C++ 的無鎖數據結構在工業界有真正的應用嗎？

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內存資料庫領域用的很多

1. MemSQL用Lock Free Skip List做索引：The Story Behind MemSQL』s Skiplist Indexes

2. SQL SERVER內存存儲引擎Hekaton用Lock Free Bw-Tree做索引：https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/bw-tree-icde2013-final.pdf

3. HyPer的並行查詢引擎大量的應用了Lock Free數據結構，如使用Lock Free的Hash Table實現Hash Join：http://db.in.tum.de/~leis/papers/morsels.pdf

4. DB2 BLU的並行查詢引擎：http://db.disi.unitn.eu/pages/VLDBProgram/pdf/industry/p773-barber.pdf

5. OceanBase也大量的使用Lock Free

為什麼傳統資料庫不用呢？

因為瓶頸在磁碟，Lock Free增加的性能幾乎可以忽略不計，但是在內存資料庫中是可以大幅度提高性能的。

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謝邀。

lockfree在高性能伺服器編程還是比較常見的，從目前國內IDC成本來看，同等計算能力下，減少機器數量，增加單台計算能力，成本更低，因此要盡量把單機性能發揮到極致。對於分散式資料庫來說，能在單機上完成的事務，就盡量不要走分散式事務，也需要對單機能力的極致優化。

oceanbase用的伺服器比較華麗，當初玩過最好的是4路784G 80core的機器，項目中大量用到了無鎖結構，有些單純用cas也遇到瓶頸的場景，還做了更多優化，舉幾個例子:

1.無鎖queue，用於網路線程池到工作線程池的任務分發，首先queue是無鎖的，喚醒也盡量減少了鎖的使用，有的場景甚至用了socket pair+epoll的喚醒方式。關於喚醒，這裡可玩的就很多了，以後找機會專門寫文章來討論

2.無鎖容器，b+tree，idmap，滑動窗口，可擴展的hashmap等(別找0.4代碼了，這些黑科技都沒開源)，主要難點在內存管理上避免aba問題，大量使用了hazard pointer的內存回收思路

3.緩存，早期版本跑在sas盤上，用lru鏈表管理緩存，放到SSD上後，發現開啟緩存比關閉緩存QPS還更低，原因就是lru鏈表要用鎖保護造成的，這裡後來改為用無鎖的近似演算法，加引用計數來管理

4.內存池和對象池管理，tcmalloc性能達不到我們的要求，所以自己搞資源管理，根據不同的場景，內部有多個內存資源管理的結構

5.還有個有意思的，原來內存中有個讀很多寫很少的數據結構，最初用pthread讀寫鎖管理，後來發現這貨裡面有mutex可能造成讀者間的衝突，就改成自己用cas實現的讀寫鎖，後來又發現cas都在一個變數上衝突也挺大，就繼續優化，每個線程一把讀寫鎖，讀者只在線程本地加鎖，寫者要遍歷所有線程拿寫鎖

最後，推薦下自己這篇專欄文章，對於理解無鎖內存管理，有些幫助：共享變數的並發讀寫，https://zhuanlan.zhihu.com/p/20832611

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