疑惑，System.currentTimeMillis真有性能问题？
最近我在研究一款中间件的源代码时，发现它获取当前时间不是通过System.currentTimeMillis，而是通过自定义的System.currentTimeMillis的缓存类（见下方），难道System.currentTimeMillis的性能如此不堪吗？竟然要通过自定义的缓存时钟取而代之？
为了跟紧时代潮流，跟上性能优化“大师”们的步伐，我赶紧上网搜了一下“currentTimeMillis性能”，结果10个搜索结果里面有9个是关于system.currentTimeMillis性能问题的：
点开一看，这个说System.currentTimeMillis 比 new一个普通对象耗时还要高100倍左右，那个又拿出测试记录说System.currentTimeMillis并发情况下耗时比单线程调用高250倍
思索，System.currentTimeMillis有什么性能问题
看到这里，我恨不得马上打开IDEA，把代码里所有System.currentTimeMillis都给换掉，但是作为一个严谨的程序员，怎么能随波逐流，人云亦云呢？于是我仔细地拜读了这些文章，总结了他们的观点：
System.currentTimeMillis要访问系统时钟，这属于临界区资源，并发情况下必然导致多线程的争用
System.currentTimeMillis()之所以慢是因为去跟系统打了一次交道
我有测试记录，并发耗时就是比单线程高250倍！
但我细品一番，发现这些观点充满了漏洞：
1.System.currentTimeMillis 确实要访问系统时钟，准确的说，是读取墙上时间（xtime），xtime是Linux系统给用户空间用来获取当前时间的，内核自己基本不会使用，只是维护更新。而且读写xtime使用的是Linux内核中的顺序锁，而非互斥锁，读线程间是互不影响的 大家可以把顺序锁当成是解决了“ABA问题”的CompareAndSwap锁。 对于一个临界区资源（这里是xtime），有一个操作序列号，写操作会使序列号+1，读操作则不会。 写操作：CAS使序列号+1 读操作：先获取序列号，读取数据，再获取一次序列号，前后两次获取的序列号相同，则证明进行读操作时没有写操作干扰，那么这次读是有效的，返回数据，否则说明读的时候可能数据被更改了，这次读无效，重新做读操作。 大家可能有个疑问：读xtime的时候数据可能被更改吗？难度读操作不是原子性的吗？这是因为xtime是64位的，对于32位机器是需要分两次读的，而64位机器不会产生这个并发的问题。
2.跟系统打了一次交道，确实，用户进程必须进入内核态才能访问系统资源，但是，new一个对象，分配内存也属于系统调用，也要进内核态跟系统打交道，难道只是读一下系统的墙上时间，会比移动内存指针，初始化内存的耗时还要高100倍吗？匪夷所思
3.至于所谓的测试记录，给大家看一下他的测试代码：
这个测试代码的问题在于闭锁endLatch.countDown的耗时也被算进总体耗时了，闭锁是基于CAS实现的，在当前这样的计算密集型场景下，大量线程一拥而上，几乎都会因CAS失败而被挂起，大量线程挂起、排队、放下的耗时可不是小数目。其次使用这种方法（执行开始到执行完毕）来对比并发和单线程的调用耗时也有问题，单线程怎么和多线程比总的执行时间？能比的应该是每次调用的耗时之和才对（见下）
记录每次调用的总耗时，这种方法虽然会把System.nanoTime()也算进总耗时里，但因为不论并发测试还是单线程测试都会记录System.nanoTime()，不会导致测试的不公平
数据说话，System.currentTimeMillis的性能没有问题
通过改进测试代码（测试代码见文末），并添加了优化“大师”们的缓存时钟做对比，我得到了以下数据：
可以看到System.currentTimeMillis并发性能并不算差，在次数较少（短期并发调用）的情况下甚至比单线程要强很多，而在单线程调用时效率也要比缓存时钟要高一倍左右。实际环境中几乎是达不到上述测试中的多线程长时间并发调用System.currentTimeMillis这样的情况的，因而我认为没有必要对System.currentTimeMillis做所谓的“优化”
最后
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行
最后奉上我的测试代码
