深入LinkedBlockingQueue实现原理
学习BlockingQueue之LinkedBlockingQueue实现原理
一:概念
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。
与ArrayBlockingQueue的异同:
ArrayBlockingQueue: 必须设置长度容量 底层数组结构 单锁控制
LinkedBlockingQueue:默认Integer最大值 底层链表结构 双锁
二:LinkedBlockingQueue源码实现
不设置容量,默认为Integer的最大值
也支持设置容量
也支持预先将集合设置入队列
两把锁,一个take锁,控制消费者并发,一个put锁,控制生产者并发:
内部维护单向链表结构:
来看一下主要方法:offer与poll
offer方法:
如果e为null或者对列已满,返回false, 然后加锁,其他的生产者会被阻塞,再次判断如果对列里面元素数量小于容量,那么入队,对列的数量也自加,
如果这时对列仍然有空间,会唤醒正在等待的其他生产者,向对列里面放数据。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
|
public boolean offer(E e) { if (e == null ) throw new NullPointerException(); final AtomicInteger count = this .count; if (count.get() == capacity) return false ; int c = - 1 ; Node<E> node = new Node<E>(e); final ReentrantLock putLock = this .putLock; putLock.lock(); try { if (count.get() < capacity) { enqueue(node); c = count.getAndIncrement(); if (c + 1 < capacity) notFull.signal(); } } finally { putLock.unlock(); } if (c == 0 ) signalNotEmpty(); return c >= 0 ; } |
入队方法:
如果是第一次放入数据,效果图:
主要是建立两个连接,让最后一个元素last指向新来的元素,然后将last指针指向新来的。
再来看一下poll方法:取数据
如果对列为空,返回null ,然后加锁,其他想取数据的消费者线程会被阻塞, 如果没有数据释放锁,返回null,对列有数据,则出队,对列自减,
如果出队后对列中还有数据,那么会唤醒正在等待的其他消费者线程来取数据。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
|
public E poll() { final AtomicInteger count = this .count; if (count.get() == 0 ) return null ; E x = null ; int c = - 1 ; final ReentrantLock takeLock = this .takeLock; takeLock.lock(); try { if (count.get() > 0 ) { x = dequeue(); c = count.getAndDecrement(); if (c > 1 ) notEmpty.signal(); } } finally { takeLock.unlock(); } if (c == capacity) signalNotFull(); return x; } |
出队方法:
返回first的item元素,这个链表的头结点维护的都是空节点,效果图如下:
出队前:
出队后:
add 和remove:
add方法: 直接使用父类AbstractQueue的方法:
在offer的基础上进行了保证,成功返回true,false的时候返回异常。
remove方法:
两把锁同时上锁,两把锁同时解锁:
来看一下删除元素的动作:因为数据结构是链表,所以只需要把指向该节点的上一个节点的next变量不指向该节点即可,然后
gc的时候就会把该节点回收掉:
trial.next = p.next 的作用就是让p节点的前一个元素直接指向p的后一个元素,而数组结构就是把该下标置为null object[takeIndex] == null
put和take方法:
put方法:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
|
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 { /* * Note that count is used in wait guard even though it is * not protected by lock. This works because count can * only decrease at this point (all other puts are shut * out by lock), and we (or some other waiting put) are * signalled if it ever changes from capacity. Similarly * for all other uses of count in other wait guards. */ while (count.get() == capacity) { notFull.await(); } enqueue(node); c = count.getAndIncrement(); if (c + 1 < capacity) notFull.signal(); } finally { putLock.unlock(); } if (c == 0 ) signalNotEmpty(); } |
take方法:
take方法的判断逻辑与poll基本相同,唯一区别是,如果对列没有元素,take为阻塞消费者线程,而poll会返回false。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
|
public E take() throws InterruptedException { E x; int c = - 1 ; 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; } |