代码b：s==null的判断。静止状态下tail的next一定是指向null的，但是多线程下的另一个状态就是中间态：tail的指向没有改变，但是其next已经指向新的结点，即完成tail引用改变前的状态，这时候s!=null。这里就是协调的典型应用，直接进入代码e去协调参与中间态的线程去完成最后的更新，然后重新循环获得新的tail开始自己的新一次的入队尝试。另外值得注意的是a,b之间，其他的线程可能会改变tail的指向，使得协调的操作失败。从这个步骤可以看到无锁实现的复杂性。
代码c：t.casNext(s, n)是入队的第一步，因为入队需要两步：更新Node的next，改变tail的指向。代码c之前可能发生tail引用指向的改变或者进入更新的中间态，这两种情况均会使得t指向的元素的next属性被原子的改变，不再指向null。这时代码c操作失败，重新进入循环。
代码d：这是完成更新的最后一步了，就是更新tail的指向，最有意思的协调在这儿又有了体现。从代码看casTail(t, n)不管是否成功都会接着返回true标志着更新的成功。首先如果成功则表明本线程完成了两步的更新，返回true是理所当然的；如果 casTail(t, n)不成功呢？要清楚的是完成代码c则代表着更新进入了中间态，代码d不成功则是tail的指向被其他线程改变。意味着对于其他的线程而言：它们得到的是中间态的更新，s!=null，进入代码e帮助本线程执行最后一步并且先于本线程成功。这样本线程虽然代码d失败了，但是是由于别的线程的协助先完成了，所以返回true也就理所当然了。
通过分析这个入队的操作，可以清晰的看到无锁实现的每个步骤和状态下多线程之间的协调和工作。
注：上面这大段文字看起来很累，先能看懂多少看懂多少，现在看不懂先不急，下面还会提到这个算法，并且用示意图说明，就易懂很多了。
在使用ConcurrentLinkedQueue时要注意，如果直接使用它提供的函数，比如add或者poll方法，这样我们自己不需要做任何同步。
但如果是非原子操作，比如：
Java代码
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if(!queue.isEmpty()) {queue.poll(obj);}
我们很难保证，在调用了isEmpty()之后，poll()之前，这个queue没有被其他线程修改。所以对于这种情况，我们还是需要自己同步：
Java代码
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synchronized(queue) {if(!queue.isEmpty()) {queue.poll(obj);}}
注：这种需要进行自己同步的情况要视情况而定，不是任何情况下都需要这样做。
另外还说一下，ConcurrentLinkedQueue的size()是要遍历一遍集合的，所以尽量要避免用size而改用isEmpty()，以免性能过慢。
好，最后想说点什么呢，阻塞算法其实很好理解，简单点理解就是加锁，比如在BlockingQueue中看到的那样，再往前推点，那就是synchronized。相比而言，非阻塞算法的设计和实现都很困难，要通过低级的原子性来支持并发。下面就简要的介绍一下非阻塞算法，以下部分的内容参照了一篇很经典的文章http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp04186/
注：我觉得可以这样理解，阻塞对应同步，非阻塞对应并发。也可以说：同步是阻塞模式，异步是非阻塞模式
举个例子来说明什么是非阻塞算法：非阻塞的计数器
首先，使用同步的线程安全的计数器代码如下
Java代码
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public finalclass Counter {private long value =0;public synchronizedlong getValue() {return value;}public synchronizedlong increment() {return ++value;}}
下面的代码显示了一种最简单的非阻塞算法：使用 AtomicInteger的compareAndSet()（CAS方法）的计数器。compareAndSet()方法规定“将这个变量更新为新值，但是如果从我上次看到这个变量之后其他线程修改了它的值，那么更新就失败”
Java代码
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public class NonblockingCounter {private AtomicInteger value;//前面提到过，AtomicInteger类是以原子的方式操作整型变量。public int getValue() {return value.get();}public int increment() {int v;do {v = value.get();while (!value.compareAndSet(v, v +1));return v + 1;}}
非阻塞版本相对于基于锁的版本有几个性能优势。首先，它用硬件的原生形态代替 JVM 的锁定代码路径，从而在更细的粒度层次上（独立的内存位置）进行同步，失败的线程也可以立即重试，而不会被挂起后重新调度。更细的粒度降低了争用的机会，不用重新调度就能重试的能力也降低了争用的成本。即使有少量失败的 CAS 操作，这种方法仍然会比由于锁争用造成的重新调度快得多。
NonblockingCounter 这个示例可能简单了些，但是它演示了所有非阻塞算法的一个基本特征――有些算法步骤的执行是要冒险的，因为知道如果 CAS 不成功可能不得不重做。非阻塞算法通常叫作乐观算法，因为它们继续操作的假设是不会有干扰。如果发现干扰，就会回退并重试。在计数器的示例中，冒险的步骤是递增――它检索旧值并在旧值上加一，希望在计算更新期间值不会变化。如果它的希望落空，就会再次检索值，并重做递增计算。
再来一个例子，Michael-Scott 非阻塞队列算法的插入操作，ConcurrentLinkedQueue 就是用这个算法实现的，现在来结合示意图分析一下，很明朗：
Java代码
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public class LinkedQueue