AtomicInteger 在高并发下性能不好的原因有：一、竞争激烈导致自旋等待；二、缓存行失效引发伪共享；三、ABA 问题导致的无效更新；四、无法保证多个操作的原子性等。竞争激烈导致自旋等待是指，在高并发情况下，多个线程同时竞争 AtomicInteger 的更新操作，会导致自旋等待。
一、竞争激烈导致自旋等待
在高并发情况下，多个线程同时竞争 AtomicInteger 的更新操作，会导致自旋等待。自旋等待是指线程在获取不到锁时，不会立即进入阻塞状态，而是一直忙等（自旋）直到获取到锁为止。自旋等待会消耗大量的 CPU 资源，降低性能。
二、缓存行失效引发伪共享
AtomicInteger 的内部实现依赖于 CPU 提供的 CAS（Compare and Swap）指令来实现原子性。但多个 AtomicInteger 变量可能会被存储在同一个缓存行中，当一个线程修改其中一个变量时，会导致整个缓存行失效，引发伪共享问题。其他线程访问不相关的变量时也会受到影响，增加了总线通信和缓存同步的开销，降低性能。
三、ABA 问题导致的无效更新
ABA 问题是指一个变量的值在经过多次修改后，又回到原始值，但中间经历了其他值。在高并发环境下，如果一个线程在检查值是否为期望值时发生了多次 ABA 更新，但此时有其他线程修改了该值并又恢复为原始值，那么这个检查就会出现误判，导致无效更新，降低了数据的正确性和性能。
四、无法保证多个操作的原子性
AtomicInteger 提供了一些原子性操作，如 getAndIncrement()、getAndDecrement()、getAndAdd() 等。但在多个操作组合的场景下，不能保证这些操作的原子性。比如在 getAndIncrement() 和 getAndDecrement() 组合的情况下，可能会出现并发问题，导致结果不符合预期。
五、线程频繁阻塞与唤醒导致的上下文切换开销
在高并发环境中，如果多个线程竞争一个 AtomicInteger 实例，可能会导致频繁的线程阻塞和唤醒，引发大量的上下文切换。上下文切换会导致 CPU 的资源浪费，降低系统的性能。
六、CAS 自旋次数限制影响性能
AtomicInteger 的 CAS 操作在失败时会进行自旋，但自旋次数有限。如果自旋次数不够多，就可能导致更新操作失败，增加了线程重新尝试的开销，降低了性能。
七、原子操作复杂性导致执行时间较长
AtomicInteger 提供的原子操作虽然是线程安全的，但其实现可能较为复杂，需要进行多次 CAS 尝试或者采用其他机制来保证原子性。这些额外的操作会增加原子操作的执行时间，从而降低了性能。
延伸阅读
AtomicInteger是什么
AtomicInteger是Java中提供的一个原子操作类，用于对整型数据进行原子性操作。它位于java.util.concurrent.atomic包下。原子操作指的是不可分割的、线程安全的操作。在并发环境下，多个线程同时对同一变量进行读写操作时，可能引发竞态条件和数据不一致的问题。而使用AtomicInteger可以保证对整型数据进行原子性操作，避免了这些问题。
AtomicInteger提供了一系列原子性操作方法，包括原子增减、原子赋值、原子比较和设置等，这些方法都能够保证在多线程环境下的原子性。它们底层使用了硬件支持或加锁机制，确保了操作的原子性和线程安全性。使用AtomicInteger不需要显式地加锁，因此在性能上比传统的加锁方式更高效。同时，AtomicInteger还提供了一些有用的方法，如getAndIncrement()、getAndSet()等，方便对变量进行自增、赋值等常见操作。
