写这篇文章源于我经历过的一次生产事故，在某家公司的时候，有个服务会收集业务系统的日志，此服务的开发人员在给业务系统的sdk中就因为使用了LinkedList，又没有做并发控制，就造成了此服务经常不能正常收集到业务系统的日志(丢日志以及日志上报的线程停止运行)。看一下add()方法的源码，我们就可以知道原因了：
public boolean add(E e) {
linkLast(e);//调用linkLast，在队列尾部添加元素
return true;
}
void linkLast(E e) {
final Node<E> l = last;
final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
last = newNode;
if (l == null)
first = newNode;
else
l.next = newNode;
size++;//多线程情况下，如果业务系统没做并发控制，size的数量会远远大于实际元素的数量
modCount++;
}
demo Lesson2LinkedListThreads 展示了在多线程且没有做并发控制的环境下，size的值远远大于了队列的实际值，100个线程，每个添加1000个元素，最后实际只加进去2030个元素：
List的变量size值为：88371
第2031个元素取出为null
解决方案，使用锁或者使用ConcurrentLinkedQueue、LinkedBlockingQueue等支持添加元素为原子操作的队列。
上一节我们已经分析过LinkedBlockingQueue的put等方法的源码，是使用ReentrantLock来实现的添加元素原子操作。我们再简单看一下高并发queue的add和offer(）方法，方法中使用了CAS来实现的无锁的原子操作：
public boolean add(E e) {
return offer(e);
}
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;
}
}
接下来，我们再利用高并发queue对上面的demo进行改造，大家只要改变demo中的内容，讲下面两行的注释内容颠倒，即可发现没有丢失任何的元素：
public static LinkedList list = new LinkedList();
//public static ConcurrentLinkedQueue list = new ConcurrentLinkedQueue();
再看一下高性能queue的poll()方法，才觉得NB，取元素的方法也用CAS实现了原子操作，因此在实际使用的过程中，当我们在不那么在意元素处理顺序的情况下，队列元素的消费者，完全可以是多个，不会丢任何数据：
public E poll() {
restartFromHead:
for (;;) {
for (Node<E> 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);
return item;
}
else if ((q = p.next) == null) {
updateHead(h, p);
return null;
}
else if (p == q)
continue restartFromHead;
else
p = q;
}
}
}
关于ConcurrentLinkedQueue和LinkedBlockingQueue：
1.LinkedBlockingQueue是使用锁机制，ConcurrentLinkedQueue是使用CAS算法，虽然LinkedBlockingQueue的底层获取锁也是使用的CAS算法
2.关于取元素，ConcurrentLinkedQueue不支持阻塞去取元素，LinkedBlockingQueue支持阻塞的take()方法，如若大家需要ConcurrentLinkedQueue的消费者产生阻塞效果，需要自行实现
3.关于插入元素的性能，从字面上和代码简单的分析来看ConcurrentLinkedQueue肯定是最快的，但是这个也要看具体的测试场景，我做了两个简单的demo做测试，测试的结果如下，两个的性能差不多，但在实际的使用过程中，尤其在多cpu的服务器上，有锁和无锁的差距便体现出来了，ConcurrentLinkedQueue会比LinkedBlockingQueue快很多：
demo Lesson2ConcurrentLinkedQueuePerform:在使用ConcurrentLinkedQueue的情况下100个线程循环增加的元素数为：33828193
demo Lesson2LinkedBlockingQueuePerform:在使用LinkedBlockingQueue的情况下100个线程循环增加的元素数为：33827382