lock free
无锁编程 / lock-free / 非阻塞同步
无锁编程，即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步，也就是在没有线程被阻塞的情况下实现变量的同步，所以也叫非阻塞同步（Non-blocking Synchronization）。
实现非阻塞同步的方案称为“无锁编程算法”（ Non-blocking algorithm）。
lock-free是目前最常见的无锁编程的实现级别（一共三种级别）。
为什么要 Non-blocking sync ？
使用lock实现线程同步有很多缺点：
* 产生竞争时，线程被阻塞等待，无法做到线程实时响应。
* dead lock。
* live lock。
* 优先级翻转。
* 使用不当，造成性能下降。
如果在不使用 lock 的情况下，实现变量同步，那就会避免很多问题。虽然目前来看，无锁编程并不能替代 lock。
实现级别
非同步阻塞的实现可以分成三个级别：wait-free/lock-free/obstruction-free。
wait-free
是最理想的模式，整个操作保证每个线程在有限步骤下完成。
保证系统级吞吐（system-wide throughput）以及无线程饥饿。
截止2011年，没有多少具体的实现。即使实现了，也需要依赖于具体cpu。
lock-free
允许个别线程饥饿，但保证系统级吞吐。
确保至少有一个线程能够继续执行。
wait-free的算法必定也是lock-free的。
obstruction-free
在任何时间点，一个线程被隔离为一个事务进行执行（其他线程suspended），并且在有限步骤内完成。在执行过程中，一旦发现数据被修改（采用时间戳、版本号），则回滚。
也叫做乐观锁，即乐观并发控制(OOC)。事务的过程是：1读取，并写时间戳；2准备写入，版本校验；3校验通过则写入，校验不通过，则回滚。
lock-free必定是obstruction-free的。
CAS原语
LL/SC, atom read-modify-write
如果CPU提供了Load-Link/Store-conditional（LL/SC）这对指令，则就可以轻松实现变量的CPU级别无锁同步。
LL [addr],dst：从内存[addr]处读取值到dst。
SC value,[addr]：对于当前线程，自从上次的LL动作后内存值没有改变，就更新成新值。
上述过程就是实现lock-free的 read-modify-write 的原子操作。
CAS （Compare-And-Swap）
LL/SC这对CPU指令没有实现，那么就需要寻找其他算法，比如CAS。
CAS是一组原语指令，用来实现多线程下的变量同步。
在 x86 下的指令CMPXCHG实现了CAS，前置LOCK既可以达到原子性操作。截止2013，大部分多核处理器均支持CAS。
CAS原语有三个参数，内存地址，期望值，新值。如果内存地址的值==期望值，表示该值未修改，此时可以修改成新值。否则表示修改失败，返回false，由用户决定后续操作。
Bool CAS(T* addr, T expected, T newValue)
{
if( *addr == expected )
{
*addr = newValue;
return true;
}
else
return false;
}
ABA 问题
thread1意图对val=1进行操作变成2，cas(*val,1,2)。
thread1先读取val=1；thread1被抢占（preempted），让thread2运行。
thread2 修改val=3，又修改回1。
thread1继续执行，发现期望值与“原值”（其实被修改过了）相同，完成CAS操作。
使用CAS会造成ABA问题，特别是在使用指针操作一些并发数据结构时。
解决方案
ABAʹ：添加额外的标记用来指示是否被修改。
语言实现
java demo
Atomicinteger atom = new AtomicInteger(1);
boolean r = atom.compareAndSet(1, 2);
C# demo
int i=1;
Interlocked.Increment(ref i);
内存模型（Memory Model）对细粒度锁的影响
在多线程系统中，当多个线程同时访问共享的内存时，就需要一个规范来约束不同的线程该如何与内存交互，这个规范就称之为内存模型（Memory Model）。
顺序一致性内存模型（Sequential Consistency Memory Model）则是内存模型规范中的一种。在这个模型中，内存与访问它的线程保持独立，通过一个控制器（Memory controller）来保持与线程的联系，以进行读写操作。在同一个线程内的，读写操作的顺序也就是代码指定的顺序。但多个线程时，读写操作就会与其他线程中的读写操作发生交错。
如上图中所示，Thread 1 中在写入 Value 和 Inited 的值，而 Thread 2 中在读取 Inited 和 Value 的值到 Ri 和 Rv 中。由于在内存控制器中发生重排（Memory Reordering），最终的结果可能有很多种情况，如下表所示。
顺序一致性内存模型非常的直观，也易于理解。但实际上，由于该模型在内存硬件实现效率上的限制，导致商用的 CPU 架构基本都没有遵循该模型。一个更贴近实际的多处理器内存模型更类似于下图中的效果。
也就是说，每个 CPU 核都会有其自己的缓存模型，例如上图中的 Level 1 cache 和 Level 2 Cache，用以缓存最近使用的数据，以提升存取效率。同时，所有的写入数据都被缓冲到了 Write Buffer 缓冲区中，在数据在被刷新至缓存前，处理器可以继续处理其他指令。这种架构提升了处理器的效率，但同时也意味着我们不仅要关注 Memory，同时也要关注 Buffer 和 Cache，增加了复杂性。
上图所示为缓存不一致问题（Incoherent Caches），当主存（Main Memory）中存储着 Value=5,Inited=0 时，Processor 1 就存在着新写入 Cache 的值没有被及时刷新至 Memory 的问题，而 Processor 2 则存在着读取了 Cache 中旧值的问题。
显然，上面介绍着内存重排和缓存机制会导致混乱，所以实际的内存模型中会引入锁机制（Locking Protocol）。通常内存模型会遵循以下三个规则：
- Rule 1：当线程在隔离状态运行时，其行为不会改变；
- Rule 2：读操作不能被移动到获取锁操作之前；
- Rule 3：写操作不能被移动到释放锁操作之后；
Rule 3 保证了在释放锁之前，所有写入操作已经完成。Rule 2 保证要读取内存就必须先获取锁，不会再有其他线程修改内存。Rule 1 则保证了获得锁之后的操作行为是顺序的。
在体现锁机制（Locking Protocol）的价值的同时，我们也会意识到它所带来的限制，也就是限制了编译器和 CPU 对程序做优化的自由。
我们知道，.NET Framework 遵循 ECMA 标准，而 ECMA 标准中则定义了较为宽松的内存访问模型，将内存访问分为两类：
- 常规内存访问（Ordinary Memory Access）
- 易变内存访问（Volatile Memory Access）
其中，易变内存访问是特意为 "volatile" 设计，它包含如下两个规则：
- 读和写操作不能被移动到 volatile-read 之前；
- 读和写操作不能被移动到 volatile-write 之后；
对于那些没有使用 "lock" 和 "volatile" 的程序片段，编译器和硬件可以对常规内存访问做任何合理的优化。反过来讲，内存系统仅需在应对 "lock" 和 "volatile" 时采取缓存失效和刷新缓冲区等措施，这极大地提高了性能。
顺序一致性（Sequential Consistency）的要求描述了程序代码描述的顺序与内存操作执行的顺序间的关系。多数编程语言都提供顺序一致性的支持，例如在 C# 中可以将变量标记为 volatile。
A volatile read has "acquire semantics" meaning that the read is guaranteed to occur prior to any references to memory that occur after the read instruction in the CIL instruction sequence.
A volatile write has "release semantics" meaning that the write is guaranteed to hAPPen after any memory references prior to the write instruction in the CIL instruction sequence.