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我们常常在当下感到时间慢，觉得未来遥远，但一旦回头看，时间已经悄然流逝。对于未来，尽管如此，也应该保持一种从容的态度，相信未来仍有许多可能性等待着我们。

引言

在Java并发编程中，AbstractQueuedSynchronizer（AQS）的同步队列是其实现各种同步器的核心数据结构。当线程获取锁失败时，它会被包装成Node节点加入到同步队列尾部等待。这个过程看似简单，实则蕴含着精妙的并发设计思想。本文将深入剖析addWaiter方法和enq方法的实现原理，重点解读CAS自旋操作如何保证线程安全，以及虚拟头节点设计的深层考量。

addWaiter方法：入队操作的第一道防线

addWaiter(Node mode)方法是节点入队的入口点，它尝试以最直接的方式将新节点添加到队列尾部。

 private Node addWaiter(Node mode) {
     Node node = new Node(Thread.currentThread(), mode);
     Node pred = tail;
     if (pred != null) {
         node.prev = pred;
         if (compareAndSetTail(pred, node)) {
             pred.next = node;
             return node;
         }
     }
     enq(node);
     return node;
 }

快速路径尝试

方法首先尝试"快速路径"：如果尾节点不为空，直接通过CAS操作将新节点设置为尾节点。这种设计体现了"乐观锁"的思想——在低竞争情况下，大多数入队操作可以在一次CAS尝试中完成。

关键步骤解析：

1. 创建节点：用当前线程和指定模式（SHARED或EXCLUSIVE）创建新节点

2. 读取尾节点：获取当前尾节点的引用，这是一个易失性读取

3. 设置前驱指针：先将新节点的prev指向当前尾节点

4. CAS竞争尾节点：尝试原子性地将尾指针从pred改为node

5. 设置后继指针：CAS成功后，将原尾节点的next指向新节点

前驱指针设置的奥秘

细心的读者可能会发现，在CAS操作之前就先设置了node.prev = pred。这个顺序至关重要，它确保了即使其他线程在此时修改了队列结构，当前线程也能通过prev指针找到正确的前驱节点。

这种"先设置prev，后CAS tail"的顺序设计，是AQS实现中的一个精妙之处，它保证了即使在并发环境下，队列的双向链表结构也不会被破坏。

enq方法：自旋重试的最终保障

当快速路径失败时（可能是队列为空或CAS竞争失败），enq方法作为后备机制开始工作。

 private Node enq(final Node node) {
     for (;;) {
         Node t = tail;
         if (t == null) { // 队列必须初始化
             if (compareAndSetHead(new Node()))
                 tail = head;
         } else {
             node.prev = t;
             if (compareAndSetTail(t, node)) {
                 t.next = node;
                 return t;
             }
         }
     }
 }

虚拟头节点的初始化

当检测到队列为空（t == null）时，enq方法不会直接插入传入的节点，而是先创建一个虚拟节点（dummy node）作为头节点。

为什么需要虚拟头节点？

1. 统一边界处理：虚拟头节点使得队列永远不为空，简化了边界条件的处理逻辑。在后续的出队、唤醒等操作中，无需反复检查头节点是否为null。

2. 状态管理的需要：头节点通常承载着特殊的状态管理职责。比如在释放锁时，需要检查头节点的状态来决定是否唤醒后继节点。虚拟节点为这些操作提供了统一的载体。

3. 竞争避免：如果多个线程同时检测到队列为空，虚拟节点的初始化通过CAS操作保证了只有一个线程能够成功创建头节点，其他线程会继续自旋重试。

CAS自旋的深入分析

enq方法采用无限循环+CAS的模式，这是无锁编程的典型范式。

自旋过程：

1. 读取当前尾节点

2. 如果队列为空，尝试初始化虚拟头节点

3. 如果队列不为空，尝试将新节点设置为尾节点

4. 如果CAS失败，回到步骤1继续尝试

CAS竞争的影响： 在低并发场景下，CAS自旋通常很快成功。但在高并发场景下，可能出现：

1. CPU资源消耗：大量线程在自旋循环中消耗CPU资源

2. 缓存一致性流量：频繁的CAS操作导致缓存行在多个CPU核心间频繁同步

3. 性能下降：当竞争激烈时，入队操作的整体吞吐量会下降

线程安全性保障机制

内存可见性保证

AQS通过volatile变量和CAS操作共同保证了内存可见性：

• head和tail使用volatile修饰，确保所有线程看到的都是最新值

• CAS操作本身具有内存屏障效果，保证操作前后的内存可见性

• 节点中的prev和next指针也是volatile的

指令重排防护

在节点入队过程中，指针的设置顺序经过精心设计：

 // 正确的顺序：
 node.prev = pred;           // 步骤1
 if (compareAndSetTail(pred, node)) {  // 步骤2
     pred.next = node;       // 步骤3
 }

这个顺序确保了即使步骤2和步骤3之间发生线程切换，其他线程也能通过prev指针遍历到完整的队列。

实际应用中的性能考量

自旋优化的实践

虽然AQS本身没有对高并发场景下的CAS竞争做特殊优化，但在实际使用中，我们可以通过以下方式减少竞争：

1. 减少锁竞争：优化业务逻辑，减少同时争用同一把锁的线程数

2. 使用读写锁：在读多写少的场景下使用ReadWriteLock

3. 锁分离：将一个大锁拆分为多个小锁

虚拟头节点的生命周期

虚拟头节点在队列中存活的时间很短。当第一个等待节点被唤醒并成功获取锁后，它会成为新的头节点，原虚拟头节点会被GC回收。这种设计既保证了正确性，又避免了长期的内存占用。

设计思想的延伸

AQS的入队机制体现了几个重要的分布式系统设计原则：

1. 最终一致性：通过自旋重试保证操作的最终成功

2. 乐观并发控制：假设竞争不激烈，先尝试快速路径

3. 优雅降级：快速路径失败时，降级到完整的自旋重试逻辑

这些原则不仅在AQS中适用，在分布式锁、分布式事务等场景中也有广泛应用。

总结

AQS的节点入队机制通过addWaiter和enq方法的配合，构建了一个既高效又可靠的线程排队系统。CAS自旋保证了线程安全，虚拟头节点简化了边界处理，指针设置的精心顺序维护了数据结构的一致性。

理解这些底层机制，不仅有助于我们更好地使用JUC包中的同步器，更能提升我们在高并发场景下的系统设计能力。当我们面对复杂的并发问题时，AQS中这些经过千锤百炼的设计模式，往往能为我们提供宝贵的借鉴意义。

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