• 集合-PriorityBlockingQueue 源码解析


    问题

    (1)PriorityBlockingQueue的实现方式?

    (2)PriorityBlockingQueue是否需要扩容?

    (3)PriorityBlockingQueue是怎么控制并发安全的?

    简介

    PriorityBlockingQueue是java并发包下的优先级阻塞队列,它是线程安全的,如果让你来实现你会怎么实现它呢?

    还记得我们前面介绍过的PriorityQueue吗?点击链接直达【死磕 java集合之PriorityQueue源码分析

    源码分析

    主要属性

    // 默认容量为11
    private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;
    // 最大数组大小
    private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
    // 存储元素的地方
    private transient Object[] queue;
    // 元素个数
    private transient int size;
    // 比较器
    private transient Comparator<? super E> comparator;
    // 重入锁
    private final ReentrantLock lock;
    // 非空条件
    private final Condition notEmpty;
    // 扩容的时候使用的控制变量,CAS更新这个值,谁更新成功了谁扩容,其它线程让出CPU
    private transient volatile int allocationSpinLock;
    // 不阻塞的优先级队列,非存储元素的地方,仅用于序列化/反序列化时
    private PriorityQueue<E> q;

    (1)依然是使用一个数组来使用元素;

    (2)使用一个锁加一个notEmpty条件来保证并发安全;

    (3)使用一个变量的CAS操作来控制扩容;

    为啥没有notFull条件呢?

    主要构造方法

    // 默认容量为11
    public PriorityBlockingQueue() {
        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);
    }
    // 传入初始容量
    public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, null);
    }
    // 传入初始容量和比较器
    // 初始化各变量
    public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity,
                                 Comparator<? super E> comparator) {
        if (initialCapacity < 1)
            throw new IllegalArgumentException();
        this.lock = new ReentrantLock();
        this.notEmpty = lock.newCondition();
        this.comparator = comparator;
        this.queue = new Object[initialCapacity];
    }

    入队

    每个阻塞队列都有四个方法,我们这里只分析一个offer(E e)方法:

    public boolean offer(E e) {
        // 元素不能为空
        if (e == null)
            throw new NullPointerException();
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        // 加锁
        lock.lock();
        int n, cap;
        Object[] array;
        // 判断是否需要扩容,即元素个数达到了数组容量
        while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))
            tryGrow(array, cap);
        try {
            Comparator<? super E> cmp = comparator;
            // 根据是否有比较器选择不同的方法
            if (cmp == null)
                siftUpComparable(n, e, array);
            else
                siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);
            // 插入元素完毕,元素个数加1            
            size = n + 1;
            // 唤醒notEmpty条件
            notEmpty.signal();
        } finally {
            // 解锁
            lock.unlock();
        }
        return true;
    }
    
    private static <T> void siftUpComparable(int k, T x, Object[] array) {
        Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>) x;
        while (k > 0) {
            // 取父节点
            int parent = (k - 1) >>> 1;
            // 父节点的元素值
            Object e = array[parent];
            // 如果key大于父节点,堆化结束
            if (key.compareTo((T) e) >= 0)
                break;
            // 否则,交换二者的位置,继续下一轮比较
            array[k] = e;
            k = parent;
        }
        // 找到了应该放的位置,放入元素
        array[k] = key;
    }

    入队的整个操作跟PriorityQueue几乎一致:

    (1)加锁;

    (2)判断是否需要扩容;

    (3)添加元素并做自下而上的堆化;

    (4)元素个数加1并唤醒notEmpty条件,唤醒取元素的线程;

    (5)解锁;

    扩容

    private void tryGrow(Object[] array, int oldCap) {
        // 先释放锁,因为是从offer()方法的锁内部过来的
        // 这里先释放锁,使用allocationSpinLock变量控制扩容的过程
        // 防止阻塞的线程过多
        lock.unlock(); // must release and then re-acquire main lock
        Object[] newArray = null;
        // CAS更新allocationSpinLock变量为1的线程获得扩容资格
        if (allocationSpinLock == 0 &&
            UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset,
                                     0, 1)) {
            try {
                // 旧容量小于64则翻倍,旧容量大于64则增加一半
                int newCap = oldCap + ((oldCap < 64) ?
                                       (oldCap + 2) : // grow faster if small
                                       (oldCap >> 1));
                // 判断新容量是否溢出
                if (newCap - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {    // possible overflow
                    int minCap = oldCap + 1;
                    if (minCap < 0 || minCap > MAX_ARRAY_SIZE)
                        throw new OutOfMemoryError();
                    newCap = MAX_ARRAY_SIZE;
                }
                // 创建新数组
                if (newCap > oldCap && queue == array)
                    newArray = new Object[newCap];
            } finally {
                // 相当于解锁
                allocationSpinLock = 0;
            }
        }
        // 只有进入了上面条件的才会满足这个条件
        // 意思是让其它线程让出CPU
        if (newArray == null) // back off if another thread is allocating
            Thread.yield();
        // 再次加锁
        lock.lock();
        // 判断新数组创建成功并且旧数组没有被替换过
        if (newArray != null && queue == array) {
            // 队列赋值为新数组
            queue = newArray;
            // 并拷贝旧数组元素到新数组中
            System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap);
        }
    }

    (1)解锁,解除offer()方法中加的锁;

    (2)使用allocationSpinLock变量的CAS操作来控制扩容的过程;

    (3)旧容量小于64则翻倍,旧容量大于64则增加一半;

    (4)创建新数组;

    (5)修改allocationSpinLock为0,相当于解锁;

    (6)其它线程在扩容的过程中要让出CPU;

    (7)再次加锁;

    (8)新数组创建成功,把旧数组元素拷贝过来,并返回到offer()方法中继续添加元素操作;

    出队

    阻塞队列的出队方法也有四个,我们这里只分析一个take()方法:

    public E take() throws InterruptedException {
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        // 加锁
        lock.lockInterruptibly();
        E result;
        try {
            // 队列没有元素,就阻塞在notEmpty条件上
            // 出队成功,就跳出这个循环
            while ( (result = dequeue()) == null)
                notEmpty.await();
        } finally {
            // 解锁
            lock.unlock();
        }
        // 返回出队的元素
        return result;
    }
    
    private E dequeue() {
        // 元素个数减1
        int n = size - 1;
        if (n < 0)
            // 数组元素不足,返回null
            return null;
        else {
            Object[] array = queue;
            // 弹出堆顶元素
            E result = (E) array[0];
            // 把堆尾元素拿到堆顶
            E x = (E) array[n];
            array[n] = null;
            Comparator<? super E> cmp = comparator;
            // 并做自上而下的堆化
            if (cmp == null)
                siftDownComparable(0, x, array, n);
            else
                siftDownUsingComparator(0, x, array, n, cmp);
            // 修改size
            size = n;
            // 返回出队的元素
            return result;
        }
    }
    
    private static <T> void siftDownComparable(int k, T x, Object[] array,
                                               int n) {
        if (n > 0) {
            Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>)x;
            int half = n >>> 1;           // loop while a non-leaf
            // 只需要遍历到叶子节点就够了
            while (k < half) {
                // 左子节点
                int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least
                // 左子节点的值
                Object c = array[child];
                // 右子节点
                int right = child + 1;
                // 取左右子节点中最小的值
                if (right < n &&
                    ((Comparable<? super T>) c).compareTo((T) array[right]) > 0)
                    c = array[child = right];
                // key如果比左右子节点都小,则堆化结束
                if (key.compareTo((T) c) <= 0)
                    break;
                // 否则,交换key与左右子节点中最小的节点的位置
                array[k] = c;
                k = child;
            }
            // 找到了放元素的位置,放置元素
            array[k] = key;
        }
    }

    出队的过程与PriorityQueue基本类似:

    (1)加锁;

    (2)判断是否出队成功,未成功就阻塞在notEmpty条件上;

    (3)出队时弹出堆顶元素,并把堆尾元素拿到堆顶;

    (4)再做自上而下的堆化;

    (5)解锁;

    总结

    (1)PriorityBlockingQueue整个入队出队的过程与PriorityQueue基本是保持一致的;

    (2)PriorityBlockingQueue使用一个锁+一个notEmpty条件控制并发安全;

    (3)PriorityBlockingQueue扩容时使用一个单独变量的CAS操作来控制只有一个线程进行扩容;

    (4)入队使用自下而上的堆化;

    (5)出队使用自上而下的堆化;

    彩蛋

    为什么PriorityBlockingQueue不需要notFull条件?

    因为PriorityBlockingQueue在入队的时候如果没有空间了是会自动扩容的,也就不存在队列满了的状态,也就是不需要等待通知队列不满了可以放元素了,所以也就不需要notFull条件了。

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