Java并发55:并发集合系列-基于预占模式+链表的单向阻塞无界队列LinkedTransferQueue

原文地址：https://blog.csdn.net/YJian2008/article/details/16951811

TransferQueue

TransferQueue是一个继承了BlockingQueue的接口，并且增加若干新的方法。LinkedTransferQueue是TransferQueue接口的实现类，其定义为一个无界的队列，具有先进先出(FIFO)的特性。

TransferQueue是ConcurrentLinkedQueue、SynchronousQueue (公平模式下)、无界的LinkedBlockingQueues等的超集。

原理

LinkedTransferQueue采用的一种预占模式。

意思就是消费者线程取元素时，如果队列为空，那就生成一个节点（节点元素为null）入队，然后消费者线程park住，后面生产者线程入队时发现有一个元素为null的节点，生产者线程就不入队了，直接就将元素填充到该节点，唤醒该节点上park住线程，被唤醒的消费者线程拿货走人。

这就是预占的意思：有就拿货走人，没有就占个位置等着，等到或超时。

本节内容来源于：https://blog.csdn.net/xiaoxufox/article/details/52241317

方法说明

LinkedTransferQueue实现了一个重要的接口TransferQueue，该接口含有下面几个重要方法：

transfer(E e)：若当前存在一个正在等待获取的消费者线程，即立刻移交之；否则，会插入当前元素e到队列尾部，并且等待进入阻塞状态，到有消费者线程取走该元素。
tryTransfer(E e)：若当前存在一个正在等待获取的消费者线程（使用take()或者poll()函数），使用该方法会即刻转移/传输对象元素e；若不存在，则返回false，并且不进入队列。这是一个不阻塞的操作。
tryTransfer(E e, long timeout, TimeUnit unit)：若当前存在一个正在等待获取的消费者线程，会立即传输给它;否则将插入元素e到队列尾部，并且等待被消费者线程获取消费掉；若在指定的时间内元素e无法被消费者线程获取，则返回false，同时该元素被移除。
hasWaitingConsumer()：判断是否存在消费者线程。
getWaitingConsumerCount()：获取所有等待获取元素的消费线程数量。
size()：因为队列的异步特性，检测当前队列的元素个数需要逐一迭代，可能会得到一个不太准确的结果，尤其是在遍历时有可能队列发生更改。
批量操作：类似于addAll，removeAll, retainAll, containsAll, equals, toArray等方法，API不能保证一定会立刻执行。因此，我们在使用过程中，不能有所期待，这是一个具有异步特性的队列。

SynchronousQueue与线程池

其实transfer方法在SynchronousQueue的实现中就已存在了,只是没有做为API暴露出来。SynchronousQueue有一个特性:它本身不存在容量,只能进行线程之间的元素传送。SynchronousQueue在执行offer操作时，如果没有其他线程执行poll，则直接返回false.线程之间元素传送正是通过transfer方法完成的。

我们知道ThreadPoolExecutor调节线程的原则是：先调整到最小线程，最小线程用完后，他会将优先将任务放入缓存队列(offer(task)),等缓冲队列用完了，才会向最大线程数调节。

这似乎与我们所理解的线程池模型有点不同。我们一般采用增加到最大线程后，才会放入缓冲队列中，以达到最大性能。ThreadPoolExecutor代码段：

public void execute(Runnable command) {  
    if (command == null)  
        throw new NullPointerException();  
    if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) {  
        if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) {  
            if (runState != RUNNING || poolSize == 0)  
                ensureQueuedTaskHandled(command);  
        }  
        else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command))  
            reject(command); // is shutdown or saturated  
    }  
}

如果我们采用SynchronousQueue作为ThreadPoolExecuto的缓冲队列时，在没有线程执行poll时(即存在等待线程)，则workQueue.offer(command)返回false,这时ThreadPoolExecutor就会增加线程，最快地达到最大线程数。

但也仅此而已，也因为SynchronousQueue本身不存在容量,也决定了我们一般无法采用SynchronousQueue作为ThreadPoolExecutor的缓存队列。而一般采用LinkedBlockingQueue的offer方法来实现。最新的LinkedTransferQueue也许可以帮我们解决这个问题。

transfer算法

transfer算法比较复杂，大致的理解是采用所谓双重数据结构(dual data structures)。

之所以叫双重，其原因是方法都是通过两个步骤完成：保留与完成。

比如消费者线程从一个队列中取元素，发现队列为空，他就生成一个空元素放入队列,所谓空元素就是数据项字段为空。然后消费者线程在这个字段上旅转等待。这叫保留。
直到一个生产者线程意欲向队例中放入一个元素，这里他发现最前面的元素的数据项字段为NULL，他就直接把自已数据填充到这个元素中，即完成了元素的传送。

注意事项：

无论是transfer还是tryTransfer方法，在>=1个消费者线程等待获取元素时（此时队列为空），都会立刻转交，这属于线程之间的元素交换。注意，这时，元素并没有进入队列。
在队列中已有数据情况下，transfer将需要等待前面数据被消费掉，直到传递的元素e被消费线程取走为止。
使用transfer方法，工作者线程可能会被阻塞到生产的元素被消费掉为止。
消费者线程等待为零的情况下，各自的处理元素入队与否情况有所不同。
size()方法，需要迭代，可能不太准确，尽量不要调用。

实例源码：生产者和消费者进程模拟

生产者源码（Producer）：

import java.util.Random;  
import java.util.concurrent.TimeUnit;  
import java.util.concurrent.TransferQueue;  

public class Producer implements Runnable {  
    private final TransferQueue<String> queue;  

    public Producer(TransferQueue<String> queue) {  
        this.queue = queue;  
    }  

    private String produce() {  
        return " your lucky number " + (new Random().nextInt(100));  
    }  

    @Override  
    public void run() {  
        try {  
            while (true) {  
                if (queue.hasWaitingConsumer()) {  
                    queue.transfer(produce());  
                }  
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);//生产者睡眠一秒钟,这样可以看出程序的执行过程  
            }  
        } catch (InterruptedException e) {  
        }  
    }  
}

消费者源码（Consumer）：

import java.util.concurrent.TransferQueue;  

public class Consumer implements Runnable {  
    private final TransferQueue<String> queue;  

    public Consumer(TransferQueue<String> queue) {  
        this.queue = queue;  
    }  

    @Override  
    public void run() {  
        try {  
            System.out.println(" Consumer " + Thread.currentThread().getName()  
                    + queue.take());  
        } catch (InterruptedException e) {  
        }  
    }  
}

测试类源码：

import java.util.concurrent.LinkedTransferQueue;  
import java.util.concurrent.TransferQueue;  

public class LuckyNumberGenerator {  

    public static void main(String[] args) {  
        TransferQueue<String> queue = new LinkedTransferQueue<String>();  
        Thread producer = new Thread(new Producer(queue));  
        producer.setDaemon(true); //设置为守护进程使得线程执行结束后程序自动结束运行  
        producer.start();  
        for (int i = 0; i < 10; i++) {  
            Thread consumer = new Thread(new Consumer(queue));  
            consumer.setDaemon(true);  
            consumer.start();  
            try {  
                // 消费者进程休眠一秒钟，以便以便生产者获得CPU，从而生产产品  
                Thread.sleep(1000);  
            } catch (InterruptedException e) {  
                e.printStackTrace();  
            }  
        }  
    }  
}

运行结果（一种可能的结果）：

Consumer Thread-1 your lucky number 96  
Consumer Thread-2 your lucky number 62  
Consumer Thread-3 your lucky number 49  
Consumer Thread-4 your lucky number 20  
Consumer Thread-5 your lucky number 17  
Consumer Thread-6 your lucky number 52  
Consumer Thread-7 your lucky number 96  
Consumer Thread-8 your lucky number 72  
Consumer Thread-9 your lucky number 45  
Consumer Thread-10 your lucky number 72

posted @ 2021-10-23 15:38 姚春辉阅读(114) 评论(0) 编辑收藏举报

刷新页面返回顶部

姚春辉