Java 8引入了两个用于并发累加和累计的工具类：LongAdder和LongAccumulator。它们都是设计用来在高并发环境下提供高效的数字累加和累计操作。

1. LongAdder

LongAdder是AtomicLong的一种替代，特别是当多个线程频繁地进行更新操作时。与AtomicLong相比，LongAdder在高并发环境下提供了更好的性能，但是可能牺牲了一些空间和计算的精度。

使用场景：当多个线程需要频繁地更新一个共享的计数器时，LongAdder是一个很好的选择。

示例：

import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;

public class LongAdderDemo {
    public static void main(String[] args) {
        LongAdder adder = new LongAdder();
        adder.add(5);
        adder.increment();
        System.out.println(adder.sum());
    }
}

2. LongAccumulator

LongAccumulator是一个更为通用的工具，它允许您提供一个lambda函数来描述累加的操作。这意味着除了简单的加法，您还可以进行其他操作，如乘法、最大值和最小值等。

使用场景：当您需要一个并发累加器，但是操作不仅仅是简单的加法时，LongAccumulator是一个很好的选择。

示例：

import java.util.concurrent.atomic.LongAccumulator;

public class LongAccumulatorDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 使用乘法作为累加操作
        LongAccumulator accumulator = new LongAccumulator((x, y) -> x * y, 1);
        accumulator.accumulate(5);
        accumulator.accumulate(3);
        System.out.println(accumulator.get()); // 输出15
    }
}

注意：虽然LongAdder和LongAccumulator提供了更高的并发性能，但在只有少量线程进行更新操作的情况下，AtomicLong可能会更为高效。

总结：LongAdder和LongAccumulator是Java 8引入的两个强大的并发工具，它们为高并发环境下的累加和累计操作提供了高效的解决方案。当您面临这种情况时，应考虑使用这两个工具类，而不是传统的AtomicLong。

LongAdder 和 LongAccumulator：进阶用法与场景

1. LongAdder的扩展使用

由于LongAdder是为高并发场景设计的，它在内部使用了一个名为Cell的数组来存储部分和，这使得多个线程可以在不同的Cell上进行操作，从而避免争用。但这也意味着获取当前的总和需要遍历整个数组。

统计大量数据：

在某些场景中，您可能需要统计大量数据的频率或分布。例如，您可能需要跟踪网站上每个页面的访问次数。在这种情况下，使用一个HashMap<String, LongAdder>可以为每个页面提供一个高效的并发计数器。

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;

public class PageVisitCounter {
    private final ConcurrentHashMap<String, LongAdder> pageVisitCounts = new ConcurrentHashMap<>();

    public void visitPage(String page) {
        pageVisitCounts.computeIfAbsent(page, k -> new LongAdder()).increment();
    }

    public long getPageVisitCount(String page) {
        return pageVisitCounts.getOrDefault(page, new LongAdder()).sum();
    }
}

2. LongAccumulator的扩展使用

由于LongAccumulator可以接受任何二元操作符，这使得其应用场景非常广泛。

找出并发环境下的最大值：

假设您需要在并发环境下找出一系列数字中的最大值。您可以使用LongAccumulator来实现这个需求。

import java.util.concurrent.atomic.LongAccumulator;

public class MaxFinder {
    private final LongAccumulator maxAccumulator = new LongAccumulator(Math::max, Long.MIN_VALUE);

    public void submit(long value) {
        maxAccumulator.accumulate(value);
    }

    public long getMax() {
        return maxAccumulator.get();
    }
}

累计产品的销售额：

假设您有一个电商平台，需要跟踪每个产品的销售额。您可以使用LongAccumulator来累计每个产品的销售。

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.atomic.LongAccumulator;

public class SalesTracker {
    private final ConcurrentHashMap<String, LongAccumulator> productSales = new ConcurrentHashMap<>();

    public void recordSale(String product, long amount) {
        productSales.computeIfAbsent(product, k -> new LongAccumulator(Long::sum, 0)).accumulate(amount);
    }

    public long getTotalSales(String product) {
        return productSales.getOrDefault(product, new LongAccumulator(Long::sum, 0)).get();
    }
}

总结：

LongAdder和LongAccumulator提供了非常灵活和高效的工具，可以应对各种并发场景。正确使用这两个类，可以大大提高并发程序的性能和可靠性。