感谢trytocache投递本文。 前言 本文写给对ConcurrentLinkedQueue的实现和非阻塞同步算法的实现原理有一定了解，但缺少实践经验的朋友，文中包括了实战中的尝试、所走的弯路，经验和教训。 背景介绍 上个月，我被安排独自负责一个聊天系统的服务端，因为一些
感谢trytocache投递本文。
本文写给对ConcurrentLinkedQueue的实现和非阻塞同步算法的实现原理有一定了解，但缺少实践经验的朋友，文中包括了实战中的尝试、所走的弯路，经验和教训。
上个月，我被安排独自负责一个聊天系统的服务端，因为一些原因，我没使用现成的开源框架，网络那块直接使用AIO，收数据时，因为只会从channel里过来，所以不需要考虑同步问题；但是发送数据时，因为有聊天消息的转发，所以必需处理这个同步问题。AIO中，是处理完一个注册的操作后，再执行我们定义的方法，此时，如果还有数据需要写，则继续注册写操作，如果没有则不注册；提交数据时，如果当前没有注册写操作，则注册一个，否则仅提交（此时再注册则会报异常）。这样，需要同步的点就是：如何知道当前还有没有数据需要发送（因为其它线程也可以提交数据到此处），和如何知道此次提交时，有没有注册写操作。总之，要完成：有数据要发送时，必需有写操作被注册，并且只能注册一次；没有数据时，不能有写操作被注册。
经过分析，上面的问题，可以抽象成：我需要知道当往队列里插入一条数据之前，该队列是否为空，如果为空则应该注册新的写操作。当从队列里取出一条数据后，该队列是否为非空，如果非空则应该继续注册写操作。（本文之后以“关注的操作”来表示这种场景下的插入或取出操作）
目前的问题是，我使用的队列是ConcurrentLinkedQueue，但是它的取出数据的方法，没有返回值告诉我们从队列里取出数据之后队列是否为空，如果是使用size或peek方法来执行判断，那就必需加锁了，否则在拿到队列大小时，可能队列大小已经变化了。所以我首先想到的是，如何对该队列进行改造，让它提供该信息。
注意：这里指的不是当次而是之后，所以如果我们使用队列的peek()方法返回null，就知道队列是否为空，但是不知道之后是否为空 ，并且，当关注的操作发生时，在插入或取出操作的返回值里告知此信息，来指导是否继续注册写操作。
如果使用锁的话很容易处理，用锁同步插入和取出方法，下面是锁实现的参考：
public E poll() {
synchronized (this) {
E re = q.poll();
// 获取元素后，队列是空，表示是我关注的操作
if (q.peek() == null) {
}
return re;
}
}
public void offer(E e) {
synchronized (this) {
// 插入元素前，队列是空，表示是我关注的操作
if (q.peek() == null) {
}
q.offer(e);
}
}
但因为是服务端，我想用非阻塞同步算法来实现。
我第一次想到的改造办法是，将head占位节点改成固定的，头节点移动时，只将head节点的next指向新的节点，在插入数据时，如果是在head节点上成功执行的该操作，那么该插入就是关注的的操作；在取出时，如果将head节点的next置为了null，那么该取出就是关注的操作（?因为之前的占位节点是变化的，所以没法比较，必需用同步，现在是固定的了，所以可以直接与head节点进行比较?）。如此一来，问题好像被解决了。改造完之后，出于严谨，我仔细读了一遍代码，发现引入了新的问题，我的取出操作是这样写的
/**
* @author trytocatch@163.com
*/
public E poll(){
for(;;){
Node n = head.nextRef.get();//head指向固定的head节点，为final
if(n == null)
return null;
Node m = n.nextRef.get();
if(head.next.compareAndSet(n,m){
if(m==null)
;//此时为关注的操作（为了简化代码显示，不将该信息当作返回值返回了，仅注释）
return n.itemRef.get();
}
}
}
这里有一个致命的问题：如果m为null，在CAS期间，插入了新节点，n的next由null变成了非null，紧接着又把head的next更新为了null，那么链就断了，该方法还存在一些其它的问题，如当队列为空的时候，尾节点指向了错误的位置，本应该是head的。我认为最根本的原因在于，head不能设为固定的，否则会引发一堆问题。第一次尝试宣告失败。
这次我尝试将head跟tail两个引用包装成一个对象，然后对这个对象进行CAS更新（这仅为一处理论上的尝试，因为从性能上面来讲，已经大打折扣了，创建了很多额外的对象），如果head跟tail指向了同一个节点，则认为队列是空的，根据此信息来判断一个操作是不是关注的操作。但该尝试仅停留在了理论分析阶段，期间发现了一些小问题，没法解决，后来我发现，我把ConcurrentLinkedQueue原本可以分成两步执行的插入和取出操作（更新节点的next或item引用，然后再更新head或tail引用），变成了必需一步完成，ConcurrentLinkedQueue尚不能一步完成，我何德何能，可将它们一步完成？所以直接放弃了。
经过两次的失败尝试，我几乎绝望了，我怀疑这是不是不能判断出是否为关注的操作。
因为是在做项目，周末已经过去了，不能再搞这些“研究”了，所以我退而求其次，想了个不太漂亮的办法，在队列外部维护一个变量，记录队列有多大，在插入或取出后，更新该变量，使用的是AtomicInteger，如果更新时，将变量从1变成0，或从0变成了1，就认为该插入或取出为关注的操作。
private AtomicInteger size = new AtomicInteger(0);
public E poll() {
E re = q.poll();
if (re == null)
return null;
for(int old;;){
old = size.get();
if(size.compareAndSet(old,old-1)){
// 获取元素后，队列是空，表示是我关注的操作
if(old == 1){
}
break;
}
}
return re;
}
public void offer(E e) {
q.offer(e);
for(int old;;){
old = size.get();
if(size.compareAndSet(old,old+1)){
// 插入元素前，队列是空，表示是我关注的操作
if(old == 0){
}
break;
}
}
}
此时，也许细心的朋友会问，因为没有使用锁，这个变量并不能真实反映队列的大小，也就不能确定它是不是关注的操作。没错，是不能真实反映，但是，我获取关注的操作的目的是用来指导我：该不该注册新的写操作，该变量的值变化就能提供正确的指导，所以，同样是正确的，只不过途径不同而已。理论上的分析和后来的项目正确运行都印证了该方法的正确性。
因为上面的方法额外加了一次lock-free级别的CAS操作，我心里总不太舒服，空余时间总在琢磨，真的就没有办法，在不增加额外lock-free级别CAS开支的情况下，知晓一个操作是不是关注的操作？
后来经分析，如果要知晓是不是关注的操作，跟两个数据有关，真实的头节点跟尾节点（不同于head跟tail，因为它们是滞后的，之前将它们包装成一个对象就是犯了该错误），ConcurrentLinkedQueue的实现中，这两个节点是没有竞争的，一个是更新item,一个是更新next，必需得让他们竞争同一个东西，才能解决该问题，于是我想到了一个办法，取出完成后，如果该节点的next为null，就将其用CAS置为一个特殊的值，若成功则认为是关注的操作；插入成功后，如果next被替换掉的值不是null而是这个特殊值，那么该插入也为关注的操作。这仅增加了一次wait-free级别的CAS操作（取出后的那次CAS），perfect!
因为ConcurrentLinkedQueue的很多变量、内部类都是私有的，没法通过继承来改造，没办法，只得自行实现。对于队列里使用的Node，实现的方式有很多种，可以使用AtomicReference、AtomicReferenceFieldUpdater来实现，如果你愿意的话，甚至是像ConcurrentLinkedQueue一样，用sun.misc.Unsafe来实现（注意：一般来说，sun包下的类是不推荐使用的），各有优缺点吧，所以我就不提供该队列的具体实现了，下面给出在ConcurrentLinkedQueue（版本：1.7.0_10）基础上进行的改造，供参考。注意，如果需要用到size等方法，因为特殊值的引入，影响了之前的判断逻辑，应重新编写。
/**
* @author trytocatch@163.com
*/
private static final Node MARK_NODE = new Node(null);
public boolean offer(E e) {
checkNotNull(e);
final Node newNode = new Node(e);
for (Node t = tail, p = t;;) {
Node q = p.next;
if (q == null || q == MARK_NODE) {//修改1：加入条件：或q == MARK_NODE
// p is last node
if (p.casNext(q, newNode)) {//修改2：将null改为q
// Successful CAS is the linearization point
// for e to become an element of this queue,
// and for newNode to become "live".
if (q == MARK_NODE)//修改3:
;//此时为关注的操作（为了简化代码显示，仅注释）
if (p != t) // hop two nodes at a time
casTail(t, newNode); // Failure is OK.
return true;
}
// Lost CAS race to another thread; re-read next
}
else if (p == q)
// We have fallen off list. If tail is unchanged, it
// will also be off-list, in which case we need to
// jump to head, from which all live nodes are always
// reachable. Else the new tail is a better bet.
p = (t != (t = tail)) ? t : head;
else
// Check for tail updates after two hops.
p = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q;
}
}
public E poll() {
restartFromHead:
for (;;) {
for (Node h = head, p = h, q;;) {
E item = p.item;
if (item != null && p.casItem(item, null)) {
// Successful CAS is the linearization point
// for item to be removed from this queue.
if (p != h) // hop two nodes at a time
updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p);
if (p.casNext(null,MARK_NODE))//修改1：
;//此时为关注的操作
return item;
}
else if ((q = p.next) == null) {
updateHead(h, p);
return null;
}
else if (p == q)
continue restartFromHead;
else
p = q;
}
}
}
设计非阻塞算法的关键在于，找出竞争点，如果获取的某个信息跟两个操作有关，那么应该让这两个操作竞争同一个东西，这样才能反应出它们的关系。
原文地址：非阻塞同步算法实战（一）, 感谢原作者分享。
