一文带你掌握Java LinkedBlockingQueue
开篇语
队列在生活中随处可见,医院缴费需要排队、做核酸需要排队、汽车等红绿灯需要排队等等。
队列是一个按照先来到就排在前面,后来到排在后面的数据结构,并且出队的时候也是按照先来到先出队。使用数组和链表进行实现。通常用于协调任务的执行和数据的交换。
介绍
LinkedBlockingQueue 是一个可选有界阻塞队列,有界指的是队列存在一个最大容量;阻塞指的是如果队列已经满了,想要往队列继续添加元素的话,那么这个操作将会被暂停,直到队列中有空位才会继续完成添加操作。如果队列已经为空,想要从队列中获取元素,那么这个操作将会被暂停,直接队列中存在元素才会继续完成获取操作。
实现原理
LinkedBlockingQueue 内部使用链表作为元素的存储结构。内部使用了两个锁,分别使用于存操作和取操作。
执行存取操作时,都必须先获取锁,才可以执行存取操作,保证 LinkedBlockingQueue 是线程安全。
LinkedBlockingQueue 通过两个 Condition 条件队列,一个 notFull 条件,一个 notEmpty 条件。在对队列进行插入元素操作时,判断当前队列已经满,则通过 notFull 条件将线程阻塞,直到其他线程通知该线程队列可以继续插入元素。在对队列进行移除元素操作时,判断当前队列已经空,则通过 notEmpty 条件阻塞线程,直到其他线程通过该线程可以继续获取元素。
这样保证线程的存取操作不会出现错误。避免队列在满时,丢弃插入的元素;也避免在队列空时取到一个 null 值。
构造函数
public LinkedBlockingQueue() {
this(Integer.MAX_VALUE);
}
public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
this.capacity = capacity;
last = head = new node<E>(null);
}
无参构造函数中,默认使用 Integer.MAX_VALUE
作为队列的最大容量。
有参构造函数中,可以自己指定队列的最大容量,并且创建了头节点和尾节点。那么 LinkedBlockingQueue 使用的是有头单向链表。
private final int capacity;
private final AtomicInteger count = new AtomicInteger();
transient Node<E> head;
private transient Node<E> last;
// 取锁
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();
private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();
// 存锁
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();
private final Condition notFull = putLock.newCondition();
并且在对象初始化时,创建了两个锁,分别使用于存操作和取操作。创建了两个条件队列,分别用于队列空和满的情况。
插入函数
public void put(E e) throws InterruptedException {
if (e == null) throw new NullPointerException();
final int c;
final Node<E> node = new Node<E>(e);
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
final AtomicInteger count = this.count;
putLock.lockInterruptibly();
try {
while (count.get() == capacity) {
notFull.await();
}
enqueue(node);
c = count.getAndIncrement();
if (c + 1 < capacity)
notFull.signal();
} finally {
putLock.unlock();
}
if (c == 0)
signalNotEmpty();
}
1.获取锁
2.判断当前队列是否已经满了
- 如果队列已经满了,调用 notFull 条件队列的 await() 方法,将该线程阻塞,暂停该线程的插入操作。避免内部溢出的问题。
- 如果没有满,则直接调用入队函数 enqueue 插入到队列末尾。
3.检查此时队列是否已满
如果未满,则调用 notFull 条件队列的 signal() 方法,唤醒被阻塞在 notFull 条件队列的线程。
4.解锁
- 检查插入元素前的队列元素数量是否等于0
- 等于 0,则调用 notEmpty 条件队列的 signal() 方法,通知其队列现在不为空,可以唤醒阻塞线程获取元素。
为什么需要调用 notFull 条件队列的 signal() 方法? 因为队列取操作和存操作所使用的锁是不一样的,那么就说明,一个线程执行存入操作时,其他线程是可以执行取出操作的。我们来看下面这个例子:
- 队列总容量为 5,当前元素数量为5。线程 A 获取了存锁,想要插入了元素。但是因为队列容量已满,释放锁,并且加入到条件队列中,等待被唤醒。
- 线程 B 获取了存锁,想要插入了元素。但是因为队列容量已满,释放锁,并且加入到条件队列中,等待被唤醒。
- 线程 C 获取了取锁,取出了元素 1。并且通过 notFull 的 signal 方法唤醒条件队列中被阻塞的线程 A。线程 A 被唤醒后加入到同步队列中,但是此时还没有竞争到锁。
- 线程 D 获取了取锁,取出了元素 2。但是还没有执行到唤醒阻塞线程的代码。
- 线程 A 竞争到锁,开始执行插入元素操作。将元素插入之后,检查到队列元素数量为 4,小于队列的总容量,因此会执行 notFull 的 signal 方法唤醒条件队列中被阻塞的线程 B。线程 B 被唤醒后加入到同步队列中,开始竞争锁。
- 线程 B 竞争到锁,开始执行插入元素操作。将元素插入之后,检查到队列元素数量等于 5,不进行唤醒操作。
这样做的目的是尽快的唤醒阻塞线程,可以更快的完成插入元素操作。因为线程存和取的操作相互之间并不是互斥的,而是独立运行的,提高吞吐量。
获取函数
public E take() throws InterruptedException {
final E x;
final int c;
final AtomicInteger count = this.count;
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lockInterruptibly();
try {
while (count.get() == 0) {
notEmpty.await();
}
x = dequeue();
c = count.getAndDecrement();
if (c > 1)
notEmpty.signal();
} finally {
takeLock.unlock();
}
if (c == capacity)
signalNotFull();
return x;
}
1.获得取锁
2.判断当前队列是否为空
- 如果队列没有元素,调用 notEmpty 条件队列的 await() 方法,将该线程阻塞,暂停该线程的获取操作。避免获取元素出错。
- 如果不为空,则直接调用出队函数 dequeue 移除队列第一个元素,并返回给客户端。
3.检查此时队列是否为空
如果不为空,则调用 notEmpty 条件队列的 signal() 方法,唤醒被阻塞在 notEmpty 条件队列的线程。
4.释放锁
5.检查获取元素前的队列元素数量是否等于最大容量
等于最大容量,因为此时已经取出一个元素,因此队列处于未满的状态,可以唤醒阻塞在 notFull 条件的线程,让线程继续插入元素。
步骤 3 的目的是尽快的唤醒阻塞线程,可以更快的完成取元素操作。提高吞吐量。可以尝试自己画出流程图。
入队函数
private void enqueue(Node<E> node) {
last = last.next = node;
}
入队函数极其简单,只要将最后一个元素的 next 指针指向当前元素即完成了插入操作。
出队函数
private E dequeue() {
// assert takeLock.isHeldByCurrentThread();
// assert head.item == null;
Node<E> h = head;
Node<E> first = h.next;
h.next = h; // help GC
head = first;
E x = first.item;
first.item = null;
return x;
}
我们前面说 LinkedBlockingQueue 使用的是有头链表。头节点只是作为一个标志,实际上并不是一个真正的元素。当获取元素时,将头节点的下一个节点作为头节点,将原来的头节点取消引用,被垃圾回收即可。
应用场景
适用场景
LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue 一样适用于多个线程之间需要共享数据、协调任务执行的场景。因此可以总结出以下几个应用场景:
线程池:线程池是一个常见的并发编程模型,它通过线程池中的线程执行任务。并且可以重复使用这些线程。在线程池中,可以使用 LinkedBlockingQueue 来存储需要执行的任务,以此控制任务数量和执行顺序。当线程池中的线程执行完任务之后,可以从 LinkedBlockingQueue 中取出下一个任务执行。
生产者-消费者:在生产者-消费者模型中,生产者负责生产数据,消费者负责对数据进行处理。在这种模式下,LinkedBlockingQueue 可以作为生产者与消费者之间的数据通道,保证线程安全和数据正确。
实际应用场景
- Nacos: Nacos 是一个动态服务发现、配置和服务管理平台,它使用 LinkedBlockingQueue 来实现内部的任务队列。
- Tomcat:从 Tomcat 7 开始,请求队列默认使用了 LinkedBlockingQueue 实现。
- Hystrix: 一个流行的容错框架,其默认使用 LinkedBlockingQueue 作为请求队列。
总结
LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockQueue 的对比:
- 实现方式不同:LinkedBlockingQueue 是基于链表实现的队列,而 ArrayBlockingQueue 是基于数组实现的队列。
- 插入和删除元素的效率不同:LinkedBlockingQueue 的插入和删除元素的效率较高,因为它采用了两把锁来控制读写操作;而 ArrayBlockingQueue 的插入和删除元素的效率相对较低,因为它采用了一把锁来控制读写操作。
- 内存占用不同:LinkedBlockingQueue 的内存占用比 ArrayBlockingQueue 更高,因为链表结构需要额外的指针存储,而数组结构则不需要。
- 阻塞模式不同:ArrayBlockingQueue支持公平模式和非公平模式,可以控制入队和出队的顺序;而 LinkedBlockingQueue 只支持非公平模式。
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