Java 使用长加法器计算统计计数器的最大值？

我们使用原子收集一些统计数据。一些用户看到了关于这些问题的争论，建议改用LongAdder。但是，我看不到计算最大值的方法，因为我们目前正在使用原子：

AtomicLong _current, _total, _max;
...

void add(long delta)
{
  long current = _current.addAndGet(delta);
  if (delta>0)
  {
    _total.addAndGet(delta);
    long max = _max.get();
    while (current > max)
    {
      if (_max.compareAndSet(max, current))
        break;
      max = _max.get();
    }
 }

因此，我认为我们可以很容易地用一个长加法器来替换

\u total

，但因为我们使用的是

\u current.addAndGet（delta）

，这对于

长加法器

来说是不好的，我们也不能对“\u max”值进行cas操作

基于

LongAdder

或类似的可伸缩无锁结构，有没有收集此类统计数据的好算法

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事实上，当我问的时候，我们的数据通常会更新6到10个原子。如果我们仍然看到了争用，那么抓取一个锁并更新6到10个正常的Long是否可能更好？

您不需要

LongAdder

，但是

longamperator

这里：您需要

新的longamperator（数学：：max，Long.MIN_值）

，这在这里做得对

LongAdder

是

LongAccumulator

Ah的一个特例，它允许将

\u max

转换为

LongAccumulator

，但它无助于

\u current

所需的addAndGet语义。但是，它仍然允许用1个AtomicLong、1个LongAdder和1个AtomicLong替换3个AtomicLongLongAccumulator@gregw：是否可以进一步简化，取决于您在发布的方法之外对这些值实际执行的操作。从您所展示的单一方法中，所有三个都将始终包含相同的值，因此，可以用一个

LongAdder

…@Holger替换。这三个值并不总是相同的，因为可以传入负增量。@gregw：我明白了。这让我想知道实际的用例。如果此时假设争用较高，实际结果取决于不可预测的线程调度，因为累积

-1、+1、+1、+1

将产生与累积

+1、+1、-1、-1

不同的最大值，即使只有纳秒产生差异（我们实际上可能同时遇到所有四个值，但是

AtomicLong

强制执行任意的串行更新顺序）…