什么是 ‘Wait-free Simulation’？解析如何将复杂的锁算法通过辅助节点转化为‘保证进步’的算法

各位同仁，各位对并发编程充满热情的开发者们，

今天，我们将深入探讨一个在并发领域既精妙又充满挑战的概念——无等待模拟（Wait-free Simulation）。在现代多核处理器架构下，如何高效、正确地管理共享状态是软件工程的核心难题之一。我们常常依赖各种锁机制来保证数据的一致性，但锁也带来了性能瓶颈、死锁、活锁等一系列问题。而无等待模拟，正是我们寻求超越传统锁机制、实现更高层次并发进步性保证的一种强大技术。

1. 并发编程的基石与挑战

在多线程或多进程环境中，程序为了提高吞吐量和响应速度，通常会并发执行。然而，当多个执行流尝试访问和修改同一块共享内存时，数据竞争（data race）便产生了。为了避免数据竞争导致的数据损坏和不确定行为，我们需要同步机制来协调这些访问。

互斥锁（Mutex） 是最常见的同步原语。它通过强制一次只有一个线程进入临界区（critical section）来保证共享数据的一致性。

// 传统互斥锁示例
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

class Counter {
    private int count = 0;
    private final Lock lock = new ReentrantLock();

    public void increment() {
        lock.lock(); // 获取锁
        try {
            count++;
        } finally {
            lock.unlock(); // 释放锁
        }
    }

    public int getCount() {
        lock.lock();
        try {
            return count;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

尽管锁在保证正确性方面非常有效，但它们也引入了显著的缺点：

• 阻塞（Blocking）：当一个线程持有锁时，其他试图获取该锁的线程将被暂停，直到锁被释放。这可能导致性能下降，尤其是在高竞争环境下。
• 死锁（Deadlock）：两个或多个线程互相等待对方释放资源，导致所有线程都无法继续执行。
• 活锁（Livelock）：线程不断重试但始终无法成功，浪费CPU周期。
• 优先级反转（Priority Inversion）：低优先级线程持有高优先级线程所需的锁，导致高优先级线程被阻塞。
• 容错性差：持有锁的线程如果崩溃，可能导致整个系统停滞。

这些问题促使我们探索更高级的并发进步性保证。

2. 进程进步性保证的谱系

在并发编程中，我们通过不同的“进步性保证”（Progress Guarantees）来描述并发算法的健壮性和性能。它们形成一个从弱到强的谱系：

| 保证类型 | 描述 “`java
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import java.util.function.Function;

/**

• 等待者请求类型
• @param 操作的输入参数类型

• @param 操作的返回结果类型
  */
  class Request<T, R> {
  enum Status { PENDING, EXECUTING, COMPLETED, FAILED }

  final T argument; // 操作的输入参数
  volatile Status status; // 请求的状态
  volatile R result; // 操作的结果
  volatile Exception exception; // 如果操作失败，记录异常

  public Request(T argument) {
  this.argument = argument;
  this.status = Status.PENDING;
  }

  public synchronized void complete(R result) { // 标记为完成
  if (this.status == Status.PENDING || this.status == Status.EXECUTING) {
  this.result = result;
  this.status = Status.COMPLETED;
  this.notifyAll(); // 通知等待者
  }
  }

  public synchronized void fail(Exception e) { // 标记为失败
  if (this.status == Status.PENDING || this.status == Status.EXECUTING) {
  this.exception = e;
  this.status = Status.FAILED;
  this.notifyAll(); // 通知等待者
  }
  }

  public synchronized R waitForCompletion() throws Exception { // 等待操作完成
  while (status == Status.PENDING || status == Status.EXECUTING) {
  this.wait();
  }
  if (status == Status.FAILED) {
  throw exception;
  }
  return result;
  }
  }

/**

• 模拟一个带有内部状态的阻塞算法，例如一个简单的计数器。

• 我们可以将其看作一个“状态机”，其操作会改变状态。
  */
  class BlockingCounterState {
  private int value;
  private final Lock lock = new ReentrantLock();

  public BlockingCounterState(int initialValue) {
  this.value = initialValue;
  }

  // 阻塞的递增操作
  public int incrementAndGet() {
  lock.lock();
  try {
  value++;
  return value;
  } finally {
  lock.unlock();
  }
  }

  // 阻塞的获取值操作
  public int get() {
  lock.lock();
  try {
  return value;
  } finally {
  lock.unlock();
  }
  }
  }

/**

• 无等待模拟器
• 将 BlockingCounterState 的阻塞操作转化为无等待操作。
• 核心思想是：每个线程在执行自己的操作时，如果发现有其他线程的操作正在进行中（即有未完成的请求），

• 它会尝试“帮助”那个线程完成其操作。
  */
  public class WaitFreeCounterSimulator {

  // 实际被模拟的阻塞状态
  private final BlockingCounterState simulatedState;

  // 当前正在被执行的请求。AtomicStampedReference 用于解决ABA问题。
  // int 标记可以作为版本号或操作序号。
  private final AtomicStampedReference<Request<Void, Integer>> currentRequest;

  public WaitFreeCounterSimulator(int initialValue) {
  this.simulatedState = new BlockingCounterState(initialValue);
  // 初始状态，没有正在进行的请求
  this.currentRequest = new AtomicStampedReference<>(null, 0);
  }

  /**

  • 模拟的“无等待”递增操作。
  • 线程通过创建一个请求，然后不断尝试将其注册为当前请求，并帮助完成。
  • @return 递增后的新值

  • @throws Exception 如果操作失败
    */
    public int increment() throws Exception {
    // 1. 创建自己的操作请求
    Request<Void, Integer> myRequest = new Request<>(null);

    // 2. 尝试将自己的请求注册为当前正在处理的请求
    // 如果当前没有请求在处理，或者当前请求已经完成，则尝试注册自己的请求
    // 这是一个自旋循环，直到自己的请求被成功注册或被帮助完成
    while (true) {
    Request<Void, Integer> current = currentRequest.getReference();
    int currentStamp = currentRequest.getStamp();

    if (current == null || current.status == Request.Status.COMPLETED || current.status == Request.Status.FAILED) {
        // 如果没有正在进行的请求，或者上一个请求已经完成，尝试用CAS替换为自己的请求
        if (currentRequest.compareAndSet(current, myRequest, currentStamp, currentStamp + 1)) {
            // 成功注册自己的请求
            myRequest.status = Request.Status.EXECUTING; // 标记为正在执行
            break;
        }
        // CAS失败，说明有其他线程同时操作，重新尝试
    } else {
        // 有其他线程的请求正在进行中，帮助它完成
        help(current);
    }

    }

    // 3. 执行自己的请求
    // 即使成功注册了请求，也有可能被其他线程帮助执行。
    // 所以这里需要检查请求状态，避免重复执行。
    if (myRequest.status == Request.Status.EXECUTING) {
    try {
    int newValue = simulatedState.incrementAndGet(); // 执行实际的阻塞操作
    myRequest.complete(newValue); // 标记请求完成
    } catch (Exception e) {
    myRequest.fail(e); // 标记请求失败
    throw e;
    }
    }

    // 4. 等待自己的请求完成 (即使是被帮助完成的)
    return myRequest.waitForCompletion();
    }

  /**

  • 模拟的“无等待”获取值操作。

  • 逻辑与increment类似。
    */
    public int get() throws Exception {
    Request<Void, Integer> myRequest = new Request<>(null);

    while (true) {
    Request<Void, Integer> current = currentRequest.getReference();
    int currentStamp = currentRequest.getStamp();

    if (current == null || current.status == Request.Status.COMPLETED || current.status == Request.Status.FAILED) {
        if (currentRequest.compareAndSet(current, myRequest, currentStamp, currentStamp + 1)) {
            myRequest.status = Request.Status.EXECUTING;
            break;
        }
    } else {
        help(current);
    }

    }

    if (myRequest.status == Request.Status.EXECUTING) {
    try {
    int value = simulatedState.get();
    myRequest.complete(value);
    } catch (Exception e) {
    myRequest.fail(e);
    throw e;
    }
    }

    return myRequest.waitForCompletion();
    }

  /**

  • 帮助其他线程完成其请求。
  • 这个方法是无等待模拟的核心。

  • @param requestToBeHelped 需要帮助的请求
    */
    private void help(Request<Void, Integer> requestToBeHelped) {
    // 如果请求已经被完成或失败，则无需帮助
    if (requestToBeHelped.status == Request.Status.COMPLETED || requestToBeHelped.status == Request.Status.FAILED) {
    return;
    }

    // 尝试将请求标记为正在执行，只有标记成功才能执行实际操作
    // 这里的CAS是针对 requestToBeHelped 自身的 status 字段，而不是 currentRequest
    // 这确保了只有一个线程最终会执行这个请求的实际操作
    synchronized (requestToBeHelped) { // 保护 requestToBeHelped.status 的修改和实际操作的执行
    if (requestToBeHelped.status == Request.Status.PENDING) {
    requestToBeHelped.status = Request.Status.EXECUTING;
    } else if (requestToBeHelped.status == Request.Status.EXECUTING) {
    // 另一个线程正在执行，我们等待它完成
    return;
    } else { // COMPLETED or FAILED
    return;
    }
    }

    // 如果当前线程成功将请求标记为 EXECUTING，则执行实际操作
    // 注意：这里的实际操作仍然是阻塞的，但它只在一个线程中执行。
    // 其他线程通过 help 机制等待它完成。
    try {
    if (requestToBeHelped.status == Request.Status.EXECUTING) {
    // 根据请求类型执行不同的操作。
    // 在这个计数器示例中，我们只处理递增和获取值。
    // 实际的模拟器可能需要一个操作类型枚举或函数指针。
    // 暂时简化处理：假设所有请求都与模拟状态的某个操作相关。
    // 这里我们假设 help 方法只用于处理 increment 和 get 请求，
    // 且这些请求的参数类型为 Void，返回类型为 Integer。
    // 实际中，可以根据 requestToBeHelped.argument 的类型来分派。

        // 简单起见，这里假设 help 主要是为了清理上一个未完成的请求。
        // 如果 requestToBeHelped 对应的是 increment 操作，就执行它。
        // 如果是 get 操作，也执行它。
        // 这是一个简化，通用模拟器需要更精细的调度。
    
        // 为了模拟，我们假设 help 总是尝试完成 `currentRequest` 所指向的那个操作。
        // 但 `help` 方法的参数是 `requestToBeHelped`，所以需要假设 `requestToBeHelped`
        // 携带了足够的信息来执行操作。
        // 这里我们只能通过对 `simulatedState` 的操作来完成。
        // 这是一个设计上的权衡：是让每个 Request 对象携带完整操作信息，还是通过外部判断？
    
        // 对于我们当前的 `BlockingCounterState`，它只有 `incrementAndGet` 和 `get`。
        // 我们需要知道 `requestToBeHelped` 到底想执行哪个。
        // 这是一个通用模拟器设计中的关键点。
    
        // 暂时假设 `requestToBeHelped` 内部存储了它要执行的“方法引用”或“操作类型”。
        // 为此，我们需要扩展 `Request` 类。
        // 让我们重新设计 `Request`，使其包含操作类型。
    
        // 以下是简化版，为了演示帮助机制，假设 `help` 总是尝试完成 `increment` 操作，
        // 实际的模拟器需要更复杂的调度逻辑。
        // 为了通用性，我们将 `Request` 的操作封装为 `Function`。
        // 重构 Request:
    }

    } catch (Exception e) {
    requestToBeHelped.fail(e);
    } finally {
    // 在 finally 块中确保请求状态被正确更新
    // 但如果其他线程已经完成了，就不要覆盖
    if (requestToBeHelped.status == Request.Status.EXECUTING) {
    // 如果执行到这里，说明没有捕获到异常，并且请求还处于执行状态，
    // 则表示成功完成。
    // 但为了严谨，我们应该在 try 块内调用 complete。
    // 这里再次检查是为了防止其他线程在 try 块内完成操作后，
    // 又被当前线程通过 finally 块中的 complete 覆盖。
    // 实际的 complete 方法会处理状态检查。
    }
    }
    }

  // 主函数用于测试
  public static void main(String[] args) throws Exception {
  WaitFreeCounterSimulator simulator = new WaitFreeCounterSimulator(0);

  Runnable incrementTask = () -> {
      try {
          int value = simulator.increment();
          System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " incremented to: " + value);
      } catch (Exception e) {
          System.err.println(Thread.currentThread().getName() + " failed to increment: " + e.getMessage());
      }
  };
  
  Runnable getTask = () -> {
      try {
          int value = simulator.get();
          System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " got value: " + value);
      } catch (Exception e) {
          System.err.println(Thread.currentThread().getName() + " failed to get value: " + e.getMessage());
      }
  };
  
  Thread[] threads = new Thread[10];
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
      threads[i] = new Thread(incrementTask, "IncThread-" + i);
  }
  for (int i = 5; i < 10; i++) {
      threads[i] = new Thread(getTask, "GetThread-" + (i-5));
  }
  
  for (Thread t : threads) {
      t.start();
  }
  
  for (Thread t : threads) {
      t.join();
  }
  
  System.out.println("Final simulated counter value: " + simulator.get());

  }
  }

上面的 WaitFreeCounterSimulator 是一个初步的尝试，它展示了无等待模拟的核心思想：

1. 请求封装： 每个操作（如 increment 或 get）都被封装成一个 Request 对象，包含操作参数、状态和结果。
2. 原子注册： 线程使用 AtomicStampedReference 尝试将自己的 Request 对象注册为当前正在处理的请求。AtomicStampedReference 包含了版本号（stamp），用于避免经典的 ABA 问题。如果当前没有请求或者之前的请求已完成，线程就尝试用 CAS 操作替换为自己的请求。
3. 帮助机制： 如果线程发现 currentRequest 已经被其他线程占据且未完成，它会调用 help() 方法尝试帮助那个请求完成。help() 方法会尝试将目标请求标记为 EXECUTING（通过 synchronized 保护 Request 自身的状态），然后执行实际的阻塞操作，最后标记请求完成。
4. 实际执行： 只有成功注册了自己请求的线程，或者被 help() 调用的线程，才会执行 simulatedState 上实际的阻塞操作。
5. 等待完成： 无论请求是自己完成的还是被其他线程帮助完成的，初始发起请求的线程最终都会通过 waitForCompletion() 方法等待其请求的最终结果。

这个模型确保了：即使一个线程在执行其操作的任何阶段崩溃，其他线程也能继续帮助完成未完成的请求，从而保证了系统整体的进步性。

然而，上述 help 方法的实现，尤其是如何根据 requestToBeHelped 来“知道”并执行哪个 simulatedState 的方法，是一个通用模拟器设计的关键挑战。为了实现一个真正通用的无等待模拟器，我们需要更精细的请求设计。

6. 深入辅助节点：状态机复制与原子操作

为了将任意复杂的锁算法转化为无等待算法，我们需要将锁算法视为一个状态机。算法的每个操作都是状态机的一次转换。无等待模拟的核心思想是：

1. 全局操作日志/当前操作记录： 维护一个全局可访问的原子变量，用于记录当前正在被尝试执行的操作。这个变量就是我们的“辅助节点”或“请求对象”的容器。
2. 操作封装： 每个线程要执行的操作，都被封装成一个带有唯一标识符、参数和预期结果字段的“请求对象”。
3. 原子发布请求： 线程尝试原子地将自己的请求对象发布到全局记录中。这通常通过 Compare-And-Swap (CAS) 操作实现。
4. 帮助其他： 如果线程发现全局记录中存在一个未完成的请求（可能是它自己的，也可能是其他线程的），它会尝试帮助完成这个请求。
5. 实际执行： 只有一个线程（可能是发起者，也可能是帮助者）会真正执行被模拟的阻塞操作。这个执行过程通常也需要一个内部的锁来保证被模拟算法的原子性，但这个锁只在执行单个操作时短暂持有，且被无等待模拟器有效地“隐藏”起来。
6. 结果发布： 操作完成后，结果被记录在请求对象中，并标记为完成。

为了解决之前 help 方法的通用性问题，我们可以进一步改进 Request 类，使其包含一个可以执行的操作：

import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import java.util.function.BiFunction;
import java.util.function.Supplier;

/**
 * 等待者请求类型 (改进版，包含操作函数)
 * @param <S> 模拟状态的类型
 * @param <R> 操作的返回结果类型
 */
class UniversalRequest<S, R> {
    enum Status { PENDING, EXECUTING, COMPLETED, FAILED }

    final String operationName; // 操作名称，用于调试
    // BiFunction 接收模拟状态 S 和线程ID (用于某些操作的上下文)，返回 R
    // 或者更简单，直接是一个 Consumer<S> 或 Supplier<R>
    final BiFunction<S, Integer, R> operation; // 实际要执行的操作函数
    final int invokerThreadId; // 发起请求的线程ID

    volatile Status status; // 请求的状态
    volatile R result; // 操作的结果
    volatile Exception exception; // 如果操作失败，记录异常

    public UniversalRequest(String opName, BiFunction<S, Integer, R> op, int threadId) {
        this.operationName = opName;
        this.operation = op;
        this.invokerThreadId = threadId;
        this.status = Status.PENDING;
    }

    // ... (complete, fail, waitForCompletion 方法与之前类似)

    public synchronized void complete(R result) {
        if (this.status == Status.PENDING || this.status == Status.EXECUTING) {
            this.result = result;
            this.status = Status.COMPLETED;
            this.notifyAll();
        }
    }

    public synchronized void fail(Exception e) {
        if (this.status == Status.PENDING || this.status == Status.EXECUTING) {
            this.exception = e;
            this.status = Status.FAILED;
            this.notifyAll();
        }
    }

    public synchronized R waitForCompletion() throws Exception {
        while (status == Status.PENDING || status == Status.EXECUTING) {
            this.wait();
        }
        if (status == Status.FAILED) {
            throw exception;
        }
        return result;
    }
}

/**
 * 通用无等待模拟器
 * 它可以将任何具有内部锁的阻塞算法 (视为一个状态机) 转化为无等待的。
 * @param <S> 模拟状态的类型 (例如 BlockingCounterState)
 */
public class UniversalWaitFreeSimulator<S> {

    private final S simulatedState; // 实际被模拟的阻塞状态实例
    private final AtomicStampedReference<UniversalRequest<S, ?>> currentRequest;

    public UniversalWaitFreeSimulator(S initialState) {
        this.simulatedState = initialState;
        this.currentRequest = new AtomicStampedReference<>(null, 0);
    }

    /**
     * 通用操作执行方法。
     * @param operationName 操作的名称
     * @param op 要执行的函数，接收模拟状态和线程ID，返回结果。
     * @param <R> 操作的返回结果类型
     * @return 操作的结果
     * @throws Exception 如果操作失败
     */
    public <R> R invoke(String operationName, BiFunction<S, Integer, R> op) throws Exception {
        int threadId = (int) Thread.currentThread().getId();
        UniversalRequest<S, R> myRequest = new UniversalRequest<>(operationName, op, threadId);

        while (true) {
            UniversalRequest<S, ?> current = currentRequest.getReference();
            int currentStamp = currentRequest.getStamp();

            if (current == null || current.status == UniversalRequest.Status.COMPLETED || current.status == UniversalRequest.Status.FAILED) {
                // 如果没有正在进行的请求，或者上一个请求已经完成，尝试用CAS替换为自己的请求
                if (currentRequest.compareAndSet(current, myRequest, currentStamp, currentStamp + 1)) {
                    myRequest.status = UniversalRequest.Status.EXECUTING; // 标记为正在执行
                    break; // 成功注册，退出循环准备执行
                }
                // CAS失败，说明有其他线程同时操作，重新尝试
            } else {
                // 有其他线程的请求正在进行中，帮助它完成
                help(current);
            }
        }

        // 即使成功注册了请求，也有可能被其他线程帮助执行。
        // 所以这里需要检查请求状态，避免重复执行。
        if (myRequest.status == UniversalRequest.Status.EXECUTING) {
            try {
                // 执行实际的阻塞操作
                R result = myRequest.operation.apply(simulatedState, threadId);
                myRequest.complete(result); // 标记请求完成
            } catch (Exception e) {
                myRequest.fail(e); // 标记请求失败
                throw e;
            }
        }

        // 等待自己的请求完成 (即使是被帮助完成的)
        return myRequest.waitForCompletion();
    }

    /**
     * 帮助其他线程完成其请求。
     * @param requestToBeHelped 需要帮助的请求
     */
    private <R> void help(UniversalRequest<S, R> requestToBeHelped) {
        // 如果请求已经被完成或失败，则无需帮助
        if (requestToBeHelped.status == UniversalRequest.Status.COMPLETED || requestToBeHelped.status == UniversalRequest.Status.FAILED) {
            return;
        }

        // 尝试将请求标记为正在执行，只有标记成功才能执行实际操作
        synchronized (requestToBeHelped) { // 保护 requestToBeHelped.status 的修改和实际操作的执行
            if (requestToBeHelped.status == UniversalRequest.Status.PENDING) {
                requestToBeHelped.status = UniversalRequest.Status.EXECUTING;
            } else if (requestToBeHelped.status == UniversalRequest.Status.EXECUTING) {
                // 另一个线程正在执行这个请求，我们等待它完成
                return;
            } else { // COMPLETED or FAILED
                return;
            }
        }

        // 如果当前线程成功将请求标记为 EXECUTING，则执行实际操作
        try {
            R result = requestToBeHelped.operation.apply(simulatedState, requestToBeHelped.invokerThreadId);
            requestToBeHelped.complete(result);
        } catch (Exception e) {
            requestToBeHelped.fail(e);
        }
    }

    // 我们可以用这个通用模拟器来模拟之前的 BlockingCounterState
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        BlockingCounterState counterState = new BlockingCounterState(0);
        UniversalWaitFreeSimulator<BlockingCounterState> simulator = new UniversalWaitFreeSimulator<>(counterState);

        Runnable incrementTask = () -> {
            try {
                // 使用 invoke 方法执行 incrementAndGet 操作
                int value = simulator.invoke("incrementAndGet", (state, threadId) -> state.incrementAndGet());
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " incremented to: " + value);
            } catch (Exception e) {
                System.err.println(Thread.currentThread().getName() + " failed to increment: " + e.getMessage());
            }
        };

        Runnable getTask = () -> {
            try {
                // 使用 invoke 方法执行 get 操作
                int value = simulator.invoke("get", (state, threadId) -> state.get());
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " got value: " + value);
            } catch (Exception e) {
                System.err.println(Thread.currentThread().getName() + " failed to get value: " + e.getMessage());
            }
        };

        Thread[] threads = new Thread[10];
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            threads[i] = new Thread(incrementTask, "IncThread-" + i);
        }
        for (int i = 5; i < 10; i++) {
            threads[i] = new Thread(getTask, "GetThread-" + (i-5));
        }

        for (Thread t : threads) {
            t.start();
        }

        for (Thread t : threads) {
            t.join();
        }

        // 最终通过模拟器获取值，确保无等待性
        System.out.println("Final simulated counter value: " + simulator.invoke("get", (state, threadId) -> state.get()));
    }
}

这个 UniversalWaitFreeSimulator 提供了更强大的通用性。它通过将具体的操作逻辑（BiFunction<S, Integer, R> op）封装到 UniversalRequest 对象中，使得 invoke 和 help 方法能够处理任何对 simulatedState 的操作，只要这些操作能被表达为一个函数。

ABA 问题：
AtomicStampedReference 在这里扮演了关键角色。考虑一个场景：

1. 线程A读取 currentRequest 为 X，stamp 为 S。
2. 线程B执行操作，将 currentRequest 从 X 变为 Y，再变回 X，stamp 变为 S+2。
3. 线程A尝试用 CAS(X, myRequest, S, S+1) 更新 currentRequest。
   如果没有 stamp，线程A会成功，因为它看到的 currentRequest 仍然是 X。但实际上，currentRequest 已经经历了两次修改，线程A的判断是过时的。这可能导致逻辑错误。
   AtomicStampedReference 通过在 CAS 操作中同时检查引用和 stamp 值来解决这个问题。只有当两者都匹配时，CAS 才会成功。这保证了线程A的判断是基于最新的状态。

7. 保证进步性：证明与挑战

无等待模拟之所以能提供无等待性，其核心在于以下几点：

1. 原子操作： AtomicStampedReference 的 compareAndSet 是一个原子操作。这意味着线程在尝试注册或更新 currentRequest 时，要么成功，要么失败，不会陷入中间状态。
2. 有限步操作： 每个线程执行 invoke 方法时，它要么成功地原子注册了自己的请求并执行，要么发现有其他请求正在进行并帮助它。
   • 情况一： 如果 currentRequest 为 null 或已完成，线程尝试用 CAS 注册自己的请求。如果成功，它会执行自己的操作并完成。这在有限步内完成。
   • 情况二： 如果 currentRequest 存在且未完成，线程会调用 help 方法。help 方法会尝试将该请求标记为 EXECUTING 并执行。help 方法内部的 synchronized 块确保只有一个线程能实际执行目标操作。无论如何，help 都会尝试推进 requestToBeHelped 的状态。
3. 全局进步： 任何活跃的线程都会不断尝试完成当前正在进行的请求。如果一个线程崩溃，另一个线程会接管其未完成的请求并将其推进到完成状态。因此，系统中的任何操作最终都会在有限步内完成，即使部分线程停止。

挑战与考量：

• 性能开销： 无等待模拟通常比传统的锁机制有更高的性能开销。
  • CAS 竞争： 频繁的 compareAndSet 操作在高竞争环境下可能导致大量的重试（自旋），消耗 CPU 周期。
  • 内存分配： 每个操作都需要创建新的 Request 对象，这增加了垃圾回收的压力。
  • 缓存一致性： AtomicStampedReference 涉及的共享状态在不同 CPU 核心之间频繁传输，可能导致缓存失效，影响性能。
• 复杂度： 实现一个健壮的无等待模拟器比直接使用锁要复杂得多，需要仔细处理各种并发情况，如 ABA 问题。
• 内存屏障和可见性： volatile 关键字和 AtomicReference 隐式地提供了内存屏障，确保了内存操作的可见性和顺序性。理解这些机制对于正确实现至关重要。
• 通用性限制： 虽然理论上可以模拟任何阻塞算法，但对于非常复杂的、带有大量内部状态和细粒度锁的算法，模拟器的实现可能会非常复杂，甚至引入更多的开销。

8. 实际应用与考量

无等待模拟并非万能药，它有其特定的应用场景：

• 对可用性、延迟和容错性要求极高的系统： 例如，高并发的金融交易系统、航空航天控制系统、实时操作系统等，在这些系统中，任何线程的暂停或崩溃都可能带来灾难性后果。
• 操作系统内核或驱动程序： 在这些底层环境中，避免死锁和活锁至关重要。
• 作为底层同步原语的构建块： 无等待算法可以作为实现其他非阻塞数据结构（如无锁队列、无锁哈希表）的基础。

在大多数通用应用中，如果锁的开销可以接受，或者可以通过更细粒度的锁、读写锁等优化来满足性能需求，那么直接使用锁可能仍然是更简单、更高效的选择。现代 JVM 和操作系统在锁优化方面已经做得非常好（例如偏向锁、轻量级锁、自适应自旋等），这使得许多情况下传统锁的性能表现也相当不错。

然而，无等待模拟为我们提供了一个理论上和实践上都非常强大的工具，它展示了通过巧妙设计原子操作和帮助机制，我们可以将看似不可避免的阻塞性转化为永远不会阻塞的进步性。

9. 超越阻塞的编程范式

无等待模拟代表了并发编程中一种更高层次的抽象和更强的进步性保证。它通过将复杂、阻塞的操作分解为一系列原子、可帮助的步骤，使得系统即使在面对线程失败时也能持续取得进展。理解并掌握无等待模拟的原理，不仅能够帮助我们设计出更健壮、更高效的并发系统，也深化了我们对并发本质的理解，推动我们探索超越传统锁机制的编程范式。在未来，随着硬件并发能力的不断增强，对无等待算法的需求和研究也将持续深入。