这都2024年了 你还要多久才能领悟 ArrayBlockingQueue 源码

news2024/11/17 7:31:05

这都2024年了 你还要多久才能领悟 ArrayBlockingQueue 源码

文章目录

  • 这都2024年了 你还要多久才能领悟 ArrayBlockingQueue 源码
    • 阻塞队列简介
      • 阻塞队列的历史
      • 阻塞队列的思想
    • ArrayBlockingQueue 常见方法及测试
    • ArrayBlockingQueue 源码分析
      • 整体设计
      • 初始化
      • 阻塞式获取和新增元素
      • 非阻塞式获取和新增元素
      • 指定超时时间内阻塞式获取和新增元素
      • 判断元素是否存在
    • ArrayBlockingQueue 获取和新增元素的方法对比
    • ArrayBlockingQueue 相关面试题
      • ArrayBlockingQueue 是什么?它的特点是什么?
      • ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 有什么区别?
      • ArrayBlockingQueue 和 ConcurrentLinkedQueue 有什么区别?
      • ArrayBlockingQueue 的实现原理是什么?

阻塞队列简介

阻塞队列的历史

Java 阻塞队列的历史可以追溯到 JDK1.5 版本,当时 Java 平台增加了 java.util.concurrent,即我们常说的 JUC 包,其中包含了各种并发流程控制工具、并发容器、原子类等。这其中自然也包含了我们这篇文章所讨论的阻塞队列。

为了解决高并发场景下多线程之间数据共享的问题,JDK1.5 版本中出现了 ArrayBlockingQueueLinkedBlockingQueue,它们是带有生产者-消费者模式实现的并发容器。其中,ArrayBlockingQueue 是有界队列,即添加的元素达到上限之后,再次添加就会被阻塞或者抛出异常。而 LinkedBlockingQueue 则由链表构成的队列,正是因为链表的特性,所以 LinkedBlockingQueue 在添加元素上并不会向 ArrayBlockingQueue 那样有着较多的约束,所以 LinkedBlockingQueue 设置队列是否有界是可选的(注意这里的无界并不是指可以添加任务数量的元素,而是说队列的大小默认为 Integer.MAX_VALUE,近乎于无限大)。

随着 Java 的不断发展,JDK 后续的几个版本又对阻塞队列进行了不少的更新和完善:

  1. JDK1.6 版本:增加 SynchronousQueue,一个不存储元素的阻塞队列。
  2. JDK1.7 版本:增加 TransferQueue,一个支持更多操作的阻塞队列。
  3. JDK1.8 版本:增加 DelayQueue,一个支持延迟获取元素的阻塞队列。

阻塞队列的思想

阻塞队列就是典型的生产者-消费者模型,它可以做到以下几点:

  1. 当阻塞队列数据为空时,所有的消费者线程都会被阻塞,等待队列非空。
  2. 当生产者往队列里填充数据后,队列就会通知消费者队列非空,消费者此时就可以进来消费。
  3. 当阻塞队列因为消费者消费过慢或者生产者存放元素过快导致队列填满时无法容纳新元素时,生产者就会被阻塞,等待队列非满时继续存放元素。
  4. 当消费者从队列中消费一个元素之后,队列就会通知生产者队列非满,生产者可以继续填充数据了。

总结一下:阻塞队列就说基于非空和非满两个条件实现生产者和消费者之间的交互,尽管这些交互流程和等待通知的机制实现非常复杂,好在 Doug Lea 的操刀之下已将阻塞队列的细节屏蔽,我们只需调用 puttakeoffferpoll 等 API 即可实现多线程之间的生产和消费。

这也使得阻塞队列在多线程开发中有着广泛的运用,最常见的例子无非是我们的线程池,从源码中我们就能看出当核心线程无法及时处理任务时,这些任务都会扔到 workQueue 中。

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                            int maximumPoolSize,
                            long keepAliveTime,
                            TimeUnit unit,
                            BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                            ThreadFactory threadFactory,
                            RejectedExecutionHandler handler) {// ...}

ArrayBlockingQueue 常见方法及测试

简单了解了阻塞队列的历史之后,我们就开始重点讨论本篇文章所要介绍的并发容器——ArrayBlockingQueue。为了后续更加深入的了解 ArrayBlockingQueue,我们不妨基于下面几个实例了解以下 ArrayBlockingQueue 的使用。

先看看第一个例子,我们这里会用两个线程分别模拟生产者和消费者,生产者生产完会使用 put 方法生产 10 个元素给消费者进行消费,当队列元素达到我们设置的上限 5 时,put 方法就会阻塞。
同理消费者也会通过 take 方法消费元素,当队列为空时,take 方法就会阻塞消费者线程。这里笔者为了保证消费者能够在消费完 10 个元素后及时退出。便通过倒计时门闩,来控制消费者结束,生产者在这里只会生产 10 个元素。当消费者将 10 个元素消费完成之后,按下倒计时门闩,所有线程都会停止。

public class ProducerConsumerExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        // 创建一个大小为 5 的 ArrayBlockingQueue
        ArrayBlockingQueue<Integer> queue = new ArrayBlockingQueue<>(5);

        // 创建生产者线程
        Thread producer = new Thread(() -> {
            try {
                for (int i = 1; i <= 10; i++) {
                    // 向队列中添加元素,如果队列已满则阻塞等待
                    queue.put(i);
                    System.out.println("生产者添加元素:" + i);
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

        });

        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);

        // 创建消费者线程
        Thread consumer = new Thread(() -> {
            try {
                int count = 0;
                while (true) {

                    // 从队列中取出元素,如果队列为空则阻塞等待
                    int element = queue.take();
                    System.out.println("消费者取出元素:" + element);
                    ++count;
                    if (count == 10) {
                        break;
                    }
                }

                countDownLatch.countDown();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

        });

        // 启动线程
        producer.start();
        consumer.start();

        // 等待线程结束
        producer.join();
        consumer.join();

        countDownLatch.await();

        producer.interrupt();
        consumer.interrupt();
    }

}

代码输出结果如下,可以看到只有生产者往队列中投放元素之后消费者才能消费,这也就意味着当队列中没有数据的时消费者就会阻塞,等待队列非空再继续消费。

生产者添加元素:1
生产者添加元素:2
消费者取出元素:1
消费者取出元素:2
消费者取出元素:3
生产者添加元素:3
生产者添加元素:4
生产者添加元素:5
消费者取出元素:4
生产者添加元素:6
消费者取出元素:5
生产者添加元素:7
生产者添加元素:8
生产者添加元素:9
生产者添加元素:10
消费者取出元素:6
消费者取出元素:7
消费者取出元素:8
消费者取出元素:9
消费者取出元素:10

了解了 puttake 这两个会阻塞的存和取方法之后,我我们再来看看阻塞队列中非阻塞的入队和出队方法 offerpoll

如下所示,我们设置了一个大小为 3 的阻塞队列,我们会尝试在队列用 offer 方法存放 4 个元素,然后再从队列中用 poll 尝试取 4 次。

public class OfferPollExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个大小为 3 的 ArrayBlockingQueue
        ArrayBlockingQueue<String> queue = new ArrayBlockingQueue<>(3);

        // 向队列中添加元素
        System.out.println(queue.offer("A"));
        System.out.println(queue.offer("B"));
        System.out.println(queue.offer("C"));

        // 尝试向队列中添加元素,但队列已满,返回 false
        System.out.println(queue.offer("D"));

        // 从队列中取出元素
        System.out.println(queue.poll());
        System.out.println(queue.poll());
        System.out.println(queue.poll());

        // 尝试从队列中取出元素,但队列已空,返回 null
        System.out.println(queue.poll());
    }

}

最终代码的输出结果如下,可以看到因为队列的大小为 3 的缘故,我们前 3 次存放到队列的结果为 true,第 4 次存放时,由于队列已满,所以存放结果返回 false。这也是为什么我们后续的 poll 方法只得到了 3 个元素的值。

true
true
true
false
A
B
C
null

了解了阻塞存取和非阻塞存取,我们再来看看阻塞队列的一个比较特殊的操作,某些场景下,我们希望能够一次性将阻塞队列的结果存到列表中再进行批量操作,我们就可以使用阻塞队列的 drainTo 方法,这个方法会一次性将队列中所有元素存放到列表,如果队列中有元素,且成功存到 list 中则 drainTo 会返回本次转移到 list 中的元素数,反之若队列为空,drainTo 则直接返回 0。

public class DrainToExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个大小为 5 的 ArrayBlockingQueue
        ArrayBlockingQueue<Integer> queue = new ArrayBlockingQueue<>(5);

        // 向队列中添加元素
        queue.add(1);
        queue.add(2);
        queue.add(3);
        queue.add(4);
        queue.add(5);

        // 创建一个 List,用于存储从队列中取出的元素
        List<Integer> list = new ArrayList<>();

        // 从队列中取出所有元素,并添加到 List 中
        queue.drainTo(list);

        // 输出 List 中的元素
        System.out.println(list);
    }

}

代码输出结果如下

[1, 2, 3, 4, 5]

ArrayBlockingQueue 源码分析

自此我们对阻塞队列的使用有了基本的印象,接下来我们就可以进一步了解一下 ArrayBlockingQueue 的工作机制了。

整体设计

在了解 ArrayBlockingQueue 的具体细节之前,我们先来看看 ArrayBlockingQueue 的类图。

ArrayBlockingQueue 类图

从图中我们可以看出,ArrayBlockingQueue 继承了阻塞队列 BlockingQueue 这个接口,不难猜出通过继承 BlockingQueue 这个接口之后,ArrayBlockingQueue 就拥有了阻塞队列那些常见的操作行为。

同时, ArrayBlockingQueue 还继承了 AbstractQueue 这个抽象类,这个继承了 AbstractCollectionQueue 的抽象类,从抽象类的特定和语义我们也可以猜出,这个继承关系使得 ArrayBlockingQueue 拥有了队列的常见操作。

所以我们是否可以得出这样一个结论,通过继承 AbstractQueue 获得队列所有的操作模板,其实现的入队和出队操作的整体框架。然后 ArrayBlockingQueue 通过继承 BlockingQueue 获取到阻塞队列的常见操作并将这些操作实现,填充到 AbstractQueue 模板方法的细节中,由此 ArrayBlockingQueue 成为一个完整的阻塞队列。

为了印证这一点,我们到源码中一探究竟。首先我们先来看看 AbstractQueue,从类的继承关系我们可以大致得出,它通过 AbstractCollection 获得了集合的常见操作方法,然后通过 Queue 接口获得了队列的特性。

public abstract class AbstractQueue<E>
    extends AbstractCollection<E>
    implements Queue<E> {
       //...
}

对于集合的操作无非是增删改查,所以我们不妨从添加方法入手,从源码中我们可以看到,它实现了 AbstractCollectionadd 方法,其内部逻辑如下:

  1. 调用继承 Queue 接口的来的 offer 方法,如果 offer 成功则返回 true
  2. 如果 offer 失败,即代表当前元素入队失败直接抛异常。
public boolean add(E e) {
  if (offer(e))
      return true;
  else
      throw new IllegalStateException("Queue full");
}

AbstractQueue 中并没有对 Queueoffer 的实现,很明显这样做的目的是定义好了 add 的核心逻辑,将 offer 的细节交由其子类即我们的 ArrayBlockingQueue 实现。

到此,我们对于抽象类 AbstractQueue 的分析就结束了,我们继续看看 ArrayBlockingQueue 中另一个重要的继承接口 BlockingQueue

点开 BlockingQueue 之后,我们可以看到这个接口同样继承了 Queue 接口,这就意味着它也具备了队列所拥有的所有行为。同时,它还定义了自己所需要实现的方法。

public interface BlockingQueue<E> extends Queue<E> {

     //元素入队成功返回true,反之则会抛出异常IllegalStateException
    boolean add(E e);

     //元素入队成功返回true,反之返回false
    boolean offer(E e);

     //元素入队成功则直接返回,如果队列已满元素不可入队则将线程阻塞,因为阻塞期间可能会被打断,所以这里方法签名抛出了InterruptedException
    void put(E e) throws InterruptedException;

   //和上一个方法一样,只不过队列满时只会阻塞单位为unit,时间为timeout的时长,如果在等待时长内没有入队成功则直接返回false。
    boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException;

    //从队头取出一个元素,如果队列为空则阻塞等待,因为会阻塞线程的缘故,所以该方法可能会被打断,所以签名定义了InterruptedException
    E take() throws InterruptedException;

      //取出队头的元素并返回,如果当前队列为空则阻塞等待timeout且单位为unit的时长,如果这个时间段没有元素则直接返回null。
    E poll(long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException;

      //获取队列剩余元素个数
    int remainingCapacity();

     //删除我们指定的对象,如果成功返回true,反之返回false。
    boolean remove(Object o);

    //判断队列中是否包含指定元素
    public boolean contains(Object o);

     //将队列中的元素全部存到指定的集合中
    int drainTo(Collection<? super E> c);

    //转移maxElements个元素到集合中
    int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements);
}

了解了 BlockingQueue 的常见操作后,我们就知道了 ArrayBlockingQueue 通过继承 BlockingQueue 的方法并实现后,填充到 AbstractQueue 的方法上,由此我们便知道了上文中 AbstractQueueadd 方法的 offer 方法是哪里是实现的了。

public boolean add(E e) {
  //AbstractQueue的offer来自下层的ArrayBlockingQueue从BlockingQueue继承并实现的offer方法
  if (offer(e))
      return true;
  else
      throw new IllegalStateException("Queue full");
}

初始化

了解 ArrayBlockingQueue 的细节前,我们不妨先看看其构造函数,了解一下其初始化过程。从源码中我们可以看出 ArrayBlockingQueue 有 3 个构造方法,而最核心的构造方法就是下方这一个。

// capacity 表示队列初始容量,fair 表示 锁的公平性
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
  //如果设置的队列大小小于0,则直接抛出IllegalArgumentException
  if (capacity <= 0)
      throw new IllegalArgumentException();
  //初始化一个数组用于存放队列的元素
  this.items = new Object[capacity];
  //创建阻塞队列流程控制的锁
  lock = new ReentrantLock(fair);
  //用lock锁创建两个条件控制队列生产和消费
  notEmpty = lock.newCondition();
  notFull =  lock.newCondition();
}

这个构造方法里面有两个比较核心的成员变量 notEmpty(非空) 和 notFull (非满) ,需要我们格外留意,它们是实现生产者和消费者有序工作的关键所在,这一点笔者会在后续的源码解析中详细说明,这里我们只需初步了解一下阻塞队列的构造即可。

另外两个构造方法都是基于上述的构造方法,默认情况下,我们会使用下面这个构造方法,该构造方法就意味着 ArrayBlockingQueue 用的是非公平锁,即各个生产者或者消费者线程收到通知后,对于锁的争抢是随机的。

 public ArrayBlockingQueue(int capacity) {
        this(capacity, false);
    }

还有一个不怎么常用的构造方法,在初始化容量和锁的非公平性之后,它还提供了一个 Collection 参数,从源码中不难看出这个构造方法是将外部传入的集合的元素在初始化时直接存放到阻塞队列中。

public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair,
                              Collection<? extends E> c) {
  //初始化容量和锁的公平性
  this(capacity, fair);

  final ReentrantLock lock = this.lock;
  //上锁并将c中的元素存放到ArrayBlockingQueue底层的数组中
  lock.lock();
  try {
      int i = 0;
      try {
                //遍历并添加元素到数组中
          for (E e : c) {
              checkNotNull(e);
              items[i++] = e;
          }
      } catch (ArrayIndexOutOfBoundsException ex) {
          throw new IllegalArgumentException();
      }
      //记录当前队列容量
      count = i;
                      //更新下一次put或者offer或用add方法添加到队列底层数组的位置
      putIndex = (i == capacity) ? 0 : i;
  } finally {
      //完成遍历后释放锁
      lock.unlock();
  }
}

阻塞式获取和新增元素

ArrayBlockingQueue 阻塞式获取和新增元素对应的就是生产者-消费者模型,虽然它也支持非阻塞式获取和新增元素(例如 poll()offer(E e) 方法,后文会介绍到),但一般不会使用。

ArrayBlockingQueue 阻塞式获取和新增元素的方法为:

  • put(E e):将元素插入队列中,如果队列已满,则该方法会一直阻塞,直到队列有空间可用或者线程被中断。
  • take() :获取并移除队列头部的元素,如果队列为空,则该方法会一直阻塞,直到队列非空或者线程被中断。

这两个方法实现的关键就是在于两个条件对象 notEmpty(非空) 和 notFull (非满),这个我们在上文的构造方法中有提到。

接下来笔者就通过两张图让大家了解一下这两个条件是如何在阻塞队列中运用的。

ArrayBlockingQueue 非空条件

假设我们的代码消费者先启动,当它发现队列中没有数据,那么非空条件就会将这个线程挂起,即等待条件非空时挂起。然后 CPU 执行权到达生产者,生产者发现队列中可以存放数据,于是将数据存放进去,通知此时条件非空,此时消费者就会被唤醒到队列中使用 take 等方法获取值了。

ArrayBlockingQueue 非满条件

随后的执行中,生产者生产速度远远大于消费者消费速度,于是生产者将队列塞满后再次尝试将数据存入队列,发现队列已满,于是阻塞队列就将当前线程挂起,等待非满。然后消费者拿着 CPU 执行权进行消费,于是队列可以存放新数据了,发出一个非满的通知,此时挂起的生产者就会等待 CPU 执行权到来时再次尝试将数据存到队列中。

简单了解阻塞队列的基于两个条件的交互流程之后,我们不妨看看 puttake 方法的源码。

public void put(E e) throws InterruptedException {
    //确保插入的元素不为null
    checkNotNull(e);
    //加锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    //这里使用lockInterruptibly()方法而不是lock()方法是为了能够响应中断操作,如果在等待获取锁的过程中被打断则该方法会抛出InterruptedException异常。
    lock.lockInterruptibly();
    try {
            //如果count等数组长度则说明队列已满,当前线程将被挂起放到AQS队列中,等待队列非满时插入(非满条件)。
       //在等待期间,锁会被释放,其他线程可以继续对队列进行操作。
        while (count == items.length)
            notFull.await();
           //如果队列可以存放元素,则调用enqueue将元素入队
        enqueue(e);
    } finally {
        //释放锁
        lock.unlock();
    }
}

put方法内部调用了 enqueue 方法来实现元素入队,我们继续深入查看一下 enqueue 方法的实现细节:

private void enqueue(E x) {
   //获取队列底层的数组
    final Object[] items = this.items;
    //将putindex位置的值设置为我们传入的x
    items[putIndex] = x;
    //更新putindex,如果putindex等于数组长度,则更新为0
    if (++putIndex == items.length)
        putIndex = 0;
    //队列长度+1
    count++;
    //通知队列非空,那些因为获取元素而阻塞的线程可以继续工作了
    notEmpty.signal();
}

从源码中可以看到入队操作的逻辑就是在数组中追加一个新元素,整体执行步骤为:

  1. 获取 ArrayBlockingQueue 底层的数组 items
  2. 将元素存到 putIndex 位置。
  3. 更新 putIndex 到下一个位置,如果 putIndex 等于队列长度,则说明 putIndex 已经到达数组末尾了,下一次插入则需要 0 开始。(ArrayBlockingQueue 用到了循环队列的思想,即从头到尾循环复用一个数组)
  4. 更新 count 的值,表示当前队列长度+1。
  5. 调用 notEmpty.signal() 通知队列非空,消费者可以从队列中获取值了。

自此我们了解了 put 方法的流程,为了更加完整的了解 ArrayBlockingQueue 关于生产者-消费者模型的设计,我们继续看看阻塞获取队列元素的 take 方法。

public E take() throws InterruptedException {
       //获取锁
     final ReentrantLock lock = this.lock;
     lock.lockInterruptibly();
     try {
             //如果队列中元素个数为0,则将当前线程打断并存入AQS队列中,等待队列非空时获取并移除元素(非空条件)
         while (count == 0)
             notEmpty.await();
            //如果队列不为空则调用dequeue获取元素
         return dequeue();
     } finally {
          //释放锁
         lock.unlock();
     }
}

理解了 put 方法再看take 方法就很简单了,其核心逻辑和put 方法正好是相反的,比如put 方法在队列满的时候等待队列非满时插入元素(非满条件),而take 方法等待队列非空时获取并移除元素(非空条件)。

take方法内部调用了 dequeue 方法来实现元素出队,其核心逻辑和 enqueue 方法也是相反的。

private E dequeue() {
  //获取阻塞队列底层的数组
  final Object[] items = this.items;
  @SuppressWarnings("unchecked")
  //从队列中获取takeIndex位置的元素
  E x = (E) items[takeIndex];
  //将takeIndex置空
  items[takeIndex] = null;
  //takeIndex向后挪动,如果等于数组长度则更新为0
  if (++takeIndex == items.length)
      takeIndex = 0;
  //队列长度减1
  count--;
  if (itrs != null)
      itrs.elementDequeued();
  //通知那些被打断的线程当前队列状态非满,可以继续存放元素
  notFull.signal();
  return x;
}

由于dequeue 方法(出队)和上面介绍的 enqueue 方法(入队)的步骤大致类似,这里就不重复介绍了。

为了帮助理解,我专门画了一张图来展示 notEmpty(非空) 和 notFull (非满)这两个条件对象是如何控制 ArrayBlockingQueue 的存和取的。

ArrayBlockingQueue 非空非满

  • 消费者:当消费者从队列中 take 或者 poll 等操作取出一个元素之后,就会通知队列非满,此时那些等待非满的生产者就会被唤醒等待获取 CPU 时间片进行入队操作。
  • 生产者:当生产者将元素存到队列中后,就会触发通知队列非空,此时消费者就会被唤醒等待 CPU 时间片尝试获取元素。如此往复,两个条件对象就构成一个环路,控制着多线程之间的存和取。

非阻塞式获取和新增元素

ArrayBlockingQueue 非阻塞式获取和新增元素的方法为:

  • offer(E e):将元素插入队列尾部。如果队列已满,则该方法会直接返回 false,不会等待并阻塞线程。
  • poll():获取并移除队列头部的元素,如果队列为空,则该方法会直接返回 null,不会等待并阻塞线程。
  • add(E e):将元素插入队列尾部。如果队列已满则会抛出 IllegalStateException 异常,底层基于 offer(E e) 方法。
  • remove():移除队列头部的元素,如果队列为空则会抛出 NoSuchElementException 异常,底层基于 poll()
  • peek():获取但不移除队列头部的元素,如果队列为空,则该方法会直接返回 null,不会等待并阻塞线程。

先来看看 offer 方法,逻辑和 put 差不多,唯一的区别就是入队失败时不会阻塞当前线程,而是直接返回 false

public boolean offer(E e) {
        //确保插入的元素不为null
        checkNotNull(e);
        //获取锁
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lock();
        try {
             //队列已满直接返回false
            if (count == items.length)
                return false;
            else {
                //反之将元素入队并直接返回true
                enqueue(e);
                return true;
            }
        } finally {
            //释放锁
            lock.unlock();
        }
    }

poll 方法同理,获取元素失败也是直接返回空,并不会阻塞获取元素的线程。

public E poll() {
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        //上锁
        lock.lock();
        try {
            //如果队列为空直接返回null,反之出队返回元素值
            return (count == 0) ? null : dequeue();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

add 方法其实就是对于 offer 做了一层封装,如下代码所示,可以看到 add 会调用没有规定时间的 offer,如果入队失败则直接抛异常。

public boolean add(E e) {
        return super.add(e);
    }


public boolean add(E e) {
        //调用offer方法如果失败直接抛出异常
        if (offer(e))
            return true;
        else
            throw new IllegalStateException("Queue full");
    }

remove 方法同理,调用 poll,如果返回 null 则说明队列没有元素,直接抛出异常。

public E remove() {
        E x = poll();
        if (x != null)
            return x;
        else
            throw new NoSuchElementException();
    }

peek() 方法的逻辑也很简单,内部调用了 itemAt 方法。

public E peek() {
        //加锁
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lock();
        try {
            //当队列为空时返回 null
            return itemAt(takeIndex);
        } finally {
            //释放锁
            lock.unlock();
        }
    }

//返回队列中指定位置的元素
@SuppressWarnings("unchecked")
final E itemAt(int i) {
    return (E) items[i];
}

指定超时时间内阻塞式获取和新增元素

offer(E e)poll() 非阻塞获取和新增元素的基础上,设计者提供了带有等待时间的 offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)poll(long timeout, TimeUnit unit) ,用于在指定的超时时间内阻塞式地添加和获取元素。

 public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException {

        checkNotNull(e);
        long nanos = unit.toNanos(timeout);
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lockInterruptibly();
        try {
        //队列已满,进入循环
            while (count == items.length) {
            //时间到了队列还是满的,则直接返回false
                if (nanos <= 0)
                    return false;
                 //阻塞nanos时间,等待非满
                nanos = notFull.awaitNanos(nanos);
            }
            enqueue(e);
            return true;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

可以看到,带有超时时间的 offer 方法在队列已满的情况下,会等待用户所传的时间段,如果规定时间内还不能存放元素则直接返回 false

public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
        long nanos = unit.toNanos(timeout);
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lockInterruptibly();
        try {
          //队列为空,循环等待,若时间到还是空的,则直接返回null
            while (count == 0) {
                if (nanos <= 0)
                    return null;
                nanos = notEmpty.awaitNanos(nanos);
            }
            return dequeue();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

同理,带有超时时间的 poll 也一样,队列为空则在规定时间内等待,若时间到了还是空的,则直接返回 null。

判断元素是否存在

ArrayBlockingQueue 提供了 contains(Object o) 来判断指定元素是否存在于队列中。

public boolean contains(Object o) {
    //若目标元素为空,则直接返回 false
    if (o == null) return false;
    //获取当前队列的元素数组
    final Object[] items = this.items;
    //加锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        // 如果队列非空
        if (count > 0) {
            final int putIndex = this.putIndex;
            //从队列头部开始遍历
            int i = takeIndex;
            do {
                if (o.equals(items[i]))
                    return true;
                if (++i == items.length)
                    i = 0;
            } while (i != putIndex);
        }
        return false;
    } finally {
        //释放锁
        lock.unlock();
    }
}

ArrayBlockingQueue 获取和新增元素的方法对比

为了帮助理解 ArrayBlockingQueue ,我们再来对比一下上面提到的这些获取和新增元素的方法。

新增元素:

方法队列满时处理方式方法返回值
put(E e)线程阻塞,直到中断或被唤醒void
offer(E e)直接返回 falseboolean
offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)指定超时时间内阻塞,超过规定时间还未添加成功则返回 falseboolean
add(E e)直接抛出 IllegalStateException 异常boolean

获取/移除元素:

方法队列空时处理方式方法返回值
take()线程阻塞,直到中断或被唤醒E
poll()返回 nullE
poll(long timeout, TimeUnit unit)指定超时时间内阻塞,超过规定时间还是空的则返回 nullE
peek()返回 nullE
remove()直接抛出 NoSuchElementException 异常boolean

ArrayBlockingQueue 相关面试题

ArrayBlockingQueue 是什么?它的特点是什么?

ArrayBlockingQueueBlockingQueue 接口的有界队列实现类,常用于多线程之间的数据共享,底层采用数组实现,从其名字就能看出来了。

ArrayBlockingQueue 的容量有限,一旦创建,容量不能改变。

为了保证线程安全,ArrayBlockingQueue 的并发控制采用可重入锁 ReentrantLock ,不管是插入操作还是读取操作,都需要获取到锁才能进行操作。并且,它还支持公平和非公平两种方式的锁访问机制,默认是非公平锁。

ArrayBlockingQueue 虽名为阻塞队列,但也支持非阻塞获取和新增元素(例如 poll()offer(E e) 方法),只是队列满时添加元素会抛出异常,队列为空时获取的元素为 null,一般不会使用。

ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 有什么区别?

ArrayBlockingQueueLinkedBlockingQueue 是 Java 并发包中常用的两种阻塞队列实现,它们都是线程安全的。不过,不过它们之间也存在下面这些区别:

  • 底层实现:ArrayBlockingQueue 基于数组实现,而 LinkedBlockingQueue 基于链表实现。
  • 是否有界:ArrayBlockingQueue 是有界队列,必须在创建时指定容量大小。LinkedBlockingQueue 创建时可以不指定容量大小,默认是Integer.MAX_VALUE,也就是无界的。但也可以指定队列大小,从而成为有界的。
  • 锁是否分离: ArrayBlockingQueue中的锁是没有分离的,即生产和消费用的是同一个锁;LinkedBlockingQueue中的锁是分离的,即生产用的是putLock,消费是takeLock,这样可以防止生产者和消费者线程之间的锁争夺。
  • 内存占用:ArrayBlockingQueue 需要提前分配数组内存,而 LinkedBlockingQueue 则是动态分配链表节点内存。这意味着,ArrayBlockingQueue 在创建时就会占用一定的内存空间,且往往申请的内存比实际所用的内存更大,而LinkedBlockingQueue 则是根据元素的增加而逐渐占用内存空间。

ArrayBlockingQueue 和 ConcurrentLinkedQueue 有什么区别?

ArrayBlockingQueueConcurrentLinkedQueue 是 Java 并发包中常用的两种队列实现,它们都是线程安全的。不过,不过它们之间也存在下面这些区别:

  • 底层实现:ArrayBlockingQueue 基于数组实现,而 ConcurrentLinkedQueue 基于链表实现。
  • 是否有界:ArrayBlockingQueue 是有界队列,必须在创建时指定容量大小,而 ConcurrentLinkedQueue 是无界队列,可以动态地增加容量。
  • 是否阻塞:ArrayBlockingQueue 支持阻塞和非阻塞两种获取和新增元素的方式(一般只会使用前者), ConcurrentLinkedQueue 是无界的,仅支持非阻塞式获取和新增元素。

ArrayBlockingQueue 的实现原理是什么?

ArrayBlockingQueue 的实现原理主要分为以下几点(这里以阻塞式获取和新增元素为例介绍):

  • ArrayBlockingQueue 内部维护一个定长的数组用于存储元素。
  • 通过使用 ReentrantLock 锁对象对读写操作进行同步,即通过锁机制来实现线程安全。
  • 通过 Condition 实现线程间的等待和唤醒操作。

这里再详细介绍一下线程间的等待和唤醒具体的实现(不需要记具体的方法,面试中回答要点即可):

  • 当队列已满时,生产者线程会调用 notFull.await() 方法让生产者进行等待,等待队列非满时插入(非满条件)。
  • 当队列为空时,消费者线程会调用 notEmpty.await()方法让消费者进行等待,等待队列非空时消费(非空条件)。
  • 当有新的元素被添加时,生产者线程会调用 notEmpty.signal()方法唤醒正在等待消费的消费者线程。
  • 当队列中有元素被取出时,消费者线程会调用 notFull.signal()方法唤醒正在等待插入元素的生产者线程。

关于 Condition接口的补充:

Condition是 JDK1.5 之后才有的,它具有很好的灵活性,比如可以实现多路通知功能也就是在一个Lock对象中可以创建多个Condition实例(即对象监视器),线程对象可以注册在指定的Condition中,从而可以有选择性的进行线程通知,在调度线程上更加灵活。 在使用notify()/notifyAll()方法进行通知时,被通知的线程是由 JVM 选择的,用ReentrantLock类结合Condition实例可以实现“选择性通知” ,这个功能非常重要,而且是 Condition 接口默认提供的。而synchronized关键字就相当于整个 Lock 对象中只有一个Condition实例,所有的线程都注册在它一个身上。如果执行notifyAll()方法的话就会通知所有处于等待状态的线程,这样会造成很大的效率问题。而Condition实例的signalAll()方法,只会唤醒注册在该Condition实例中的所有等待线程。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1423471.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

python数据类型-列表

1 python中列表的定义 python中列表是一种有序和可更改的集合&#xff0c;允许重复的成员&#xff0c;列表中的元素之间数据类型可以不同&#xff08;元素之间数据类型可以不相同&#xff0c;这一点和其它的面向对象的开发语言有很大的不同&#xff0c;如C#、Java&#xff09;…

大创项目推荐 题目:基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习 机器视觉

文章目录 0 前言1 项目背景2 花卉识别的基本原理3 算法实现3.1 预处理3.2 特征提取和选择3.3 分类器设计和决策3.4 卷积神经网络基本原理 4 算法实现4.1 花卉图像数据4.2 模块组成 5 项目执行结果6 最后 0 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天要分享的是 基…

Unity_Visual Effect Graph

Unity_Visual Effect Graph Unity可视化特效渲染虽不及Unreal Engine,然也还是吊打一众其他引擎的,粗浅整理一波吧,需要深入研究的点实在是太多了。 按照常规包管理方式安装Visual Effect Graph插件: 安装之后,示例文件夹中自带资源,拖入场景即可: 场景只是资源的显…

如何搭建一个成功的家装预约咨询小程序

微信小程序是一种在微信平台上运行的应用程序&#xff0c;为企业提供了一个快速、便捷的方式与用户进行交互和服务。开通微信家装预约咨询小程序店铺&#xff0c;可以帮助家装企业更好地与用户进行沟通和服务&#xff0c;提升用户体验和便捷度。下面我们就来详细介绍一下开通微…

(自用)learnOpenGL学习总结-高级OpenGL-几何着色器

在顶点着色器和片段着色器中间还有一个几何着色器。 几何着色器的输入是一个图元的一组顶点&#xff0c;在几何着色器中进行任意变换之后再给片段着色器&#xff0c;可以变成完全不一样的图元、可以生成更多的顶点。 #version 330 core layout (points) in; layout (line_str…

R高级绘图 | P1 | 带边缘分布散点图 | 代码注释 + 结果解读

新系列 —— R高级绘图&#xff0c;准备整理所有曾经绘制过的图图和未来需要的图图们的代码&#xff01;预计这个系列会囊括所有常见图形&#xff0c;只提供高级绘图代码&#xff0c;基础绘图主要在 R语言绘图 系列中进行介绍&#xff0c;这个系列咱们主打&#xff1a;需要XX图…

[Java 并发基础]多线程编程

文章参考&#xff1a; https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/concurrent/Future.html https://juejin.cn/post/6970558076642394142 文章目录 线程的创建方式继承 Thread实现 Runnable 接口实现 Callable 接口使用 Lambda使用线程池 线程创建相关的 jdk源码Thr…

阿赵UE学习笔记——13、贴花

阿赵UE学习笔记目录 大家好&#xff0c;我是阿赵。   继续学习虚幻引擎的使用。这次介绍一种特殊的材质类型&#xff0c;贴花。 一、获取贴花资源 在没有分析贴花的原理之前&#xff0c;可以先去获得一些免费的贴花资源来使用&#xff0c;比如在Quixel上面就有专门的一个资源…

Git - 在公司中,使用 git 的流程是什么?遇到冲突怎么办?

目录 一、公司中 git 的使用流程 1.1、设置用户签名 1.2、创建分支&#xff0c;提交代码到远程仓库 1.3、创建 pr&#xff0c;code review 1.4、意外情况&#xff1a;分支冲突 一、公司中 git 的使用流程 1.1、设置用户签名 刚进公司&#xff0c;肯定是先初始化个人的用户…

教师社会地位最直观的表现是什么

教师社会地位最直观的表现是什么&#xff1f;当我们谈及教师社会地位时&#xff0c;不能仅仅从薪资、荣誉等角度去理解&#xff0c;而应从教师的工作环境、待遇、以及社会对教师的认知和尊重程度等方面进行全面考察。 教师的工作环境是他们社会地位的直观体现之一。一个良好的…

备战蓝桥杯---数据结构与STL应用(优先队列的小细节)

很显然&#xff0c;我们先二分求X,对于验证&#xff0c;一开始我先想的是直接求每个的不足电量再除充电量后向上取整&#xff0c;然后判断与k的大小关系。事实上&#xff0c;如果让k很大&#xff0c;若有两只手机在下一刻多没电&#xff0c;显然上述方法得出的结论是错误的&…

虹科干货 | 如何使用nProbe Cento构建100 Gbit NetFlow 传感器

本文是一份全面的指南&#xff0c;解释了如何使用nProbe Cento构建一个高效的100 Gbit NetFlow传感器。旨在帮助大家充分利用NetFlow技术&#xff0c;以监控和分析高速网络流量。 当需要监控分布式网络&#xff0c;了解流经上行链路或关键网段的网络流量时&#xff0c;NetFlow…

【JVM】类加载流程

目录 1.加载 2.链接 &#xff08;1&#xff09;校验 &#xff08;2&#xff09;准备 &#xff08;3&#xff09;解析 3.初始化 4.使用 5.卸载 1.加载 加载阶段&#xff0c;简言之&#xff0c;查找并加载类的二进制数据&#xff0c;生成 Class 的实例 在加载类时&#x…

SpringCloud_学习笔记_1

SpringCloud01 1.认识微服务 随着互联网行业的发展&#xff0c;对服务的要求也越来越高&#xff0c;服务架构也从单体架构逐渐演变为现在流行的微服务架构。这些架构之间有怎样的差别呢&#xff1f; 1.0.学习目标 了解微服务架构的优缺点 1.1.单体架构 单体架构&#xff…

Trinamic推出嵌入式运动控制模块,用于驱动大功率工业电机,大幅降低功耗

集成的实时、无传感器控制与驱动技术将功率损耗降低50%&#xff0c;可驱动功率高出三倍的电机(高达7A) TRINAMIC推出两款新型插槽式运动控制嵌入式模块及其开发工具&#xff0c;采用独特的实时无传感器控制技术。这些完备的控制/驱动模块通过在其板上实时处理关键功能&#xff…

JDBC 结构优化2

JDBC 结构优化2 文章目录 JDBC 结构优化2结构优化2 - ATM系统(存,取,转,查)1 Service2 事务3 ThreadLocal4 事务的封装 结构优化2 - ATM系统(存,取,转,查) 1 Service 什么是业务? 代表用户完成的一个业务功能&#xff0c;可以由一个或多个DAO的调用组成。软件所提供的一个功…

阿里云 DMS 执行sql变更

数据库开发-数据变更-无锁变更 选择数据库&#xff1a;比如要更新生产库&#xff0c;搜索生产库名字。 填入变更sql。

【计算机图形】几何(Geometry)和拓扑(Topology)

目录 参考文献三维实体建模内核CSG/BREPParasolid简介Parasolid接口函数Parasolid类的结构 Parasolid数据分类&#xff1a;几何(Geometry)和拓扑(Topology)拓扑(Topology)什么是“拓扑”呢&#xff1f;Principle Geometry- Topology - Construction Geometry案例&#xff1a;拓…

最新多功能PHP图床源码 /兰空图床Lsky Pro开源版v2.1/ 单纯的图床程序源码

源码介绍&#xff1a; Lsky Pro 是一个用于在线上传、管理图片的图床程序&#xff0c;中文名&#xff1a;兰空图床&#xff0c;你可以将它作为自己的云上相册&#xff0c;亦可以当作你的写作贴图库。 该程序的最初版本诞生于2017年10月&#xff0c;由ThinkPHP 5框架精心打造而…

飞致云开源社区月度动态报告(2024年1月)

自2023年6月起&#xff0c;中国领先的开源软件公司FIT2CLOUD飞致云以月度为单位发布《飞致云开源社区月度动态报告》&#xff0c;旨在向广大社区用户同步飞致云旗下系列开源软件的发展情况&#xff0c;以及当月主要的产品新版本发布、社区运营成果等相关信息。 飞致云开源大屏…