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并发包阻塞队列之ArrayBlockingQueue

程序员文章站 2022-03-07 20:42:52
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jdk1.7.0_79

  上一节中对并发包中的非阻塞队列ConcurrentLinkedQueue的入队、出队做了一个简要的分析,本文将对并发包中的阻塞队列做一个简要分析。

  Java并发包中的阻塞队列一共7个,当然他们都是线程安全的。

  ArrayBlockingQueue:一个由数组结构组成的有界阻塞队列。

  LinkedBlockingQueue:一个由链表结构组成的有界阻塞队列。

  PriorityBlockingQueue:一个支持优先级排序的*阻塞队列。

  DealyQueue:一个使用优先级队列实现的*阻塞队列。

  SynchronousQueue:一个不存储元素的阻塞队列。

  LinkedTransferQueue:一个由链表结构组成的*阻塞队列。

  LinkedBlockingDeque:一个由链表结构组成的双向阻塞队列。(摘自《Java并发编程的艺术》)

  在本文ArrayBlockingQueue阻塞队列做一个简要解析

  对于ArrayLinkedQueue,放眼看过去其安全性的保证是由ReentrantLock保证的,有关ReentrantLock的解析可参考《5.Lock接口及其实现ReentrantLock》,在下文我也会适当的提及。

  首先来查看其构造函数:

构造方法

public ArrayBlockingQueue(int capacity)

构造指定大小的有界队列

public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair)

构造指定大小的有界队列,指定为公平或非公平锁

public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair, Collection<? extends E> c)

构造指定大小的有界队列,指定为公平或非公平锁,指定在初始化时加入一个集合

 1 public ArrayBlockingQueue(int capacity) { 
 2   this(capacity, false);//默认构造非公平锁的阻塞队列  3 } 
 4 public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) { 
 5   if (capacity <= 0)  
 6     throw new IllegalArgumentException(); 
 7   this.items = new Object[capacity]; 
 8   lock = new ReentrantLock(fair);//初始化ReentrantLock重入锁,出队入队拥有这同一个锁  9   notEmpty = lock.newCondition;//初始化非空等待队列,有关Condition可参考《6.类似Object监视器方法的Condition接口》10   notFull = lock.newCondition;//初始化非满等待队列 11 } 
12 public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair, Collecation<? extends E> c) { 
13   this(capacity, fair); 
14   final ReentrantLock lock = this.lock; 
15   lock.lock();//注意在这个地方需要获得锁,这为什么需要获取锁的操作呢? 16   try { 
17     int i = 0; 
18     try { 
19       for (E e : c) { 
20         checkNotNull(e); 
21         item[i++] = e;//将集合添加进数组构成的队列中 22       } 
23     } catch (ArrayIndexOutOfBoundsException ex) { 
24       throw new IllegalArgumentException(); 
25     } 
26     count = i;//队列中的实际数据数量 27     putIndex = (i == capacity) ? 0 : i; 
28   } finally { 
29     lock.unlock(); 
30   } 
31 }

  在第15行,源码里给了一句注释: Lock only for visibility, not mutual exclusion。这句话的意思就是给出,这个锁的操作并不是为了互斥操作,而是保证其可见性。线程T1是实例化ArrayBlockingQueue对象,T2是对实例化的ArrayBlockingQueue对象做入队操作(当然要保证T1T2的执行顺序),如果不对它进行加锁操作(加锁会保证其可见性,也就是写回主存),T1的集合c有可能只存在T1线程维护的缓存中,并没有写回主存,T2中实例化的ArrayBlockingQueue维护的缓存以及主存中并没有集合c,此时就因为可见性造成数据不一致的情况,引发线程安全问题。

  以下是ArrayBlockingQueue的一些出队入队操作。

队列元素的插入

抛出异常

返回值(非阻塞)

一定时间内返回值

返回值(阻塞)

插入

add(e)//队列未满时,返回true;队列满则抛出IllegalStateException(“Queue full”)异常——AbstractQueue

offer(e)//队列未满时,返回true;队列满时返回false。非阻塞立即返回。

offer(e, time, unit)//设定等待的时间,如果在指定时间内还不能往队列中插入数据则返回false,插入成功返回true。

put(e)//队列未满时,直接插入没有返回值;队列满时会阻塞等待,一直等到队列未满时再插入。

//ArrayBlockingQueue#add public boolean add(E e) { 
  return super.add(e); 
}
//AbstractQueue#add,这是一个模板方法,只定义add入队算法骨架,成功时返回true,失败时抛出IllegalStateException异常,具体offer实现交给子类实现。 public boolean add(E e) { 
  if (offer(e))//offer方法由Queue接口定义     return true; 
  else     throw new IllegalStateException(); 
}
//ArrayBlockingQueue#offer,队列未满时返回true,满时返回false public boolean offer(E e) { 
  checkNotNull(e);//检查入队元素是否为空   final ReentrantLock lock = this.lock; 
  lock.lock();//获得锁,线程安全   try { 
    if (count == items.length)//队列满时,不阻塞等待,直接返回false       return false; 
    else { 
      insert(e);//队列未满,直接插入       return true; 
    } 
  } finally {
    lock.unlock();
  }
}
//ArrayBlockingQueue#insert private void insert(E e) { 
  items[putIndex] = x; 
  putIndex = inc(putIndex); 
  ++count; 
  notEmpty.signal();//唤醒非空等待队列中的线程,有关Condition可参考《6.类似Object监视器方法的Condition接口》
 }

  在这里有几个ArrayBlockingQueue成员变量。items即队列的数组引用,putIndex表示等待插入的数组下标位置。当items[putIndex] = x将新元素插入队列中后,调用inc将数组下标向后移动,如果队列满则将putIndex置为0:

//ArrayBlockingQueue#inc private int inc(int i) { 
  return (++i == items.length) ? 0 : i; 
}

  接着解析下put方法,阻塞插入队列,当队列满时不会返回false,也不会抛出异常,而是一直阻塞等待,直到有空位可插入,但它可被中断返回。

//ArrayBlockingQueue#put public void put(E e) throws InterruptedException { 
  checkNotNull(e);//同样检查插入元素是否为空   final ReentrantLock lock = this.lock; 
  lock.lockInterruptibly();//这里并没有调用lock方法,而是调用了可被中断的lockInterruptibly,该方法可被线程中断返回,lock不能被中断返回。   try { 
    while (count == items.length) 
      notFull.await();//当队列满时,使非满等待队列休眠     insert(e);//此时表示队列非满,故插入元素,同时在该方法里唤醒非空等待队列   } finally { 
    lock.unlock(); 
  } 
}

队列元素的删除

抛出异常

返回值(非阻塞)

一定时间内返回值

返回值(阻塞)

remove()//队列不为空时,返回队首值并移除;队列为空时抛出NoSuchElementException()异常——AbstractQueue

poll()//队列不为空时返回队首值并移除;队列为空时返回null。非阻塞立即返回。

poll(time, unit)//设定等待的时间,如果在指定时间内队列还未孔则返回null,不为空则返回队首值

take(e)//队列不为空返回队首值并移除;当队列为空时会阻塞等待,一直等到队列不为空时再返回队首值。

//AbstractQueue#remove,这也是一个模板方法,定义删除队列元素的算法骨架,队列中元素时返回具体元素,元素为空时抛出异常,具体实现poll由子类实现, public E remove() { 
  E x = poll();//poll方法由Queue接口定义   if (x != null) 
    return x; 
  else     throw new NoSuchElementException(); 
}
//ArrayBlockingQueue#poll,队列中有元素时返回元素,不为空时返回null public E poll() { 
  final ReentrantLock lock = this.lock; 
  lock.lock(); 
  try { 
    return (count == 0) ? null : extract(); 
  } finally { 
    lock.unlock(); 
  } 
}
//ArrayBlockingQueue#extract private E extract() { 
  final Object[] items = this.items; 
  E x = this.<E>cast(items[takeIndex]);//移除队首元素   items[takeIndex] = null;//将队列数组中的第一个元素置为null,便于GC回收   takeIndex = inc(takeIndex); 
  --count; 
  notFull.signal();//唤醒非满等待队列线程   return x; 
}

  对比add和offer方法,理解了上两个方法后remove和poll实际不难理解,同理在理解了put阻塞插入队列后,对比take阻塞删除队列元素同样也很好理解。

//ArrayBlockQueue#take public E take() throws InterruptedException { 
  final ReentrantLock lock = this.lock(); 
  lock.lockInterrupted();//这里并没有调用lock方法,而是调用了可被中断的lockInterruptibly,该方法可被线程中断返回,lock不能被中断返回。   try { 
    while (count == 0)//队列元素为空       notEmpty.await();//非空等待队列休眠     return extract();//此时表示队列非空,故删除元素,同时在里唤醒非满等待队列   } finally { 
    lock.unlock(); 
  } 
}

  最后一个方法size。

public int size() { 
  final ReentrantLock lock = this.lock; 
  lock.lock(); 
  try { 
    return count; 
  } finally { 
    lock.unlock(); 
  } 
}

  可以看到ArrayBlockingQueue队列的size方法,是直接返回的count变量,它不像ConcurrentLinkedQueueConcurrentLinkedQueue的size则是每次会遍历这个队列,故ArrayBlockingQueue的size方法比ConcurrentLinkedQueue的size方法效率高。而且ConcurrentLinkedQueue的size方法并没有加锁!也就是说很有可能其size并不准确,这在它的注释中说明了ConcurrentLinkedQueue的size并没有多大的用处。

以上就是并发包阻塞队列之ArrayBlockingQueue的详细内容,更多请关注其它相关文章!