对于高性能多线程系统，是否有确定性的方法/方法来确定使用仅比较和交换又称原子操作可以完成哪些并发逻辑，必须使用锁，半音和/或障碍？
我的系统总是涉及很多并发和多线程问题。有些很简单，因为如果需要快速简单的锁定就可以解决问题。但对于一些复杂的问题，或者将性能推向极端的试验，我发现我没有一致的确定性方法来判断是否可以仅使用CAS来解决问题。举个例子：
典型的生产者/消费者模型。并发队列只能使用CAS解决问题。
生产者/消费者模型，包含大量更新但消费混合。在这种情况下，如果使用双缓冲，则必须应用读/写锁定;但是，如果我们使用三重缓冲，那么使用CAS基本上是可能的。
粗略地说，我们可以说如果一块逻辑可以被分成几个相互依赖的状态，每个只需要CAS，那么这种逻辑只能通过CAS解决。但是应用于真正的问题似乎要复杂得多，而且我觉得缺乏一种好的方法来划分并确定这种逻辑划分是否可行。
请与我分享您的经验或我不了解的任何方法。
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经过多年使用原子学，这是我的非专业经验法则。
<强>同位 要使用原子，所有必须原子改变的数据都需要是连续的。因此，使用原子很难实现双链表，因为您必须同时更新不同节点上的指针。单个链表很简单。
<强>小。 小意味着与系统允许的最大原子操作一样小。要使用atomics更新结构中的50个字段，可以创建新结构，然后以原子方式交换指向它的指针。
你不需要任何花哨的东西。 使用单个链接列表进行原子操作时，只能在列表前面添加和删除项目。如果您可以使用哈希表，单个链表，跳过列表或数组，则可以使用原子。 Atomics非常适合构建结构，然后以原子方式交换指向该结构的指针。
您需要细粒度锁定。 例如，使用和原子哈希表，您可以“锁定”桶级别而不是列表级别。我想你每桶可以有一个互斥锁。
<强>速度 与原子相比，互斥体是神可怕的慢。每次调用malloc时编写一个锁定互斥锁的内存分配器会很糟糕。我在大约3年前对互斥量与原子进行了基准比较，并且出现了40倍的放缓。
混合搭配！ 我使用互斥锁的地方，原子会在屁股和混淆中完全痛苦。我尝试将这些情况限制为执行不多的代码，因此我不会为性能损失付出代价。
所有这些限制都说我很容易在所有热点中使用原子，只需要很少回到互斥体。