一、简介
ArrayBlockingQueue 顾名思义:基于数组的阻塞队列。数组是要指定长度的,所以使用 ArrayBlockingQueue 时必须指定长度,也就是它是一个有界队列。它实现了 BlockingQueue 接口,有着队列、集合以及阻塞队列的所有方法。
ArrayBlockingQueue 是线程安全的,内部使用 ReentrantLock 来保证。ArrayBlockingQueue 支持对生产者线程和消费者线程进行公平的调度。当然默认情况下是不保证公平性的,因为公平性通常会降低吞吐量,但是可以减少可变性和避免线程饥饿问题。
二、数据结构
通常,队列的实现方式有数组和链表两种方式。对于数组这种实现方式来说,我们可以通过维护一个队尾指针,使得在入队的时候可以在 O(1)O(1) 的时间内完成;但是对于出队操作,在删除队头元素之后,必须将数组中的所有元素都往前移动一个位置,这个操作的复杂度达到了 O(n)O(n),效果并不是很好。如下图所示:
为了解决这个问题,我们可以使用另外一种逻辑结构来处理数组中各个位置之间的关系。假设现在我们有一个数组 A[1…n],我们可以把它想象成一个环型结构,即 A[n] 之后是 A[1],相信了解过一致性 Hash 算法的童鞋应该很容易能够理解。
如下图所示:我们可以使用两个指针,分别维护队头和队尾两个位置,使入队和出队操作都可以在 O(1O(1 )的时间内完成。当然,这个环形结构只是逻辑上的结构,实际的物理结构还是一个普通的数组。
讲完 ArrayBlockingQueue 的数据结构,接下来我们从源码层面看看它是如何实现阻塞的。
三、源码分析
3.1 属性
- // 队列的底层结构
- final Object[] items;
- // 队头指针
- int takeIndex;
- // 队尾指针
- int putIndex;
- // 队列中的元素个数
- int count;
- final ReentrantLock lock;
- // 并发时的两种状态
- private final Condition notEmpty;
- private final Condition notFull;
items 是一个数组,用来存放入队的数据;count 表示队列中元素的个数;takeIndex 和 putIndex 分别代表队头和队尾指针。
3.2 构造方法
- public ArrayBlockingQueue(int capacity) {
- this(capacity, false);
- }
- public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
- if (capacity <= 0)
- throw new IllegalArgumentException();
- this.items = new Object[capacity];
- lock = new ReentrantLock(fair);
- notEmpty = lock.newCondition();
- notFull = lock.newCondition();
- }
- public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair, Collection<? extends E> c) {
- this(capacity, fair);
- final ReentrantLock lock = this.lock;
- lock.lock(); // Lock only for visibility, not mutual exclusion
- try {
- int i = 0;
- try {
- for (E e : c) {
- checkNotNull(e);
- items[i++] = e;
- }
- } catch (ArrayIndexOutOfBoundsException ex) {
- throw new IllegalArgumentException();
- }
- count = i;
- putIndex = (i == capacity) ? 0 : i;
- } finally {
- lock.unlock();
- }
- }
第一个构造函数只需要指定队列大小,默认为非公平锁;第二个构造函数可以手动指定公平性和队列大小;第三个构造函数里面使用了 ReentrantLock 来加锁,然后把传入的集合元素按顺序一个个放入 items 中。这里加锁目的不是使用它的互斥性,而是让 items 中的元素对其他线程可见(参考 AQS 里的 state 的 volatile 可见性)。
3.3 方法
3.3.1 入队
ArrayBlockingQueue 提供了多种入队操作的实现来满足不同情况下的需求,入队操作有如下几种:
- boolean add(E e)
- void put(E e)
- boolean offer(E e)
- boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
(1)add(E e)
- public boolean add(E e) {
- return super.add(e);
- }
- //super.add(e)
- public boolean add(E e) {
- if (offer(e))
- return true;
- else
- throw new IllegalStateException("Queue full");
- }
可以看到 add 方法调用的是父类,也就是 AbstractQueue 的 add 方法,它实际上调用的就是 offer 方法。
(2)offer(E e)
我们接着上面的 add 方法来看 offer 方法:
- public boolean offer(E e) {
- checkNotNull(e);
- final ReentrantLock lock = this.lock;
- lock.lock();
- try {
- if (count == items.length)
- return false;
- else {
- enqueue(e);
- return true;
- }
- } finally {
- lock.unlock();
- }
- }
offer 方法在队列满了的时候返回 false,否则调用 enqueue 方法插入元素,并返回 true。
- private void enqueue(E x) {
- final Object[] items = this.items;
- items[putIndex] = x;
- // 圆环的index操作
- if (++putIndex == items.length)
- putIndex = 0;
- count++;
- notEmpty.signal();
- }
enqueue 方法首先把元素放在 items 的 putIndex 位置,接着判断在 putIndex+1 等于队列的长度时把 putIndex 设置为0,也就是上面提到的圆环的 index 操作。最后唤醒等待获取元素的线程。
(3)offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
该方法在 offer(E e) 的基础上增加了超时的概念。
- public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
- checkNotNull(e);
- // 把超时时间转换成纳秒
- long nanos = unit.toNanos(timeout);
- final ReentrantLock lock = this.lock;
- // 获取一个可中断的互斥锁
- lock.lockInterruptibly();
- try {
- // while循环的目的是防止在中断后没有到达传入的timeout时间,继续重试
- while (count == items.length) {
- if (nanos <= 0)
- return false;
- // 等待nanos纳秒,返回剩余的等待时间(可被中断)
- nanos = notFull.awaitNanos(nanos);
- }
- enqueue(e);
- return true;
- } finally {
- lock.unlock();
- }
- }
利用了 Condition 的 awaitNanos 方法,等待指定时间,因为该方法可中断,所以这里利用 while 循环来处理中断后还有剩余时间的问题,等待时间到了以后调用 enqueue 方法放入队列。
(4)put(E e)
- public void put(E e) throws InterruptedException {
- checkNotNull(e);
- final ReentrantLock lock = this.lock;
- lock.lockInterruptibly();
- try {
- while (count == items.length)
- notFull.await();
- enqueue(e);
- } finally {
- lock.unlock();
- }
- }
put 方法在 count 等于 items 长度时,一直等待,直到被其他线程唤醒。唤醒后调用 enqueue 方法放入队列。
3.3.2 出队
入队列的方法说完后,我们来说说出队列的方法。ArrayBlockingQueue 提供了多种出队操作的实现来满足不同情况下的需求,如下:
- E poll()
- E poll(long timeout, TimeUnit unit)
- E take()
- drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements)
(1)poll()
- public E poll() {
- final ReentrantLock lock = this.lock;
- lock.lock();
- try {
- return (count == 0) ? null : dequeue();
- } finally {
- lock.unlock();
- }
- }
poll 方法是非阻塞方法,如果队列没有元素返回 null,否则调用 dequeue 把队首的元素出队列。
- private E dequeue() {
- 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;
- }
dequeue 会根据 takeIndex 获取到该位置的元素,并把该位置置为 null,接着利用圆环原理,在 takeIndex 到达列表长度时设置为0,最后唤醒等待元素放入队列的线程。
(2)poll(long timeout, TimeUnit unit)
该方法是 poll() 的可配置超时等待方法,和上面的 offer 一样,使用 while 循环配合 Condition 的 awaitNanos 来进行等待,等待时间到后执行 dequeue 获取元素。
- public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
- long nanos = unit.toNanos(timeout);
- final ReentrantLock lock = this.lock;
- lock.lockInterruptibly();
- try {
- while (count == 0) {
- if (nanos <= 0)
- return null;
- nanos = notEmpty.awaitNanos(nanos);
- }
- return dequeue();
- } finally {
- lock.unlock();
- }
- }
(3)take()
- public E take() throws InterruptedException {
- final ReentrantLock lock = this.lock;
- lock.lockInterruptibly();
- try {
- while (count == 0)
- notEmpty.await();
- return dequeue();
- } finally {
- lock.unlock();
- }
- }
取走队列里排在首位的对象,不同于 poll() 方法,若BlockingQueue为空,就阻塞等待直到有新的数据被加入。
(4)drainTo()
- public int drainTo(Collection<? super E> c) {
- return drainTo(c, Integer.MAX_VALUE);
- }
- public int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements) {
- checkNotNull(c);
- if (c == this)
- throw new IllegalArgumentException();
- if (maxElements <= 0)
- return 0;
- final Object[] items = this.items;
- final ReentrantLock lock = this.lock;
- lock.lock();
- try {
- int n = Math.min(maxElements, count);
- int take = takeIndex;
- int i = 0;
- try {
- while (i < n) {
- @SuppressWarnings("unchecked")
- E x = (E) items[take];
- c.add(x);
- items[take] = null;
- if (++take == items.length)
- take = 0;
- i++;
- }
- return n;
- } finally {
- // Restore invariants even if c.add() threw
- if (i > 0) {
- count -= i;
- takeIndex = take;
- if (itrs != null) {
- if (count == 0)
- itrs.queueIsEmpty();
- else if (i > take)
- itrs.takeIndexWrapped();
- }
- for (; i > 0 && lock.hasWaiters(notFull); i--)
- notFull.signal();
- }
- }
- } finally {
- lock.unlock();
- }
- }
drainTo 相比于其他获取方法,能够一次性从队列中获取所有可用的数据对象(还可以指定获取数据的个数)。通过该方法,可以提升获取数据效率,不需要多次分批加锁或释放锁。
3.3.3 获取元素
- public E peek() {
- final ReentrantLock lock = this.lock;
- lock.lock();
- try {
- return itemAt(takeIndex); // null when queue is empty
- } finally {
- lock.unlock();
- }
- }
- final E itemAt(int i) {
- return (E) items[i];
- }
这里获取元素时上锁是为了避免脏数据的产生。
3.3.4 删除元素
我们可以想象一下,队列中删除某一个元素时,是不是要遍历整个数据找到该元素,并把该元素后的所有元素往前移一位,也就是说,该方法的时间复杂度为 O(n)O(n)。
- public boolean remove(Object o) {
- if (o == null) return false;
- final Object[] items = this.items;
- final ReentrantLock lock = this.lock;
- lock.lock();
- try {
- if (count > 0) {
- final int putIndex = this.putIndex;
- int i = takeIndex;
- // 从takeIndex一直遍历到putIndex,直到找到和元素o相同的元素,调用removeAt进行删除
- do {
- if (o.equals(items[i])) {
- removeAt(i);
- return true;
- }
- if (++i == items.length)
- i = 0;
- } while (i != putIndex);
- }
- return false;
- } finally {
- lock.unlock();
- }
- }
remove 方法比较简单,它从 takeIndex 一直遍历到 putIndex,直到找到和元素 o 相同的元素,调用 removeAt 进行删除。我们重点来看一下 removeAt 方法。
- void removeAt(final int removeIndex) {
- final Object[] items = this.items;
- if (removeIndex == takeIndex) {
- // removing front item; just advance
- items[takeIndex] = null;
- if (++takeIndex == items.length)
- takeIndex = 0;
- count--;
- if (itrs != null)
- itrs.elementDequeued();
- } else {
- // an "interior" remove
- // slide over all others up through putIndex.
- final int putIndex = this.putIndex;
- for (int i = removeIndex;;) {
- int next = i + 1;
- if (next == items.length)
- next = 0;
- if (next != putIndex) {
- items[i] = items[next];
- i = next;
- } else {
- items[i] = null;
- this.putIndex = i;
- break;
- }
- }
- count--;
- if (itrs != null)
- itrs.removedAt(removeIndex);
- }
- notFull.signal();
- }
removeAt 的处理方式和我想的稍微有一点出入,它内部分为两种情况来考虑:
- removeIndex == takeIndex
- removeIndex != takeIndex
也就是我考虑的时候没有考虑边界问题。当 removeIndex == takeIndex 时就不需要后面的元素整体往前移了,而只需要把 takeIndex的指向下一个元素即可(类比圆环);当 removeIndex != takeIndex 时,通过 putIndex 将 removeIndex 后的元素往前移一位。
四、总结
ArrayBlockingQueue 是一个阻塞队列,内部由 ReentrantLock 来实现线程安全,由 Condition 的 await 和 signal 来实现等待唤醒的功能。它的数据结构是数组,准确的说是一个循环数组(可以类比一个圆环),所有的下标在到达最大长度时自动从 0 继续开始。
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