Queue概览

如图所示,在并发队列上,JDK提供了2套实现,一个是以ConcurrentLinkedQueue为代表的高性能非阻塞队列,一个是以BlockingQueue接口为代表的阻塞队列,无论哪种都继承自Queue。使用阻塞算法的队列可以用一个锁(入队和出队用同一把锁)或两个锁(入队和出队用不同的锁)等方式来实现,而非阻塞的实现方式则可以使用循环CAS的方式来实现,下面我们来一一分析。

ConcurrentLinkedQueue

一个适用于高并发场景下的队列,通过无锁的方式(CAS+volatile),实现了高并发下的高性能,通常ConcurrentLinkedQueue的性能好于BlockingQueue。

它是一个基于链接节点的×××线程安全队列,遵循先进先出的原则,头是最先加入的,尾是最近加入的,不允许加入null元素。

注意add()/offer()都是加入元素的方法,这里没有区别;poll()/peek()是取出头元素的方法,区别点在于poll会删除元素,而peek不会。

要特别注意到由于它的非阻塞性,并不像其他普通集合那样,获取队列的SIZE的方法并不是常量时间的花费,而是O(N)的,因此我们应该尽可能避免使用size()方法,可以考虑使用isEmpty()代替。

虽然使用到了CAS+VOLATILE的机制避免了锁,但是我们要明白的是,这只是保证单个操作,如peek()的安全,但是多个操作如果想保证的话,需要使用锁机制来达到同步的效果。

BlockingQueue API

入队:

offer(E e):如果队列没满,立即返回true; 如果队列满了,立即返回false-->不阻塞

put(E e):如果队列满了,一直阻塞,直到数组不满了或者线程被中断-->阻塞

offer(E e, long timeout, TimeUnit unit):在队尾插入一个元素,,如果数组已满,则进入等待,直到等待时间超时

出队:

poll():非阻塞拿数据,立即返回

take():阻塞拿数据

poll(long timeout, TimeUnit unit):带有一定超时时间的poll拿取数据

ArrayBlockingQueue

基于数组的阻塞队列实现,在其内部维护了一个定长数组,以便缓存队列中的数据对象,由于ArrayBlockingQueue内部只有一个锁对象(ReentrantLock),因此读写没有实现分离,也就意味着生产消费不能完全并行。由于长度需要定义,因此也叫有界队列

LinkedBlockingQueue

基于链表的阻塞队列实现,同ArrayBlockingQueue类似,其内部也维持着一个数据缓冲队列(链表构成)。

LinkedBlockingQueue之所以较ArrayBlockingQueue更加高效的处理并发数据,是因为内部实现采用了2把锁,也就是实现了入队、出队分别上锁,即读写分离,从而生产者、消费者完全到达了并行。

无需定义长度,也叫×××队列。当然不定义长度时,需要注意下生产者的速度和消费者的速度,因为默认情况下队列长度是Integer.MAX_VALUE。

SynchronousQueue

一个没有缓冲的队列,生产者生产的数据会直接被消费者获取到并消费。它是一个轻量级的阻塞队列,因为不具备容量,在用法上,只能是一个线程阻塞着取元素,等待另一个线程往队列里面放入一个元素,然后会被等待着的线程立即取走,其实就是实现了线程间的轻量级的单元素交换

PriorityBlockingQueue

基于优先级的阻塞队列(优先级的判断通过构造函数传入的Compator对象决定,也就是传入队列中对象必须实现Comparable接口)。

在实现PriorityBlockingQueue时,内部控制线程同步的锁采用的是公平锁,也是一个×××的队列。

通俗的来说,不是先进先出的队列了,而是谁的优先级低谁先出去。那么可以思考下,是否每次add/offer都会进行一次排序呢?我们是否需要按照优先级进行全排序呢?实际上,可以大致看一看add/take方法,会了解到PriorityBlockingQueue的设计思想:在add时,并不进行排序处理,当进行take时,选择优先级最小的拿出来而已,这样既避免了在add时花费时间排序,又在take时节省了时间,因为并没有全排序,仅仅是挑选了一个优先级低的元素而已。

DelayQueue

带有延迟时间的Queue,其中的元素只有当指定的延迟时间到了,才能从队列中获取到该元素。队列中的元素必须实现Delayed接口,没有大小限制。本质上来说,是借助于PriorityBlockingQueue来实现的,以延迟时间作为优先级。延迟队列的应用场景很多,比如缓存超时的数据进行移除,任务超时处理,空闲连接的关闭等等。

转载于:https://blog.51cto.com/zhangfengzhe/1878323

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