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java并发编程之深入学习Concurrent包(十二,阻塞队列.1)

yuyutoo 2024-12-12 15:54 1 浏览 0 评论

引言:

java.util.concurrent.BlockingQueue阻塞队列,通常用于一个线程生产对象,并放入队列,另外一个线程获取并消费这些对象的场景,很多消息框架都有类似实现。


接口实现方法简介:

如下图所示:

入队时,因容器限制导致插入异常,使用add会抛出IllegalStateException,使用offer则直接返回false,使用put则会线程阻塞直到可以入队。

出队情况一样。



接口实现类简介:

BlockingQueue是个接口,目前有以下几个类实现了BlockingQueue接口:

ArrayBlockingQueue:

一个内部元素由数组存放的有界阻塞队列。初始化的时候必须设定容量,用先进先出(FIFO)的方式对元素进行入队和出队。

DelayQueue:

DelayQueue中内部使用的是PriorityQueue存放数据,其中的元素必须实现Delayed接口,可以判断元素的延迟是否达到,如果达到则该元素将会在DelayQueue的下一次take被调用的时候出队。

LinkedBlokingQueue:

无界阻塞队列,以链表结构对元素进行存储,用先进先出(FIFO)的方式对元素进行入队和出队。

PriorityBlockingQueue:

有优先级的无界阻塞队列,元素必须实现java.lang.Comparable接口,用来作为优先级的比较。因此在该队列中元素的排序取决于元素类中的实现。

SynchronousQueue:

同步队列,这是一个特殊的队列,内部一次只能容纳一个元素。如果该队列已存在一个元素,往该队列中插入一个元素的线程将会被阻塞,直到其他线程将该队列内的元素从队列中出队。


ArrayBlockingQueue源码实现:

1.属性值

final Object[] items;

int takeIndex;

int putIndex;

int count;

final ReentrantLock lock;

private final Condition notEmpty;

private final Condition notFull;

如上所示,数据存放在items这个数组,入队和出队的索性各一个,当前容量count,入队出队共享的锁lock,非空的条件Condition及非满的条件Condition。

2.入队操作(以offer为例)

步骤一,检查元素e不为null,获取超时时间,获取可重入锁。

步骤二,如果count=items.length(队列的数组已经存满):如果超时时间为负,则失败;否则线程在。

步骤三,进入enqueue方法,添加元素,增加count值,唤醒在notEmpty这个Condition的等待队列上等待读取队列数据的线程。

public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)

throws InterruptedException {

checkNotNull(e);

long nanos = unit.toNanos(timeout);

final ReentrantLock lock = this.lock;

lock.lockInterruptibly();

try {

while (count == items.length) {

if (nanos <= 0)

return false;

nanos = notFull.awaitNanos(nanos);

}

enqueue(e);

return true;

} finally {

lock.unlock();

}

}

private void enqueue(E x) {

// assert lock.getHoldCount() == 1;

// assert items[putIndex] == null;

final Object[] items = this.items;

items[putIndex] = x;

if (++putIndex == items.length)

putIndex = 0;

count++;

notEmpty.signal();

}

3.出队操作(poll为例)

步骤一,获取超时时间,获取可重入锁。

步骤二,如果count == 0(容量为空)。如果超时时间为负,则失败;notEmpty这个Condition的等待队列中 的情况,延迟时间到依然需要等待while循环结束

步骤三,进入dequeue方法,删除元素,count值,唤醒在notEmpty这个Condition的等待队列上等待将数据入队的线程。

public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {

long nanos = unit.toNanos(timeout);

final ReentrantLock lock = this.lock;

lock.lockInterruptibly();

try {

while (count == 0) {

if (nanos <= 0)

return null;

nanos = notEmpty.awaitNanos(nanos);

}

return dequeue();

} finally {

lock.unlock();

}

}

private E dequeue() {

// assert lock.getHoldCount() == 1;

// assert items[takeIndex] != null;

final Object[] items = this.items;

@SuppressWarnings("unchecked")

E x = (E) items[takeIndex];

items[takeIndex] = null;

if (++takeIndex == items.length)

takeIndex = 0;

count--;

if (itrs != null)

itrs.elementDequeued();

notFull.signal();

return x;

}

总结:

如下图所示,ArrayBlockingQueue在一个给定的数组中,通过两个index进行循环,做到入队出队的操作。

队列为空时,使用notEmpty这个Condition让队列出队的线程阻塞等待。

当队列满时,使用notFull这个Condition让队列入队的线程阻塞等待。

入队出队使用的是同一个lock,同一时间只能做一个,因为是重入锁,持有锁的同个线程再次进入可直接进入。

Condition操作可参考本人之前结束的文章。



LinkedBlokingQueue源码实现:

1.属性介绍

static class Node<E> {

E item;

/**

* One of:

* - the real successor Node

* - this Node, meaning the successor is head.next

* - null, meaning there is no successor (this is the last node)

*/

Node<E> next;

Node(E x) { item = x; }

}

private final int capacity;

private final AtomicInteger count = new AtomicInteger();

transient Node<E> head;

private transient Node<E> last;

private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();

private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();

private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();

private final Condition notFull = putLock.newCondition();

如上代码所示,由Node节点构成的链表结构

head和last作为头尾,因为是transient类型,可以判断头尾不是存放具体元素的节点。

capacity是容量,为空时,容量默认是Integer.MAX_VALUE。

锁有takeLock和putLock两个,入队和出队各自处理,不相互影响。

count容量因可能有入队出队两个线程操作,使用原子操作类。

2.入队操作(以offer为例)

从如下代码可以看出,与ArrayBlockingQueue的入队操作基本类似,只有以下几点差异:

1.使用putLock防止入队操作争用,对出队操作无影响。

2.链表插入处理与数组不同

3.count原子操作类,累加方法特殊。

public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)

throws InterruptedException {

if (e == null) throw new NullPointerException();

long nanos = unit.toNanos(timeout);

int c = -1;

final ReentrantLock putLock = this.putLock;

final AtomicInteger count = this.count;

putLock.lockInterruptibly();

try {

while (count.get() == capacity) {

if (nanos <= 0)

return false;

nanos = notFull.awaitNanos(nanos);

}

enqueue(new Node<E>(e));

c = count.getAndIncrement();

if (c + 1 < capacity)

notFull.signal();

} finally {

putLock.unlock();

}

if (c == 0)

signalNotEmpty();

return true;

}

private void enqueue(Node<E> node) {

last = last.next = node;

}

出队操作差不多,不再赘述。


PriorityBlockingQueue源码实现:

1.基本属性实现

private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;

private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;

private transient Object[] queue;

private transient int size;

private transient Comparator<? super E> comparator;

private final ReentrantLock lock;

private final Condition notEmpty;

private transient volatile int allocationSpinLock;

private PriorityQueue<E> q;

如上代码所示:

默认队列容量11

最大的队列容量为Integer.MAX_VALUE - 8

queue是队列元素存放的数组,size是当前队列中元素的个数

comparator是元素比较器,比较结果将决定元素的队列顺序

lock是出队入队的共享锁

allocationSpinLock是扩容数组分配资源时的自旋锁,CAS需要使用。

2.入队过程(以offer为例)

如下代码所示,

在入队时,判断容量是否满足需要,如果不满足,使用tryGrow扩容。

siftUpComparable是真正的插入操作方法。

而在siftUpComparable中,逻辑上使用二叉树的方式进行数据存储和获取,从而实现有优先级的获取功能。

siftUpComparable过程如下所示:

先插入到最后节点,再和父节点比较大小,小于则内容互换(结构不变,内容替换)。


入队操作

代码如下:

public boolean offer(E e) {

if (e == null)

throw new NullPointerException();

final ReentrantLock lock = this.lock;

lock.lock();

int n, cap;

Object[] array;

while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))

tryGrow(array, cap);

try {

Comparator<? super E> cmp = comparator;

if (cmp == null)

siftUpComparable(n, e, array);

else

siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);

size = n + 1;

notEmpty.signal();

} finally {

lock.unlock();

}

return true;

}

private static <T> void siftUpComparable(int k, T x, Object[] array) {

Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>) x;

while (k > 0) {

int parent = (k - 1) >>> 1;

Object e = array[parent];

if (key.compareTo((T) e) >= 0)

break;

array[k] = e;

k = parent;

}

array[k] = key;

}

3.出队过程(以poll为例)

如图所示,出队的总是当前树的根节点(最小),并取最后一个节点,与当前节点的右叶子节点比较,如果小于则互换,再与父节点比较,如果小于互换,再往父节点重复该步骤,以此方式调整树的结构。


4.数组扩容

如下代码所示,根据allocationSpinLockOffset标志进行CAS操作,判断扩容是否有线程在操作,不使用阻塞锁的方式进行并发处理。

如果扩容步骤已被其他线程抢占,则让出执行权限。

private void tryGrow(Object[] array, int oldCap) {

lock.unlock(); // must release and then re-acquire main lock

Object[] newArray = null;

if (allocationSpinLock == 0 &&

UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset,

0, 1)) {

try {

int newCap = oldCap + ((oldCap < 64) ?

(oldCap + 2) : // grow faster if small

(oldCap >> 1));

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;

}

if (newCap > oldCap && queue == array)

newArray = new Object[newCap];

} finally {

allocationSpinLock = 0;

}

}

if (newArray == null) // back off if another thread is allocating

Thread.yield();

lock.lock();

if (newArray != null && queue == array) {

queue = newArray;

System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap);

}

}


以上是关于阻塞队列的第一部分,DelayQueue,SynchronousQueue在后面章节中进行学习

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