PriorityBlockingQueue无界阻塞优先级队列
PriorityBlockingQueue无界阻塞优先级队列
PriorityBlockingQueue 是带优先级的无界阻塞队列，每次出队都返回优先级最高的元素，是二叉树最小堆的实
现，研究过数组方式存放最小堆节点的都知道，直接遍历队列元素是无序的。
如图 PriorityBlockingQueue 内部有个数组 queue 用来存放队列元素，size 用来存放队列元素个数，allocationSpinLockOffset是用来在扩容队列时候做cas的，目的是保证只有一个线程可以进行扩容。
由于这是一个优先级队列所以有个比较器comparator用来比较元素大小。lock独占锁对象用来控制同时只能有一个线程可以进行入队出队操作。notEmpty条件变量用来实现take方法阻塞模式。这里没有notFull 条件变量是因为这里的put操作是非阻塞的，为啥要设计为非阻塞的是因为这是无界队列。
最后PriorityQueue q用来搞序列化的。
如下构造函数，默认队列容量为11，默认比较器为null;
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];
}
PriorityBlockingQueue方法
✓ Offer操作
在队列插入一个元素，由于是无界队列，所以一直为成功返回true;
public boolean offer(E e) {
if (e == null)
throw new NullPointerException();
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
int n, cap;
Object[] array;
//如果当前元素个数>=队列容量，则扩容(1)
while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))
tryGrow(array, cap);
try {
Comparator cmp = comparator;
//默认比较器为null
if (cmp == null)(2)
siftUpComparable(n, e, array);
else
//自定义比较器(3)
siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);
//队列元素增加1，并且激活notEmpty的条件队列里面的一个阻塞线程
size = n + 1;（9）
notEmpty.signal();
} finally {
lock.unlock();
}
return true;
}
主流程比较简单，下面看看两个主要函数
private void tryGrow(Object[] array, int oldCap) {
lock.unlock(); //must release and then re-acquire main lock Object[] newArray = null;
//cas成功则扩容(4)
if (allocationSpinLock == 0 &&
UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset,
0, 1)) {
try {
//oldGap<64则扩容新增oldcap+2,否者扩容50%，并且最大为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;
}
}
//第一个线程cas成功后，第二个线程会进入这个地方，然后第二个线程让出cpu，尽量让第一个线程执行下面点获取锁，但
是这得不到肯定的保证。(5)
if (newArray == null) // back off if another thread is allocating Thread.yield();
lock.lock();(6)
if (newArray != null && queue == array) {
queue = newArray;
System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap);
}
}
tryGrow 目的是扩容，这里要思考下为啥在扩容前要先释放锁，然后使用 cas 控制只有一个线程可以扩容成功。
我的理解是为了性能，因为扩容时候是需要花时间的，如果这些操作时候还占用锁那么其他线程在这个时候是不能进
行出队操作的，也不能进行入队操作，这大大降低了并发性。
所以在扩容前释放锁，这允许其他出队线程可以进行出队操作，但是由于释放了锁，所以也允许在扩容时候进行
入队操作，这就会导致多个线程进行扩容会出现问题，所以这里使用了一个spinlock用cas控制只有一个线程可以进
行扩容，失败的线程调用Thread.yield()让出cpu，目的意在让扩容线程扩容后优先调用lock.lock重新获取锁，但是
这得不到一定的保证，有可能调用Thread.yield()的线程先获取了锁。
那copy元素数据到新数组为啥放到获取锁后面那?原因应该是因为可见性问题，因为queue并没有被volatile修
饰。另外有可能在扩容时候进行了出队操作，如果直接拷贝可能看到的数组元素不是最新的。而通过调用Lock后，获
取的数组则是最新的，并且在释放锁前 数组内容不会变化。
具体建堆算法：
private static
//队列元素个数>0则判断插入位置，否者直接入队(7)
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;(8)
}
下面用图说话模拟下过程：
假设队列容量为2
• 第一次offer(2)时候
执行（1)为false所以执行（2），由于k=n=size=0;所以执行（8）元素入队，然执行（9）size+1;
执行（1)为false，所以执行（2）由于k=1,所以进入while循环，parent=0;e=2;key=4;key>e所以break;然后把4存到数据下标为1的地方，这时候队列状态为：
• 第三次offer(4)时候
执行（1)为true,所以调用tryGrow,由于2<64所以newCap=2 + (2+2)=6;然后创建新数组并拷贝，然后调用siftUpComparable；k=2>0进入循环 parent=0;e=2;key=6;key>e所以break;然后把6放入下标为2的地方，现在队列状态：
• 第四次offer(1)时候
执行（1)为false，所以执行（2）由于k=3,所以进入while循环，parent=0;e=2;key=1; key
复制到数组下标为3的地方，然后k=0退出循环；然后把2存放到下标为0地方，现在状态：
✓ Poll操作
在队列头部获取并移除一个元素，如果队列为空，则返回null
public E poll() {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
return dequeue();
} finally {
lock.unlock();
}
}
主要看dequeue
private E dequeue() {
//队列为空，则返回null
int n = size - 1;
if (n < 0)
return null;
else {
//获取队头元素(1)
Object[] array = queue;
E result = (E) array[0];
//获取对尾元素，并值null(2)
E x = (E) array[n];
array[n] = null;
Comparator cmp = comparator;
if (cmp == null)//cmp=null则调用这个，把对尾元素位置插入到0位置，并且调整堆为最小堆(3) siftDownComparable(0, x, array, n);
else
siftDownUsingComparator(0, x, array, n, cmp);
size = n;（4）
return result;
}
}
private static
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];（5）
int right = child + 1;（6)
if (right < n &&
((Comparable) c).compareTo((T) array[right]) > 0)(7) c = array[child = right];
if (key.compareTo((T) c) <= 0)(8)
break;
array[k] = c;
k = child;
}
array[k] = key;(9)
}
}
下面用图说话模拟下过程：
• 第一次调用poll()
首先执行（1） result=1；然后执行（2）x=2;这时候队列状态
下面重点说说siftDownComparable这个屌屌的建立最小堆的算法：
首先说下思想，其中k一开始为0，x为数组里面最后一个元素，由于第0个元素为树根，被出队时候要被搞掉，所以建堆要从它的左右孩子节点找一个最小的值来当树根，子树根被搞掉后，会找子树的左右孩子最小的元素来代替，直到树节点为止，还不明白，没关系，看图说话：
假如当前队列元素：
然后看leftChildVal = 4;rightChildVal = 6; 4<6;所以c=4;也就是获取根节点的左右孩子值小的那一个； 然后看
11>4也就是key>c；然后把c放入树根，现在树为：
然后看根的左边孩子4为根的子树我们要为这个字树找一个根节点。
看leftChildVal = 8;rightChildVal = 10; 8<10;所以c=8;也就是获取根节点的左右孩子值小的那一个； 然后看11>8也就是key>c；然后把c放入树根，现在树为：
这时候k=3;half=3所以推出循环，执行（9）后结果为：
这时候队列为：
✓ Put操作
内部调用的offer,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
获取队列头元素，如果队列为空则阻塞。
public E take() throws InterruptedException {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();
E result;
try {
//如果队列为空，则阻塞，把当前线程放入notEmpty的条件队列
while ( (result = dequeue()) == null)
notEmpty.await();
} finally {
lock.unlock();
}
return result;
}
这里是阻塞实现，阻塞后直到入队操作调用notEmpty.signal 才会返回。
✓ Size操作
获取队列元个数，由于加了独占锁所以返回结果是精确的
public int size() {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
return size;
} finally {
lock.unlock();
}
}
PriorityBlockingQueue小结
PriorityBlockingQueue类似于ArrayBlockingQueue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，另外前者只使用了一个 notEmpty 条件变量而没有 notFull这是因为前者是无界队列，当put 时候永远不会处于await所以也不需要被唤醒。
PriorityBlockingQueue 始终保证出队的元素是优先级最高的元素，并且可以定制优先级的规则，内部通过使用一个二叉树最小堆算法来维护内部数组，这个数组是可扩容的，当当前元素个数>=最大容量时候会通过算法扩容。
值得注意的是为了避免在扩容操作时候其他线程不能进行出队操作，实现上使用了先释放锁，然后通过 cas 保证同时只有一个线程可以扩容成功。
PriorityBlockingQueue示例
PriorityBlockingQueue类是JDK提供的优先级队列 本身是线程安全的 内部使用显示锁 保证线程安全。
PriorityBlockingQueue 存储的对象必须是实现 Comparable 接口的 因为 PriorityBlockingQueue 队列会根据内部存储的每一个元素的 compareTo 方法比较每个元素的大小。这样在 take 出来的时候会根据优先级 将优先级最小的最先取出 。
下面是示例代码
public static PriorityBlockingQueue
public static void main(String[] args) {
queue.add(new User(1,"wu"));
queue.add(new User(5,"wu5"));
queue.add(new User(23,"wu23"));
queue.add(new User(55,"wu55"));
queue.add(new User(9,"wu9"));
queue.add(new User(3,"wu3"));
for (User user : queue) {
try {
System.out.println(queue.take().name);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
//静态内部类
static class User implements Comparable
public User(int age,String name) {
this.age = age;
this.name = name;
}
int age;
String name;
@Override
public int compareTo(User o) {
return this.age > o.age ? -1 : 1;
}