【Java并发编程】18、PriorityBlockingQueue源码分析

PriorityBlockingQueue是一个基于数组实现的线程安全的无界队列，原理和内部结构跟PriorityQueue基本一样，只是多了个线程安全。javadoc里面提到一句，1：理论上是无界的，所以添加元素可能导致outofmemoryerror；2.不容许添加null；3.添加的元素使用构造时候传入Comparator排序，要不然就使用元素的自然排序。

PriorityBlockingQueue是基于优先级，不是FIFO，这是个好东西，可以用来实现优先级的线程池，高优先级的先执行，低优先级的后执行。跟之前看过的几个队列一样，都是继承AbstractQueue实现BlockingQueue接口。

对于优先级的实现，是采用数组来实现堆的，大概样子画个图容易理解：

堆顶元素是最小的，对于各左右子堆也保证堆顶元素最小。应用的数据结构为：最大堆/最小堆，是一个完全二叉树

容易混淆的概念：

二叉排序树，又称二叉查找树，又称二叉搜索树

或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树：

（1）若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于或等于它的根结点的值；

（2）若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值；

（3）左、右子树也分别为二叉排序树；

 

完全二叉树：叶节点只能出现在最下层和次下层，并且最下面一层的结点都集中在该层最左边的若干位置的二叉树

 

平衡二叉树：它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树，同时，平衡二叉树必定是二叉搜索树

 

红黑树：是一种自平衡二叉查找树

内部结构和构造：

//基于数组实现的，如果构造没有传入容量，就是用默认大小
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;

/**
 * 数组最大容量
 */
private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;

/**
 * 优先级队列数组，记住queue[n]的2个左右子元素在数组的位置为在queue[2*n+1]和queue[2*(n+1)]
 */
private transient Object[] queue;

/**
 * 队列元素个数
 */
private transient int size;

/**
 * 比较器，构造时可以选择传入，没有就null，到时候就使用元素的自然排序
 */
private transient Comparator<? super E> comparator;

/**
 * 重入锁控制多有操作
 */
private final ReentrantLock lock;

/**
 * 队列为空的时候条件队列
 */
private final Condition notEmpty;

/**
 * 自旋锁
 */
private transient volatile int allocationSpinLock;

/**
 * 序列化的时候使用PriorityQueue，这个PriorityBlockingQueue几乎一模一样
 */
private PriorityQueue q;

/**
 * 默认构造，使用默认容量，没有比较器
 */
public PriorityBlockingQueue() {
    this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);
}

public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, null);
}

/**
 * 最终调用的构造
 */
public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity,
                             Comparator<? super E> comparator) {
    if (initialCapacity < 1)
        throw new IllegalArgumentException();
    this.lock = new ReentrantLock();
    this.notEmpty = lock.newCondition();
    this.comparator = comparator;
    this.queue = new Object[initialCapacity];
}

内部结构和构造没有什么特别的地方，基于数组实现优先级的堆，记住数组元素queue[n]的左节点queue[2*n+1]和右节点queue[2*(n+1)]，每次出队的都是queue[0]。

看下常用方法：

add、put、offer都是最终调用offer()方法:

所有的添加元素最后都是调用offer方法，2步：扩容+存储，大体流程为：

1.加锁，检查元素数量是否大于等于数组长度，如果是，那就扩容，扩容没必要使用主锁，先释放锁，使用cas自旋锁，容量最少翻倍，释放自旋锁，可能存在竞争，检查下，是否扩容，如果扩容那就复制数组，再度加主锁；

2.看构造入参是否有comparator，有就使用，没有就自然排序，从数组待插入位置父节点开始比较大，如果大于父节点，那就直接待插入位置插入，否则就跟父节点交换，然后循环向上查找，数量加1，通知非空条件队列take，最后释放锁。

看下几个出队操作：

出队的大体流程：

1.加锁，获取queue[0]，清掉堆的最后一个叶子节点，并将其作为比较节点。等价于把最后一个叶子节点移到了queue[0]位置。然后从顶向下比较，找到新的queue[0]应该在的位置

2.调用从顶向下调整的方法：待调整位置节点左右节点和之前的叶子节点比较，如果之前叶子节点最小，那就直接放入待调整位置，如果是叶子节点小，那就取小的那个放入待调整位置，并且将小的部分重新循环查找，循环次数根据2分查找，基本是元素数量的一半就到找到位置。

再看一个remove，因为remove方法，2中调整方式都用到了：

remove的时候有2个调整，先自顶向下调整，保证最小，然后再向上调整。

出处：http://blog.csdn.net/xiaoxufox/article/details/51860543