设置到该位置
rs[j] = r;
created = true;
}
} finally {
//去掉锁
cellsBusy = 0;
}
//生成成功，跳出循环
if (created)
break;
//如果created为false，说明上面指定的cells数组的位置cells[m%cells.length]已经有其它线程设置了cell了，继续执行循环。
continue;
}
}
//如果执行的当前行，代表cellsBusy=1，有线程正在更改cells数组，代表产生了冲突，将collide设置为false
collide = false;
/**
*内部小分支二：如果add方法中条件4的通过cas设置cells[m%cells.length]位置的Cell对象中的value值设置为v+x失败,说明已经发生竞争，将wasUncontended设置为true，跳出内部的if判断，最后重新计算一个新的probe，然后重新执行循环;
*/
} else if (!wasUncontended)
//设置未竞争标志位true，继续执行，后面会算一个新的probe值，然后重新执行循环。
wasUncontended = true;
/**
*内部小分支三：新的争用线程参与争用的情况：处理刚进入当前方法时threadLocalRandomProbe=0的情况，也就是当前线程第一次参与cell争用的cas失败，这里会尝试将x值加到cells[m%cells.length]的value ，如果成功直接退出
*/
else if (a.cas(v = a.value, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x))))
break;
/**
*内部小分支四：分支3处理新的线程争用执行失败了，这时如果cells数组的长度已经到了最大值（大于等于cup数量），或者是当前cells已经做了扩容，则将collide设置为false，后面重新计算prob的值
else if (n >= NCPU || cells != as)
collide = false;
/**
*内部小分支五：如果发生了冲突collide=false，则设置其为true；会在最后重新计算hash值后，进入下一次for循环
*/
else if (!collide)
//设置冲突标志，表示发生了冲突，需要再次生成hash，重试。 如果下次重试任然走到了改分支此时collide=true，!collide条件不成立，则走后一个分支
collide = true;
/**
*内部小分支六：扩容cells数组，新参与cell争用的线程两次均失败，且符合库容条件，会执行该分支
*/
else if (cellsBusy == 0 && casCellsBusy()) {
try {
//检查cells是否已经被扩容
if (cells == as) { // Expand table unless stale
Cell[] rs = new Cell[n << 1];
for (int i = 0; i < n; ++i)
rs[i] = as[i];
cells = rs;
}
} finally {
cellsBusy = 0;
}
collide = false;
continue; // Retry with expanded table
}
//为当前线程重新计算hash值
h = advanceProbe(h);
//这个大的分支处理add方法中的条件1与条件2成立的情况，如果cell表还未初始化或者长度为0，先尝试获取cellsBusy锁。
}else if (cellsBusy == 0 && cells == as && casCellsBusy()) {
boolean init = false;
try { // Initialize table
//初始化cells数组，初始容量为2,并将x值通过hash&1，放到0个或第1个位置上
if (cells == as) {
Cell[] rs = new Cell[2];
rs[h & 1] = new Cell(x);
cells = rs;
init = true;
}
} finally {
//解锁
cellsBusy = 0;
}
//如果init为true说明初始化成功，跳出循环
if (init)
break;
}
/**
*如果以上操作都失败了，则尝试将值累加到base上；
*/
else if (casBase(v = base, ((fn == null) ? v + x :
fn.applyAsLong(v, x))))
break; // Fall back on using base
}
}
（1）关于hash的生成
hash是LongAdder定位当前线程应该将值累加到cells数组哪个位置上的，所以hash的算法是非常重要的，下面就来看看它的实现。
java的Thread类里面有一个成员变量
@sun.misc.Contended("tlr")
int threadLocalRandomProbe;
threadLocalRandomProbe这个变量的值就是LongAdder用来hash定位Cells数组位置的，平时线程的这个变量一般用不到，它的值一直都是0。
在LongAdder的父类Striped64里通过getProbe方法获取当前线程threadLocalRandomProbe的值：
static final int getProbe() {
//PROBE是threadLocalRandomProbe变量在Thread类里面的偏移量，所以下面语句获取的就是threadLocalRandomProbe的值；
return UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE);
}
（2）threadLocalRandomProbe的初始化
线程对LongAdder的累加操作，在没有进入longAccumulate方法前，threadLocalRandomProbe一直都是0，当发生争用后才会进入longAccumulate方法中，进入该方法第一件事就是判断threadLocalRandomProbe是否为0，如果为0，则将其设置为0x9e3779b9
int h;
if ((h = getProbe()) == 0) {
ThreadLocalRandom.current();
h = getProbe();
//设置未竞争标记为true
wasUncontended = true;
}
重点在这行ThreadLocalRandom.current();
public static ThreadLocalRandom current() {
if (UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE) == 0)
localInit();
return instance;
}
在current方法中判断如果probe的值为0，则执行locaInit()方法，将当前线程的probe设置为非0的值，该方法实现如下：
static final void localInit() {
//private static final AtomicInteger probeGenerator =
new AtomicInteger();
//private static final int PROBE_INCREMENT = 0x9e3779b9;
int p = probeGenerator.addAndGet(PROBE_INCREMENT);
//prob不能为0
int probe = (p == 0) ? 1 : p; // skip 0
long seed = mix64(seeder.getAndAdd(SEEDER_INCREMENT));
//获取当前线程
Thread t = Thread.currentThread();
UNSAFE.putLong(t, SEED, seed);
//将probe的值更新为probeGenerator的值
UNSAFE.putInt(t, PROBE, probe);
}
probeGenerator 是static 类型的AtomicInteger类，每执行一次localInit()方法，都会将probeGenerator 累加一次0x9e3779b9这个值；，0x9e3779b9这个数字的得来是 2^32 除以一个常数，这个常数就是传说中的黄金比例 1.6180339887；然后将当前线程的threadLocalRandomProbe设置为probeGenerator 的值，如果probeGenerator 为0，这取1；
（3）threadLocalRandomProbe重新生成
就是将prob的值左右移位 、异或操作三次
static final int advanceProbe(int probe) {
probe ^= probe << 13; // xorshift
probe ^= probe >>> 17;
probe ^= probe << 5;
UNSAFE.putInt(Thread.currentThread(), PROBE, probe);
return probe;
}
当我们需要获取多线程更新后的值的时候，只需要将base和cell数组中的值加起来返回即可
/**
* Returns the current sum. The returned value is <em>NOT</em> an
* atomic snapshot; invocation in the absence of concurrent
* updates returns an accurate result, but concurrent updates that
* occur while the sum is being calculated might not be
* incorporated.
*
* @return the sum
*/
public long sum() {
Cell[] as = cells; Cell a;
long sum = base;
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}