Java并发编程 ConcurrentLinkedQueue
派大大大星 人气:0ConcurrentLinkedQueue
JDK中提供了一系列场景的并发安全队列。总的来说,按照实现方式的不同可分为阻塞队列和非阻塞队列,前者使用锁实现,而后则使用CAS非阻塞算法实现。
ConcurrentLinkedQueue
内部的队列使用单向链表方式实现,其中有两个volatile
类型的 Node 节点分别用来存放队列的首、尾节点。从下面的无参构造函数可知,默认头、尾节点都是指向 item 为null 的哨兵节点。新元素会被插入队列末尾,出队时从队列头部获取一个元素。
public ConcurrentLinkedQueue() { head = tail = new Node<E>(null); }
在 Node 节点内部则维护一个使用volatile 修饰的变量 item,用来存放节点的值;next用来存放链表的下一个节点,从而链接为一个单向无界链表。其内部则使用 UNSafe 工具类提供的CAS 算法来保证出入队时操作链表的原子性。
下面通过介绍ConcurrentLinkedQueue
的几个方法来介绍其实现原理。
offer操作: offer操作是在队列末尾添加一个元素,如果传递的参数是null则抛出NPE异常,否则由于ConcurrentLinkedQueue
是无界队列,该方法一直会返回true。另外,由于使用CAS无阻塞算法,因此该方法不会阻塞挂起调用线程。下面具体看下实现原理。
public boolean offer(E e) { //(1)e为null这抛出空指针异常 checkNotNull(e); //(2)构造Node节点,在构造函数内部调用unsafe.putObject final Node<E> newNode = new Node<E>(e); //(3) 从尾节点插入 for (Node<E> t = tail, p = t;;) { Node<E> q = p.next; //(4) 如果q==null说明p是尾节点,则执行插入 if (q == null) { // p is last node //(5)使用CAS设置p节点的next节点 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". //(6)CAS成功,则说明新增节点已经放入链表,然后设置当前尾巴节点 if (p != t) // hop two nodes at a time casTail(t, newNode); // Failure is OK. return true; } // Lost CAS race to another thread; re-read next } else if (p == q) // 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. p = (t != (t = tail)) ? t : head; else // Check for tail updates after two hops. p = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q; } }
- 首先看当一个线程调用
offer
(item)时的情况。首先代码(1)对传参进行空检查, 由于使用 如果为null 则抛出NPE 异常,否则执行代码(2)并使用item作为构造函数参数创建一 个新的节点,然后代码(3)从队列尾部节点开始循环,打算从队列尾部添加元素。这时候节点p、t、head、tail同时指向了item为null的哨兵节点,由于哨兵节点的next 节点为null,所以这里q也指向null。代码(4)发现q->null则执行代码(5),通过CAS 原子操作判断p节点的next节点是否为null,如果为null 则使用节点newNode替换p的next节点,然后执行代码(6),这里由于p=t所以没有设置尾部节点,然后退出 offer方法。 - 上面是一个线程调用offer方法的情况,如果多个线程同时调用,就会存在多个线程同时执行到代码(5)的情况。假设线程A调用offer(item1),线程B调用 ofer(item2),同时执行到代码(5)p.casNext(null, newNode)。由于CAS的比较设置操作是原子性的,所以这里假设线程A先执行了比较设置操作,发现当前p的 next 节点确实是null,则会原子性地更新next节点为iteml,这时候线程B也会判断p的next节点是否为null,结果发现不是null(因为线程A已经设置了p的next节点为iteml),则会跳到代码(3),然后执行到代码(4)。
可见,offer 操作中的关键步骤是代码(5),通过原子CAS 操作来控制某时只有一个线程可以追加元素到队列末尾。进行CAS 竞争失败的线程会通过循环一次次尝试进行 CAS操作,直到CAS 成功才会返回,也就是通过使用无限循环不断进行 CAS 尝试方式来替代阻塞算法挂起调用线程。相比阻塞算法,这是使用CPU资源换取阻塞所带来的开销。
add操作:
add操作是在链表尾部添加一个元素,其实在内部调用的还是offer操作。
public boolean add(E e) { return offer(e); }
poll操作:
poll操作是在队列头部获取并移除一个元素,如果队列为空则返回null。
public E poll() { restartFromHead: for (;;) { for (Node<E> h = head, p = h, q;;) { E item = p.item; if (item != null && p.casItem(item, null)) { // Successful CAS is the linearization point // for item to be removed from this queue. if (p != h) // hop two nodes at a time updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p); return item; } else if ((q = p.next) == null) { updateHead(h, p); return null; } else if (p == q) continue restartFromHead; else p = q; } } }
poll方法在移除一个元素时,只是简单地使用 CAS操作把当前节点的item值设置为null,然后通过重新设置头节点将该元素从队列里面移除,被移除的节点就成了孤立节点,这个节点会在垃圾回收时被回收掉。另外,如果在执行分支中发现头节点被修改了,要跳到外层循环重新获取新的头节点。
peak操作:
peak操作是获取队列头部获一个元素,如果队列为空则返回null。
public E peek() { restartFromHead: for (;;) { for (Node<E> h = head, p = h, q;;) { E item = p.item; //注释 if (item != null || (q = p.next) == null) { updateHead(h, p); return item; } else if (p == q) continue restartFromHead; else p = q; } } }
Peek操作的代码结构与poll操作类似,不同之处在于我们在代码中标记注释的地方中少了castItem操作。其实这很正常,因为peek只是获取队列头元素值,并不清空其值。根据前面的介绍我们知道第一次执行offer后head指向的是哨兵节点(也就是item为null的节点),那么第一次执行peek时在注释处会发现item==null,然后执行q=p.next,这时候q节点指向的才是队列里面第一个真正的元素,或者如果队列为 null 则 q 指向 null。
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