另一方面，首先，假设目前多个线程对一个变量持续累积，直接操作该变量的话会有问题。
多线程修改一个data变量的时空行对线程来说不安全，会导致data值的变化
根据预想的值进行变更。
二、初步解决： synchronized在方法中增加了synchronized关键词，这样的初步解决“太重”。
更高效的解决方案： Atomic原子类及其基础原理
java建成后提供了一系列Atomic原子类，如AInterger。
他可以在保证多线程并发安全性的同时，获得高性能的并发更新的数值。
三.更高效的方案：Atomic原子类1、atomicintegerprivateautomicintegerdata=newautomicinteger (0； //并发多个线程： data.incrementAndGet (； 自动累加器通过时钟同步化(cas )机制保证多线程修改数值的安全性。
2、增量累计方法每次修改data变量的值时，先获取此值
步骤2 :然后执行cas操作更改此值，如果更改成功，则返回
步骤3 :如果修复失败，请重复步骤1和步骤2直到成功
publicfinalintaddandget (int delta ) return unsafe.getandaddint (this，valueOffset，delta ) delta； } publicfinalintgetandaddint (objectvar 1，long var2，int var4) int var4； do { var5=this.getint volatile (var 1，var2)； } while (！ this.compareandswapint(var1、var2、var5和var5 var4)； return var5； }多个线程同时执行getAndAddInt方法，在data值上加1后，返回相加后的最新值
但是，这个cas有问题吗？ 如果许多线程同时修改一个AtomicInterger，则可能会有许多线程
由于旋转不停，java8宣布了新的类LongAdder
四. java 8优化CAS机制：使用分段CAS和自动分段迁移方法，大幅提高多线程高并发CAS操作的性能。
1、LongAdder基础原理transient volatile long base； transient volatile Cell[] cells； 首先，LongAdder维护着与AtomicLong的value作用相同的base值。 此外，它维护初始值为空的Cell[] cells数组。 cells数组仅在对base的CAS更新失败(表示竞争激烈)时使用
Cell类很简单，它包含了支持value和CAS更新value的CAS方法。 长度为2的n次方，用h(length-1 )获取数组的下标。
当n个线程同时执行add方法时，
对于AtomicLong来说，似乎只有一个线程运行成功，剩下的线程失败进入旋转，最终串行运行。 对于LongAdder，为线程的probe值(Thread类的threadLocalRandomProbe
字段)求cells的一个数组下标，获取cell值。 如果n个线程分布在不同的cell上，则CAS执行失败的概率将非常低。
2、add )方法的源代码流程图：
3、sum (方法： public long sum ) ) { Cell[] as=cells； 小区a； long sum=base； if(as！=null(for ) intI=0； i as.length； I () if ) ) a=as[I]！=null(sum=a.value； } }返回总计； } sum方法返回当前的总和，但此返回值不是原子快照
如果在sum过程中没有调用add方法的线程，则在这种情况下返回的值是准确的。 但是，在这个过程中，cell[0]已经被相加了。 此时，正好有一个线程调用add方法更新了cell[0]，但不会将此值相加，因为sum方法没有进行统计计算。
4、LongAdder总结，总结其特点：
以高同时性发挥更好的性能； 但是，高并发性不能保证sum返回值的正确性；