眾多周知，對於多執行緒訪問同一段記憶體，無疑是要加上鎖來控制，但是如果面對更高需求的併發 ,鎖就成了併發量增加的瓶頸，下面這個圖簡單的實現了一種無鎖任務處理系統，
首先解釋使用的模式
單生產 ----------> 佇列 ----------> 多執行緒，但單消費者
如以下圖示：（手繪圖，比較懶，懶得用visol）
，receiver相當於從各個執行緒收的資料，其實是多個執行緒收的，但是 最終通過乙個單執行緒將各個執行緒上收的資料彙總按 自生成id，彙總並分成10個記憶體池
task1_pool---------task10_pool ,然後對每乙個pool啟動乙個執行緒去取，這樣push和pop對於每乙個taskpool都相當於單執行緒存和單執行緒取因此，不加鎖就可以，
增加了併發量。
併發無鎖佇列學習（一）
1 概述 佇列在計算機中非常重要的一種 資料結構 尤其在 作業系統 中。佇列典型的特徵是先進先出 fifo 符合流水線業務流程。在程序間通訊 網路通訊之間經常採用佇列做快取，緩解資料處理壓力。結合自己在工作中遇到的佇列問題，總結一下對不同場景下的佇列實現。根據操作佇列的場景分為 單生產者 單消費者 ...
訊息佇列處理高併發
用mq來將耗時比較長或者耗費資源的請求排隊，非同步處理，減輕伺服器壓力增加穩定性。如果是高併發的實時請求，我個人覺得不適用這個方案。如果是為了高併發，我覺得應該朝解決高併發的方向考慮。集群 分布式 動靜分離 資料庫讀寫分離之類的。web的話，只能客戶端頁面輪訓處理結果。因為，據我個人了解啊，現在we...
關於無鎖佇列（基於陣列）
鎖的底層必然有著原子操作，而其設計為通用場景使用，我們拋棄鎖的使用，直接從更細粒度來使用原子操作確保佇列的一致性 稱為無鎖佇列 什麼樣的佇列可以支援併發的多生產者多消費者？確保併發的copy過程互不影響 確保併發的指標更新操作原子不丟失。指標操作無非是值的操作，不存在順序問題 如何確保上述兩點？最粗...