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【Java并发编程】9、非阻塞同步算法与CAS(Compare and Swap)无锁算法(五)
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tail.compareAndSet(curTail, residue)
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具体算法相见IBM Developerworks
Java的ConcurrentHashMap的实现原理
Java5中的ConcurrentHashMap，线程安全，设计巧妙，用桶粒度的锁，避免了put和get中对整个map的锁定，尤其在get中，只对一个HashEntry做锁定操作，性能提升是显而易见的。
具体实现中使用了锁分离机制，在这个帖子中有非常详细的讨论。这里有关于Java内存模型结合ConcurrentHashMap的分析。以下是JDK6的ConcurrentHashMap的源码：
Java的ConcurrentLinkedQueue实现方法
ConcurrentLinkedQueue也是同样使用了CAS指令，但其性能并不高因为太多CAS操作。其源码如下：
高并发环境下优化锁或无锁（lock-free）的设计思路
服务端编程的3大性能杀手：1、大量线程导致的线程切换开销。2、锁。3、非必要的内存拷贝。在高并发下,对于纯内存操作来说,单线程是要比多线程快的, 可以比较一下多线程程序在压力测试下cpu的sy和ni百分比。高并发环境下要实现高吞吐量和线程安全，两个思路：一个是用优化的锁实现，一个是lock-free的无锁结构。但非阻塞算法要比基于锁的算法复杂得多。开发非阻塞算法是相当专业的训练，而且要证明算法的正确也极为困难，不仅和具体的目标机器平台和编译器相关，而且需要复杂的技巧和严格的测试。虽然Lock-Free编程非常困难，但是它通常可以带来比基于锁编程更高的吞吐量。所以Lock-Free编程是大有前途的技术。它在线程中止、优先级倒置以及信号安全等方面都有着良好的表现。
disruptor无锁消息队列数据结构的类图和技术文档下载
另外，在设计思路上除了尽量减少资源争用以外，还可以借鉴nginx/node.js等单线程大循环的机制，用单线程或CPU数相同的线程开辟大的队列，并发的时候任务压入队列，线程轮询然后一个个顺序执行。由于每个都采用异步I/O，没有阻塞线程。这个大队列可以使用RabbitMQueue，或是JDK的同步队列（性能稍差），或是使用Disruptor无锁队列(Java)。任务处理可以全部放在内存（多级缓存、读写分离、ConcurrentHashMap、甚至分布式缓存Redis）中进行增删改查。最后用Quarz维护定时把缓存数据同步到DB中。当然，这只是中小型系统的思路，如果是大型分布式系统会非常复杂，需要分而治理，用SOA的思路，参考这篇文章的图。（注：Redis是单线程的纯内存数据库，单线程无需锁，而Memcache是多线程的带CAS算法，两者都使用epoll，no-blocking io）
深入JVM的OS的无锁非阻塞算法
如果深入 JVM 和操作系统，会发现非阻塞算法无处不在。垃圾收集器使用非阻塞算法加快并发和平行的垃圾搜集；调度器使用非阻塞算法有效地调度线程和进程，实现内在锁。在 Mustang（Java 6.0）中，基于锁的 SynchronousQueue 算法被新的非阻塞版本代替。很少有开发人员会直接使用 SynchronousQueue，但是通过 Executors.newCachedThreadPool() 工厂构建的线程池用它作为工作队列。比较缓存线程池性能的对比测试显示，新的非阻塞同步队列实现提供了几乎是当前实现 3 倍的速度。在 Mustang 的后续版本（代码名称为 Dolphin）中，已经规划了进一步的改进。
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