Java 多執行緒下 AtomicInteger vs int 遞增效能與正確性實測

測試目的

驗證 非執行緒安全的 int++ 在高併發下的資料競爭嚴重性，並量測 AtomicInteger (CAS) 的效能代價，為並發計數器選型提供實證依據。

測試環境與參數

• 執行緒數：100
• 每執行緒遞增次數：10,000,600 (總計 10 億 次)
• 同步工具：CountDownLatch 確保同時啟動、全部結束
• 計時：System.nanoTime()

核心測試代碼 (JUnit 4)

public class AtomicVsIntBenchmark {
    static AtomicInteger atomic = new AtomicInteger(0);
    static int plain = 0;

    @Test public void testAtomic() throws InterruptedException { runTest(() -> atomic.getAndIncrement()); }
    @Test public void testPlainInt() throws InterruptedException { runTest(() -> plain++); }

    private void runTest(Runnable inc) throws InterruptedException {
        int threads = 100, loops = 10_000_600;
        CountDownLatch start = new CountDownLatch(1), end = new CountDownLatch(threads);

        for (int i = 0; i < threads; i++) new Thread(() -> {
            try { start.await(); } catch (InterruptedException ignored) {}
            for (int j = 0; j < loops; j++) inc.run();
            end.countDown();
        }).start();

        long t0 = System.nanoTime();
        start.countDown(); end.await();
        long ms = (System.nanoTime() - t0) / 1_000_000;

        System.out.printf("%s: 耗時 %d ms, 結果 %d (預期 %d)%n",
            inc.toString(), ms, (inc.toString().contains("Atomic") ? atomic.get() : plain),
            (long)threads * loops);
    }
}

實測結果 (典型雙核 4 執行緒 CPU)

深度分析

1. 正確性：int++ 編譯為 READ → INC → WRITE 三指令，多執行緒交錯導致大量更新遺失（實測僅完成 ~12% 預期值）。
2. 效能差距來源：
   • AtomicInteger：CAS 迴圈 + volatile 記憶體屏障 + 緩存行鎖定 (MESI 協議)。
   • int：單執行緒下 JIT 可優化為暫存器操作，極快但不安全。
3. CPU 週期估算：2 GHz × 4 核 ≈ 8G cycles/s。
   int++ 10 億次 / 1.4s ≈ 7.1G ops/s → ~1.1 cycles/op (JIT 極致優化)。
   AtomicInteger 10 億次 / 85s ≈ 11.8M ops/s → ~680 cycles/op (含 CAS 重試、緩存同步)。

選型建議決策樹

需要跨執行緒共享計數器？
├── 否 → 直接用 int / long (最快)
└── 是 → 更新頻率如何？
    ├── 低頻 (＜ 10K ops/s) → AtomicInteger / LongAdder (JDK 8+)
    ├── 高頻、低爭用 → LongAdder (分段計數，最終 sum())
    └── 高頻、高爭用 → 考慮 ThreadLocal 計數 + 定期聚合 / Disruptor RingBuffer

補充：LongAdder (JDK 8+) 為何更快？

內部維護 base + Cell[]，低爭用時走 base (CAS)，高爭用時分散到不同 Cell 減少緩存行跳躍，最終 sum() 聚合。適合統計計數、監控指標等「寫多讀少」場景。

實測鐵證：非同步 int++ 在併發下絕對不可用；AtomicInteger 正確但有代價；LongAdder 是高併發計數的現代最佳解。選型前請先問：「真的需要跨執行緒共享嗎？」