前言

ConcurrentLinkedQueue是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存在时间最长的元素,而队列的尾部则是最近添加的元素。新的元素总是被插入到队列的尾部,而队列的获取操作(例如pollpeek)则是从队列头部开始。

与传统的LinkedList不同,ConcurrentLinkedQueue使用了一种高效的非阻塞算法,被称为无锁编程(Lock-Free programming),它通过原子变量和CAS(Compare-And-Swap)操作来保证线程安全,而不是通过传统的锁机制。这使得它在高并发场景下具有出色的性能表现。

可以看做一个线程安全的LinkedList,是一个线程安全的无界队列,但LinkedList是一个双向链表,而ConcurrentLinkedQueue是单向链表。

ConcurrentLinkedQueue线程安全在于设置head、tail以及next指针时都用的cas操作,而且node里的item和next变量都是用volatile修饰,保证了多线程下变量的可见性。而ConcurrentLinkedQueue的所有读操作都是无锁的,所以可能读会存在不一致性。

应用场景

如果对队列加锁的成本较高则适合使用无锁的 ConcurrentLinkedQueue 来替代。适合在对性能要求相对较高,同时有多个线程对队列进行读写的场景。

ConcurrentLinkedQueue通过无锁来做到了更高的并发量,是个高性能的队列,但是使用场景相对不如阻塞队列常见,毕竟取数据也要不停的去循环,不如阻塞的设计,但是在并发量特别大的情况下,是个不错的选择,性能上好很多,而且这个队列的设计也是特别费力,尤其的使用的改良算法和对哨兵的处理。

主要方法

ConcurrentLinkedQueue提供了丰富的方法来操作队列,包括:

  • offer(E e):将指定的元素插入此队列的尾部。
  • add(E e):将指定的元素插入此队列的尾部(与offer方法功能相同,但在失败时抛出异常)。
  • poll():获取并移除此队列的头部,如果此队列为空,则返回null
  • peek():获取但不移除此队列的头部,如果此队列为空,则返回null
  • size():返回此队列中的元素数量。需要注意的是,由于并发的原因,这个方法返回的结果可能并不准确。如果需要在并发环境下获取准确的元素数量,建议使用java.util.concurrent.atomic包中的原子变量进行计数。
  • isEmpty():检查此队列是否为空。与size()方法类似,由于并发的原因,这个方法返回的结果也可能不准确。

需要注意的是,在并发环境下使用size()isEmpty()方法时需要特别小心,因为它们的结果可能并不准确。如果需要精确的元素数量或空队列检测,建议使用额外的同步机制或原子变量来实现。

底层源码

类的内部类

private static class Node<E> {
    // 元素
    volatile E item;
    // next域
    volatile Node<E> next;

    /**
    * Constructs a new node.  Uses relaxed write because item can
    * only be seen after publication via casNext.
    */
    // 构造函数
    Node(E item) {
        // 设置item的值
        UNSAFE.putObject(this, itemOffset, item);
    }
    // 比较并替换item值
    boolean casItem(E cmp, E val) {
        return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, itemOffset, cmp, val);
    }
    
    void lazySetNext(Node<E> val) {
        // 设置next域的值,并不会保证修改对其他线程立即可见
        UNSAFE.putOrderedObject(this, nextOffset, val);
    }
    // 比较并替换next域的值
    boolean casNext(Node<E> cmp, Node<E> val) {
        return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, nextOffset, cmp, val);
    }

    // Unsafe mechanics
    // 反射机制
    private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
    // item域的偏移量
    private static final long itemOffset;
    // next域的偏移量
    private static final long nextOffset;

    static {
        try {
            UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
            Class<?> k = Node.class;
            itemOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("item"));
            nextOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("next"));
        } catch (Exception e) {
            throw new Error(e);
        }
    }
}

说明: Node类表示链表结点,用于存放元素,包含item域和next域,item域表示元素,next域表示下一个结点,其利用反射机制和CAS机制来更新item域和next域,保证原子性。

类的属性

public class ConcurrentLinkedQueue<E> extends AbstractQueue<E>
        implements Queue<E>, java.io.Serializable {
    // 版本序列号        
    private static final long serialVersionUID = 196745693267521676L;
    // 反射机制
    private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
    // head域的偏移量
    private static final long headOffset;
    // tail域的偏移量
    private static final long tailOffset;
    static {
        try {
            UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
            Class<?> k = ConcurrentLinkedQueue.class;
            headOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("head"));
            tailOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("tail"));
        } catch (Exception e) {
            throw new Error(e);
        }
    }
    
    // 头节点
    private transient volatile Node<E> head;
    // 尾结点
    private transient volatile Node<E> tail;
}

说明: 属性中包含了head域和tail域,表示链表的头节点和尾结点,同时,ConcurrentLinkedQueue也使用了反射机制和CAS机制来更新头节点和尾结点,保证原子性。

类的构造函数

  • ConcurrentLinkedQueue()
public ConcurrentLinkedQueue() {
    // 初始化头节点与尾结点
    head = tail = new Node<E>(null);
}

说明: 该构造函数用于创建一个最初为空的 ConcurrentLinkedQueue,头节点与尾结点指向同一个结点,该结点的item域为null,next域也为null。

  • ConcurrentLinkedQueue(Collection<? extends E>)
public ConcurrentLinkedQueue(Collection<? extends E> c) {
    Node<E> h = null, t = null;
    for (E e : c) { // 遍历c集合
        // 保证元素不为空
        checkNotNull(e);
        // 新生一个结点
        Node<E> newNode = new Node<E>(e);
        if (h == null) // 头节点为null
            // 赋值头节点与尾结点
            h = t = newNode;
        else {
            // 直接头节点的next域
            t.lazySetNext(newNode);
            // 重新赋值头节点
            t = newNode;
        }
    }
    if (h == null) // 头节点为null
        // 新生头节点与尾结点
        h = t = new Node<E>(null);
    // 赋值头节点
    head = h;
    // 赋值尾结点
    tail = t;
}

说明: 该构造函数用于创建一个最初包含给定 collection 元素的 ConcurrentLinkedQueue,按照此 collection 迭代器的遍历顺序来添加元素。

核心函数分析

offer函数

public boolean offer(E e) {
    // 检查e是不是null,是的话抛出NullPointerException异常。
    checkNotNull(e);
    // 创建新的节点
    final Node<E> newNode = new Node<E>(e);

    // 将“新的节点”添加到链表的末尾。
    for (Node<E> t = tail, p = t;;) {//这个for循环是个死循环,增加了两个指针p,t。
        Node<E> q = p.next;
        // 情况1:q为空,p就是尾节点,新节点插入
        if (q == null) {
            // CAS操作:如果“p的下一个节点为null”(即p为尾节点),则设置p的下一个节点为newNode。
            // 如果该CAS操作成功的话,则比较“p和t”(若p不等于t,则设置newNode为新的尾节点),然后返回true。
            // 如果该CAS操作失败,这意味着“其它线程对尾节点进行了修改”,则重新循环。
            if (p.casNext(null, newNode)) {
                if (p != t) // hop two nodes at a time
                    casTail(t, newNode);  // Failure is OK.
                return true;
            }
        }
        // 情况2:p和q相等
        else if (p == q)
            p = (t != (t = tail)) ? t : head;
        // 情况3:其它\\
        //这里是移动p指针,意思就是此时如果p不是最后一个元素则把p指针指向tail,否则指向q,也就是指向p.next元素。
        else
            p = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q;
    }
}

说明: offer函数用于将指定元素插入此队列的尾部。下面模拟offer函数的操作,队列状态的变化(假设单线程添加元素,连续添加10、20两个元素)。

若ConcurrentLinkedQueue的初始状态如上图所示,即队列为空。单线程添加元素,此时,添加元素10,则状态如下所示

如上图所示,添加元素10后,tail没有变化,还是指向之前的结点,继续添加元素20,则状态如下所示

如上图所示,添加元素20后,tail指向了最新添加的结点。

poll函数

public E poll() {
    restartFromHead:
    for (;;) { // 无限循环
        for (Node<E> h = head, p = h, q;;) { // 保存头节点
            // item项
            E item = p.item;

            if (item != null && p.casItem(item, null)) { // item不为null并且比较并替换item成功
                // Successful CAS is the linearization point
                // for item to be removed from this queue.
                if (p != h) // p不等于h    // hop two nodes at a time
                    // 更新头节点
                    updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p); 
                // 返回item
                return item;
            }
            else if ((q = p.next) == null) { // q结点为null
                // 更新头节点
                updateHead(h, p);
                return null;
            }
            else if (p == q) // p等于q
                // 继续循环
                continue restartFromHead;
            else
                // p赋值为q
                p = q;
        }
    }
}

说明: 此函数用于获取并移除此队列的头,如果此队列为空,则返回null。下面模拟poll函数的操作,队列状态的变化(假设单线程操作,状态为之前offer10、20后的状态,poll两次)。

队列初始状态如上图所示,在poll操作后,队列的状态如下图所示

如上图可知,poll操作后,head改变了,并且head所指向的结点的item变为了null。再进行一次poll操作,队列的状态如下图所示。

如上图可知,poll操作后,head结点没有变化,只是指示的结点的item域变成了null。

remove函数

public boolean remove(Object o) {
    // 元素为null,返回
    if (o == null) return false;
    Node<E> pred = null;
    for (Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p)) { // 获取第一个存活的结点
        // 第一个存活结点的item值
        E item = p.item;
        if (item != null &&
            o.equals(item) &&
            p.casItem(item, null)) { // 找到item相等的结点,并且将该结点的item设置为null
            // p的后继结点
            Node<E> next = succ(p);
            if (pred != null && next != null) // pred不为null并且next不为null
                // 比较并替换next域
                pred.casNext(p, next);
            return true;
        }
        // pred赋值为p
        pred = p;
    }
    return false;
}

说明: 此函数用于从队列中移除指定元素的单个实例(如果存在)。其中,会调用到first函数和succ函数,first函数的源码如下

Node<E> first() {
    restartFromHead:
    for (;;) { // 无限循环,确保成功
        for (Node<E> h = head, p = h, q;;) {
            // p结点的item域是否为null
            boolean hasItem = (p.item != null);
            if (hasItem || (q = p.next) == null) { // item不为null或者next域为null
                // 更新头节点
                updateHead(h, p);
                // 返回结点
                return hasItem ? p : null;
            }
            else if (p == q) // p等于q
                // 继续从头节点开始
                continue restartFromHead;
            else
                // p赋值为q
                p = q;
        }
    }
}

说明: first函数用于找到链表中第一个存活的结点。succ函数源码如下

final Node<E> succ(Node<E> p) {
    // p结点的next域
    Node<E> next = p.next;
    // 如果next域为自身,则返回头节点,否则,返回next
    return (p == next) ? head : next;
}

说明: succ用于获取结点的下一个结点。如果结点的next域指向自身,则返回head头节点,否则,返回next结点。下面模拟remove函数的操作,队列状态的变化(假设单线程操作,状态为之前offer10、20后的状态,执行remove(10)、remove(20)操作)。

如上图所示,为ConcurrentLinkedQueue的初始状态,remove(10)后的状态如下图所示

如上图所示,当执行remove(10)后,head指向了head结点之前指向的结点的下一个结点,并且head结点的item域置为null。继续执行remove(20),状态如下图所示

如上图所示,执行remove(20)后,head与tail指向同一个结点,item域为null。

size函数

public int size() {
    // 计数
    int count = 0;
    for (Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p)) // 从第一个存活的结点开始往后遍历
        if (p.item != null) // 结点的item域不为null
            // Collection.size() spec says to max out
            if (++count == Integer.MAX_VALUE) // 增加计数,若达到最大值,则跳出循环
                break;
    // 返回大小
    return count;
}

说明: 此函数用于返回ConcurrenLinkedQueue的大小,从第一个存活的结点(first)开始,往后遍历链表,当结点的item域不为null时,增加计数,之后返回大小。

HOPS(延迟更新的策略)的设计

通过上面对offer和poll方法的分析,我们发现tail和head是延迟更新的,两者更新触发时机为:

  • tail更新触发时机:当tail指向的节点的下一个节点不为null的时候,会执行定位队列真正的队尾节点的操作,找到队尾节点后完成插入之后才会通过casTail进行tail更新;当tail指向的节点的下一个节点为null的时候,只插入节点不更新tail。
  • head更新触发时机:当head指向的节点的item域为null的时候,会执行定位队列真正的队头节点的操作,找到队头节点后完成删除之后才会通过updateHead进行head更新;当head指向的节点的item域不为null的时候,只删除节点不更新head。

从上面更新时的状态图可以看出,head和tail的更新是“跳着的”即中间总是间隔了一个。那么这样设计的意图是什么呢?

如果让tail永远作为队列的队尾节点,实现的代码量会更少,而且逻辑更易懂。但是,这样做有一个缺点,如果大量的入队操作,每次都要执行CAS进行tail的更新,汇总起来对性能也会是大大的损耗。如果能减少CAS更新的操作,无疑可以大大提升入队的操作效率,所以doug lea大师每间隔1次(tail和队尾节点的距离为1)进行才利用CAS更新tail。对head的更新也是同样的道理,虽然,这样设计会多出在循环中定位队尾节点,但总体来说读的操作效率要远远高于写的性能,因此,多出来的在循环中定位尾节点的操作的性能损耗相对而言是很小的。


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