无界阻塞队列 PriorityBlockingQueue
介绍
PriorityBlockingQueue 是一个带有优先级的无界阻塞队列，每次出队返回的都是优先级最高或者最低的元素。在内部是使用平衡二叉树堆实现，所以遍历元素不保证有序。
默认使用对象的 compareTo 方法进行比较，如果需要自定义比较规则可以自定义 comparators。
该类图可以看到，PriorityBlockingQueue 内部有一个数组 queue，用来存放队列元素；size 用来存放元素个数；allocationSpinLock 是个自旋锁，使用CAS操作来保证同时只有一个线程来进行扩容队列，状态只有 0 和 1，0表示当前没有进行扩容，1表示正在扩容。由于是优先级队列，所以有一个比较器 comparator 用来比较大小，另外还有 lock 独占锁，notEmpty 条件变量来实现 take 方法的阻塞，由于是无界队列所以没有 notFull 条件变量，所以 put 是非阻塞的。
//二叉树最小堆的实现
private transient Object[] queue;
private transient int size;
private transient volatile int allocationSpinLock;
private transient Comparator comparator;
private final ReentrantLock lock;
private final Condition notEmpty;在构造函数中，默认队列容量为11，默认比较器为 null，也就是默认使用元素的 compareTo 方法来确定优先级，所以队列元素必须实现 Comparable 接口。
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;
public PriorityBlockingQueue() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);
}
public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, null);
}
public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity,
Comparator comparator) {
if (initialCapacity < 1)
throw new IllegalArgumentException();
this.lock = new ReentrantLock();
this.notEmpty = lock.newCondition();
this.comparator = comparator;
this.queue = new Object[initialCapacity];
}offer 操作
offer 操作的作用是在队列中插入一个元素，由于是无界队列，所以一直返回 true。
public boolean offer(E e) {
if (e == null)
throw new NullPointerException();
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
int n, cap;
Object[] array;
//1. 如果当前元素个数 >= 队列容量 则扩容
while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))
tryGrow(array, cap);
try {
//2. 默认比较器为null
Comparator cmp = comparator;
if (cmp == null)
siftUpComparable(n, e, array);
else
//3. 自定义比较器
siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);
//4. 队列元素数量增加1，并唤醒notEmpty条件队列中的一个阻塞线程
size = n + 1;
notEmpty.signal();
} finally {
lock.unlock();
}
return true;
}如上代码并不复杂，我们主要看看如何进行扩容和在内部建堆。
我们先看扩容逻辑：
private void tryGrow(Object[] array, int oldCap) {
lock.unlock(); // must release and then re-acquire main lock
Object[] newArray = null;
//1. CAS成功则扩容
if (allocationSpinLock == 0 &&
UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset,
0, 1)) {
try {
//oldCap<64则扩容执行oldCap+2，否则扩容50%，并且最大值为MAX_ARRAY_SIZE
int newCap = oldCap + ((oldCap < 64) ?
(oldCap + 2) : // grow faster if small
(oldCap >> 1));
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;
}
if (newCap > oldCap && queue == array)
newArray = new Object[newCap];
} finally {
allocationSpinLock = 0;
}
}
//2. 第一个线程CAS成功后，第二线程进入这段代码，然后第二个线程让出CPU，尽量让第一个线程获取到锁，但得不到保证
if (newArray == null) // back off if another thread is allocating
Thread.yield();
lock.lock();
if (newArray != null && queue == array) {
queue = newArray;
System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap);
}
}tryGrow 的作用就是扩容，但是为什么要在扩容前释放锁，然后使用 CAS 控制只有一个线程可以扩容成功？
其实不释放锁也是 ok 的，也就是在扩容期间一直持有该锁，但是扩容需要时间，这段时间内占用锁的话那么其他线程在这个时候就不能进行出队和入队操作，降低了并发性。所以为了提高性能，使用 CAS 来控制只有一个线程可以进行扩容，并且在扩容前释放锁，进而让其他线程可以进行入队和出队操作。
扩容线程扩容完毕后会重置自旋锁变量 allocationSpinLock 为 0，这里并没有使用 UNSAFE 方法的 CAS 进行设置是因为同时只可能有一个线程获取到该锁，并且 allocationSpinLock 被修饰为了 volatile 的。
我们接着看建堆算法：
private static void siftUpComparable(int k, T x, Object[] array) {
Comparable key = (Comparable) x;
// 队列元素个数 > 0 则判断插入位置，否则直接入队
while (k > 0) {
int parent = (k - 1) >>> 1;
Object e = array[parent];
if (key.compareTo((T) e) >= 0)
break;
array[k] = e;
k = parent;
}
array[k] = key;
} 熟悉二叉堆的话，该段代码并不复杂，我们看下图具体结构：
首先我们看parent = (k - 1) >>> 1，首先 k - 1 就是拿到当前真正的下标的位置，随后 >>> 1拿到父节点的位置，该图我们得知，k = 7，执行(k - 1) >>> 1之后得到的parent = 3，根据下标我们知道是元素 6。
PriorityQueue 是一个完全二叉树，且不允许出现 null 节点，其父节点都比叶子节点小，这个是堆排序中的最小堆。二叉树存入数组的方式很简单，就是从上到下，从左到右。完全二叉树可以和数组中的位置一一对应：
- 左叶子节点 = 父节点下标 * 2 + 1
- 右叶子节点 = 父节点下标 * 2 + 2
- 父节点 = (叶子节点 - 1) / 2
实际上就是将要插入的元素 x 和它的父节点元素 6 做对比，如果比父节点大就一直向上移动。
poll 操作
poll 操作的作用是获取队列内部堆树的根节点元素，如果队列为空，则返回 null。
public E poll() {
final ReentrantLock lock = this.lock;
//获取独占锁
lock.lock();
try {
return dequeue();
} finally {
//释放独占锁
lock.unlock();
}
}我们主要看一下 dequeue 方法。
private E dequeue() {
int n = size - 1;
//队列为空，返回null
if (n < 0)
return null;
else {
Object[] array = queue;
//1.获取头部元素
E result = (E) array[0];
//2. 获取队尾元素，并赋值为null
E x = (E) array[n];
array[n] = null;
Comparator cmp = comparator;
if (cmp == null)//3.
siftDownComparable(0, x, array, n);
else
siftDownUsingComparator(0, x, array, n, cmp);
size = n; //4.
return result;
}
}该方法如果队列为空则直接返回 null，否则执行代码（1）获取数组第一个元素作为返回值存放到变量 Result 中，这里需要注意，数组里面的第一个元素是优先级最小或者最大的元素，出队操作就是返回这个元素。然后代码（2）获取队列尾部元素并存放到变量 x 中，且置空尾部节点，然后执行代码（3）将变量 x 插入到数组下标为 0 的位置，之后重新调整堆为最大或者最小堆，然后返回。这里重要的是，去掉堆的根节点后，如何使用剩下的节点重新调整一个最大或者最小堆。下面我们看下 siftDownComparable 的实现。
private static void siftDownComparable(int k, T x, Object[] array,
int n) {
if (n > 0) {
Comparable key = (Comparable)x;
int half = n >>> 1; // loop while a non-leaf
while (k < half) {
int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least
Object c = array[child];
int right = child + 1;
if (right < n &&
((Comparable) c).compareTo((T) array[right]) > 0)
c = array[child = right];
if (key.compareTo((T) c) <= 0)
break;
array[k] = c;
k = child;
}
array[k] = key;
}
} 由于队列数组第 0 个元素为根，因此出队时要移除它。这时数组就不再是最小的堆了，所以需要调整堆。具体是从被移除的树根的左右子树中找一个最小的值来当树根，左右子树又会找自己左右子树里面那个最小值，这是一个递归过程，直到叶子节点结束递归。
假设目前队列内容如下图：
上图中树根的 leftChildVal = 4; rightChildVal = 6；由于4 < 6，所以c = 4。然后由于11 > 4，也就是key > c，所以使用元素 4 覆盖树根节点的值。
然后树根的左子树树根的左右孩子节点中的 leftChildVal = 8; rightChildVal = 10；由于8 < 10，所以c = 8。然后由于11 > 8，也就是 key > c，所以元素 8 作为树根左子树的根节点，现在树的形状如下图第三步所示。这时候判断是否k < half，结果为 false，所以退出循环。然后把x = 11的元素设置到数组下标为3的地方，这时候堆树如下图第四步所示，至此调整堆完毕。
put 操作
put 操作内部调用的是 offer 操作，由于是无界队列，所以不需要阻塞。
public void put(E e) {
offer(e); // never need to block
}take 操作
take 操作的作用是获取队列内部堆树的根节点元素，如果队列为空则阻塞。
public E take() throws InterruptedException {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();
E result;
try {
while ( (result = dequeue()) == null)
notEmpty.await();
} finally {
lock.unlock();
}
return result;
}size 操作
获取队列元素个数。如下代码在返回 size 前加了锁，以保证在调用 size 方法时不会有其他线程进行入队和出队操作。另外，由于 size 变量没有被修饰为 volatie 的，所以这里加锁也保证了在多线程下 size 变量的内存可见性。
public int size() {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
return size;
} finally {
lock.unlock();
}
}总结
PriorityBlockingQueue 类似于 ArrayBlockingQueue，在内部使用一个独占锁来控制同时只有一个线程可以进行入队和出队操作。另外，PriorityBlockingQueue 只使用了一个 notEmpty 条件变量而没有使用 notFull，因为是无界队列，执行 put 操作时永远不会处于 await 状态，所以也不需要被唤醒。而 take 方法是阻塞方法，并且是可被中断的。当需要存放有优先级的元素时该队列比较有用。