我们假设一种场景,生产者一直生产资源,消费者一直消费资源,资源存储在一个缓冲池中,生产者将生产的资源存进缓冲池中,消费者从缓冲池中拿到资源进行消费,这就是大名鼎鼎的生产者-消费者模式。
该模式能够简化开发过程,一方面消除了生产者类与消费者类之间的代码依赖性,另一方面将生产数据的过程与使用数据的过程解耦简化负载。
我们自己coding实现这个模式的时候,因为需要让多个线程操作共享变量(即资源),所以很容易引发线程安全问题,造成重复消费和死锁,尤其是生产者和消费者存在多个的情况。另外,当缓冲池空了,我们需要阻塞消费者,唤醒生产者;当缓冲池满了,我们需要阻塞生产者,唤醒消费者,这些个等待-唤醒逻辑都需要自己实现。(这块不明白的同学,可以看最下方结语部分的链接)
这么容易出错的事情,JDK当然帮我们做啦,这就是阻塞队列(BlockingQueue),你只管往里面存、取就行,而不用担心多线程环境下存、取共享变量的线程安全问题。
BlockingQueue是Java util.concurrent包下重要的数据结构,区别于普通的队列,BlockingQueue提供了线程安全的队列访问方式,并发包下很多高级同步类的实现都是基于BlockingQueue实现的。
BlockingQueue一般用于生产者-消费者模式,生产者是往队列里添加元素的线程,消费者是从队列里拿元素的线程。BlockingQueue就是存放元素的容器。
阻塞队列提供了四组不同的方法用于插入、移除、检查元素:
方法\处理方式 | 抛出异常 | 返回特殊值 | 一直阻塞 | 超时退出 |
---|---|---|---|---|
插入方法 | add(e) | offer(e) | put(e) | offer(e,time,unit) |
移除方法 | remove() | poll() | take() | poll(time,unit) |
检查方法 | element() | peek() | - | - |
注意之处
由数组结构组成的有界阻塞队列。内部结构是数组,故具有数组的特性。
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair){
//..省略代码
}
可以初始化队列大小, 且一旦初始化不能改变。构造方法中的fair表示控制对象的内部锁是否采用公平锁,默认是非公平锁。
由链表结构组成的有界阻塞队列。内部结构是链表,具有链表的特性。默认队列的大小是Integer.MAX_VALUE
,也可以指定大小。此队列按照先进先出的原则对元素进行排序。
该队列中的元素只有当其指定的延迟时间到了,才能够从队列中获取到该元素 。注入其中的元素必须实现 java.util.concurrent.Delayed 接口。
DelayQueue是一个没有大小限制的队列,因此往队列中插入数据的操作(生产者)永远不会被阻塞,而只有获取数据的操作(消费者)才会被阻塞。
基于优先级的无界阻塞队列(优先级的判断通过构造函数传入的Compator对象来决定),内部控制线程同步的锁采用的是非公平锁。
网上大部分博客上PriorityBlockingQueue为公平锁,其实是不对的,查阅源码(感谢github:ambition0802同学的指出):
public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity, Comparator super E> comparator) { this.lock = new ReentrantLock(); //默认构造方法-非公平锁 ...//其余代码略 }
这个队列比较特殊,没有任何内部容量,甚至连一个队列的容量都没有。并且每个 put 必须等待一个 take,反之亦然。
需要区别容量为1的ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue。
以下方法的返回值,可以帮助理解这个队列:
注意
PriorityBlockingQueue不会阻塞数据生产者(因为队列是无界的),而只会在没有可消费的数据时,阻塞数据的消费者。因此使用的时候要特别注意,生产者生产数据的速度绝对不能快于消费者消费数据的速度,否则时间一长,会最终耗尽所有的可用堆内存空间。对于使用默认大小的LinkedBlockingQueue也是一样的。
阻塞队列的原理很简单,利用了Lock锁的多条件(Condition)阻塞控制。接下来我们分析ArrayBlockingQueue JDK 1.8 的源码。
首先是构造器,除了初始化队列的大小和是否是公平锁之外,还对同一个锁(lock)初始化了两个监视器,分别是notEmpty和notFull。这两个监视器的作用目前可以简单理解为标记分组,当该线程是put操作时,给他加上监视器notFull,标记这个线程是一个生产者;当线程是take操作时,给他加上监视器notEmpty,标记这个线程是消费者。
//数据元素数组
final Object[] items;
//下一个待取出元素索引
int takeIndex;
//下一个待添加元素索引
int putIndex;
//元素个数
int count;
//内部锁
final ReentrantLock lock;
//消费者监视器
private final Condition notEmpty;
//生产者监视器
private final Condition notFull;
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
//..省略其他代码
lock = new ReentrantLock(fair);
notEmpty = lock.newCondition();
notFull = lock.newCondition();
}
put操作的源码
public void put(E e) throws InterruptedException {
checkNotNull(e);
final ReentrantLock lock = this.lock;
// 1.自旋拿锁
lock.lockInterruptibly();
try {
// 2.判断队列是否满了
while (count == items.length)
// 2.1如果满了,阻塞该线程,并标记为notFull线程,
// 等待notFull的唤醒,唤醒之后继续执行while循环。
notFull.await();
// 3.如果没有满,则进入队列
enqueue(e);
} finally {
lock.unlock();
}
}
private void enqueue(E x) {
// assert lock.getHoldCount() == 1;
// assert items[putIndex] == null;
final Object[] items = this.items;
items[putIndex] = x;
if (++putIndex == items.length)
putIndex = 0;
count++;
// 4 唤醒一个等待的线程
notEmpty.signal();
}
总结put的流程:
take操作的源码
public E take() throws InterruptedException {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();
try {
while (count == 0)
notEmpty.await();
return dequeue();
} finally {
lock.unlock();
}
}
private E dequeue() {
// assert lock.getHoldCount() == 1;
// assert items[takeIndex] != null;
final Object[] items = this.items;
@SuppressWarnings("unchecked")
E x = (E) items[takeIndex];
items[takeIndex] = null;
if (++takeIndex == items.length)
takeIndex = 0;
count--;
if (itrs != null)
itrs.elementDequeued();
notFull.signal();
return x;
}
take操作和put操作的流程是类似的,总结一下take操作的流程:
注意
public class Test {
private int queueSize = 10;
private ArrayBlockingQueue<Integer> queue = new ArrayBlockingQueue<Integer>(queueSize);
public static void main(String[] args) {
Test test = new Test();
Producer producer = test.new Producer();
Consumer consumer = test.new Consumer();
producer.start();
consumer.start();
}
class Consumer extends Thread{
@Override
public void run() {
consume();
}
private void consume() {
while(true){
try {
queue.take();
System.out.println("从队列取走一个元素,队列剩余"+queue.size()+"个元素");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
class Producer extends Thread{
@Override
public void run() {
produce();
}
private void produce() {
while(true){
try {
queue.put(1);
System.out.println("向队列取中插入一个元素,队列剩余空间:"+
(queueSize-queue.size()));
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
下面是这个例子的输出片段:
从队列取走一个元素,队列剩余0个元素
从队列取走一个元素,队列剩余0个元素
向队列取中插入一个元素,队列剩余空间:9
向队列取中插入一个元素,队列剩余空间:9
向队列取中插入一个元素,队列剩余空间:9
向队列取中插入一个元素,队列剩余空间:8
向队列取中插入一个元素,队列剩余空间:7
向队列取中插入一个元素,队列剩余空间:6
向队列取中插入一个元素,队列剩余空间:5
向队列取中插入一个元素,队列剩余空间:4
向队列取中插入一个元素,队列剩余空间:3
向队列取中插入一个元素,队列剩余空间:2
向队列取中插入一个元素,队列剩余空间:1
向队列取中插入一个元素,队列剩余空间:0
从队列取走一个元素,队列剩余1个元素
从队列取走一个元素,队列剩余9个元素
注意,这个例子中的输出结果看起来可能有问题,比如有几行在插入一个元素之后,队列的剩余空间不变。这是由于System.out.println语句没有锁。考虑到这样的情况:线程1在执行完put/take操作后立即失去CPU时间片,然后切换到线程2执行put/take操作,执行完毕后回到线程1的System.out.println语句并输出,发现这个时候阻塞队列的size已经被线程2改变了,所以这个时候输出的size并不是当时线程1执行完put/take操作之后阻塞队列的size,但可以确保的是size不会超过10个。实际上使用阻塞队列是没有问题的。
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
}
Java中的线程池就是使用阻塞队列实现的,我们在了解阻塞队列之后,无论是使用Executors类中已经提供的线程池,还是自己通过ThreadPoolExecutor实现线程池,都会更加得心应手,想要了解线程池的同学,可以看第十二站:线程池原理。
注:上面提到了生产者-消费者模式,大家可以参考生产者-消费者模型,可以更好的理解阻塞队列。
参考资料