最开始接触到相关的内容应该是从volatile关键字开始的吧，知道它可以保证变量的可见性，而且利用它可以实现读与写的原子操作。。。但是要实现一些复合的操作volatile就无能为力了。。。最典型的代表是递增和递减的操作。。。。
我们知道，在并发的环境下，要实现数据的一致性，最简单的方式就是加锁，保证同一时刻只有一个线程可以对数据进行操作。。。。例如一个计数器，我们可以用如下的方式来实现：
public class Counter {
private volatile int a = 0;
public synchronized int incrAndGet(int number) {
this.a += number;
return a;
}
public synchronized int get() {
return a;
}
}
我们对操作都用synchronized关键字进行修饰，保证对属性a的同步访问。。。这样子确实可以保证在并发环境下a的一致性，但是由于使用了锁，锁的开销，线程的调度等等会使得程序的伸缩性受到了限制，于是就有了很多无锁的实现方式。。。。
其实这些无锁的方法都利用了处理器所提供的一些CAS（compare and switch）指令，这个CAS到底干了啥事情呢，可以用下面这个方法来说明CAS所代表的语义：
public synchronized int compareAndSwap(int expect, int newValue) {
int old = this.a;
if (old == expect) {
this.a = newValue;
}
return old;
}
好吧，通过代码应该对CAS语义的标书很清楚了吧，好像现在大多数的处理器都实现了原子的CAS指令了吧。。
好啦，那么接下来来看看在java中CAS都用在了什么地方了吧，首先来看AtomicInteger类型吧，这个是并发库里面提供的一个类型：
private volatile int value;
这个是内部定义的一个属性吧，用于保存值，由于是volatile类型的，所以可以保证线程之间的可见性以及读写的原子性。。。
那么接下来来看看几个比较常用的方法：
public final int addAndGet(int delta) {
for (;;) {
int current = get();
int next = current + delta;
if (compareAndSet(current, next))
return next;
}
}
这个方法的作用是在当前值的基础上加上delta，这里可以看到整个方法中并没有加锁，这代码其实就算是java中实现无锁计数器的方法，这里compareAndSet方法的定义如下：
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}
由于调用了unsafe的方法，所以这个就无能为力了，其实应该能猜到JVM调用了处理器本身的CAS指令来实现原子的操作。。。
基本上AtomicInteger类型的重要方法都是采用无锁的方式实现的。。因此在并发环境下，用这种类型能有更好的性能。。。
好啦，上面算是搞定了在java中实现无锁的计数器，接下来来看看如何实现无锁栈，直接贴代码了，代码是从《JAVA并发编程实战》中模仿下来的：
package concurrenttest;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;
public class ConcurrentStack<E> {
AtomicReference<Node<E>> top = new AtomicReference<Node<E>>();
public void push(E item) {
Node<E> newHead = new Node<E>(item);
Node<E> oldHead;
while (true) {
oldHead = top.get();
newHead.next = oldHead;
if (top.compareAndSet(oldHead, newHead)) {
return;
}
}
}
public E pop() {
while (true) {
Node<E> oldHead = top.get();
if (oldHead == null) {
return null;
}
Node<E> newHead = oldHead.next;
if (top.compareAndSet(oldHead, newHead)) {
return oldHead.item;
}
}
}
private static class Node<E> {
public final E item;
public Node<E> next;
public Node(E item) {
this.item = item;
}
}
}
好啦，上面的代码就算是实现了一个无锁的栈，简单吧。。。在并发环境中，无锁的数据结构伸缩性能够比用锁好得多。。。
在提到无锁编程的时候，就不得不提到无锁队列，其实在concurrent库中已经提供了无锁队列的实现:ConcurrentLinkedQueue，我们来看看它的重要的方法实现吧：
public boolean offer(E e) {
checkNotNull(e);
final Node<E> newNode = new Node<E>(e);
for (Node<E> t = tail, p = t;;) {
Node<E> q = p.next;
if (q == null) {
// p is last node
if (p.casNext(null, newNode)) {
// Successful CAS is the linearization point
// for e to become an element of this queue,
// and for newNode to become "live".
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;
}
}
这个方法用于在队列的尾部添加元素，这里可以看到没有加锁，对于具体的无锁算法，采用的是Michael-Scott提出的非阻塞链表链接算法。。。具体是怎么样子的，可以到《JAVA并发编程实战》中去看吧，有比较详细的介绍。。。
另外对于其他方法，其实都是采用无锁的方式实现的。。。
最后，在实际的编程中，在并发环境中最好还是采用这些无锁的实现，毕竟它的伸缩性更好。。。