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环境：
因为工作中需要一个线程安全的Id生成器，而不是云环境，因此选择了自己实现一个简单的Id生成器。 UUID在云环境中可能有优势，但在本地环境下性能并不理想，而且内存占用较大。因此决定自己实现一个线程安全的Id生成器。
为了测试线程安全性，我们选择了AtomicInteger作为线程安全的选择，同时也测试了普通的同步方法，比较两者的性能差异。
写了两个类，MidFactory是单列的Id生成器工厂，使用AtomicInteger实现线程安全。testAtom是主类（命名不规范，懒得改了），其中包含普通的synchronized方法。
测试结果显示，当使用9999个线程时，两者性能差异很小。然而，当使用99999个线程时，性能差异大约100毫秒。这种差异并没有达到预期的30%以上，因此我们对AtomicInteger的性能提升感到有些失望。
对于代码部分，testAtom类中包含了两种测试方法：init()和init2()。init()方法使用MidFactory进行测试，而init2()方法直接使用synchronized方法进行测试。
MidFactory类中，ai是一个AtomicInteger，用于生成线程安全的Id。currentId()方法返回当前Id的值。
测试结果如下：
我们对结果进行了初步分析，认为AtomicInteger的性能提升并没有达到预期的30%。如果你有兴趣，可以将代码复制到你的项目中进行测试。
以下是优化后的文章内容：
环境：
工作中需要一个线程安全的Id生成器，而不是云环境，因此选择了自己实现一个简单的Id生成器。UUID在云环境中可能有优势，但在本地环境下性能并不理想，而且内存占用较大。因此决定自己实现一个线程安全的Id生成器。
为了测试线程安全性，我们选择了AtomicInteger作为线程安全的选择，同时也测试了普通的同步方法，比较两者的性能差异。
写了两个类，MidFactory是单列的Id生成器工厂，使用AtomicInteger实现线程安全。testAtom是主类（命名不规范，懒得改了），其中包含普通的synchronized方法。
测试结果显示，当使用9999个线程时，两者性能差异很小。然而，当使用99999个线程时，性能差异大约100毫秒。这种差异并没有达到预期的30%以上，因此我们对AtomicInteger的性能提升感到有些失望。
对于代码部分，testAtom类中包含了两种测试方法：init()和init2()。init()方法使用MidFactory进行测试，而init2()方法直接使用synchronized方法进行测试。
MidFactory类中，ai是一个AtomicInteger，用于生成线程安全的Id。currentId()方法返回当前Id的值。
测试结果如下：
我们对结果进行了初步分析，认为AtomicInteger的性能提升并没有达到预期的30%。如果你有兴趣，可以将代码复制到你的项目中进行测试。
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