JDK容器学习之Queue:LinkedBlockingQueue

女生的网名这么多〃 提交于 2019-12-02 08:37:28

基于链表阻塞队列LinkedBlockingQueue

基于链表的无边界阻塞队列,常用与线程池创建中作为任务缓冲队列使用

I. 底层数据结构

先看一下内部定义,与 ArrayBlockingQueue做一下对比,顺带看下这两者的区别及不同的应用场景

/** 队列的容量, or Integer.MAX_VALUE if none */
private final int capacity;

/** 队列中实际的个数 */
private final AtomicInteger count = new AtomicInteger();

/**
 * 队列头,但其中没有有效数据,它的下一个才保存实际的数据
 * Head of linked list.
 * Invariant: head.item == null
 */
transient Node<E> head;

/**
 * 队列尾,其内包含有效的数据
 * Invariant: last.next == null
 */
private transient Node<E> last;

/** 出队的锁, etc */
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();

/** Wait queue for waiting takes */
private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();

/** 进队的锁, etc */
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();

/** Wait queue for waiting puts */
private final Condition notFull = putLock.newCondition();


static class Node<E> {
  // 存放在队列中的数据; 队列头的item为null
  E item;
  
  // 队列中,该节点的下一个节点,队列尾的next为null
  Node<E> next;

  Node(E x) { item = x; }
}

说明

  1. 底层结构为单向链表,其中队列头不包含有效数据;
  2. 队列长度有界,为初始化时指定的容量大小;没指定时,默认为int最大值
  3. count实时表示队列中元素的个数,采用原子进行+/-1
  4. 进队和出队是两个锁,也就是说出队和进队可以并发进行

对比下ArrayBlockingQueue,主要区别为两个地方

  1. LinkedBlockingQueue底层为链表;ArrayBlockingQueue底层为数组(貌似有点多余,命名上就可以看出)
  2. LinkedBlockingQueue出队和入队是两个锁,而ArrayBlockingQueue是一个锁进行控制;即前者出队和入队可以并发执行;而后者会出现锁的竞争

II. 阻塞实现原理

0. Prefer

分析阻塞原理之前,先通过注释解释下LinkedBlockingQueue的使用场景

  • 先进先出队列(队列头的是最先进队的元素;队列尾的是最后进队的元素)
  • 有界队列(即初始化时指定的容量,就是队列最大的容量,不会出现扩容,容量满,则阻塞进队操作;容量空,则阻塞出队操作)
  • 队列不支持空元素

1. 进队

public void put(E e) throws InterruptedException {
    // 队列中不能存在null
    if (e == null) throw new NullPointerException();
    
    int c = -1;
    Node<E> node = new Node<E>(e);
    final ReentrantLock putLock = this.putLock;
    final AtomicInteger count = this.count;
    putLock.lockInterruptibly();
    try {
        // 若队列已满,则等待`notFull(出队后,队列未满时).signal()`唤醒
        while (count.get() == capacity) {
            notFull.await();
        }
        enqueue(node); // 进队
        c = count.getAndIncrement(); // 计数+1,并获取队列的实际元素个数
        if (c + 1 < capacity) // 若进队后,队列依然没有满,则释放一个信号 (why?)
            notFull.signal();
    } finally {
        putLock.unlock();
    }
    if (c == 0) // 表示队列从空到有一个数据,唤醒因为队列为空被阻塞的线程
        signalNotEmpty();
}
private void enqueue(Node<E> node) {
    // assert putLock.isHeldByCurrentThread();
    // assert last.next == null;
    last = last.next = node;
}
// 唤醒阻塞的出队线程,注意使用姿势,Condition的使用必须放在对应的锁中间,否则会报错
private void signalNotEmpty() {
    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    takeLock.lock();
    try {
        notEmpty.signal();
    } finally {
        takeLock.unlock();
    }
}

进队逻辑:

  1. null不允许入队
  2. 加入队锁
  3. 判断队列是否已满,若是,则阻塞线程
  4. 待其他线程出队时被唤醒,将元素挂在队列尾
  5. 如果队列之前为空,此时入队成功之后,需要执行 notEmpty.singal(),唤醒因为队列空被阻塞的出队线程

2. 出队

public E take() throws InterruptedException {
    E x;
    int c = -1;
    final AtomicInteger count = this.count;
    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    takeLock.lockInterruptibly();
    try {
        // 如果队列为空,则阻塞,等待入队之后,被唤醒
        while (count.get() == 0) {     notEmpty.await(); }
        x = dequeue(); // 进队
        c = count.getAndDecrement();
        if (c > 1) // 如果队列依然非空,则唤醒其他因为队列为空被阻塞的线程
            notEmpty.signal();
    } finally { takeLock.unlock();}
    if (c == capacity) 
    // 原来队列为满的,此时出队一个后,正好非满,唤醒因为队列满被阻塞的线程
        signalNotFull();
    return x;
}
// 出队逻辑,实现逻辑是把出队Node节点设置为新的head,释放老的head节点 
private E dequeue() {
    Node<E> h = head;
    Node<E> first = h.next;
    h.next = h; // help GC
    head = first;
    E x = first.item;
    first.item = null;
    return x;
}

// 唤醒阻塞的出队线程,注意使用姿势,Condition的使用必须放在对应的锁中间,否则会报错
private void signalNotFull() {
    final ReentrantLock putLock = this.putLock;
    putLock.lock();
    try {
        notFull.signal();
    } finally {
        putLock.unlock();
    }
}

出队逻辑

  1. 出队锁
  2. 判断队列是否非空,为空时阻塞出队线程
  3. 其他线程入队成功,唤醒因队列为空被阻塞的线程
  4. 若出队之前,队列为满的,则唤醒因为队列满无法入队而阻塞的线程

查看上面的源码时,还发现一个非常有意思的地方,出队成功之后,会判断如果之前的队列中元素的个数大于1(即出队之后,还有元素),会执行notEmpty.signal();,唤醒被阻塞的出队线程,为什么要这么干?

假设一种场景,一个空队列,两个线程(A,B)都执行出队,被阻塞;

此时线程C执行入队,入队完成,因为队列由空到非空,会唤醒一个被阻塞的出队线程(假设为A);

因为出队和入队是可以并发的,现在在线程A执行`c = count.getAndDecrement();`之前,若线程D又入队成功一个,因为此时队列非空,所以不会调用`signalNotEmpty`

现在如果线程A执行出队之后,获取到的c应该为2,如果不执行`notEmpty.signal();`,就会导致线程B一直被阻塞,显然不符合我们的预期

3. 其他方法

除了出队和入队的方法之外,还有几个有意思的方法,如队列中元素以数组形式输出,判断队列是否有元素,这两个操作,都会竞争出队和入队锁,确保在执行这个方法时,队列不会被其他线程修改

public boolean contains(Object o) {
    if (o == null) return false;
    fullyLock();
    try {
        for (Node<E> p = head.next; p != null; p = p.next)
            if (o.equals(p.item))
                return true;
        return false;
    } finally {
        fullyUnlock();
    }
}

public Object[] toArray() {
    fullyLock();
    try {
        int size = count.get();
        Object[] a = new Object[size];
        int k = 0;
        for (Node<E> p = head.next; p != null; p = p.next)
            a[k++] = p.item;
        return a;
    } finally {
        fullyUnlock();
    }
}

III. 经典case

链表阻塞队列的经典使用case,基本上用过线程池就会用到这个了,如jdk中自带的

// java.util.concurrent.Executors
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

IV. 对比小结

1. 底层结构

ArrayBlockingQueue : 底层存储结构为数组,直接将数据存入数组中

LinkedBlockingQueue : 底层存储结构为单向链表,会将数据封装到Node对象作为链表的节点,且链表头中不包含实际的元素信息

2. 锁的分离

ArrayBlockingQueue : 出队入队公用一把锁,即两者无法并发

LinkedBlockingQueue: 出队和入队各一把锁,因此出队和入队可并发执行

因此在线程池的创建中,一般是使用LinkedBlockingQueue,至少线程在进入等待队列中时,出队和进队不会相互阻塞,但是两者之间有关联

  • 出队时,若队列之前为满队列时,会唤醒因为队列满被阻塞的入队线程
  • 进队时,若队列之前为空队列时,会唤醒因为队列空被阻塞的出队线程

3. 出队和进队的操作不同

ArrayBlockingQueue : 是直接将对象插入或移除

LinkedBlockingQueue: 需要把枚举对象转换为Node<E>进行插入或移除,其中会将出队的Node节点作为新的队列头,返回并置空Node的item元素

4. 队列大小初始化

ArrayBlockingQueue : 必须指定队列的容量

LinkedBlockingQueue: 可以指定队列的容量,不指定时,容量为 Integer.MAX_VALUE

扫描关注,java分享

https://static.oschina.net/uploads/img/201710/13203703_6IVg.jpg

易学教程内所有资源均来自网络或用户发布的内容,如有违反法律规定的内容欢迎反馈
该文章没有解决你所遇到的问题?点击提问,说说你的问题,让更多的人一起探讨吧!