java并发编程之美-阅读记录7

java并发包中的并发队列

7.1ConcurrentLinkedQueue

　　线程安全的无界非阻塞队列（非阻塞队列使用CAS非阻塞算法实现），其底层数组使用单向列表实现，对于出队和入队操作使用CAS非阻塞来实现线程安全的。

　　1、结构：

　　

　　ConcurrentLinkedQueue内部的对列使用的是单向链表实现，并且有两个用volatile修改的节点头结点head和tail尾节点

　　

    private transient volatile Node<E> head;

    private transient volatile Node<E> tail;
    // 默认的无常构造使头节点和尾节点都指向一个值为null的哨兵节点
    public ConcurrentLinkedQueue() {
        head = tail = new Node<E>(null);
    }
    // 同时还提供了一个有参构造，将指定集合中的数据插入到链表中
    public ConcurrentLinkedQueue(Collection<? extends E> c) {
        Node<E> h = null, t = null;
        for (E e : c) {
            checkNotNull(e);
            Node<E> newNode = new Node<E>(e);
            if (h == null)
                h = t = newNode;
            else {
                t.lazySetNext(newNode);
                t = newNode;
            }
        }
        if (h == null)
            h = t = new Node<E>(null);
        head = h;
        tail = t;
    }

    // 内部类Node，使用Unsafe类来保证CAS操作的原子性
    private static class Node<E> {
         // 元素值
        volatile E item;
        // 下一个节点
        volatile Node<E> next;

        Node(E item) {
            UNSAFE.putObject(this, itemOffset, item);
        }

        boolean casItem(E cmp, E val) {
            return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, itemOffset, cmp, val);
        }

        void lazySetNext(Node<E> val) {
            UNSAFE.putOrderedObject(this, nextOffset, val);
        }

        boolean casNext(Node<E> cmp, Node<E> val) {
            return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, nextOffset, cmp, val);
        }

        // Unsafe mechanics

        private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
        private static final long itemOffset;
        private static final long nextOffset;

        static {
            try {
                UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
                Class<?> k = Node.class;
                itemOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
                    (k.getDeclaredField("item"));
                nextOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
                    (k.getDeclaredField("next"));
            } catch (Exception e) {
                throw new Error(e);
            }
        }
    }

　　2、offer方法

　　　　offer操作是在队列的尾部添加一个元素，如果提供的元素为null，则会抛出一个异常

    public boolean offer(E e) {
        // 校验提供的元素e，如果为null时则会抛出异常
        checkNotNull(e);
        // 使用原素e来构建一个新的节点
        final Node<E> newNode = new Node<E>(e);

        for (Node<E> t = tail, p = t;;) {
            Node<E> q = p.next;
            if (q == null) {
                // p is last node q为null则表明p是最后一个节点  ，下一步使用cas操作，将新建的节点赋给p
                if (p.casNext(null, newNode)) {
                    // Successful CAS is the linearization point
                    // for e to become an element of this queue,
                    // and for newNode to become "live".
                    if (p != t) // hop two nodes at a time   设置成功后，重置尾节点
                        casTail(t, newNode);  // Failure is OK.
                    return true;
                }
                // Lost CAS race to another thread; re-read next
            }
            else if (p == q)
                // 由于多线程操作，将head节点的next设置为自己，因此会出现p == q的情况
                // We have fallen off list.  If tail is unchanged, it
                // will also be off-list, in which case we need to
                // jump to head, from which all live nodes are always
                // reachable.  Else the new tail is a better bet.
                // 如果之前的尾节点不是当前的尾节点（最新的尾节点），则将t重设为最新的尾节点（因为tail是内存可见的，其他线程操作后，当前线程是可以看得见的），
                p = (t != (t = tail)) ? t : head;
            else
                // Check for tail updates after two hops.  循环找尾节点
                p = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q;
        }
    }
    // add方法内部也是走的offer方法
    public boolean add(E e) {
        return offer(e);
    }

　　3、poll操作

　　　　获取在队列头部的节点，并移除，如果队列为空，则返回null

    public E poll() {
        // goto标记  和循环充的continue restartFromHead关联，即重新走循环语句
        restartFromHead:
        for (;;) {
            for (Node<E> h = head, p = h, q;;) {
                // 获取当前节点
                E item = p.item;
                // CAS操作将当前head节点设置为null
                if (item != null && p.casItem(item, null)) {
                    // Successful CAS is the linearization point
                    // for item to be removed from this queue.
                    // 设置成功后（判断是否成功，根据p和h，未修改之前时，p==h，修改成功后，p！=h），成功后，充值head节点
                    if (p != h) // hop two nodes at a time
                        updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p);
                    return item;
                }
                // p.next == null 表明链表为空
                else if ((q = p.next) == null) {
                    updateHead(h, p);
                    return null;
                }
                else if (p == q)
                    continue restartFromHead;
                else
                    p = q;
            }
        }
    }    

7.2LinkedBlockingQueue阻塞队列

　　1、类图：

　　　

　　有上图可以看出LinkedBlockingQueue也是使用的单向链表实现的，也有两个Node，分别用来代表首节点和尾节点，一个AtomicInteger类型的count表示队列的元素个数，另外还有两个ReentrantLock类型的实例，分别控制入队和出队的原子性，以及两个Condition类型条件变量

    transient Node<E> head;

    private transient Node<E> last;

    /** 出队锁*/
    private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();

    /** 非空条件变量 */
    private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();

    /** 入队锁*/
    private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();

    /** 非满条件变量*/
    private final Condition notFull = putLock.newCondition();

　　2、offer方法

　　向队尾插入一个元素，如果队列有空闲则插入成功，返回true，如果丢列已满，则返回false，注意，该方法是非阻塞的（put方法是阻塞的）

    public boolean offer(E e) {
        // 如果参数e为null时，则会抛出异常
        if (e == null) throw new NullPointerException();
        // 获取容量count，AtomicInteger类型对象
        final AtomicInteger count = this.count;
        // 判断当前容量是否已满，满的话返回false，不能入队
        if (count.get() == capacity)
            return false;
        int c = -1;
        // 将参数e构建为节点对象
        Node<E> node = new Node<E>(e);
        // 获取入队锁
        final ReentrantLock putLock = this.putLock;
        putLock.lock();
        try {
            if (count.get() < capacity) {
                //入队
                enqueue(node);
                // 节点数量++
                c = count.getAndIncrement();
                // 释放非满信号，可以继续入队
                if (c + 1 < capacity)
                    notFull.signal();
            }
        } finally {
            putLock.unlock();
        }
        if (c == 0)
            signalNotEmpty();
        return c >= 0;
    }
    // 如对，链表的最后一个节点
    private void enqueue(Node<E> node) {
        // assert putLock.isHeldByCurrentThread();
        // assert last.next == null;
        last = last.next = node;
    } 

　　3、put方法，基本和offer方法类似，只是在容量已满是，会阻塞当前线程，而不是直接返回false

    public void put(E e) throws InterruptedException {
        if (e == null) throw new NullPointerException();
        // Note: convention in all put/take/etc is to preset local var
        // holding count negative to indicate failure unless set.
        int c = -1;
        Node<E> node = new Node<E>(e);
        final ReentrantLock putLock = this.putLock;
        final AtomicInteger count = this.count;
        putLock.lockInterruptibly();
        try {
            // 如果已满，则阻塞线程，等待相应唤醒，唤醒之后会继续判断是否已满（防止伪共享出现）
            while (count.get() == capacity) {
                notFull.await();
            }
            enqueue(node);
            c = count.getAndIncrement();
            if (c + 1 < capacity)
                // 发出唤醒其他线程可以入队的信号
                notFull.signal();
        } finally {
            putLock.unlock();
        }
        if (c == 0)
            signalNotEmpty();
    }

　　4、poll出队（非阻塞）、peek出队（非阻塞）、take出队（阻塞）

　　　poll：出队会删除出队元素

　　　peek:出队不会删除

take：出队删除，并且是阻塞的

7.3ArrayBlockingQueue有界阻塞队列

　　1、类图

　　有类图可以看出ArrayBlockingQueue中有一个Object类型的数组，用来存放队列元素，putindex、takeIndex分别代表入队和出队索引，count代表队列元素个数，从定义可知，这些变量都没有使用volatile修改，因为相关的操作都是在锁内的，而锁又可以满足可见性和原子性，另外有两个条件变量notEmpty和notFull来控制入队和出队的同步。

　　

    /** 队列数组 */
    final Object[] items;

    /** 出队索引 */
    int takeIndex;

    /** 入队索引 */
    int putIndex;

    /** 队列元素个数 */
    int count;

    /*
     * Concurrency control uses the classic two-condition algorithm
     * found in any textbook.
     */

    /** 一个独占锁 */
    final ReentrantLock lock;

    /** 条件变量 */
    private final Condition notEmpty;

    /** 条件变量 */
    private final Condition notFull;

　　2、offer操作，向队尾插入一个元素，该方法是不阻塞的

　　offer操作和put操作类似，只不过put是阻塞的入队操作

    public boolean offer(E e) {
        // 校验元素非空
        checkNotNull(e);
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        // 加锁
        lock.lock();
        try {
            // 已满则返回false
            if (count == items.length)
                return false;
            else {
                enqueue(e);
                return true;
            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    private void enqueue(E x) {
        // assert lock.getHoldCount() == 1;
        // assert items[putIndex] == null;
        // 向入队索引处插入新元素
        final Object[] items = this.items;
        items[putIndex] = x;
        // 插入之后，入队索引自增
        if (++putIndex == items.length)
            putIndex = 0;
        count++;
        notEmpty.signal();
    }

　　3、poll操作和take操作

　　同样的，一个非阻塞操作，一个阻塞操作

    public E poll() {
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lock();
        try {
            return (count == 0) ? null : dequeue();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    public E take() throws InterruptedException {
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lockInterruptibly();
        try {
            while (count == 0)
                // 阻塞当前线程
                notEmpty.await();
            return dequeue();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

ArrayBlockingQueue通过使用全局独占锁实现了同时只有一个线程进行入队和出队操作，这个锁的粒度比较大，和在方法上添加synchronized关键字类似

7.4PriorityBlockingQueue带优先级的无界队列

　　该队列每次返回的都是优先级最高或者最低的元素，其内部是使用的二叉树堆实现的，所以每次遍历队列不保证有序。默认使用的是compareTo方法提供的比较规则。

　　1、类图

　　有类图可以看出，PriorityBlockingQueue内部有一个Object类型的数组queue，用来存放队列元素的，size用来表示元素个数，allocationSpinLock是一个自旋锁，使用CAS操作来保证同时只有一个线程可以扩容队列，状态为0或1，0表示没有进行扩容，1表示正在进行扩容。comparator比较器，区分元素优先级的，lock独占锁用来控制同一时间只有一个线程可以进行入队和出队操作。notEmpte条件变量用来实现take方法的阻塞模式。（这里没有notFull条件变量，put方法是非阻塞的，因为PriorityBlockingQueue是一个无界队列）

　　

　　2、offer操作和add操作

    // add方法内部也是调用的offer方法
    public boolean add(E e) {
        return offer(e);
    }

    public boolean offer(E e) {
        if (e == null)
            throw new NullPointerException();
        // 获取独占锁
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lock();
        int n, cap;
        Object[] array;
        // 判断您是否需要进行扩容
        while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))
            tryGrow(array, cap);
        try {
            // 获取当前的比较器，默认比较器为null（如果构建队列的时候没有提供比较器，则为null）
            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;
    }
    // 扩容
    private void tryGrow(Object[] array, int oldCap) {
        // 在扩容开始，先释放锁，是为了性能考虑，扩容是需要时间的，如果在扩容的同事占用锁，会降低并发性，所以为了提供并发性，使用CAS操作来保证只有一个线程可以进行扩容，让其他线程可以入队和出队
        lock.unlock(); // must release and then re-acquire main lock
        // 扩容之后的数组 ，具体对象等计算出新的大小后会赋值
        Object[] newArray = null;
        // allocationSpinLock为0，表示没有线程进行扩容，使用CAS操作设置该变量为1，则表示有线程正在进行扩容， 也就是锁CAS操作成功则进行扩容
        if (allocationSpinLock == 0 &&
            UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset,
                                     0, 1)) {
            try {
                // 当容量小的时候，扩容增速块，大64后，扩容为50%
                int newCap = oldCap + ((oldCap < 64) ?
                                       (oldCap + 2) : // grow faster if small
                                       (oldCap >> 1));
                // 如果扩容后，大于Maxinteger-8，则设置默认最大容量
                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;
                }
                // 新建指定大小的列表数组
                if (newCap > oldCap && queue == array)
                    newArray = new Object[newCap];
            } finally {
               // 同时将allocationSpinLock重新设置为0，表名没有正在进行扩容的线程
                allocationSpinLock = 0;
            }
        }
        // 这一个判断是当第一个线程CAS成功之后，第二个线程也进入扩容节点，则让第二线程让出cpu，让第一线程尽快执行完扩容
        if (newArray == null) // back off if another thread is allocating
            Thread.yield();
        lock.lock();
        // 扩容成功之后，将旧数组中的数据复制到新数组中
        if (newArray != null && queue == array) {
            queue = newArray;
            System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap);
        }
    }

    // 默认比较器的入队操作，也就是建堆算法
    private static <T> void siftUpComparable(int k, T x, Object[] array) {
        // 新增的元素都是Compareable的子类
        Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>) x;
        // k为之前队列个数，如果原来队列元素大于0，则需要判断当前新增元素的位置，否则，直接入队
        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;
    }

    private static <T> void siftUpUsingComparator(int k, T x, Object[] array,
                                       Comparator<? super T> cmp) {
        while (k > 0) {
            int parent = (k - 1) >>> 1;
            Object e = array[parent];
            if (cmp.compare(x, (T) e) >= 0)
                break;
            array[k] = e;
            k = parent;
        }
        array[k] = x;
    }

重点看建堆方法（即元素入队）：

　　假设队列初始化大小2，默认比价器，以下为int类型的元素入队  分别是offer(2) / offer(4)  /   offer(6)  /   offer(1)  4次入队

　　1、当调用offer(2)时，在获取独占锁后，判断时候当前是否需要扩容，如果正在进行扩容，则自旋等待扩容完毕，没有则进入建堆方法（即下边的siftUpComparable()，该方法三个参数，第一：当前队列元素的数量，第二：入队的元素对象，第三：列表底层数组），

该方法内，会先进性判断k（当前列表内已有的元素数量），如果当前元素数量不大于0（即还没有元素），则直接将array[0] 设置为当前入队元素，否则进入while循环进行建堆，当本次调用offer（2）时，为第一次添加元素，则直接将array[0]设置为2。则当前元素数量n=1，当前队列大小size=1，容量cap=length=2，size+1

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　　2、当第二次调用offer方法是，即调用offer（4）时，同样先进性判断是否需要扩容，没有则进入siftUpComparable方法，此时参数k=1，进入while循环，循环内计算得到parent=0，e=2,key=4（key就是当前要入队的元素），因为key>e，退出循环，执行array[k] = key代码，即将当前入队的元素放置到下表为1的位置，size+1即如下图

　　

　　3、第三次调用offer 方法，即调用offer(6)时，同样判断是否需要扩容，因为当前n=size=2 >= cap则需要进行扩容，进入扩容方法（这一块看上边代码，最终会将原数组内的元素复制到新的数组中），扩容后继续调用siftUpComparable方法，此时参数k=size=2，x=6,array为新的数组（长度为2+（2+2），即cap = cap+ （cap+2）这个实在容量较小的情况下，否则将容量扩大50%），key=6，此时k大于0，进入循环，计算的parent=0,e=2，因为key>e，则退出循环，将array[2]设置为6，size+1即下图

　　

　　4、第四次调用offer方法，即调用offer（1），同样判断是否需要扩容，此时不需要扩容，则进入siftUpComparable方法，此时参数k=3,x=1,array=[2,4,6]，key=1，此时k>0,进入循环，计算的parent=1,e=array[1]=4，此时key<e，则将元素4复制到k下标出，即

array[3]=4，此时数组为【2,4,6,4】，k重新设置为1，继续循环（因为k仍大于0），第二次循环，parent=0,e=array[0]=2,key=1，此时key<e，则将array[1]设置为2，k=0，此时数组为【2,2,6,4】，此时k=0，终止循环，最终将array[0]设置为1，此时数组为【1,2,6,4】

　　

    // 默认比较器的情况
    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;
     }

7.5DelayQueue无界阻塞延迟队列

　　该队列属于无界阻塞的延迟队列，队列中的每一个元素都有个过期时间，当从队列获取元素时，只有过期的元素才会出队，队列的头元素是最快要过期的元素。

　　1、类图：

　　用类图可以看出，延迟队列内部使用PriorityQueue存放数据，使用ReentrantLock实现线程同步。另外，队列里边的元素都要实现Delayed接口，由于每个元素都有一个过期时间，所以要实现获知当前元素还有多久时间过期的接口，由于内部是有优先级队列来实现，所以要实现元素之间相互比较的接口Delayed接口