在 Java 的并发编程世界里，处理多线程环境下的共享数据往往是一场充满挑战的旅程。你是否曾经遇到过这样的情况：在多个线程同时修改同一个整数变量时，结果总是不如预期，充满了不可预测的竞态条件？这正是我们今天要解决的核心问题。
当我们谈论线程安全的基本操作时，java.util.concurrent.atomic 包下的类是我们的得力助手。特别是 AtomicInteger，它为我们提供了一种无需使用 synchronized 关键字即可进行原子操作的高效方式。在本文中，我们将深入探讨其中的一个核心方法——addAndGet()。我们将不仅仅停留在语法层面，而是会深入底层原理，通过丰富的代码示例来掌握它的用法，并探讨在实际开发中如何利用它来构建高效且安全的并发应用。
什么是 AtomicInteger.addAndGet() 方法？
简单来说，INLINECODEc25978d6 方法是一个原子操作，它做了两件事：首先，将传入的参数（我们称之为 INLINECODE4c605dda 或增量）与当前对象中的整数值相加；其次，返回相加后的最新值。
“原子”在这里意味着这个操作是不可中断的。即使在多线程环境下，当多个线程同时调用同一个 AtomicInteger 实例的 addAndGet() 方法时，也能保证每一次操作都是完整执行的，不会出现数据污染。这就像是有一个隐形的锁在保护着操作，但它的性能通常比显式锁要高得多。
#### 方法签名
public final int addAndGet(int delta)
#### 参数与返回值
- 参数 (delta): 这是一个 int 类型的值，代表你希望加到当前值上的增量。它可以是正数，也可以是负数（如果是负数，实际上就是执行减法操作）。
- 返回值: 方法返回一个 int 值，即更新之后的值。
为什么我们需要它？（深入理解）
让我们通过一个对比来理解它的重要性。在普通的 INLINECODEb47f05a4 变量操作中，执行 INLINECODE9f0a2430 看起来是一行代码，但在 CPU 层面，它实际上包含三个步骤：
- 读取
i的值。 - 将
i的值加 1。 - 将新值写回
i。
在没有同步机制的多线程环境下，这两个线程可能会同时读取到相同的旧值，分别加 1，然后写回。结果是，虽然增加了两次，但最终的值可能只增加了 1。这就是典型的“检查-然后-执行”竞态条件。
而 addAndGet() 利用底层的 CAS（Compare-And-Swap）算法解决了这个问题。它会先拿到当前的值，尝试计算新值，然后在写回之前检查当前值是否已被其他线程修改。如果没有修改，则写回成功；如果被修改了，则重新读取、计算、尝试，直到成功为止。这个过程对开发者是透明的，极大地简化了并发编程的难度。
代码示例与实战演练
为了让你更直观地理解这个函数，我们准备了几个循序渐进的演示程序。
#### 示例 1：基础用法 – 从默认值开始
在这个例子中，我们将创建一个默认值为 0 的 AtomicInteger，并使用 addAndGet(6) 来增加它的值。
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class AddAndGetExample1 {
public static void main(String args[]) {
// 步骤 1: 初始化一个 AtomicInteger，默认构造函数将值设为 0
AtomicInteger val = new AtomicInteger();
// 步骤 2: 调用 addAndGet 方法，将 6 加到当前值上
// 此时，值从 0 变为 6，并且方法返回这个新值
int updatedValue = val.addAndGet(6);
// 步骤 3: 打印更新后的值
System.out.println("更新后的值为: " + updatedValue);
// 验证：直接打印对象也会看到当前的值
System.out.println("AtomicInteger 当前对象状态: " + val);
}
}
输出：
更新后的值为: 6
AtomicInteger 当前对象状态: 6
解析： 这是最简单的用例。我们可以看到，方法返回了我们期望的结果，并且对象内部的值也被持久化保存了下来。
#### 示例 2：指定初始值并累加
在实际开发中，我们通常会从一个具体的初始值开始，而不是 0。下面的程序展示了如何指定初始值（18），并在此基础上增加指定的数值。
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class AddAndGetExample2 {
public static void main(String args[]) {
// 初始化 AtomicInteger，指定初始值为 18
AtomicInteger val = new AtomicInteger(18);
System.out.println("初始值: " + val.get());
// 将 6 加到当前值 18 上
// addAndGet 会返回 18 + 6 = 24
int newValue = val.addAndGet(6);
System.out.println("执行 addAndGet(6) 后: " + newValue);
// 再次调用，这次我们加负数，相当于减法
int finalValue = val.addAndGet(-10);
System.out.println("执行 addAndGet(-10) 后: " + finalValue);
}
}
输出：
初始值: 18
执行 addAndGet(6) 后: 24
执行 addAndGet(-10) 后: 14
实用见解： 请注意，虽然方法名叫“addAndGet”，但通过传入负数参数，我们可以非常轻松地实现原子减法操作，这在处理计数器或库存扣减等场景时非常有用。
#### 示例 3：多线程环境下的线程安全验证
这是 INLINECODE430613b1 大显身手的时刻。在这个例子中，我们将模拟两个线程同时对一个计数器进行增加操作。为了突出 INLINECODE70454962 的特性，我们不再使用 INLINECODE9f4cb76e，而是手动模拟“加 1”的过程，通过 INLINECODE377b5926 来实现。
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
class AtomicCounterDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 初始化计数器为 0
AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
// 定义一个任务：增加计数器 1000 次
Runnable task = () -> {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
// 使用 addAndGet 原子性地加 1
count.addAndGet(1);
}
};
Thread thread1 = new Thread(task, "线程-A");
Thread thread2 = new Thread(task, "线程-B");
// 启动线程
thread1.start();
thread2.start();
// 等待线程结束
thread1.join();
thread2.join();
// 输出结果
System.out.println("预期的总数: 2000");
System.out.println("实际的结果: " + count.get());
}
}
输出：
预期的总数: 2000
实际的结果: 2000
解析： 在这个多线程示例中，虽然两个线程疯狂地交错执行，但 INLINECODEdb75581d 确保了每一次 INLINECODE4a5afff2 都是原子性的。无论运行多少次，结果始终是准确的 2000。如果你把 INLINECODEd7b0c8dd 换成普通的 INLINECODEc9a56504（假设 count 是普通 int），你会发现结果经常小于 2000，这就是“丢失更新”的问题。
#### 示例 4：在实际场景中的应用 – 分布式任务的本地计数
让我们看一个更贴近实际生产的例子。假设我们正在处理一批数据，并且希望统计所有线程处理成功的总记录数。
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class DataProcessor {
// 共享的成功计数器
private static AtomicInteger successCount = new AtomicInteger(0);
public static void main(String[] args) {
// 创建一个包含 3 个线程的线程池
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
// 模拟处理 10 个任务
for (int i = 0; i {
try {
// 模拟业务处理耗时
Thread.sleep((long) (Math.random() * 100));
// 假设处理成功，我们增加计数
// 这里使用 addAndGet(1) 来记录成功数
int currentTotal = successCount.addAndGet(1);
System.out.println("任务 " + taskId + " 完成。当前总成功数: " + currentTotal);
} catch (InterruptedException e) {
System.err.println("任务 " + taskId + " 被中断。");
}
});
}
executor.shutdown();
// 确保所有任务完成（实际生产中通常配合 awaitTermination 使用）
while (!executor.isTerminated()) {
// 等待
}
System.out.println("
所有任务处理完毕。最终总成功数: " + successCount.get());
}
}
解析： 在这个例子中，我们不需要编写复杂的 synchronized 块来保护 INLINECODEa8d80c7d。INLINECODE4240e4e2 帮我们处理了所有的并发细节，使得代码既简洁又高效。这正是现代 Java 并发编程的优雅之处。
常见错误与最佳实践
虽然 INLINECODEeef8c368 很强大，但在使用 INLINECODEdae7bbee 时，我们还需要注意以下几点，以避免落入陷阱。
#### 1. 混淆 getAndUpdate 与 addAndGet
有时候，你可能需要在修改值之前获取旧值，或者需要根据复杂的逻辑更新值。
-
addAndGet(int delta)：返回的是更新后的新值。 -
getAndAdd(int delta)：返回的是更新前的旧值。
如果你需要基于旧值进行某种计算并更新，而不仅仅是简单的加法，建议使用 INLINECODEc630aa8f 或 INLINECODE7a1b09e6。例如，如果你想实现“如果当前值大于0，则减去1”的逻辑，简单的 INLINECODE5fd99a1a 配合 if 判断并不是原子的（因为在检查和操作之间可能会被其他线程插队）。这时应该使用 INLINECODE3ebd4df5 或者更高级的 updateAndGet 方法配合 Lambda 表达式。
#### 2. 忘记检查返回值
很多开发者习惯于调用 addAndGet 但忽略其返回值，像这样：
val.addAndGet(10);
// 后续代码再去 get()
虽然在功能上没有问题，但如果你后续需要立即使用这个新值，直接利用 addAndGet 的返回值可以减少一次方法调用，使代码更加紧凑流畅。
#### 3. 性能误区
虽然 INLINECODEf941c8a6 的性能优于 INLINECODE66d010b9，但在极高并发下（例如几十个线程同时疯狂修改同一个原子变量），CAS 操作可能会因为频繁失败重试（自旋）而导致 CPU 占用率升高。
优化建议： 如果遇到这种极端情况，可以考虑使用 INLINECODEa0c1915d（Java 8 引入）。INLINECODE0f97c941 在高并发场景下通过分散热点数据到多个 Cell 中来减少竞争，在最终获取结果时再进行合并。但在一般的低中并发场景下，AtomicInteger 依然是最简单直接的选择。
总结与展望
在这篇文章中，我们深入探讨了 Java 并发工具类中的核心方法 AtomicInteger.addAndGet()。我们从它的工作原理讲起，通过三个由浅入深的代码示例，演示了如何正确地使用它来保证多线程环境下的数据一致性。
关键要点回顾：
- 原子性：
addAndGet()保证了加法操作的原子性，无需加锁即可线程安全。 - 返回值：它总是返回更新后的最新值，这允许我们在方法链式调用中直接使用结果。
- CAS 机制：理解其底层的 Compare-And-Swap 原理，有助于我们编写更高效的并发代码。
- 适用场景：适用于计数器、序列号生成、统计累加等场景。
掌握这个方法，是你从编写基础同步代码迈向高效并发编程的重要一步。接下来，你可以尝试去探索 INLINECODEbc508a4a 或者 INLINECODE9e2c87fe，它们在处理对象引用共享和极高并发计数时，能为你提供更强大的武器。
希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用 INLINECODE8edd666f。下次当你需要处理一个共享的整数变量时，别忘了这位老朋友——INLINECODE3f31b359。