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在阿里巴巴编码规范中，LongAdder相比AtomicLong在高并发场景下展现出更高的效率，主要原因在于减少了AtomicLong空自旋带来的效率损耗。这种优势来源于LongAdder采用了热点分离的思想，从而降低了并发更新时的竞争率。

然而，LongAdder在并发更新时也存在一个潜在问题：当发生并发计数时，可能会导致最终结果不正确。这种情况通常发生在多个线程同时尝试修改计数器时，可能会导致数据竞争，进而影响最终的计数结果。

以下是LongAdder的实现代码：

public long sum() {    Cell[] as = cells;    Cell a;    long sum = base;    if (as != null) {        for (int i = 0; i < as.length; ++i) {            if ((a = as[i]) != null) {                sum += a.value;            }        }    }    return sum;}

这个方法返回当前的总和。需要注意的是，返回的值并非一个原子性快照。在没有并发更新时，方法能够返回准确的结果。但在存在并发更新的情况下，可能会因为并发修改而导致最终结果不正确。

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