ConcurrentLinkedQueue是Queue的一个线程安全实现。先来看一段文档说明。
一个基于链接节点的无界线程安全队列。此队列按照 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。队列的头部 是队列中时间最长的元素。队列的尾部 是队列中时间最短的元素。新的元素插入到队列的尾部，队列获取操作从队列头部获得元素。当多个线程共享访问一个公共 collection 时，ConcurrentLinkedQueue 是一个恰当的选择。此队列不允许使用 null 元素。
由于ConcurrentLinkedQueue只是简单的实现了一个队列Queue，因此从API的角度讲，没有多少值的介绍，使用起来也很简单，和前面遇到的所有FIFO队列都类似。出队列只能操作头节点，入队列只能操作尾节点，任意节点操作就需要遍历完整的队列。
重点放在解释ConcurrentLinkedQueue的原理和实现上。
在继续探讨之前，结合前面线程安全的相关知识，我来分析设计一个线程安全的队列哪几种方法。
第一种：使用synchronized同步队列，就像Vector或者Collections.synchronizedList/Collection那样。显然这不是一个好的并发队列，这会导致吞吐量急剧下降。
第二种：使用Lock。一种好的实现方式是使用ReentrantReadWriteLock来代替ReentrantLock提高读取的吞吐量。但是显然ReentrantReadWriteLock的实现更为复杂，而且更容易导致出现问题，另外也不是一种通用的实现方式，因为ReentrantReadWriteLock适合哪种读取量远远大于写入量的场合。当然了ReentrantLock是一种很好的实现，结合Condition能够很方便的实现阻塞功能，这在后面介绍BlockingQueue的时候会具体分析。
第三种：使用CAS操作。尽管Lock的实现也用到了CAS操作，但是毕竟是间接操作，而且会导致线程挂起。一个好的并发队列就是采用某种非阻塞算法来取得最大的吞吐量。
ConcurrentLinkedQueue采用的就是第三种策略。它采用了参考资料1 中的算法。
在锁机制中谈到过，要使用非阻塞算法来完成队列操作，那么就需要一种“循环尝试”的动作，就是循环操作队列，直到成功为止，失败就会再次尝试。这在前面的章节中多次介绍过。
针对各种功能深入分析。
在开始之前先介绍下ConcurrentLinkedQueue的数据结构。
在上面的数据结构中，ConcurrentLinkedQueue只有头结点、尾节点两个元素，而对于一个节点Node而言除了保存队列元素item外，还有一个指向下一个节点的引用next。 看起来整个数据结构还是比较简单的。但是也有几点是需要说明：
- 所有结构（head/tail/item/next）都是volatile类型。 这是因为ConcurrentLinkedQueue是非阻塞的，所以只有volatile才能使变量的写操作对后续读操作是可见的（这个是有happens-before法则保证的）。同样也不会导致指令的重排序。
- 所有结构的操作都带有原子操作，这是由AtomicReferenceFieldUpdater保证的，这在原子操作中介绍过。它能保证需要的时候对变量的修改操作是原子的。
- 由于队列中任何一个节点（Node）只有下一个节点的引用，所以这个队列是单向的，根据FIFO特性，也就是说出队列在头部(head)，入队列在尾部(tail)。头部保存有进入队列最长时间的元素，尾部是最近进入的元素。
- 没有对队列长度进行计数，所以队列的长度是无限的，同时获取队列的长度的时间不是固定的，这需要遍历整个队列，并且这个计数也可能是不精确的。
- 初始情况下队列头和队列尾都指向一个空节点，但是非null，这是为了方便操作，不需要每次去判断head/tail是否为空。但是head却不作为存取元素的节点，tail在不等于head情况下保存一个节点元素。也就是说head.item这个应该一直是空，但是tail.item却不一定是空（如果head!=tail，那么tail.item!=null）。
对于第5点，可以从ConcurrentLinkedQueue的初始化中看到。这种头结点也叫“伪节点”，也就是说它不是真正的节点，只是一标识，就像c中的字符数组后面的\0以后，只是用来标识结束，并不是真正字符数组的一部分。
private transient volatile Node<E> head = new Node<E>(null, null);
private transient volatile Node<E> tail = head;
有了上述5点再来解释相关API操作就容易多了。
在上一节中列出了add/offer/remove/poll/element/peek等价方法的区别，所以这里就不再重复了。
清单1 入队列操作
public boolean offer(E e) {
if (e == null) throw new NullPointerException();
Node<E> n = new Node<E>(e, null);
for (;;) {
Node<E> t = tail;
Node<E> s = t.getNext();
if (t == tail) {
if (s == null) {
if (t.casNext(s, n)) {
casTail(t, n);
return true;
}
} else {
casTail(t, s);
}
}
}
}
清单1 描述的是入队列的过程。整个过程是这样的。
- 获取尾节点t，以及尾节点的下一个节点s。如果尾节点没有被别人修改，也就是t==tail，进行2，否则进行1。
- 如果s不为空，也就是说此时尾节点后面还有元素，那么就需要把尾节点往后移，进行1。否则进行3。
- 修改尾节点的下一个节点为新节点，如果成功就修改尾节点，返回true。否则进行1。
从操作3中可以看到是先修改尾节点的下一个节点，然后才修改尾节点位置的，所以这才有操作2中为什么获取到的尾节点的下一个节点不为空的原因。
特别需要说明的是，对尾节点的tail的操作需要换成临时变量t和s，一方面是为了去掉volatile变量的可变性，另一方面是为了减少volatile的性能影响。
清单2 描述的出队列的过程，这个过程和入队列相似，有点意思。
头结点是为了标识队列起始，也为了减少空指针的比较，所以头结点总是一个item为null的非null节点。也就是说head!=null并且head.item==null总是成立。所以实际上获取的是head.next，一旦将头结点head设置为head.next成功就将新head的item设置为null。至于以前就的头结点h，h.item=null并且h.next为新的head，但是由于没有对h的引用，所以最终会被GC回收。这就是整个出队列的过程。
清单2 出队列操作
public E poll() {
for (;;) {
Node<E> h = head;
Node<E> t = tail;
Node<E> first = h.getNext();
if (h == head) {
if (h == t) {
if (first == null)
return null;
else
casTail(t, first);
} else if (casHead(h, first)) {
E item = first.getItem();
if (item != null) {
first.setItem(null);
return item;
}
// else skip over deleted item, continue loop,
}
}
}
}
另外对于清单3 描述的获取队列大小的过程，由于没有一个计数器来对队列大小计数，所以获取队列的大小只能通过从头到尾完整的遍历队列，显然这个代价是很大的。所以通常情况下ConcurrentLinkedQueue需要和一个AtomicInteger搭配才能获取队列大小。后面介绍的BlockingQueue正是使用了这种思想。
清单3 遍历队列大小
public int size() {
int count = 0;
for (Node<E> p = first(); p != null; p = p.getNext()) {
if (p.getItem() != null) {
// Collections.size() spec says to max out
if (++count == Integer.MAX_VALUE)
break;
}
}
return count;
}
参考资料：
- Simple, Fast, and Practical Non-Blocking and Blocking Concurrent Queue Algorithms
- 多线程基础总结十一—ConcurrentLinkedQueue
- 对ConcurrentLinkedQueue进行的并发测试
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