关于无锁队列，网上有很多介绍了，我做一个梳理，从它是什么再到它有哪些特性以及应用做一个总结，方便自己使用和记录。
本文主要内容：
非阻塞同步是什么
cas是什么
特性
ABA问题
无阻塞队列
1
非阻塞同步
互斥同步属于一种悲观的并发策略，总认为只要不去做正确的同步措施，肯定会出问题，无论共享数据是否真的会出现竞争，它都要进行加锁。
而基于冲突检测的乐观并发策略，是先进行操作，如果没有竞争，就操作成功了，如果有竞争，产生冲突了，就采用补救措施，常见的就是不断的重试。
CAS就是一种乐观并发策略，除了CAS以外，还有
Test-and-Set(测试并设置)，
Fetch-and-Increment（获取并增加）,
Swap（交换）,
LL/SC(加载链接/条件存储)
以上这些都需要硬件指令集的支持才具备原子性。比如在IA64、x86 CPU架构下可以通过cmpxchg指令完成CAS功能，而在ARM和PowerPC架构下，需要ldrex/strex指令来完成LL/SC的功能。
2
CAS是什么
cas全称为Compare-and-Swap（比较并交换），有3个操作数，分别是内存位置V、旧的的预期值A、新值B，那么当且仅当V符合旧的预期值A时，处理器用新值B更新V的值为B。
这些处理过程有指令集的支持，因此看似读-写-改操作只是一个原子操作，所以不存在线程安全问题。我们看个cas的操作过程伪代码:
int value;
int compareAndSwap(int oldValue,int newValue){
int old_reg_value =value;
if (old_reg_value==old_reg_value)
value=newValue;
return old_reg_value;
}
当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量的时候，只有其中一个线程能够更新变量的值。当其他线程失败后，不会像获取锁一样被挂起，而是可以再次尝试，或者不进行任何操作，这种灵活性就大大减少了锁活跃性风险。
3
CAS特性
我们知道采用锁对共享数据进行处理的话，当多个线程竞争的时候，都需要进行加锁，没有拿到锁的线程会被阻塞，以及唤醒，这些都需要用户态到核心态的转换，这个代价对阻塞线程来说代价还是蛮高的，那cas是采用无锁乐观方式进行竞争，性能上要比锁更高些才是，为何不对锁竞争方式进行替换？
要回答这个问题，我们先举个例子。
当你开车在上班高峰期的时候，如果通过交通信号灯来控制车流，可以实现更高的吞吐量，而环岛虽然无红绿灯让你等待，但你一圈不一定能绕出你先出去的那个路口，有时候可能得多走几圈，而在低拥堵的时候，环岛则能实现更高的吞吐量，你一次就可以成功，而红路灯反而效率低下了，即便人不多，你依然需要等待。
这个例子依然适应锁和cas的比较，在高度竞争的情况下，锁的性能将超过cas的性能，但在中低程度的竞争情况下，cas性能将超过锁的性能。多数情况下，资源竞争一般都不会那么激烈。
4
非阻塞无锁链表
我们参考一个ConcurrentLinkedQueue 的源码实现，来看下cas的应用。
ConcurrentLinkedQueue是一个基于链接节点的无界线程安全队列，它是个单向链表，每个链接节点都拥有一个当前节点的元素和下一个节点的指针。
Node
volatile E item;
volatile Node
}
它采用先进先出的规则对节点进行排序，当我们添加一个元素的时候，它会添加到队列的尾部（tail），当我们获取一个元素时，它会返回队列头部(head)的元素。tail节点和head节点方便我们快速定位最后一个和第一个元素。
我们看下添加一个元素的源码实现：
public boolean offer(E e) {
checkNotNull(e);
final Node
//从tail执向的节点开始循环，查找尾部节点，
//然后插入，直到插入成功。
for (Node
Node
if (q == null) {
// p 是最后一个节点
if (p.casNext(null, newNode)) {
if (p != t)
casTail(t, newNode); // 更新tail节点指针指向newNode
return true;
}
// 没有竞争上cas的线程，继续循环
}
else if (p == q)
p = (t != (t = tail)) ? t : head;
else
p = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q;
}
}
上述代码主要做了如下功能:
1、从tail指针指向的节点开始循环，查找尾节点，尾节点的特征是next为null。
2、如果当前节点的nextNode!=null，则继续查找nextNode的nextNode。
3、如果当前节点的nextNode==null，表明找到尾部节点，则添加newNode到尾部节点的nextNode。
4、更新tail指针，一般指向最新尾节点.
5、如果tail节点nextNode==null,则不更新，表明上一次已经指向最新的尾node。
6、如果!=null，则更新为newNode,2次插入操作更新一次
示图:
上面的代码算法过于复杂，简化如下:
while (true){
//添加尾节点的next节点，成功之后，更新tail的指针指向最新尾节点
if (tail.casNext(null, newNode)) {
casTail(tail, newNode);
return true;
}
}
为何要2次插入node之后，再更新tail的指针？
1、减少tail的写入次数，从而减小write开销
2、tail的读次数增加不会影响性能，虽然增加一次循环开销，但相对于写来说并不大。
3、tail加快入队效率，不会每次入队都从head开始找尾部node
有两次CAS操作，如何保证一致性？
1、如果第一个cas更新成功，第二个失败，那么对了tail会出现不一致的情况。而且即便是都更新成功了，在执行两个cas之间，仍然可能有另外一个线程会访问这个队列，那么如何保证这种多线程情况下不会出错。
2、对于第一个问题，即便tail更新失败，上述代码也会循环的找到真正的尾节点，在这里不是强制要求以tail为尾节点，它只是一个靠近尾节点的指针。
3、第二种情况，如果线程B抵达时候，发现线程A正在执行更新，那么B线程会通过反复循环来检查队列的状态，直到A完成更新，B线程又拿到了nextNode最新信息，添加新的node,从而使两个线程不会相互干扰。
5
ABA问题
尽快CAS看起来很完美，但从语义上来说并不是完美的，存在这样一个逻辑漏洞：
如果一个变量V初次读取的时候是A值，并且在准备赋值的时候检查到它依然是A值，那么我们就认定它没有改变过。如果在这期间它的值被改为B,后来又改为A,那么CAS就会误认为它从来没有被改变过，这个漏洞也被成为“ABA”问题。
在c的内存管理机制中广泛使用的内存重用机制，如果是cas更新的是指针，机会出现一些指针错乱的问题。常见的ABA问题解决方式，就是在更新的时候增加一个版本号，每次更新之后版本号+1，从而保证数据一致。
不过大部分情况下ABA问题都不会影响到程序的正确性，如果需要解决，可以特殊考虑下，或者采用传统的互斥同步会更好。
