AtomicInteger 比 synchronized 更快因其基于 CPU 的 CAS 指令实现无锁原子更新，避免线程阻塞、上下文切换和锁竞争；但高争用下自旋会浪费 CPU，此时 LongAdder 或 StampedLock 更优。
AtomicInteger 为什么比 synchronized 更快
因为 AtomicInteger 底层靠 CPU 的 CAS（Compare-And-Swap）指令实现原子更新，不加锁、不阻塞线程，避免了上下文切换和锁竞争开销。而 synchronized 进入临界区时可能触发线程挂起/唤醒，尤其在高并发争抢下延迟明显升高。
但要注意：CAS 不是万能的。它依赖「无限重试」——当多个线程反复失败重试时，会浪费 CPU；极端情况下（如总也抢不到），反而不如锁稳定。
- 适用场景：
count++、状态位翻转（如isRunning = true）、简单计数器 - 不适用场景：需要多步逻辑原子性（比如“先读再判断再写”），这时得用
synchronized或ReentrantLock -
getAndIncrement()和incrementAndGet()返回值不同，别错用；前者返回旧值，后者返回新值
AtomicReference 不能直接存对象修改，为什么
AtomicReference 只保证“引用本身”的更新是原子的，不保证它指向的对象内部字段线程安全。比如你用 AtomicReference<list>></list>，然后调 ref.get().add("x")，这行代码不是原子操作——get() 和 add() 之间可能被其他线程打断。
常见错误现象：ConcurrentModificationException 或数据丢失，尤其在共享集合上直接调方法。
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- 正确做法：把整个修改逻辑封装进
updateAndGet()或accumulateAndGet()，确保 CAS 重试覆盖完整语义 - 如果对象字段要原子更新，优先考虑
AtomicIntegerFieldUpdater等字段更新器，而非嵌套引用 - 注意：
AtomicReference的compareAndSet()对 null 值敏感，oldValue == null时必须用==判断，不能用.equals()
CAS 失败后自旋重试的代价有多大
每次 CAS 失败，JVM 会立即再次尝试（自旋），不放弃 CPU。在低争用时几乎无感；但线程数接近 CPU 核心数、且更新热点高度集中时，自旋会吃满核心，导致其他任务饿死。
典型表现：应用吞吐没涨，CPU 使用率飙升，GC 日志里 pause time 反而变长（因为 GC 线程抢不到执行权）。
- JDK 9+ 在
Unsafe.compareAndSwapInt底层加入了有限退避（如 pause 指令），但无法完全规避问题 - 高竞争场景下，宁可换成
LongAdder（分段计数）或StampedLock读写锁，别硬扛 CAS 自旋 -
WeakCompareAndSet()已废弃，不要用；它的“弱”不是指性能弱，而是不提供 happens-before 保证，极易引发可见性 bug
AtomicLong 在 32 位 JVM 上有没有问题
没有。从 JDK 5 开始，AtomicLong 就通过 Unsafe.compareAndSwapLong 支持 64 位原子操作，哪怕在 32 位 JVM 上也靠两条 32 位指令 + 循环 CAS 实现，JVM 层已屏蔽差异。
但要注意：某些老版本 Android ART 或定制 JRE 可能阉割了 Unsafe 的 long 支持，抛 UnsupportedOperationException —— 这类环境现在极少见，但做嵌入式或 IoT 开发时得实测。
- 替代方案：
AtomicLongFieldUpdater更轻量，适合已有对象字段升级为原子更新 - 别手动拆成高低 32 位用两个
AtomicInteger模拟，容易出竞态，且无法保证整体原子性 - 如果真要跨 JVM 兼容，统一用
java.util.concurrent.atomic包下的类即可，无需降级处理
真正难的是设计阶段就判断清楚：这个变量到底需不需要原子性？是不是过早优化？很多所谓“并发问题”，其实只是状态共享不合理，而不是 CAS 用得不够溜。
