ConcurrentLinkedQueue原理（上）

最新推荐文章于 2025-04-17 11:46:48 发布

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文章标签：数据结构与算法

本文深入分析了并发队列ConcurrentLinkedQueue的设计原理与实现细节，包括其数据结构、非阻塞算法、操作方法及性能优化策略。

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ConcurrentLinkedQueue是Queue的一个线程安全实现。 它是一个基于链接节点的无界线程安全队列。此队列按照FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。队列的头部是队列中时间最长的元素。 队列的尾部是队列中时间最短的元素。新的元素插入到队列的尾部，队列获取操作从队列头部获得元素。 当多个线程共享访问一个公共collection时，ConcurrentLinkedQueue是一个恰当的选择。此队列不允许使用null元素。 我来分析设计一个线程安全的队列哪几种方法。 第一种：使用synchronized同步队列，就像Vector或者Collections.synchronizedList/Collection那样。 显然这不是一个好的并发队列，这会导致吞吐量急剧下降。 第二种：使用Lock。一种好的实现方式是使用ReentrantReadWriteLock来代替ReentrantLock提高读取的吞吐量。 但是显然ReentrantReadWriteLock的实现更为复杂，而且更容易导致出现问题， 另外也不是一种通用的实现方式，因为ReentrantReadWriteLock适合哪种读取量远远大于写入量的场合。 当然了ReentrantLock是一种很好的实现，结合Condition能够很方便的实现阻塞功能， 这在后面介绍BlockingQueue的时候会具体分析。 第三种：使用CAS操作。尽管Lock的实现也用到了CAS操作，但是毕竟是间接操作，而且会导致线程挂起。 一个好的并发队列就是采用某种非阻塞算法来取得最大的吞吐量。 ConcurrentLinkedQueue采用的就是第三种策略。 它采用了参考资料1（<a target="_blank" rel="nofollow" href="http://www.cs.rochester.edu/u/scott/papers/1996_PODC_queues.pdf" style="color:rgb(207,121,28); line-height:25px; text-decoration:none">http://www.cs.rochester.edu/u/scott/papers/1996_PODC_queues.pdf</a>）中的算法。 要使用非阻塞算法来完成队列操作，那么就需要一种“循环尝试”的动作，就是循环操作队列，直到成功为止，失败就会再次尝试。 针对各种功能深入分析。 先介绍下ConcurrentLinkedQueue的数据结构。 ConcurrentLinkedQueue只有头结点、尾节点两个元素，而对于一个节点Node而言除了保存队列元素item外，还有一个指向下一个节点的引用next。 看起来整个数据结构还是比较简单的。但是也有几点是需要说明： 1.所有结构（head/tail/item/next）都是volatile类型。这是因为ConcurrentLinkedQueue是非阻塞的， 所以只有volatile才能使变量的写操作对后续读操作是可见的（这个是有happens-before法则保证的）。同样也不会导致指令的重排序。 2.所有结构的操作都带有原子操作，这是由AtomicReferenceFieldUpdater保证的， 这在原子操作中介绍过。它能保证需要的时候对变量的修改操作是原子的。 3.由于队列中任何一个节点（Node）只有下一个节点的引用，所以这个队列是单向的，根据FIFO特性，也就是说出队列在头部(head)，入队列在尾部(tail)。 头部保存有进入队列最长时间的元素，尾部是最近进入的元素。 4.没有对队列长度进行计数，所以队列的长度是无限的，同时获取队列的长度的时间不是固定的，这需要遍历整个队列，并且这个计数也可能是不精确的。 5.初始情况下队列头和队列尾都指向一个空节点，但是非null，这是为了方便操作，不需要每次去判断head/tail是否为空。但是head却不作为存取元素的节点， tail在不等于head情况下保存一个节点元素。也就是说head.item这个应该一直是空，但是tail.item却不一定是空（如果head!=tail，那么tail.item!=null）。 对于第5点，可以从ConcurrentLinkedQueue的初始化中看到。这种头结点也叫“伪节点”，也就是说它不是真正的节点，只是一标识，就像c中的字符数组后面的\0以后，只是用来标识结束，并不是真正字符数组的一部分。 privatetransientvolatileNode<E>head=newNode<E>(null,null); privatetransientvolatileNode<E>tail=head; 有了上述5点再来解释相关API操作就容易多了。 在上一节中列出了add/offer/remove/poll/element/peek等价方法的区别，所以这里就不再重复了。 清单1入队列操作 publicbooleanoffer(Ee){ if(e==null)thrownewNullPointerException(); Node<E>n=newNode<E>(e,null); for(;;){ Node<E>t=tail; Node<E>s=t.getNext(); if(t==tail){ if(s==null){ if(t.casNext(s,n)){ casTail(t,n); returntrue; } }else{ casTail(t,s); } } } } 清单1描述的是入队列的过程。整个过程是这样的。 1.获取尾节点t，以及尾节点的下一个节点s。如果尾节点没有被别人修改，也就是t==tail，进行2，否则进行1。 2.如果s不为空，也就是说此时尾节点后面还有元素，那么就需要把尾节点往后移，进行1。否则进行3。 3.修改尾节点的下一个节点为新节点，如果成功就修改尾节点，返回true。否则进行1。 从操作3中可以看到是先修改尾节点的下一个节点，然后才修改尾节点位置的，所以这才有操作2中为什么获取到的尾节点的下一个节点不为空的原因。 特别需要说明的是，对尾节点的tail的操作需要换成临时变量t和s，一方面是为了去掉volatile变量的可变性，另一方面是为了减少volatile的性能影响。 清单2描述的出队列的过程，这个过程和入队列相似，有点意思。 头结点是为了标识队列起始，也为了减少空指针的比较，所以头结点总是一个item为null的非null节点。 也就是说head!=null并且head.item==null总是成立。所以实际上获取的是head.next， 一旦将头结点head设置为head.next成功就将新head的item设置为null。至于以前就的头结点h，h.item=null并且h.next为新的head， 但是由于没有对h的引用，所以最终会被GC回收。这就是整个出队列的过程。 清单2出队列操作 publicEpoll(){ for(;;){ Node<E>h=head; Node<E>t=tail; Node<E>first=h.getNext(); if(h==head){ if(h==t){ if(first==null) returnnull; else casTail(t,first); }elseif(casHead(h,first)){ Eitem=first.getItem(); if(item!=null){ first.setItem(null); returnitem; } //elseskipoverdeleteditem,continueloop, } } } } 另外对于清单3描述的获取队列大小的过程，由于没有一个计数器来对队列大小计数，所以获取队列的大小只能通过从头到尾完整的遍历队列，显然这个代价是很大的。所以通常情况下ConcurrentLinkedQueue需要和一个AtomicInteger搭配才能获取队列大小。后面介绍的BlockingQueue正是使用了这种思想。 清单3遍历队列大小 publicintsize(){ intcount=0; for(Node<E>p=first();p!=null;p=p.getNext()){ if(p.getItem()!=null){ //Collections.size()specsaystomaxout if(++count==Integer.MAX_VALUE) break; } } returncount; } 注意1：关于ConcurrentLinkedQueue原理更多可参考《<a title="阅读全文" target="_blank" href="http://hubingforever.blog.163.com/blog/static/171040579201062951055462/" style="color:rgb(207,121,28); line-height:25px; text-decoration:none">ConcurrentLinkedQueue原理(下)</a>》
注意2:关于ConcurrentLinkedQueue的API介绍可参考《ConcurrentLinkedQueue》