java环形队列如何控制循环时间(java并发如何判断阻塞队列已满)

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本文主要讲解“如何实现Java阻塞队列”。本文的解释简单明了,易学易懂。接下来,请跟随边肖的思路一起学习学习《如何实现Java BlockingQueue》!

00-1010首先,基本上来说,BlockingQueue是先进先出.的一个队列,为什么是Blocking?因为BlockingQueue支持当获取队列元素但队列为空时,会阻塞等待队列中的元素返回;当还支持添加元素时,如果队列已满,请等到队列可以放入新元素。

BlockingQueue是一个继承自Queue的接口,所以它的实现类也可以作为Queue的实现,而Queue又继承自Collection接口。

BlockingQueue为不同场景下的插入操作、移除操作和获取元素操作提供了四种不同的方法:1。引发异常;2.返回一个特殊值(null或true/false,具体取决于具体操作);3.阻止并等待此操作,直到成功;4.阻止并等待此操作,直到它成功或超时一段指定的时间。总结如下:

抛出异常特殊值阻塞估计出Insert添加(e)报价(e)put(e)报价(e,时间,单位)Remove删除()轮询()take()轮询(时间,单位)Examine元素()peek()不适用不适用阻塞队列所有实现都遵循这些规则。当然,我们不用去背这种形式,知道有这样的东西,然后在我们写代码的时候,可以看着方法的标注根据自己的需要选择合适的方法。

对于BlockingQueue,我们应该关注put(e)和take()方法,因为这两个方法是被阻塞的。

BlockingQueue不接受空值的插入,当遇到空值的插入时,对应的方法会抛出NullPointerException异常。这里通常使用null值作为特殊值返回(表中的第三列),这意味着轮询失败。因此,如果允许插入空值,就不能很好地用来判断它是代表失败还是获取的值是空值。

阻塞队列可以是有界的。如果插入时发现队列已满,put操作将被阻止。一般我们这里说无界队列,并不是指真的无界,而是它的容量是integer.max _ value(超过21亿)。

BlockingQueue旨在实现生产者-消费者队列。当然,你也可以把它作为一个普通的收藏。如前所述,它实现了java.util.Collection接口。例如,我们可以使用remove(x)删除任何元素。但是这种操作通常效率不高,所以尽量只在少数情况下使用,比如消息已经排队但需要取消的时候。

BlockingQueue的实现是线程安全的,但是批处理收集操作,例如

addAll,

包含全部,

零售和

RemoveAll不一定是原子操作。例如,addAll(c)在添加一些元素后可能会中途抛出异常。此时,BlockingQueue中添加了一些元素,这是允许的,具体取决于具体的实现。

BlockingQueue不支持关闭或关机等关闭操作,因为开发人员可能希望不会添加任何新元素。这个特性取决于具体的实现,没有强制约束。

最后,在生产者-消费者场景中,BlockingQueue支持多消费者和多生产者,这实际上是关于线程安全的。

相信高层。

说的每一句都很清楚了,BlockingQueue 是一个比较简单的线程安全容器,下面我会分析其具体的在 JDK 中的实现,这里又到了 Doug Lea 表演时间了。

BlockingQueue 实现之 ArrayBlockingQueue

ArrayBlockingQueue 是 BlockingQueue 接口的有界队列实现类,底层采用数组来实现。

其并发控制采用可重入锁来控制,不管是插入操作还是读取操作,都需要获取到锁才能进行操作。

如果读者看过我之前写的《
一行一行源码分析清楚 AbstractQueuedSynchronizer(二)》 的关于 Condition 的文章的话,那么你一定能很容易看懂 ArrayBlockingQueue 的源码,它采用一个 ReentrantLock 和相应的两个 Condition 来实现。

ArrayBlockingQueue 共有以下几个属性:

// 用于存放元素的数组
final Object[] items;
// 下一次读取操作的位置
int takeIndex;
// 下一次写入操作的位置
int putIndex;
// 队列中的元素数量
int count;
// 以下几个就是控制并发用的同步器
final ReentrantLock lock;
private final Condition notEmpty;
private final Condition notFull;

我们用个示意图来描述其同步机制:

Java阻塞队列BlockingQueue怎么实现

ArrayBlockingQueue 实现并发同步的原理就是,读操作和写操作都需要获取到 AQS 独占锁才能进行操作。如果队列为空,这个时候读操作的线程进入到读线程队列排队,等待写线程写入新的元素,然后唤醒读线程队列的第一个等待线程。如果队列已满,这个时候写操作的线程进入到写线程队列排队,等待读线程将队列元素移除腾出空间,然后唤醒写线程队列的第一个等待线程。

对于 ArrayBlockingQueue,我们可以在构造的时候指定以下三个参数:

  1. 队列容量,其限制了队列中最多允许的元素个数;

  2. 指定独占锁是公平锁还是非公平锁。非公平锁的吞吐量比较高,公平锁可以保证每次都是等待最久的线程获取到锁;

  3. 可以指定用一个集合来初始化,将此集合中的元素在构造方法期间就先添加到队列中。

更具体的源码我就不进行分析了,因为它就是 AbstractQueuedSynchronizer 中 Condition 的使用,感兴趣的读者请看我写的《
一行一行源码分析清楚 AbstractQueuedSynchronizer(二)》,因为只要看懂了那篇文章,ArrayBlockingQueue 的代码就没有分析的必要了,当然,如果你完全不懂 Condition,那么基本上也就可以说看不懂 ArrayBlockingQueue 的源码了。

BlockingQueue 实现之 LinkedBlockingQueue

底层基于单向链表实现的阻塞队列,可以当做无界队列也可以当做有界队列来使用。看构造方法:

// 传说中的无界队列
public LinkedBlockingQueue() {
    this(Integer.MAX_VALUE);
}
// 传说中的有界队列
public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
    if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
    this.capacity = capacity;
    last = head = new Node<E>(null);
}

我们看看这个类有哪些属性:

// 队列容量
private final int capacity;
// 队列中的元素数量
private final AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
// 队头
private transient Node<E> head;
// 队尾
private transient Node<E> last;
// take, poll, peek 等读操作的方法需要获取到这个锁
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();
// 如果读操作的时候队列是空的,那么等待 notEmpty 条件
private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();
// put, offer 等写操作的方法需要获取到这个锁
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();
// 如果写操作的时候队列是满的,那么等待 notFull 条件
private final Condition notFull = putLock.newCondition();

这里用了两个锁,两个 Condition,简单介绍如下:

takeLock 和 notEmpty 怎么搭配:如果要获取(take)一个元素,需要获取 takeLock 锁,但是获取了锁还不够,如果队列此时为空,还需要队列不为空(notEmpty)这个条件(Condition)。

putLock 需要和 notFull 搭配:如果要插入(put)一个元素,需要获取 putLock 锁,但是获取了锁还不够,如果队列此时已满,还需要队列不是满的(notFull)这个条件(Condition)。

首先,这里用一个示意图来看看 LinkedBlockingQueue 的并发读写控制,然后再开始分析源码:

Java阻塞队列BlockingQueue怎么实现

看懂这个示意图,源码也就简单了,读操作是排好队的,写操作也是排好队的,唯一的并发问题在于一个写操作和一个读操作同时进行,只要控制好这个就可以了。

先上构造方法:

public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
    if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
    this.capacity = capacity;
    last = head = new Node<E>(null);
}

注意,这里会初始化一个空的头结点,那么第一个元素入队的时候,队列中就会有两个元素。读取元素时,也总是获取头节点后面的一个节点。count 的计数值不包括这个头节点。

我们来看下 put 方法是怎么将元素插入到队尾的:

public void put(E e) throws InterruptedException {
    if (e == null) throw new NullPointerException();
    // 如果你纠结这里为什么是 -1,可以看看 offer 方法。这就是个标识成功、失败的标志而已。
    int c = -1;
    Node<E> node = new Node(e);
    final ReentrantLock putLock = this.putLock;
    final AtomicInteger count = this.count;
    // 必须要获取到 putLock 才可以进行插入操作
    putLock.lockInterruptibly();
    try {
        // 如果队列满,等待 notFull 的条件满足。
        while (count.get() == capacity) {
            notFull.await();
        }
        // 入队
        enqueue(node);
        // count 原子加 1,c 还是加 1 前的值
        c = count.getAndIncrement();
        // 如果这个元素入队后,还有至少一个槽可以使用,调用 notFull.signal() 唤醒等待线程。
        // 哪些线程会等待在 notFull 这个 Condition 上呢?
        if (c + 1 < capacity)
            notFull.signal();
    } finally {
        // 入队后,释放掉 putLock
        putLock.unlock();
    }
    // 如果 c == 0,那么代表队列在这个元素入队前是空的(不包括head空节点),
    // 那么所有的读线程都在等待 notEmpty 这个条件,等待唤醒,这里做一次唤醒操作
    if (c == 0)
        signalNotEmpty();
}
// 入队的代码非常简单,就是将 last 属性指向这个新元素,并且让原队尾的 next 指向这个元素
// 这里入队没有并发问题,因为只有获取到 putLock 独占锁以后,才可以进行此操作
private void enqueue(Node<E> node) {
    // assert putLock.isHeldByCurrentThread();
    // assert last.next == null;
    last = last.next = node;
}
// 元素入队后,如果需要,调用这个方法唤醒读线程来读
private void signalNotEmpty() {
    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    takeLock.lock();
    try {
        notEmpty.signal();
    } finally {
        takeLock.unlock();
    }
}

我们再看看 take 方法:

public E take() throws InterruptedException {
    E x;
    int c = -1;
    final AtomicInteger count = this.count;
    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    // 首先,需要获取到 takeLock 才能进行出队操作
    takeLock.lockInterruptibly();
    try {
        // 如果队列为空,等待 notEmpty 这个条件满足再继续执行
        while (count.get() == 0) {
            notEmpty.await();
        }
        // 出队
        x = dequeue();
        // count 进行原子减 1
        c = count.getAndDecrement();
        // 如果这次出队后,队列中至少还有一个元素,那么调用 notEmpty.signal() 唤醒其他的读线程
        if (c > 1)
            notEmpty.signal();
    } finally {
        // 出队后释放掉 takeLock
        takeLock.unlock();
    }
    // 如果 c == capacity,那么说明在这个 take 方法发生的时候,队列是满的
    // 既然出队了一个,那么意味着队列不满了,唤醒写线程去写
    if (c == capacity)
        signalNotFull();
    return x;
}
// 取队头,出队
private E dequeue() {
    // assert takeLock.isHeldByCurrentThread();
    // assert head.item == null;
    // 之前说了,头结点是空的
    Node<E> h = head;
    Node<E> first = h.next;
    h.next = h; // help GC
    // 设置这个为新的头结点
    head = first;
    E x = first.item;
    first.item = null;
    return x;
}
// 元素出队后,如果需要,调用这个方法唤醒写线程来写
private void signalNotFull() {
    final ReentrantLock putLock = this.putLock;
    putLock.lock();
    try {
        notFull.signal();
    } finally {
        putLock.unlock();
    }
}

源码分析就到这里结束了吧,毕竟还是比较简单的源码,基本上只要读者认真点都看得懂。

BlockingQueue 实现之 SynchronousQueue

它是一个特殊的队列,它的名字其实就蕴含了它的特征 - - 同步的队列。为什么说是同步的呢?这里说的并不是多线程的并发问题,而是因为当一个线程往队列中写入一个元素时,写入操作不会立即返回,需要等待另一个线程来将这个元素拿走;同理,当一个读线程做读操作的时候,同样需要一个相匹配的写线程的写操作。这里的 Synchronous 指的就是读线程和写线程需要同步,一个读线程匹配一个写线程。

我们比较少使用到 SynchronousQueue 这个类,不过它在线程池的实现类 ThreadPoolExecutor 中得到了应用,感兴趣的读者可以在看完这个后去看看相应的使用。

虽然上面我说了队列,但是 SynchronousQueue 的队列其实是虚的,其不提供任何空间(一个都没有)来存储元素。数据必须从某个写线程交给某个读线程,而不是写到某个队列中等待被消费。

你不能在 SynchronousQueue 中使用 peek 方法(在这里这个方法直接返回 null),peek 方法的语义是只读取不移除,显然,这个方法的语义是不符合 SynchronousQueue 的特征的。SynchronousQueue 也不能被迭代,因为根本就没有元素可以拿来迭代的。虽然 SynchronousQueue 间接地实现了 Collection 接口,但是如果你将其当做 Collection 来用的话,那么集合是空的。当然,这个类也是不允许传递 null 值的(并发包中的容器类好像都不支持插入 null 值,因为 null 值往往用作其他用途,比如用于方法的返回值代表操作失败)。

接下来,我们来看看具体的源码实现吧,它的源码不是很简单的那种,我们需要先搞清楚它的设计思想。

源码加注释大概有 1200 行,我们先看大框架:

// 构造时,我们可以指定公平模式还是非公平模式,区别之后再说
public SynchronousQueue(boolean fair) {
    transferer = fair ? new TransferQueue() : new TransferStack();
}
abstract static class Transferer {
    // 从方法名上大概就知道,这个方法用于转移元素,从生产者手上转到消费者手上
    // 也可以被动地,消费者调用这个方法来从生产者手上取元素
    // 第一个参数 e 如果不是 null,代表场景为:将元素从生产者转移给消费者
    // 如果是 null,代表消费者等待生产者提供元素,然后返回值就是相应的生产者提供的元素
    // 第二个参数代表是否设置超时,如果设置超时,超时时间是第三个参数的值
    // 返回值如果是 null,代表超时,或者中断。具体是哪个,可以通过检测中断状态得到。
    abstract Object transfer(Object e, boolean timed, long nanos);
}

Transferer 有两个内部实现类,是因为构造 SynchronousQueue 的时候,我们可以指定公平策略。公平模式意味着,所有的读写线程都遵守先来后到,FIFO 嘛,对应 TransferQueue。而非公平模式则对应 TransferStack。

Java阻塞队列BlockingQueue怎么实现

我们先采用公平模式分析源码,然后再说说公平模式和非公平模式的区别。

接下来,我们看看 put 方法和 take 方法:

// 写入值
public void put(E o) throws InterruptedException {
    if (o == null) throw new NullPointerException();
    if (transferer.transfer(o, false, 0) == null) { // 1
        Thread.interrupted();
        throw new InterruptedException();
    }
}
// 读取值并移除
public E take() throws InterruptedException {
    Object e = transferer.transfer(null, false, 0); // 2
    if (e != null)
        return (E)e;
    Thread.interrupted();
    throw new InterruptedException();
}

我们看到,写操作 put(E o) 和读操作 take() 都是调用 Transferer.transfer(…) 方法,区别在于第一个参数是否为 null 值。

我们来看看 transfer 的设计思路,其基本算法如下:

  1. 当调用这个方法时,如果队列是空的,或者队列中的节点和当前的线程操作类型一致(如当前操作是 put 操作,而队列中的元素也都是写线程)。这种情况下,将当前线程加入到等待队列即可。

  2. 如果队列中有等待节点,而且与当前操作可以匹配(如队列中都是读操作线程,当前线程是写操作线程,反之亦然)。这种情况下,匹配等待队列的队头,出队,返回相应数据。

其实这里有个隐含的条件被满足了,队列如果不为空,肯定都是同种类型的节点,要么都是读操作,要么都是写操作。这个就要看到底是读线程积压了,还是写线程积压了。

我们可以假设出一个男女配对的场景:一个男的过来,如果一个人都没有,那么他需要等待;如果发现有一堆男的在等待,那么他需要排到队列后面;如果发现是一堆女的在排队,那么他直接牵走队头的那个女的。

既然这里说到了等待队列,我们先看看其实现,也就是 QNode:

static final class QNode {
    volatile QNode next;          // 可以看出来,等待队列是单向链表
    volatile Object item;         // CAS'ed to or from null
    volatile Thread waiter;       // 将线程对象保存在这里,用于挂起和唤醒
    final boolean isData;         // 用于判断是写线程节点(isData == true),还是读线程节点
    QNode(Object item, boolean isData) {
        this.item = item;
        this.isData = isData;
    }
  ......

相信说了这么多以后,我们再来看 transfer 方法的代码就轻松多了。

/**
 * Puts or takes an item.
 */
Object transfer(Object e, boolean timed, long nanos) {
    QNode s = null; // constructed/reused as needed
    boolean isData = (e != null);
    for (;;) {
        QNode t = tail;
        QNode h = head;
        if (t == null || h == null)         // saw uninitialized value
            continue;                       // spin
        // 队列空,或队列中节点类型和当前节点一致,
        // 即我们说的第一种情况,将节点入队即可。读者要想着这块 if 里面方法其实就是入队
        if (h == t || t.isData == isData) { // empty or same-mode
            QNode tn = t.next;
            // t != tail 说明刚刚有节点入队,continue 即可
            if (t != tail)                  // inconsistent read
                continue;
            // 有其他节点入队,但是 tail 还是指向原来的,此时设置 tail 即可
            if (tn != null) {               // lagging tail
                // 这个方法就是:如果 tail 此时为 t 的话,设置为 tn
                advanceTail(t, tn);
                continue;
            }
            // 
            if (timed && nanos <= 0)        // can't wait
                return null;
            if (s == null)
                s = new QNode(e, isData);
            // 将当前节点,插入到 tail 的后面
            if (!t.casNext(null, s))        // failed to link in
                continue;
            // 将当前节点设置为新的 tail
            advanceTail(t, s);              // swing tail and wait
            // 看到这里,请读者先往下滑到这个方法,看完了以后再回来这里,思路也就不会断了
            Object x = awaitFulfill(s, e, timed, nanos);
            // 到这里,说明之前入队的线程被唤醒了,准备往下执行
            if (x == s) {                   // wait was cancelled
                clean(t, s);
                return null;
            }
            if (!s.isOffList()) {           // not already unlinked
                advanceHead(t, s);          // unlink if head
                if (x != null)              // and forget fields
                    s.item = s;
                s.waiter = null;
            }
            return (x != null) ? x : e;
        // 这里的 else 分支就是上面说的第二种情况,有相应的读或写相匹配的情况
        } else {                            // complementary-mode
            QNode m = h.next;               // node to fulfill
            if (t != tail || m == null || h != head)
                continue;                   // inconsistent read
            Object x = m.item;
            if (isData == (x != null) ||    // m already fulfilled
                x == m ||                   // m cancelled
                !m.casItem(x, e)) {         // lost CAS
                advanceHead(h, m);          // dequeue and retry
                continue;
            }
            advanceHead(h, m);              // successfully fulfilled
            LockSupport.unpark(m.waiter);
            return (x != null) ? x : e;
        }
    }
}
void advanceTail(QNode t, QNode nt) {
    if (tail == t)
        UNSAFE.compareAndSwapObject(this, tailOffset, t, nt);
}
// 自旋或阻塞,直到满足条件,这个方法返回
Object awaitFulfill(QNode s, Object e, boolean timed, long nanos) {
    long lastTime = timed ? System.nanoTime() : 0;
    Thread w = Thread.currentThread();
    // 判断需要自旋的次数,
    int spins = ((head.next == s) ?
                 (timed ? maxTimedSpins : maxUntimedSpins) : 0);
    for (;;) {
        // 如果被中断了,那么取消这个节点
        if (w.isInterrupted())
            // 就是将当前节点 s 中的 item 属性设置为 this
            s.tryCancel(e);
        Object x = s.item;
        // 这里是这个方法的唯一的出口
        if (x != e)
            return x;
        // 如果需要,检测是否超时
        if (timed) {
            long now = System.nanoTime();
            nanos -= now - lastTime;
            lastTime = now;
            if (nanos <= 0) {
                s.tryCancel(e);
                continue;
            }
        }
        if (spins > 0)
            --spins;
        // 如果自旋达到了最大的次数,那么检测
        else if (s.waiter == null)
            s.waiter = w;
        // 如果自旋到了最大的次数,那么线程挂起,等待唤醒
        else if (!timed)
            LockSupport.park(this);
        // spinForTimeoutThreshold 这个之前讲 AQS 的时候其实也说过,剩余时间小于这个阈值的时候,就
        // 不要进行挂起了,自旋的性能会比较好
        else if (nanos > spinForTimeoutThreshold)
            LockSupport.parkNanos(this, nanos);
    }
}

Doug Lea 的巧妙之处在于,将各个代码凑在了一起,使得代码非常简洁,当然也同时增加了我们的阅读负担,看代码的时候,还是得仔细想想各种可能的情况。

下面,再说说前面说的公平模式和非公平模式的区别。

相信大家心里面已经有了公平模式的工作流程的概念了,我就简单说说 TransferStack 的算法,就不分析源码了。

  1. 当调用这个方法时,如果队列是空的,或者队列中的节点和当前的线程操作类型一致(如当前操作是 put 操作,而栈中的元素也都是写线程)。这种情况下,将当前线程加入到等待栈中,等待配对。然后返回相应的元素,或者如果被取消了的话,返回 null。

  2. 如果栈中有等待节点,而且与当前操作可以匹配(如栈里面都是读操作线程,当前线程是写操作线程,反之亦然)。将当前节点压入栈顶,和栈中的节点进行匹配,然后将这两个节点出栈。配对和出栈的动作其实也不是必须的,因为下面的一条会执行同样的事情。

  3. 如果栈顶是进行匹配而入栈的节点,帮助其进行匹配并出栈,然后再继续操作。

应该说,TransferStack 的源码要比 TransferQueue 的复杂一些,如果读者感兴趣,请自行进行源码阅读。

BlockingQueue 实现之 PriorityBlockingQueue

带排序的 BlockingQueue 实现,其并发控制采用的是 ReentrantLock,队列为无界队列(ArrayBlockingQueue 是有界队列,LinkedBlockingQueue 也可以通过在构造函数中传入 capacity 指定队列最大的容量,但是 PriorityBlockingQueue 只能指定初始的队列大小,后面插入元素的时候,如果空间不够的话会自动扩容)。

简单地说,它就是 PriorityQueue 的线程安全版本。不可以插入 null 值,同时,插入队列的对象必须是可比较大小的(comparable),否则报 ClassCastException 异常。它的插入操作 put 方法不会 block,因为它是无界队列(take 方法在队列为空的时候会阻塞)。

它的源码相对比较简单,本节将介绍其核心源码部分。

我们来看看它有哪些属性:

// 构造方法中,如果不指定大小的话,默认大小为 11
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;
// 数组的最大容量
private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
// 这个就是存放数据的数组
private transient Object[] queue;
// 队列当前大小
private transient int size;
// 大小比较器,如果按照自然序排序,那么此属性可设置为 null
private transient Comparator<? super E> comparator;
// 并发控制所用的锁,所有的 public 且涉及到线程安全的方法,都必须先获取到这个锁
private final ReentrantLock lock;
// 这个很好理解,其实例由上面的 lock 属性创建
private final Condition notEmpty;
// 这个也是用于锁,用于数组扩容的时候,需要先获取到这个锁,才能进行扩容操作
// 其使用 CAS 操作
private transient volatile int allocationSpinLock;
// 用于序列化和反序列化的时候用,对于 PriorityBlockingQueue 我们应该比较少使用到序列化
private PriorityQueue q;

此类实现了 Collection 和 Iterator 接口中的所有接口方法,对其对象进行迭代并遍历时,不能保证有序性。如果你想要实现有序遍历,建议采用 Arrays.sort(queue.toArray()) 进行处理。PriorityBlockingQueue 提供了 drainTo 方法用于将部分或全部元素有序地填充(准确说是转移,会删除原队列中的元素)到另一个集合中。还有一个需要说明的是,如果两个对象的优先级相同(compare 方法返回 0),此队列并不保证它们之间的顺序。

PriorityBlockingQueue 使用了基于数组的二叉堆来存放元素,所有的 public 方法采用同一个 lock 进行并发控制。

二叉堆:一颗完全二叉树,它非常适合用数组进行存储,对于数组中的元素
a[i],其左子节点为
a[2*i+1],其右子节点为
a[2*i + 2],其父节点为
a[(i-1)/2],其堆序性质为,每个节点的值都小于其左右子节点的值。二叉堆中最小的值就是根节点,但是删除根节点是比较麻烦的,因为需要调整树。

简单用个图解释一下二叉堆,我就不说太多专业的严谨的术语了,这种数据结构的优点是一目了然的,最小的元素一定是根元素,它是一棵满的树,除了最后一层,最后一层的节点从左到右紧密排列。

Java阻塞队列BlockingQueue怎么实现

下面开始 PriorityBlockingQueue 的源码分析,首先我们来看看构造方法:

// 默认构造方法,采用默认值(11)来进行初始化
public PriorityBlockingQueue() {
    this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);
}
// 指定数组的初始大小
public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, null);
}
// 指定比较器
public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity,
                             Comparator<? super E> comparator) {
    if (initialCapacity < 1)
        throw new IllegalArgumentException();
    this.lock = new ReentrantLock();
    this.notEmpty = lock.newCondition();
    this.comparator = comparator;
    this.queue = new Object[initialCapacity];
}
// 在构造方法中就先填充指定的集合中的元素
public PriorityBlockingQueue(Collection<? extends E> c) {
    this.lock = new ReentrantLock();
    this.notEmpty = lock.newCondition();
    // 
    boolean heapify = true; // true if not known to be in heap order
    boolean screen = true;  // true if must screen for nulls
    if (c instanceof SortedSet<?>) {
        SortedSet<? extends E> ss = (SortedSet<? extends E>) c;
        this.comparator = (Comparator<? super E>) ss.comparator();
        heapify = false;
    }
    else if (c instanceof PriorityBlockingQueue<?>) {
        PriorityBlockingQueue<? extends E> pq =
            (PriorityBlockingQueue<? extends E>) c;
        this.comparator = (Comparator<? super E>) pq.comparator();
        screen = false;
        if (pq.getClass() == PriorityBlockingQueue.class) // exact match
            heapify = false;
    }
    Object[] a = c.toArray();
    int n = a.length;
    // If c.toArray incorrectly doesn't return Object[], copy it.
    if (a.getClass() != Object[].class)
        a = Arrays.copyOf(a, n, Object[].class);
    if (screen && (n == 1 || this.comparator != null)) {
        for (int i = 0; i < n; ++i)
            if (a[i] == null)
                throw new NullPointerException();
    }
    this.queue = a;
    this.size = n;
    if (heapify)
        heapify();
}

接下来,我们来看看其内部的自动扩容实现:

private void tryGrow(Object[] array, int oldCap) {
    // 这边做了释放锁的操作
    lock.unlock(); // must release and then re-acquire main lock
    Object[] newArray = null;
    // 用 CAS 操作将 allocationSpinLock 由 0 变为 1,也算是获取锁
    if (allocationSpinLock == 0 &&
        UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset,
                                 0, 1)) {
        try {
            // 如果节点个数小于 64,那么增加的 oldCap + 2 的容量
            // 如果节点数大于等于 64,那么增加 oldCap 的一半
            // 所以节点数较小时,增长得快一些
            int newCap = oldCap + ((oldCap < 64) ?
                                   (oldCap + 2) :
                                   (oldCap >> 1));
            // 这里有可能溢出
            if (newCap - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {    // possible overflow
                int minCap = oldCap + 1;
                if (minCap < 0 || minCap > MAX_ARRAY_SIZE)
                    throw new OutOfMemoryError();
                newCap = MAX_ARRAY_SIZE;
            }
            // 如果 queue != array,那么说明有其他线程给 queue 分配了其他的空间
            if (newCap > oldCap && queue == array)
                // 分配一个新的大数组
                newArray = new Object[newCap];
        } finally {
            // 重置,也就是释放锁
            allocationSpinLock = 0;
        }
    }
    // 如果有其他的线程也在做扩容的操作
    if (newArray == null) // back off if another thread is allocating
        Thread.yield();
    // 重新获取锁
    lock.lock();
    // 将原来数组中的元素复制到新分配的大数组中
    if (newArray != null && queue == array) {
        queue = newArray;
        System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap);
    }
}

扩容方法对并发的控制也非常的巧妙,释放了原来的独占锁 lock,这样的话,扩容操作和读操作可以同时进行,提高吞吐量。

下面,我们来分析下写操作 put 方法和读操作 take 方法。

public void put(E e) {
    // 直接调用 offer 方法,因为前面我们也说了,在这里,put 方法不会阻塞
    offer(e); 
}
public boolean offer(E e) {
    if (e == null)
        throw new NullPointerException();
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    // 首先获取到独占锁
    lock.lock();
    int n, cap;
    Object[] array;
    // 如果当前队列中的元素个数 >= 数组的大小,那么需要扩容了
    while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))
        tryGrow(array, cap);
    try {
        Comparator<? super E> cmp = comparator;
        // 节点添加到二叉堆中
        if (cmp == null)
            siftUpComparable(n, e, array);
        else
            siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);
        // 更新 size
        size = n + 1;
        // 唤醒等待的读线程
        notEmpty.signal();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    return true;
}

对于二叉堆而言,插入一个节点是简单的,插入的节点如果比父节点小,交换它们,然后继续和父节点比较。

// 这个方法就是将数据 x 插入到数组 array 的位置 k 处,然后再调整树
private static <T> void siftUpComparable(int k, T x, Object[] array) {
    Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>) x;
    while (k > 0) {
        // 二叉堆中 a[k] 节点的父节点位置
        int parent = (k - 1) >>> 1;
        Object e = array[parent];
        if (key.compareTo((T) e) >= 0)
            break;
        array[k] = e;
        k = parent;
    }
    array[k] = key;
}

我们用图来示意一下,我们接下来要将
11 插入到队列中,看看 siftUp 是怎么操作的。

Java阻塞队列BlockingQueue怎么实现

我们再看看 take 方法:

public E take() throws InterruptedException {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    // 独占锁
    lock.lockInterruptibly();
    E result;
    try {
        // dequeue 出队
        while ( (result = dequeue()) == null)
            notEmpty.await();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    return result;
}
private E dequeue() {
    int n = size - 1;
    if (n < 0)
        return null;
    else {
        Object[] array = queue;
        // 队头,用于返回
        E result = (E) array[0];
        // 队尾元素先取出
        E x = (E) array[n];
        // 队尾置空
        array[n] = null;
        Comparator<? super E> cmp = comparator;
        if (cmp == null)
            siftDownComparable(0, x, array, n);
        else
            siftDownUsingComparator(0, x, array, n, cmp);
        size = n;
        return result;
    }
}

dequeue 方法返回队头,并调整二叉堆的树,调用这个方法必须先获取独占锁。

废话不多说,出队是非常简单的,因为队头就是最小的元素,对应的是数组的第一个元素。难点是队头出队后,需要调整树。

private static <T> void siftDownComparable(int k, T x, Object[] array,
                                           int n) {
    if (n > 0) {
        Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>)x;
        // 这里得到的 half 肯定是非叶节点
        // a[n] 是最后一个元素,其父节点是 a[(n-1)/2]。所以 n >>> 1 代表的节点肯定不是叶子节点
        // 下面,我们结合图来一行行分析,这样比较直观简单
        // 此时 k 为 0, x 为 17,n 为 9
        int half = n >>> 1; // 得到 half = 4
        while (k < half) {
            // 先取左子节点
            int child = (k << 1) + 1; // 得到 child = 1
            Object c = array[child];  // c = 12
            int right = child + 1;  // right = 2
            // 如果右子节点存在,而且比左子节点小
            // 此时 array[right] = 20,所以条件不满足
            if (right < n &&
                ((Comparable<? super T>) c).compareTo((T) array[right]) > 0)
                c = array[child = right];
            // key = 17, c = 12,所以条件不满足
            if (key.compareTo((T) c) <= 0)
                break;
            // 把 12 填充到根节点
            array[k] = c;
            // k 赋值后为 1
            k = child;
            // 一轮过后,我们发现,12 左边的子树和刚刚的差不多,都是缺少根节点,接下来处理就简单了
        }
        array[k] = key;
    }
}

Java阻塞队列BlockingQueue怎么实现

记住二叉堆是一棵完全二叉树,那么根节点 10 拿掉后,最后面的元素 17 必须找到合适的地方放置。首先,17 和 10 不能直接交换,那么先将根节点 10 的左右子节点中较小的节点往上滑,即 12 往上滑,然后原来 12 留下了一个空节点,然后再把这个空节点的较小的子节点往上滑,即 13 往上滑,最后,留出了位子,17 补上即可。

我稍微调整下这个树,以便读者能更明白:

Java阻塞队列BlockingQueue怎么实现

感谢各位的阅读,以上就是“Java阻塞队列BlockingQueue怎么实现”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Java阻塞队列BlockingQueue怎么实现这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!

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