几天前，我偶然地将之前写的用来测试AtomicInteger和synchronized的自增性能的代码跑了一下，意外地发现AtomicInteger的性能比synchronized更好了，经过一番原因查找，有了如下发现：
在jdk1.7中，AtomicInteger的getAndIncrement是这样的：
public final int getAndIncrement() {
for (;;) {
int current = get();
int next = current + 1;
if (compareAndSet(current, next))
return current;
}
}
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}而在jdk1.8中，是这样的：
public final int getAndIncrement() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
}可以看出，在jdk1.8中，直接使用了Unsafe的getAndAddInt方法，而在jdk1.7的Unsafe中，没有此方法。（PS:为了找出原因，我反编译了Unsafe，发现CAS的失败重试就是在getAndAddInt方法里完成的，我用反射获取到Unsafe实例，编写了跟getAndAddInt相同的代码，但测试结果却跟jdk1.7的getAndIncrement一样慢，不知道Unsafe里面究竟玩了什么黑魔法，还请高人不吝指点）（补充：文章末尾已有推论）
通过查看AtomicInteger的源码可以发现，受影响的还有getAndAdd、addAndGet等大部分方法。
有了这次对CAS的增强，我们又多了一个使用非阻塞算法的理由。
最后给出测试代码，需要注意的是，此测试方法简单粗暴，compareAndSet的性能不如synchronized，并不能简单地说synchronized就更好，两者的使用方式是存在差异的，而且在实际使用中，还有业务处理，不可能有如此高的竞争强度，此对比仅作为一个参考，该测试能够证明的是，AtomicInteger.getAndIncrement的性能有了大幅提升。
package performance;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.locks.LockSupport;
public class AtomicTest {
//测试规模，调用一次getAndIncreaseX视作提供一次业务服务，记录提供TEST_SIZE次服务的耗时
private static final int TEST_SIZE = 100000000;
//客户线程数
private static final int THREAD_COUNT = 10;
//使用CountDownLatch让各线程同时开始
private CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(THREAD_COUNT + 1);
private int n = 0;
private AtomicInteger ai = new AtomicInteger(0);
private long startTime;
public void init() {
startTime = System.nanoTime();
}
/**
* 使用AtomicInteger.getAndIncrement，测试结果为1.8比1.7有明显性能提升
* @return
*/
private final int getAndIncreaseA() {
int result = ai.getAndIncrement();
if (result == TEST_SIZE) {
System.out.println(System.nanoTime() - startTime);
System.exit(0);
}
return result;
}
/**
* 使用synchronized来完成同步，测试结果为1.7和1.8几乎无性能差别
* @return
*/
private final int getAndIncreaseB() {
int result;
synchronized (this) {
result = n++;
}
if (result == TEST_SIZE) {
System.out.println(System.nanoTime() - startTime);
System.exit(0);
}
return result;
}
/**
* 使用AtomicInteger.compareAndSet在java代码层面做失败重试（与1.7的AtomicInteger.getAndIncrement的实现类似），
* 测试结果为1.7和1.8几乎无性能差别
* @return
*/
private final int getAndIncreaseC() {
int result;
do {
result = ai.get();
} while (!ai.compareAndSet(result, result + 1));
if (result == TEST_SIZE) {
System.out.println(System.nanoTime() - startTime);
System.exit(0);
}
return result;
}
public class MyTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
cdl.countDown();
try {
cdl.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
while (true)
getAndIncreaseA();// getAndIncreaseB();
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
AtomicTest at = new AtomicTest();
for (int n = 0; n < THREAD_COUNT; n++)
new Thread(at.new MyTask()).start();
System.out.println("start");
at.init();
at.cdl.countDown();
}
}以下是在Intel(R) Core(TM) i7-4710HQ CPU @2.50GHz（四核八线程）下的测试结果(波动较小，所以每项只测试了四五次，取其中一个较中间的值)：
jdk1.7
AtomicInteger.getAndIncrement 12,653,757,034
synchronized 4,146,813,462
AtomicInteger.compareAndSet 12,952,821,234
jdk1.8
AtomicInteger.getAndIncrement 2,159,486,620
synchronized 4,067,309,911
AtomicInteger.compareAndSet 12,893,188,541
补充：应网友要求，在此提供Unsafe.getAndAddInt的相关源码以及我的测试代码。
用jad反编译jdk1.8中Unsafe得到的源码：
public final int getAndAddInt(Object obj, long l, int i)
{
int j;
do
j = getIntVolatile(obj, l);
while(!compareAndSwapInt(obj, l, j, j + i));
return j;
}
public native int getIntVolatile(Object obj, long l);
public final native boolean compareAndSwapInt(Object obj, long l, int i, int j);openjdk8的Unsafe源码：
public final int getAndAddInt(Object o, long offset, int delta) {
int v;
do {
v = getIntVolatile(o, offset);
} while (!compareAndSwapInt(o, offset, v, v + delta));
return v;
}
public native int getIntVolatile(Object o, long offset);
public final native boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset,
int expected,
int x);我的测试代码(提示：如果eclipse等ide报错，那是因为使用了受限的Unsafe，可以将警告级别从error降为warning，具体百度即可)：
...
import sun.misc.Unsafe;
public class AtomicTest {
....
private Unsafe unsafe;
private long valueOffset;
public AtomicTest(){
Field f;
try {
f = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
f.setAccessible(true);
unsafe = (Unsafe)f.get(null);
valueOffset = unsafe.objectFieldOffset(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
}catch(NoSuchFieldException e){
...
}
}
private final int getAndIncreaseD(){
int result;
do{
result = unsafe.getIntVolatile(ai, valueOffset);
}while(!unsafe.compareAndSwapInt(ai, valueOffset, result, result+1));
if(result == MAX){
System.out.println(System.nanoTime()-startTime);
System.exit(0);
}
return result;
}
...
}补充2：对于性能提升的原因，有以下推论，虽不敢说百分之百正确（因为没有用jvm的源码作为论据），但还是有很大把握的，感谢网友@周 可人和@liuxinglanyue！
Unsafe是经过特殊处理的，不能理解成常规的java代码，区别在于：
在调用getAndAddInt的时候，如果系统底层支持fetch-and-add，那么它执行的就是native方法，使用的是fetch-and-add；
如果不支持，就按照上面的所看到的getAndAddInt方法体那样，以java代码的方式去执行，使用的是compare-and-swap；
这也正好跟openjdk8中Unsafe::getAndAddInt上方的注释相吻合：
// The following contain CAS-based Java implementations used on // platforms not supporting native instructions
Unsafe的特殊处理也就是我上文所说的“黑魔法”。
