可阻塞的BlockingQueue

BlockingQueue相对于Queue而言增加了两个操作：put/take。下面是一张整理的表格。

看似简单的API，非常有用。这在控制队列的并发上非常有好处。既然加入队列和移除队列能够被阻塞，这在实现生产者-消费者模型上就简单多了。

清单1 是生产者-消费者模型的一个例子。这个例子是一个真实的场景。服务端（ICE服务）接受客户端的请求(accept)，请求计算此人的好友生日，然后将计算的结果存取缓存中（Memcache）中。在这个例子中采用了ExecutorService实现多线程的功能，尽可能的提高吞吐量，这个在后面线程池的部分会详细说明。目前就可以理解为new Thread(r).start()就可以了。另外这里阻塞队列使用的是LinkedBlockingQueue。

清单1 一个生产者-消费者例子

package xylz.study.concurrency;

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque;

public class BirthdayService {

    final int workerNumber;

    final Worker[] workers;

    final ExecutorService threadPool;

    static volatile boolean running = true;

    public BirthdayService(int workerNumber, int capacity) {
        if (workerNumber <= 0) throw new IllegalArgumentException();
        this.workerNumber = workerNumber;
        workers = new Worker[workerNumber];
        for (int i = 0; i < workerNumber; i++) {
            workers[i] = new Worker(capacity);
        }
        //
        boolean b = running;// kill the resorting
        threadPool = Executors.newFixedThreadPool(workerNumber);
        for (Worker w : workers) {
            threadPool.submit(w);
        }
    }

    Worker getWorker(int id) {
        return workers[id % workerNumber];

    }

    class Worker implements Runnable {

        final BlockingQueue<Integer> queue;

        public Worker(int capacity) {
            queue = new LinkedBlockingQueue<Integer>(capacity);
        }

        public void run() {
            while (true) {
                try {
                    consume(queue.take());
                } catch (InterruptedException e) {
                    return;
                }
            }
        }

        void put(int id) {
            try {
                queue.put(id);
            } catch (InterruptedException e) {
                return;
            }
        }
    }

    public void accept(int id) {
        //accept client request
        getWorker(id).put(id);
    }

    protected void consume(int id) {
        //do the work
        //get the list of friends and save the birthday to cache
    }
}

 

在清单1 中可以看到不管是put()还是get()，都抛出了一个InterruptedException。我们就从这里开始，为什么会抛出这个异常。

 

上一节中提到实现一个并发队列有三种方式。显然只有第二种 Lock 才能实现阻塞队列。在锁机制中提到过，Lock结合Condition就可以实现线程的阻塞，这在锁机制部分的很多工具中都详细介绍过，而接下来要介绍的LinkedBlockingQueue就是采用这种方式。

 

LinkedBlockingQueue 原理

 

对比ConcurrentLinkedQueue的结构图，LinkedBlockingQueue多了两个ReentrantLock和两个Condition以及用于计数的AtomicInteger，显然这会导致LinkedBlockingQueue的实现有点复杂。对照此结构，有以下几点说明：

1. 但是整体上讲，LinkedBlockingQueue和ConcurrentLinkedQueue的结构类似，都是采用头尾节点，每个节点指向下一个节点的结构，这表示它们在操作上应该类似。
2. LinkedBlockingQueue引入了原子计数器count，这意味着获取队列大小size()已经是常量时间了，不再需要遍历队列。每次队列长度有变更时只需要修改count即可。
3. 有了修改Node指向有了锁，所以不需要volatile特性了。既然有了锁Node的item为什么需要volatile在后面会详细分析，暂且不表。
4. 引入了两个锁，一个入队列锁，一个出队列锁。当然同时有一个队列不满的Condition和一个队列不空的Condition。其实参照锁机制前面介绍过的生产者-消费者模型就知道，入队列就代表生产者，出队列就代表消费者。为什么需要两个锁？一个锁行不行？其实一个锁完全可以，但是一个锁意味着入队列和出队列同时只能有一个在进行，另一个必须等待其释放锁。而从ConcurrentLinkedQueue的实现原理来看，事实上head和last (ConcurrentLinkedQueue中是tail)是分离的，互相独立的，这意味着入队列实际上是不会修改出队列的数据的，同时出队列也不会修改入队列，也就是说这两个操作是互不干扰的。更通俗的将，这个锁相当于两个写入锁，入队列是一种写操作，操作head，出队列是一种写操作，操作tail。可见它们是无关的。但是并非完全无关，后面详细分析。

 

在没有揭示入队列和出队列过程前，暂且猜测下实现原理。

根据前面学到的锁机制原理结合ConcurrentLinkedQueue的原理，入队列的阻塞过程大概是这样的：

1. 获取入队列的锁putLock，检测队列大小，如果队列已满，那么就挂起线程，等待队列不满信号notFull的唤醒。
2. 将元素加入到队列尾部，同时修改队列尾部引用last。
3. 队列大小加1。
4. 释放锁putLock。
5. 唤醒notEmpty线程（如果有挂起的出队列线程），告诉消费者，已经有了新的产品。

 

对比入队列，出队列的阻塞过程大概是这样的：

1. 获取出队列的锁takeLock，检测队列大小，如果队列为空，那么就挂起线程，等待队列不为空notEmpty的唤醒。
2. 将元素从头部移除，同时修改队列头部引用head。
3. 队列大小减1。
4. 释放锁takeLock。
5. 唤醒notFull线程（如果有挂起的入队列线程），告诉生产者，现在还有空闲的空间。

下面来验证上面的过程。

 

入队列过程（put/offer）

 

清单2 阻塞的入队列过程

public void put(E e) throws InterruptedException {
    if (e == null) throw new NullPointerException();
    int c = -1;
    final ReentrantLock putLock = this.putLock;
    final AtomicInteger count = this.count;
    putLock.lockInterruptibly();
    try {
        try {
            while (count.get() == capacity)
                notFull.await();
        } catch (InterruptedException ie) {
            notFull.signal(); // propagate to a non-interrupted thread
            throw ie;
        }
        insert(e);
        c = count.getAndIncrement();
        if (c + 1 < capacity)
            notFull.signal();
    } finally {
        putLock.unlock();
    }
    if (c == 0)
        signalNotEmpty();
}

清单2 描述的是入队列的阻塞过程。可以看到和上面描述的入队列的过程基本相同。但是也有以下几个问题：

1. 如果在入队列的时候线程被中断，那么就需要发出一个notFull的信号，表示下一个入队列的线程能够被唤醒（如果阻塞的话）。
2. 入队列成功后如果队列不满需要补一个notFull的信号。为什么？队列不满的时候其它入队列的阻塞线程难道不知道么？有可能。这是因为为了减少上下文切换的次数，每次唤醒一个线程（不管是入队列还是出队列）都是只随机唤醒一个(notify)，而不是唤醒所有的（notifyall()）。这会导致其它阻塞的入队列线程不能够即使处理队列不满的情况。
3. 如果队列不为空并且可能有一个元素的话就唤醒一个出队列线程。这么做说明之前队列一定为空，因为在加入队列之后队列最多只能为1，那么说明未加入之前是0，那么就可能有被阻塞的出队列线程，所以就唤醒一个出队列线程。特别说明的是为什么使用一个临时变量c，而不用count。这是因为读取一个count的开销比读取一个临时一个变量大，而此处c又能够完成确认队列最多只有一个元素的判断。首先c默认为-1，如果加入队列后获取原子计数器的结果为0，说明之前队列为空，不可能消费（出队列），也不可能入队列，因为此时锁还在当前线程上，那么加入一个后队列就不为空了，所以就可以安全的唤醒一个消费（出对立）线程。
4. 入队列的过程允许被中断，所以总是抛出InterruptedException 异常。

针对第2点，特别补充说明下。本来这属于锁机制中条件队列的范围，由于没有应用场景，所以当时没有提。

前面提高notifyall总是比notify更可靠，因为notify可能丢失通知，为什么不适用notifyall呢？

先解释下notify丢失通知的问题。

 

notify丢失通知问题

假设线程A因为某种条件在条件队列中等待，同时线程B因为另外一种条件在同一个条件队列中等待，也就是说线程A/B都被同一个Conditon.await()挂起，但是等待的条件不同。现在假设线程B的线程被满足，线程C执行一个notify操作，此时JVM从Conditon.await()的多个线程（A/B）中随机挑选一个唤醒，不幸的是唤醒了A。此时A的条件不满足，于是A继续挂起。而此时B仍然在傻傻的等待被唤醒的信号。也就是说本来给B的通知却被一个无关的线程持有了，真正需要通知的线程B却没有得到通知，而B仍然在等待一个已经发生过的通知。

如果使用notifyall，则能够避免此问题。notifyall会唤醒所有正在等待的线程，线程C发出的通知线程A同样能够收到，但是由于对于A没用，所以A继续挂起，而线程B也收到了此通知，于是线程B正常被唤醒。

 

既然notifyall能够解决单一notify丢失通知的问题，那么为什么不总是使用notifyall替换notify呢？

假设有N个线程在条件队列中等待，调用notifyall会唤醒所有线程，然后这N个线程竞争同一个锁，最多只有一个线程能够得到锁，于是其它线程又回到挂起状态。这意味每一次唤醒操作可能带来大量的上下文切换（如果N比较大的话），同时有大量的竞争锁的请求。这对于频繁的唤醒操作而言性能上可能是一种灾难。

如果说总是只有一个线程被唤醒后能够拿到锁，那么为什么不使用notify呢？所以某些情况下使用notify的性能是要高于notifyall的。

如果满足下面的条件，可以使用单一的notify取代notifyall操作：

相同的等待者，也就是说等待条件变量的线程操作相同，每一个从wait放回后执行相同的逻辑，同时一个条件变量的通知至多只能唤醒一个线程。

也就是说理论上讲在put/take中如果使用sinallAll唤醒的话，那么在清单2 中的notFull.singal就是多余的。

 

出队列过程（poll/take）

 

再来看出队列过程。清单3 描述了出队列的过程。可以看到这和入队列是对称的。从这里可以看到，出队列使用的是和入队列不同的锁，所以入队列、出队列这两个操作才能并行进行。

清单3 阻塞的出队列过程

public E take() throws InterruptedException {
    E x;
    int c = -1;
    final AtomicInteger count = this.count;
    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    takeLock.lockInterruptibly();
    try {
        try {
            while (count.get() == 0)
                notEmpty.await();
        } catch (InterruptedException ie) {
            notEmpty.signal(); // propagate to a non-interrupted thread
            throw ie;
        }

        x = extract();
        c = count.getAndDecrement();
        if (c > 1)
            notEmpty.signal();
    } finally {
        takeLock.unlock();
    }
    if (c == capacity)
        signalNotFull();
    return x;
}

 

为什么有异常？

 

有了入队列、出队列的过程后再来回答前面的几个问题。

为什么总是抛出InterruptedException 异常？ 这是很大一块内容，其实是Java对线程中断的处理问题，希望能够在系列文章的最后能够对此开辟单独的篇章来谈谈。

在锁机制里面也是总遇到，这是因为，Java里面没有一种直接的方法中断一个挂起的线程，所以通常情况下等于一个处于WAITING状态的线程，允许设置一个中断位，一旦线程检测到这个中断位就会从WAITING状态退出，以一个InterruptedException 的异常返回。所以只要是对一个线程挂起操作都会导致InterruptedException 的可能，比如Thread.sleep()、Thread.join()、Object.wait()。尽管LockSupport.park()不会抛出一个InterruptedException 异常，但是它会将当前线程的的interrupted状态位置上，而对于Lock/Condition而言，当捕捉到interrupted状态后就认为线程应该终止任务，所以就抛出了一个InterruptedException 异常。

 

又见volatile

 

还有一个不容易理解的问题。为什么Node.item是volatile类型的？

起初我不大明白，因为对于一个进入队列的Node，它的item是不变，当且仅当出队列的时候会将头结点元素的item 设置为null。尽管在remove(o)的时候也是设置为null,但是那时候是加了putLock/takeLock两个锁的，所以肯定是没有问题的。那么问题出在哪？

我们知道，item的值是在put/offer的时候加入的。这时候都是有putLock锁保证的，也就是说它保证使用putLock锁的读取肯定是没有问题的。那么问题就只可能出在一个不适用putLock却需要读取Node.item的地方。

peek操作时获取头结点的元素而不移除它。显然他不会操作尾节点，所以它不需要putLock锁，也就是说它只有takeLock锁。清单4 描述了这个过程。

清单4 查询队列头元素过程

public E peek() {
    if (count.get() == 0)
        return null;
    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    takeLock.lock();
    try {
        Node<E> first = head.next;
        if (first == null)
            return null;
        else
            return first.item;
    } finally {
        takeLock.unlock();
    }
}

清单4 描述了peek的过程，最后返回一个非null节点的结果是Node.item。这里读取了Node的item值，但是整个过程却是使用了takeLock而非putLock。换句话说putLock对Node.item的操作，peek()线程可能不可见！

清单5 队列尾部加入元素

private void insert(E x) {
    last = last.next = new Node<E>(x);
}

 

清单5 是入队列offer/put的一部分，这里关键在于last=new Node<E>(x)可能发生重排序。Node构造函数是这样的：Node(E x) { item = x; }。在这一步里面我们可能得到以下一种情况：

1. 构建一个Node对象n；
2. 将Node的n赋给last
3. 初始化n，设置item=x

在执行步骤2 的时候一个peek线程可能拿到了新的Node n，这时候它读取item，得到了一个null。显然这是不可靠的。

对item采用volatile之后，JMM保证对item=x的赋值一定在last=n之前，也就是说last得到的一个是一个已经赋值了的新节点n。这就不会导致读取空元素的问题的。

出对了poll/take和peek都是使用的takeLock锁，所以不会导致此问题。

删除操作和遍历操作由于同时获取了takeLock和putLock，所以也不会导致此问题。

总结：当前仅当元素加入队列时读取此元素才可能导致不一致的问题。采用volatile正式避免此问题。

 

附加功能

 

BlockingQueue有一个额外的功能，允许批量从队列中异常元素。这个API是：

int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements); 最多从此队列中移除给定数量的可用元素，并将这些元素添加到给定 collection 中。

int drainTo(Collection<? super E> c); 移除此队列中所有可用的元素，并将它们添加到给定 collection 中。

清单6 描述的是最多移除指定数量元素的过程。由于批量操作只需要一次获取锁，所以效率会比每次获取锁要高。但是需要说明的，需要同时获取takeLock/putLock两把锁，因为当移除完所有元素后这会涉及到尾节点的修改（last节点仍然指向一个已经移走的节点）。

由于迭代操作contains()/remove()/iterator()也是获取了两个锁，所以迭代操作也是线程安全的。

 

清单6 批量移除操作

public int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements) {
    if (c == null)
        throw new NullPointerException();
    if (c == this)
        throw new IllegalArgumentException();
    fullyLock();
    try {
        int n = 0;
        Node<E> p = head.next;
        while (p != null && n < maxElements) {
            c.add(p.item);
            p.item = null;
            p = p.next;
            ++n;
        }
        if (n != 0) {
            head.next = p;
            assert head.item == null;
            if (p == null)
                last = head;
            if (count.getAndAdd(-n) == capacity)
                notFull.signalAll();
        }
        return n;
    } finally {
        fullyUnlock();
    }
}

http://www.blogjava.net/xylz/archive/2010/07/24/326988.html