java延迟队列DelayQueue及底层优先队列PriorityQueue实现原理源码详解

　　DelayQueue是基于java中一个非常牛逼的队列PriorityQueue(优先队列)，PriorityQueue是java1.5新加入的，当我看到Doug Lea大神的署名之后，我就知道这个队列不简单，那我们先来看一下他的源码吧：

作为一个队列来说，最基础的就是新增和查询，首先我们看下入队的逻辑：

1.入队

PriorityQueue提供了offer方法新增元素(add方法其实也是offer实现的)，我们直接看下源码：

public boolean offer(E e) {
        if (e == null)
            throw new NullPointerException();
        modCount++;
        int i = size;
        if (i >= queue.length)
            grow(i + 1);
        size = i + 1;
        if (i == 0)
            queue[0] = e;
        else
            siftUp(i, e);
        return true;
    }

offer方法首先判断是否需要扩容，若需要则走grow方法：

private void grow(int minCapacity) {
        int oldCapacity = queue.length;
        // Double size if small; else grow by 50%
        int newCapacity = oldCapacity + ((oldCapacity < 64) ?
                                         (oldCapacity + 2) :
                                         (oldCapacity >> 1));
        // overflow-conscious code
        if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
            newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
        queue = Arrays.copyOf(queue, newCapacity);
    }

当长度小于64，扩容一倍+2，否则扩容50%。

再往下看若队列中没有元素，直接复制下标为0的元素，否则调用siftUp方法：

private void siftUp(int k, E x) {
        if (comparator != null)
            siftUpUsingComparator(k, x);
        else
            siftUpComparable(k, x);
    }

俩方法差不多一个，具体可搜compare和compareTo的区别如：https://blog.csdn.net/fly910905/article/details/81670353，我们直接看siftUpComparable方法：

private void siftUpComparable(int k, E x) {
        Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>) x;
        while (k > 0) {
            int parent = (k - 1) >>> 1;
            Object e = queue[parent];
            if (key.compareTo((E) e) >= 0)
                break;
            queue[k] = e;
            k = parent;
        }
        queue[k] = key;
    }

     

结合上图和代码可以看出每个节点新增时，首先会根据节点下标计算出当前新节点应该属于的节点的父节点，比较当小于父节点则交换，无限循环，知道不存在父节点或者当前节点大于父节点的值，这样可以保证每个节点都比起子节点要小。

2.出队

入队的时候基本都差不多，但出队却有好几种，我们首先看peek方法：

public E peek() {
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lock();
        try {
            return q.peek();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

public E peek() {
        return (size == 0) ? null : (E) queue[0];
    }

代码简洁明了，就是查询出第一个，这只能算查询，算不上出队，我觉得应该叫点名。

再看poll方法：

public E poll() {
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lock();
        try {
            E first = q.peek();  //取第一个节点
            if (first == null || first.getDelay(NANOSECONDS) > 0)  //节点为空或者首节点未到延时时间直接返回null
                return null;
            else
                return q.poll();  //PriorityQueue取节点逻辑
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

再看PriorityQueue.poll方法：

public E poll() {
        if (size == 0)
            return null;
        int s = --size;
        modCount++;
        E result = (E) queue[0];
        E x = (E) queue[s];
        queue[s] = null;
        if (s != 0)
            siftDown(0, x);
        return result;
    }

首先取出第一个节点，然后将最后一个节点放替换首节点，并与子节点对比找出最小的并替换直到当前节点为最小为止，具体替换流程见siftDown代码：

private void siftDown(int k, E x) {
        if (comparator != null)
            siftDownUsingComparator(k, x);
        else
            siftDownComparable(k, x);
    }

private void siftDownComparable(int k, E x) {
        Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>)x;
        int half = size >>> 1;        // loop while a non-leaf
        while (k < half) {
            int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least  拿到左子节点下标
            Object c = queue[child];
            int right = child + 1;  //右子节点下标
            if (right < size &&
                ((Comparable<? super E>) c).compareTo((E) queue[right]) > 0)
                c = queue[child = right];  //取出左右节点较小的
            if (key.compareTo((E) c) <= 0)  //当前节点比子节点小，结束流程
                break;
            queue[k] = c;   //替换子节点至父节点
            k = child;
        }
        queue[k] = key;
    }

这个代码看起来稍微复杂点，会首先拿到左子节点和右子节点，对比取出较小的节点后与当前节点对比，将小的放在父节点位置，其实这里也是保证替换后的节点依然保持每个父节点最小，符合小顶堆。具体流程如下图所示：

我们最后看下take方法的实现：

public E take() throws InterruptedException {
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lockInterruptibly();
        try {
            for (;;) {
                E first = q.peek();  //取出第一个节点
                if (first == null)  //首节点为空说明队列为空，await等待
                    available.await();
                else {              //说明队列中有节点
                    long delay = first.getDelay(NANOSECONDS);   //获取首节点延时时间
                    if (delay <= 0)         //延时时间到期，直接取
                        return q.poll();
                    first = null; // don't retain ref while waiting
                    if (leader != null)    //说明当前有其他线程在操作(一般是其他线程在await)
                        available.await();
                    else {  //这里设置操作线程为自己，并等待延时时间时长
                        Thread thisThread = Thread.currentThread();
                        leader = thisThread;
                        try {
                            available.awaitNanos(delay);
                        } finally {
                            if (leader == thisThread)
                                leader = null;
                        }
                    }
                }
            }
        } finally {
            if (leader == null && q.peek() != null)
                available.signal();
            lock.unlock();
        }
    }

这个实现一看就是阻塞式等待，取不到不罢休系列。

总结：

　　这篇写的还是比较简单的，大体介绍了DelayQueue的实现，也从底层了解了小顶堆PriorityQueue的实现，算是补充了之前对延时队列的具体实现，这篇主要是通过一个小顶堆的实现，保证每次取得值都是最小的，而又不用像数组那样每次插入都要重新排序，这里只要排序一部分就可以，也保证了性能，而DelayQueue中，加入了ReentrantLock保证了多线程的线程安全，同时加入Condition实现了延时阻塞式存取的机制，jdk的代码还是牛，这里其实就是我之前写锁的时候介绍的等待通知模式的一种实现，结合起来看还是有一些收获的。