我们知道，CPU资源是有限的，任务的处理速度与线程个数并不是线性正相关。相反，过多的线程反而会导致CPU频繁切换，处理性能下降。所以，线程池的大小一般都是综合考虑要处理任务的特点和硬件环境，来事先设置的。
当我们向固定大小的线程池中请求一个线程时，如果线程池中没有空闲资源了，这个时候线程池如何处理这个请求？是拒绝请求还是排队请求？各种处理策略又是怎么实现的呢？
实际上，这些问题并不复杂，其底层的数据结构就是我们今天要学的内容，队列（queue）。
如何理解“队列”？
队列这个概念非常好理解。你可以把它想象成排队买票，先来的先买，后来的人只能站末尾，不允许插队。先进者先出，这就是典型的“队列”。
我们知道，栈只支持两个基本操作：入栈push()和出栈pop()。队列跟栈非常相似，支持的操作也很有限，最基本的操作也是两个：入队enqueue()，放一个数据到队列尾部；出队dequeue()，从队列头部取一个元素。
所以，队列跟栈一样，也是一种操作受限的线性表数据结构。
队列的概念很好理解，基本操作也很容易掌握。作为一种非常基础的数据结构，队列的应用也非常广泛，特别是一些具有某些额外特性的队列，比如循环队列、阻塞队列、并发队列。它们在很多偏底层系统、框架、中间件的开发中，起着关键性的作用。比如高性能队列Disruptor、Linux环形缓存，都用到了循环并发队列；Java concurrent并发包利用ArrayBlockingQueue来实现公平锁等。
顺序队列和链式队列
我们知道了，队列跟栈一样，也是一种抽象的数据结构。它具有先进先出的特性，支持在队尾插入元素，在队头删除元素，那究竟该如何实现一个队列呢？
跟栈一样，队列可以用数组来实现，也可以用链表来实现。用数组实现的栈叫作顺序栈，用链表实现的栈叫作链式栈。同样，用数组实现的队列叫作顺序队列，用链表实现的队列叫作链式队列。
我们先来看下基于数组的实现方法。我用Java语言实现了一下，不过并不包含Java语言的高级语法，而且我做了比较详细的注释，你应该可以看懂。
// 用数组实现的队列
public class ArrayQueue {
// 数组：items，数组大小：n
private String[] items;
private int n = 0;
// head表示队头下标，tail表示队尾下标
private int head = 0;
private int tail = 0;
// 申请一个大小为capacity的数组
public ArrayQueue(int capacity) {
items = new String[capacity];
n = capacity;
}
// 入队
public boolean enqueue(String item) {
// 如果tail == n 表示队列已经满了
if (tail == n) return false;
items[tail] = item;
++tail;
return true;
}
// 出队
public String dequeue() {
// 如果head == tail 表示队列为空
if (head == tail) return null;
// 为了让其他语言的同学看的更加明确，把--操作放到单独一行来写了
String ret = items[head];
++head;
return ret;
}
}
比起栈的数组实现，队列的数组实现稍微有点儿复杂，但是没关系。我稍微解释一下实现思路，你很容易就能明白了。
对于栈来说，我们只需要一个栈顶指针就可以了。但是队列需要两个指针：一个是head指针，指向队头；一个是tail指针，指向队尾。
你可以结合下面这张图来理解。当a、b、c、d依次入队之后，队列中的head指针指向下标为0的位置，tail指针指向下标为4的位置。
当我们调用两次出队操作之后，队列中head指针指向下标为2的位置，tail指针仍然指向下标为4的位置。
你肯定已经发现了，随着不停地进行入队、出队操作，head和tail都会持续往后移动。当tail移动到最右边，即使数组中还有空闲空间，也无法继续往队列中添加数据了。这个问题该如何解决呢？
你是否还记得，在数组那一节，我们也遇到过类似的问题，就是数组的删除操作会导致数组中的数据不连续。你还记得我们当时是怎么解决的吗？对，用数据搬移！但是，每次进行出队操作都相当于删除数组下标为0的数据，要搬移整个队列中的数据，这样出队操作的时间复杂度就会从原来的O(1)变为O(n)。能不能优化一下呢？
实际上，我们在出队时可以不用搬移数据。如果没有空闲空间了，我们只需要在入队时，再集中触发一次数据的搬移操作。借助这个思想，出队函数dequeue()保持不变，我们稍加改造一下入队函数enqueue()的实现，就可以轻松解决刚才的问题了。下面是具体的代码：
// 入队操作，将item放入队尾
public boolean enqueue(String item) {
// tail == n表示队列末尾没有空间了
if (tail == n) {
// tail ==n && head==0，表示整个队列都占满了
if (head == 0) return false;
// 数据搬移
for (int i = head; i < tail; ++i) {
items[i-head] = items[i];
}
// 搬移完之后重新更新head和tail
tail -= head;
head = 0;
}
items[tail] = item;
++tail;
return true;
}
从代码中我们看到，当队列的tail指针移动到数组的最右边后，如果有新的数据入队，我们可以将head到tail之间的数据，整体搬移到数组中0到tail-head的位置。
这种实现思路中，出队操作的时间复杂度仍然是O(1)，但入队操作的时间复杂度还是O(1)吗？你可以用我们第3节、第4节讲的算法复杂度分析方法，自己试着分析一下。
接下来，我们再来看下基于链表的队列实现方法。
基于链表的实现，我们同样需要两个指针：head指针和tail指针。它们分别指向链表的第一个结点和最后一个结点。如图所示，入队时，tail->next= new_node, tail = tail->next；出队时，head = head->next。我将具体的代码放到GitHub上，你可以自己试着实现一下，然后再去GitHub上跟我实现的代码对比下，看写得对不对。
循环队列
我们刚才用数组来实现队列的时候，在tail==n时，会有数据搬移操作，这样入队操作性能就会受到影响。那有没有办法能够避免数据搬移呢？我们来看看循环队列的解决思路。
循环队列，顾名思义，它长得像一个环。原本数组是有头有尾的，是一条直线。现在我们把首尾相连，扳成了一个环。我画了一张图，你可以直观地感受一下。
我们可以发现，图中这个队列的大小为8，当前head=4，tail=7。当有一个新的元素a入队时，我们放入下标为7的位置。但这个时候，我们并不把tail更新为8，而是将其在环中后移一位，到下标为0的位置。当再有一个元素b入队时，我们将b放入下标为0的位置，然后tail加1更新为1。所以，在a，b依次入队之后，循环队列中的元素就变成了下面的样子：
通过这样的方法，我们成功避免了数据搬移操作。看起来不难理解，但是循环队列的代码实现难度要比前面讲的非循环队列难多了。要想写出没有bug的循环队列的实现代码，我个人觉得，最关键的是，确定好队空和队满的判定条件。
在用数组实现的非循环队列中，队满的判断条件是tail == n，队空的判断条件是head == tail。那针对循环队列，如何判断队空和队满呢？
队列为空的判断条件仍然是head == tail。但队列满的判断条件就稍微有点复杂了。我画了一张队列满的图，你可以看一下，试着总结一下规律。
就像我图中画的队满的情况，tail=3，head=4，n=8，所以总结一下规律就是：(3+1)%8=4。多画几张队满的图，你就会发现，当队满时，(tail+1)%n=head。
你有没有发现，当队列满时，图中的tail指向的位置实际上是没有存储数据的。所以，循环队列会浪费一个数组的存储空间。
Talk is cheap，如果还是没怎么理解，那就show you code吧。
public class CircularQueue {
// 数组：items，数组大小：n
private String[] items;
private int n = 0;
// head表示队头下标，tail表示队尾下标
private int head = 0;
private int tail = 0;
// 申请一个大小为capacity的数组
public CircularQueue(int capacity) {
items = new String[capacity];
n = capacity;
}
// 入队
public boolean enqueue(String item) {
// 队列满了
if ((tail + 1) % n == head) return false;
items[tail] = item;
tail = (tail + 1) % n;
return true;
}
// 出队
public String dequeue() {
// 如果head == tail 表示队列为空
if (head == tail) return null;
String ret = items[head];
head = (head + 1) % n;
return ret;
}
}
阻塞队列和并发队列
前面讲的内容理论比较多，看起来很难跟实际的项目开发扯上关系。确实，队列这种数据结构很基础，平时的业务开发不大可能从零实现一个队列，甚至都不会直接用到。而一些具有特殊特性的队列应用却比较广泛，比如阻塞队列和并发队列。
阻塞队列其实就是在队列基础上增加了阻塞操作。简单来说，就是在队列为空的时候，从队头取数据会被阻塞。因为此时还没有数据可取，直到队列中有了数据才能返回；如果队列已经满了，那么插入数据的操作就会被阻塞，直到队列中有空闲位置后再插入数据，然后再返回。
你应该已经发现了，上述的定义就是一个“生产者-消费者模型”！是的，我们可以使用阻塞队列，轻松实现一个“生产者-消费者模型”！
这种基于阻塞队列实现的“生产者-消费者模型”，可以有效地协调生产和消费的速度。当“生产者”生产数据的速度过快，“消费者”来不及消费时，存储数据的队列很快就会满了。这个时候，生产者就阻塞等待，直到“消费者”消费了数据，“生产者”才会被唤醒继续“生产”。
而且不仅如此，基于阻塞队列，我们还可以通过协调“生产者”和“消费者”的个数，来提高数据的处理效率。比如前面的例子，我们可以多配置几个“消费者”，来应对一个“生产者”。
前面我们讲了阻塞队列，在多线程情况下，会有多个线程同时操作队列，这个时候就会存在线程安全问题，那如何实现一个线程安全的队列呢？
线程安全的队列我们叫作并发队列。最简单直接的实现方式是直接在enqueue()、dequeue()方法上加锁，但是锁粒度大并发度会比较低，同一时刻仅允许一个存或者取操作。实际上，基于数组的循环队列，利用CAS原子操作，可以实现非常高效的并发队列。这也是循环队列比链式队列应用更加广泛的原因。在实战篇讲Disruptor的时候，我会再详细讲并发队列的应用。
解答开篇
队列的知识就讲完了，我们现在回过来看下开篇的问题。线程池没有空闲线程时，新的任务请求线程资源时，线程池该如何处理？各种处理策略又是如何实现的呢？
我们一般有两种处理策略。第一种是非阻塞的处理方式，直接拒绝任务请求；另一种是阻塞的处理方式，将请求排队，等到有空闲线程时，取出排队的请求继续处理。那如何存储排队的请求呢？
我们希望公平地处理每个排队的请求，先进者先服务，所以队列这种数据结构很适合来存储排队请求。我们前面说过，队列有基于链表和基于数组这两种实现方式。这两种实现方式对于排队请求又有什么区别呢？
基于链表的实现方式，可以实现一个支持无限排队的无界队列（unbounded queue），但是可能会导致过多的请求排队等待，请求处理的响应时间过长。所以，针对响应时间比较敏感的系统，基于链表实现的无限排队的线程池是不合适的。
而基于数组实现的有界队列（bounded queue），队列的大小有限，所以线程池中排队的请求超过队列大小时，接下来的请求就会被拒绝，这种方式对响应时间敏感的系统来说，就相对更加合理。不过，设置一个合理的队列大小，也是非常有讲究的。队列太大导致等待的请求太多，队列太小会导致无法充分利用系统资源、发挥最大性能。
除了前面讲到队列应用在线程池请求排队的场景之外，队列可以应用在任何有限资源池中，用于排队请求，比如数据库连接池等。实际上，对于大部分资源有限的场景，当没有空闲资源时，基本上都可以通过“队列”这种数据结构来实现请求排队。
内容小结
今天我们讲了一种跟栈很相似的数据结构，队列。关于队列，你能掌握下面的内容，这节就没问题了。
队列最大的特点就是先进先出，主要的两个操作是入队和出队。跟栈一样，它既可以用数组来实现，也可以用链表来实现。用数组实现的叫顺序队列，用链表实现的叫链式队列。特别是长得像一个环的循环队列。在数组实现队列的时候，会有数据搬移操作，要想解决数据搬移的问题，我们就需要像环一样的循环队列。
循环队列是我们这节的重点。要想写出没有bug的循环队列实现代码，关键要确定好队空和队满的判定条件，具体的代码你要能写出来。
除此之外，我们还讲了几种高级的队列结构，阻塞队列、并发队列，底层都还是队列这种数据结构，只不过在之上附加了很多其他功能。阻塞队列就是入队、出队操作可以阻塞，并发队列就是队列的操作多线程安全。
课后思考
-
除了线程池这种池结构会用到队列排队请求，你还知道有哪些类似的池结构或者场景中会用到队列的排队请求呢？
-
今天讲到并发队列，关于如何实现无锁并发队列，网上有非常多的讨论。对这个问题，你怎么看呢？
欢迎留言和我分享，我会第一时间给你反馈。
我已将本节内容相关的详细代码更新到GitHub，戳此即可查看。
精选留言
2018-10-10 08:46:32
2.考虑使用CAS实现无锁队列，则在入队前，获取tail位置，入队时比较tail是否发生变化，如果否，则允许入队，反之，本次入队失败。出队则是获取head位置，进行cas。
个人浅见，请批评指正
2018-10-10 19:58:30
队列的应用非常广泛，特别是一些具有某些额外特性的队列，比如循环队列、阻塞队列、并发队列。它们在很多偏底层的系统、框架、中间件的开发中，起着关键性的作用。比如高性能队列 Disruptor、Linux 环形缓存，都用到了循环并发队列；Java concurrent 并发包利用 ArrayBlockingQueue 来实现公平锁等。
关于如何实现无锁并发队列
可以使用 cas + 数组的方式实现。
队列的其他应用
分布式消息队列，如 kafka 也是一种队列。
2018-10-10 09:05:54
2018-10-11 21:35:38
“吃多了拉就是队列，吃多了吐就是栈”。哈哈！
2018-10-10 14:19:53
2018-11-12 22:22:30
这里讲一下，这个表达式是怎么来的。在一般情况下，我们可以看出来，当队列满时，tail+1=head。但是，有个特殊情况，就是tail=n-1，而head=0时，这时候，tail+1=n，而head=0，所以用(tail+1)%n == n%n == 0。而且，tail+1最大的情况就是 n ，不会大于 n，这样，tail+1 除了最大情况，不然怎么余 n 都是 tail+1 本身，也就是 head。这样，表达式就出现了。
2018-10-12 08:51:09
一、数组实现
public class ArrayQueue {
//存储数据的数组
private String[] items;
//记录数组容量
private int n;
private int size;
//head记录队头索引，tail记录队尾索引
private int head = 0;
private int tail = 0;
//申请一个指定容量的队列
public ArrayQueue(int capacity){
items = new String[capacity];
n = capacity;
}
/*
* 入队：
* 1.堆满的时，入队失败
* 1.1频繁出入队，造成数组使用不连续
* 1.2在入队的时候，集中触发进行数据搬移
* 2.在末尾插入数据，注意tail指向队尾元素的索引+1
*/
public boolean enqueue(String item){
//表示队满
if(head == 0 && tail == n)
return false;
//表示需要数据搬移
else if(head != 0 && tail == n){
for (int i = head; i < tail; i++) {
items[i-head] = items[i];
}
head = 0;
tail = tail - head;
}
//将数据加入队列
items[tail++] = item;
size++;
return true;
}
//出队：1.队空时，出队失败;2.出队，head索引+1
public String dequeue(){
String res = null;
if(head == tail) return res;
res = items[head++];
size--;
return res;
}
}
二、循环队列
public class LoopArrayQueue {
//存储数据的数组
private String[] items;
//记录数组容量
private int n;
private int size = 0;
//head记录队头索引，tail记录队尾索引
private int head = 0;
private int tail = 0;
//申请一个指定容量的队列
public LoopArrayQueue(int capacity){
items = new String[capacity];
n = capacity;
}
//入队：关键在于队满的条件
public boolean enqueue(String item){
if ((tail + 1) % n == head) return false;
items[tail] = item;
tail = (tail + 1) % n;
size++;
return true;
}
//出队：关键在于队空的条件
public String dequeue(){
String res = null;
if(head == tail) return res;
res = items[head];
head = (head + 1) % n;
size--;
return res;
}
}
三、链表实现
public class LinkedQueue {
//定义一个节点类
private class Node{
String value;
Node next;
}
//记录队列元素个数
private int size = 0;
//head指向队头结点，tail指向队尾节点
private Node head;
private Node tail;
//申请一个队列
public LinkedQueue(){}
//入队
public boolean enqueue(String item){
Node newNode = new Node();
newNode.value = item;
if (size == 0) head = newNode;
else tail.next = newNode;
tail = newNode;
size++;
return true;
}
//出队
public String dequeue(){
String res = null;
if(size == 0) return res;
if(size == 1) tail = null;
res = head.value;
head = head.next;
size--;
return res;
}
}
2019-08-20 11:03:47
如果队尾没有满，可以直接入队，时间复杂度为O(1)。
如果队尾已满的情况下，就必须进行数据搬移了，tail=n,搬移的时间复杂度为O(n).
总体情况来看，tail的可能是0~n的任意值，在0~n-1的时候队列入队的时间复杂度都是O(1)，不需要搬移直接入队即可；只有当tail=n的时候时间复杂度才迅速飙升为O(n)，即需要进行n次搬移，此时n次的搬移如果均摊到0~n-1这n次上，其实总体的均摊复杂度还是O(1)。
老师，我分析的是否正确？
2018-10-12 08:49:35
一、什么是队列？
1.先进者先出，这就是典型的“队列”结构。
2.支持两个操作：入队enqueue()，放一个数据到队尾；出队dequeue()，从队头取一个元素。
3.所以，和栈一样，队列也是一种操作受限的线性表。
二、如何实现队列？
1.队列API
public interface Queue<T> {
public void enqueue(T item); //入队
public T dequeue(); //出队
public int size(); //统计元素数量
public boolean isNull(); //是否为空
}
2.数组实现（顺序队列）：见下一条留言
3.链表实现（链式队列）：见下一条留言
4.循环队列（基于数组）：见下一条留言
三、队列有哪些常见的应用？
1.阻塞队列
1）在队列的基础上增加阻塞操作，就成了阻塞队列。
2）阻塞队列就是在队列为空的时候，从队头取数据会被阻塞，因为此时还没有数据可取，直到队列中有了数据才能返回；如果队列已经满了，那么插入数据的操作就会被阻塞，直到队列中有空闲位置后再插入数据，然后在返回。
3）从上面的定义可以看出这就是一个“生产者-消费者模型”。这种基于阻塞队列实现的“生产者-消费者模型”可以有效地协调生产和消费的速度。当“生产者”生产数据的速度过快，“消费者”来不及消费时，存储数据的队列很快就会满了，这时生产者就阻塞等待，直到“消费者”消费了数据，“生产者”才会被唤醒继续生产。不仅如此，基于阻塞队列，我们还可以通过协调“生产者”和“消费者”的个数，来提高数据处理效率，比如配置几个消费者，来应对一个生产者。
2.并发队列
1）在多线程的情况下，会有多个线程同时操作队列，这时就会存在线程安全问题。能够有效解决线程安全问题的队列就称为并发队列。
2）并发队列简单的实现就是在enqueue()、dequeue()方法上加锁，但是锁粒度大并发度会比较低，同一时刻仅允许一个存或取操作。
3）实际上，基于数组的循环队列利用CAS原子操作，可以实现非常高效的并发队列。这也是循环队列比链式队列应用更加广泛的原因。
3.线程池资源枯竭是的处理
在资源有限的场景，当没有空闲资源时，基本上都可以通过“队列”这种数据结构来实现请求排队。
四、思考
1.除了线程池这种池结构会用到队列排队请求，还有哪些类似线程池结构或者场景中会用到队列的排队请求呢？
2.今天讲到并发队列，关于如何实现无锁的并发队列，网上有很多讨论。对这个问题，你怎么看？
2018-10-29 10:37:27
作为老程序员，这次学习数据结构与算法，不再迷惘，反而激发了学习兴趣。真心感谢老师！
2018-10-18 08:32:15
2018-10-10 09:03:58
2018-11-02 09:31:06
A: 屁话少说，放码过来。
2018-10-10 01:40:48
2018-10-17 23:40:57
2018-10-10 12:36:48
2018-10-19 20:35:46
2019-03-14 08:43:19
1. 在网卡的收发数据包操作，linux内核协议栈采用循环队列的方式进行处理。
2.linux内核态ruc和用户态urcu实现了无锁并发访问共享数据，非常适合于读多写少的场景。其核心思想是，拷贝复制链表数据，原子操作移动链表指针，实现真正的无锁操作。
2018-10-10 11:24:04
2018-10-30 12:03:45
一、如何理解“队列”？
1、队列是一种操作受限的线性表数据结构。
2、队列最大的特点就是先进先出。
3、最基本的操作：入队 enqueue()，放一个数据到队列尾部；出队 dequeue()，从队列头部取一个元素。
二、顺序队列和链式队列
1、用数组实现的队列叫顺序队列，用链表实现的队列叫链式队列。
2、队列需要两个指针：一个是 head 指针，指向队头；一个是 tail 指针，指向队尾。
3、随着不停地进行入队、出队操作，head 和 tail 都会持续往后移动。当 tail 移动到最右边，即使数组中还有空闲空间，也无法继续往队列中添加数据了。
实际上，我们在出队时可以不用搬移数据。如果没有空闲空间了，只需要在入队时，再集中触发一次数据的搬移操作。出队函数 dequeue() 保持不变，我们稍加改造一下入队函数 enqueue() 的实现，当队列的 tail 指针移动到数组的最右边后，如果有新的数据入队，我们可以将 head 到 tail 之间的数据，整体搬移到数组中 0 到 tail-head 的位置。
4、基于链表的实现，同样需要两个指针：head 指针和 tail 指针。分别指向链表的第一个结点和最后一个结点。入队时，tail->next= new_node, tail = tail->next；出队时，head = head->next。
三、循环队列
1、循环队列，原本数组是有头有尾的，是一条直线。把首尾相连，扳成了一个环。
2、在数组实现队列的时候，会有数据搬移操作，要想解决数据搬移的问题，需要像环一样的循环队列。
3、要想写出没有 bug 的循环队列的实现代码，最关键的是，确定好队空和队满的判定条件。
1）队列为空的判断条件仍然是 head == tail。
2）当队满时，(tail+1)%n=head。 tail 指向的位置实际上是没有存储数据的。所以，循环队列会浪费一个数组的存储空间。
四、阻塞队列和并发队列
1、阻塞队列
1）阻塞队列就是在队列基础上增加了阻塞操作。
2）在队列为空的时候，从队头取数据会被阻塞。因为此时还没有数据可取，直到队列中有了数据才能返回；如果队列已经满了，那么插入数据的操作就会被阻塞，直到队列中有空闲位置后再插入数据，然后再返回。
3）基于阻塞队列实现的“生产者 - 消费者模型”，可以有效地协调生产和消费的速度。
2、并发队列
1）线程安全的队列，叫作并发队列。
2）最简单直接的实现方式是直接在 enqueue()、dequeue() 方法上加锁，但是锁粒度大并发度会比较低，同一时刻仅允许一个存或者取操作。
3）实际上，基于数组的循环队列，利用 CAS 原子操作，可以实现非常高效的并发队列。这也是循环队列比链式队列应用更加广泛的原因。
五、线程池没有空闲线程时，新的任务请求线程资源时，线程池该如何处理？各种处理策略又是如何实现的呢？
一般有两种处理策略。第一种是非阻塞的处理方式，直接拒绝任务请求；另一种是阻塞的处理方式，将请求排队，等到有空闲线程时，取出排队的请求继续处理。
1、基于链表的实现方式，可以实现一个支持无限排队的无界队列（unbounded queue），但是可能会导致过多的请求排队等待，请求处理的响应时间过长。所以，针对响应时间比较敏感的系统，基于链表实现的无限排队的线程池是不合适的。
2、基于数组实现的有界队列（bounded queue），队列的大小有限，所以线程池中排队的请求超过队列大小时，接下来的请求就会被拒绝，这种方式对响应时间敏感的系统来说，就相对更加合理。不过，设置一个合理的队列大小，也是非常有讲究的。队列太大导致等待的请求太多，队列太小会导致无法充分利用系统资源、发挥最大性能。
（除了前面讲到队列应用在线程池请求排队的场景之外，队列可以应用在任何有限资源池中，用于排队请求，比如数据库连接池等。实际上，对于大部分资源有限的场景，当没有空闲资源时，基本上都可以通过“队列”这种数据结构来实现请求排队。）
【思考】
一、1、像windows操作系统的消息队列，略高级一些带有优先级。还有qt中的信号与槽函数机制，使用connect链接，其中的参数就是设置为把窗口界面消息放到消息队列，然后一次取出。比如优先级消息，窗口系统关闭，优先级高，则就直接执行关闭操作。
2、sockets网络连接队列。
3、数据库连接队列。
4、一种集群操作，很多客户端像服务端请求资源，处理高并发大量请求。把这些请求放到队列中。
5、分布式应用中的消息队列，也是一种队列结构。
二、考虑使用CAS实现无锁队列，则在入队前，获取tail位置，入队时比较tail是否发生变化，如果否，则允许入队，反之，本次入队失败。出队则是获取head位置，进行cas。