Java并发编程中的阻塞队列解析

 更新时间:2023年08月29日 09:25:18   作者:方腾飞  
这篇文章主要介绍了Java并发编程中的阻塞队列解析,阻塞队列BlockingQueue是一个支持两个附加操作的队列,这两个附加的操作是在队列为空时,获取元素的线程会等待队列变为非空,当队列满时,存储元素的线程会等待队列可用,需要的朋友可以参考下

1. 什么是阻塞队列?

阻塞队列(BlockingQueue)是一个支持两个附加操作的队列。

这两个附加的操作是:

  • 在队列为空时,获取元素的线程会等待队列变为非空。
  • 当队列满时,存储元素的线程会等待队列可用。

阻塞队列常用于生产者和消费者的场景,生产者是往队列里添加元素的线程,消费者是从队列里拿元素的线程。

阻塞队列就是生产者存放元素的容器,而消费者也只从容器里拿元素。

阻塞队列提供了处理方法:

  • 返回特殊值:插入方法会返回是否成功,成功则返回 true。移除方法,则是从队列里拿出一个元素,如果没有则返回 null
  • 一直阻塞:当阻塞队列满时,如果生产者线程往队列里 put 元素,队列会一直阻塞生产者线程,直到拿到数据,或者响应中断退出。当队列空时,消费者线程试图从队列里 take 元素,队列也会阻塞消费者线程,直到队列可用。
  • 超时退出:当阻塞队列满时,队列会阻塞生产者线程一段时间,如果超过一定的时间,生产者线程就会退出。

2. Java 里的阻塞队列

JDK7 提供了 7 个阻塞队列。分别是

  • 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无界阻塞队列。
  • DelayQueue:一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列。
  • SynchronousQueue:一个不存储元素的阻塞队列。
  • LinkedTransferQueue:一个由链表结构组成的无界阻塞队列。
  • LinkedBlockingDeque:一个由链表结构组成的双向阻塞队列。

ArrayBlockingQueue 是一个用数组实现的有界阻塞队列。此队列按照先进先出(FIFO)的原则对元素进行排序。默认情况下不保证访问者公平的访问队列,所谓公平访问队列是指阻塞的所有生产者线程或消费者线程,当队列可用时,可以按照阻塞的先后顺序访问队列,即先阻塞的生产者线程,可以先往队列里插入元素,先阻塞的消费者线程,可以先从队列里获取元素。通常情况下为了保证公平性会降低吞吐量。我们可以使用以下代码创建一个公平的阻塞队列:

ArrayBlockingQueue fairQueue = new  ArrayBlockingQueue(1000,true);

访问者的公平性是使用可重入锁实现的,代码如下:

public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
       if (capacity <= 0)
           throw new IllegalArgumentException();
       this.items = new Object[capacity];
       lock = new ReentrantLock(fair);
       notEmpty = lock.newCondition();
       notFull =  lock.newCondition();
}

LinkedBlockingQueue 是一个用链表实现的有界阻塞队列。此队列的默认和最大长度为 Integer.MAX_VALUE。此队列按照先进先出的原则对元素进行排序。

PriorityBlockingQueue 是一个支持优先级的无界队列。默认情况下元素采取自然顺序排列,也可以通过比较器 comparator 来指定元素的排序规则。元素按照升序排列。

DelayQueue 是一个支持延时获取元素的无界阻塞队列。队列使用 PriorityQueue 来实现。队列中的元素必须实现 Delayed 接口,在创建元素时可以指定多久才能从队列中获取当前元素。只有在延迟期满时才能从队列中提取元素。我们可以将 DelayQueue 运用在以下应用场景:

  • 缓存系统的设计:可以用 DelayQueue 保存缓存元素的有效期,使用一个线程循环查询 DelayQueue,一旦能从 DelayQueue 中获取元素时,表示缓存有效期到了。
  • 定时任务调度。使用 DelayQueue 保存当天将会执行的任务和执行时间,一旦从 DelayQueue 中获取到任务就开始执行,从比如 TimerQueue 就是使用 DelayQueue 实现的。

队列中的 Delayed 必须实现 compareTo 来指定元素的顺序。比如让延时时间最长的放在队列的末尾。实现代码如下:

public int compareTo(Delayed other) {
          if (other == this) // compare zero ONLY if same object
               return 0;
           if (other instanceof ScheduledFutureTask) {
               ScheduledFutureTask x = (ScheduledFutureTask)other;
               long diff = time - x.time;
               if (diff < 0)
                   return -1;
               else if (diff > 0)
                   return 1;
      else if (sequenceNumber < x.sequenceNumber)
                   return -1;
               else
                   return 1;
           }
           long d = (getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) -
                     other.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS));
           return (d == 0) ? 0 : ((d < 0) ? -1 : 1);
       }

如何实现 Delayed 接口

我们可以参考 ScheduledThreadPoolExecutor 里 ScheduledFutureTask 类。

这个类实现了 Delayed 接口。

首先:在对象创建的时候,使用 time 记录前对象什么时候可以使用,代码如下:

ScheduledFutureTask(Runnable r, V result, long ns, long period) {
           super(r, result);
           this.time = ns;
           this.period = period;
           this.sequenceNumber = sequencer.getAndIncrement();
}

然后使用 getDelay 可以查询当前元素还需要延时多久,代码如下:

public long getDelay(TimeUnit unit) {
           return unit.convert(time - now(), TimeUnit.NANOSECONDS);
       }

通过构造函数可以看出延迟时间参数 ns 的单位是纳秒,自己设计的时候最好使用纳秒,因为 getDelay 时可以指定任意单位,一旦以纳秒作为单位,而延时的时间又精确不到纳秒就麻烦了。使用时请注意当 time 小于当前时间时,getDelay 会返回负数。

如何实现延时队列

延时队列的实现很简单,当消费者从队列里获取元素时,如果元素没有达到延时时间,就阻塞当前线程。

long delay = first.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS);
                   if (delay <= 0)
                       return q.poll();
                   else if (leader != null)
                       available.await();

SynchronousQueue 是一个不存储元素的阻塞队列。每一个 put 操作必须等待一个 take 操作,否则不能继续添加元素。SynchronousQueue 可以看成是一个传球手,负责把生产者线程处理的数据直接传递给消费者线程。队列本身并不存储任何元素,非常适合于传递性场景, 比如在一个线程中使用的数据,传递给另外一个线程使用,SynchronousQueue 的吞吐量高于 LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue。

LinkedTransferQueue 是一个由链表结构组成的无界阻塞 TransferQueue 队列。相对于其他阻塞队列,LinkedTransferQueue 多了 tryTransfer 和 transfer 方法。

transfer 方法。如果当前有消费者正在等待接收元素(消费者使用 take() 方法或带时间限制的 poll() 方法时),transfer 方法可以把生产者传入的元素立刻 transfer(传输)给消费者。如果没有消费者在等待接收元素,transfer 方法会将元素存放在队列的 tail 节点,并等到该元素被消费者消费了才返回。transfer 方法的关键代码如下:

Node pred = tryAppend(s, haveData);
return awaitMatch(s, pred, e, (how == TIMED), nanos);

第一行代码是试图把存放当前元素的 s 节点作为 tail 节点。第二行代码是让 CPU 自旋等待消费者消费元素。因为自旋会消耗 CPU,所以自旋一定的次数后使用 Thread.yield() 方法来暂停当前正在执行的线程,并执行其他线程。

tryTransfer 方法。则是用来试探下生产者传入的元素是否能直接传给消费者。如果没有消费者等待接收元素,则返回 false。和 transfer 方法的区别是 tryTransfer 方法无论消费者是否接收,方法立即返回。而 transfer 方法是必须等到消费者消费了才返回。

对于带有时间限制的 tryTransfer(E e, long timeout, TimeUnit unit) 方法,则是试图把生产者传入的元素直接传给消费者,但是如果没有消费者消费该元素则等待指定的时间再返回,如果超时还没消费元素,则返回 false,如果在超时时间内消费了元素,则返回 true。

LinkedBlockingDeque 是一个由链表结构组成的双向阻塞队列。所谓双向队列指的你可以从队列的两端插入和移出元素。双端队列因为多了一个操作队列的入口,在多线程同时入队时,也就减少了一半的竞争。相比其他的阻塞队列,LinkedBlockingDeque 多了 addFirst,addLast,offerFirst,offerLast,peekFirst,peekLast 等方法,以 First 单词结尾的方法,表示插入,获取(peek)或移除双端队列的第一个元素。以 Last 单词结尾的方法,表示插入,获取或移除双端队列的最后一个元素。另外插入方法 add 等同于 addLast,移除方法 remove 等效于 removeFirst。但是 take 方法却等同于 takeFirst,不知道是不是 Jdk 的 bug,使用时还是用带有 First 和 Last 后缀的方法更清楚。

在初始化 LinkedBlockingDeque 时可以设置容量防止其过渡膨胀。另外双向阻塞队列可以运用在“工作窃取”模式中。

3. 阻塞队列的实现原理

如果队列是空的,消费者会一直等待,当生产者添加元素时候,消费者是如何知道当前队列有元素的呢?如果让你来设计阻塞队列你会如何设计,让生产者和消费者能够高效率的进行通讯呢?让我们先来看看 JDK 是如何实现的。

使用通知模式实现。所谓通知模式,就是当生产者往满的队列里添加元素时会阻塞住生产者,当消费者消费了一个队列中的元素后,会通知生产者当前队列可用。通过查看 JDK 源码发现 ArrayBlockingQueue 使用了 Condition 来实现,代码如下:

private final Condition notFull;
private final Condition notEmpty;
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
       // 省略其他代码
       notEmpty = lock.newCondition();
       notFull =  lock.newCondition();
   }
public void put(E e) throws InterruptedException {
       checkNotNull(e);
       final ReentrantLock lock = this.lock;
       lock.lockInterruptibly();
       try {
           while (count == items.length)
               notFull.await();
           insert(e);
       } finally {
           lock.unlock();
       }
}
public E take() throws InterruptedException {
       final ReentrantLock lock = this.lock;
       lock.lockInterruptibly();
       try {
           while (count == 0)
               notEmpty.await();
           return extract();
 } finally {
           lock.unlock();
       }
}
private void insert(E x) {
       items[putIndex] = x;
       putIndex = inc(putIndex);
       ++count;
       notEmpty.signal();
   }

当我们往队列里插入一个元素时,如果队列不可用,阻塞生产者主要通过 LockSupport.park(this); 来实现

public final void await() throws InterruptedException {
           if (Thread.interrupted())
               throw new InterruptedException();
           Node node = addConditionWaiter();
           int savedState = fullyRelease(node);
           int interruptMode = 0;
           while (!isOnSyncQueue(node)) {
               LockSupport.park(this);
               if ((interruptMode = checkInterruptWhileWaiting(node)) != 0)
                   break;
           }
           if (acquireQueued(node, savedState) && interruptMode != THROW_IE)
               interruptMode = REINTERRUPT;
           if (node.nextWaiter != null) // clean up if cancelled
               unlinkCancelledWaiters();
           if (interruptMode != 0)
reportInterruptAfterWait(interruptMode);
       }

继续进入源码,发现调用 setBlocker 先保存下将要阻塞的线程,然后调用 unsafe.park 阻塞当前线程。

public static void park(Object blocker) {
       Thread t = Thread.currentThread();
       setBlocker(t, blocker);
       unsafe.park(false, 0L);
       setBlocker(t, null);
   }

unsafe.park 是个 native 方法,代码如下:

public native void park(boolean isAbsolute, long time);

park 这个方法会阻塞当前线程,只有以下四种情况中的一种发生时,该方法才会返回。

  • 与 park 对应的 unpark 执行或已经执行时。注意:已经执行是指 unpark 先执行,然后再执行的 park。
  • 线程被中断时。
  • 如果参数中的 time 不是零,等待了指定的毫秒数时。
  • 发生异常现象时。这些异常事先无法确定。

我们继续看一下 JVM 是如何实现 park 方法的,park 在不同的操作系统使用不同的方式实现,在 linux 下是使用的是系统方法 pthread_cond_wait 实现。

实现代码在 JVM 源码路径 src/os/linux/vm/os_linux.cpp 里的 os::PlatformEvent::park 方法,代码如下:

void os::PlatformEvent::park() {      
    	     int v ;
        for (;;) {
   	v = _Event ;
        if (Atomic::cmpxchg (v-1, &_Event, v) == v) break ;
        }
        guarantee (v >= 0, "invariant") ;
        if (v == 0) {
        // Do this the hard way by blocking ...
        int status = pthread_mutex_lock(_mutex);
        assert_status(status == 0, status, "mutex_lock");
        guarantee (_nParked == 0, "invariant") ;
        ++ _nParked ;
        while (_Event < 0) {
        status = pthread_cond_wait(_cond, _mutex);
        // for some reason, under 2.7 lwp_cond_wait() may return ETIME ...
        // Treat this the same as if the wait was interrupted
        if (status == ETIME) { status = EINTR; }
        assert_status(status == 0 || status == EINTR, status, "cond_wait");
        }
        -- _nParked ;
        // In theory we could move the ST of 0 into _Event past the unlock(),
        // but then we'd need a MEMBAR after the ST.
        _Event = 0 ;
        status = pthread_mutex_unlock(_mutex);
        assert_status(status == 0, status, "mutex_unlock");
        }
        guarantee (_Event >= 0, "invariant") ;
        }
    }

pthread_cond_wait 是一个多线程的条件变量函数,cond 是 condition 的缩写,字面意思可以理解为线程在等待一个条件发生,这个条件是一个全局变量。

这个方法接收两个参数,一个共享变量 _cond,一个互斥量 _mutex。

而 unpark 方法在 linux 下是使用 pthread_cond_signal 实现的。

park 在 windows 下则是使用 WaitForSingleObject 实现的。

当队列满时,生产者往阻塞队列里插入一个元素,生产者线程会进入 WAITING (parking) 状态。

我们可以使用 jstack dump 阻塞的生产者线程看到这点:

"main" prio=5 tid=0x00007fc83c000000 nid=0x10164e000 waiting on condition [0x000000010164d000]
  java.lang.Thread.State: WAITING (parking)
       at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
       - parking to wait for  <0x0000000140559fe8> (a java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject)
       at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:186)
       at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject.await(AbstractQueuedSynchronizer.java:2043)
       at java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue.put(ArrayBlockingQueue.java:324)
       at blockingqueue.ArrayBlockingQueueTest.main(ArrayBlockingQueueTest.java:11)

到此这篇关于Java并发编程中的阻塞队列解析的文章就介绍到这了,更多相关Java阻塞队列内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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