jdk1.7.0_79 

  队列是一种非常常用的数据结构,一进一出,先进先出。

  在Java并发包中提供了两种类型的队列,非阻塞队列与阻塞队列,当然它们都是线程安全的,无需担心在多线程并发环境所带来的不可预知的问题。为什么会有非阻塞和阻塞之分呢?这里的非阻塞与阻塞在于有界与否,也就是在初始化时有没有给它一个默认的容量大小,对于阻塞有界队列来讲,如果队列满了的话,则任何线程都会阻塞不能进行入队操作,反之队列为空的话,则任何线程都不能进行出队操作。而对于非阻塞无界队列来讲则不会出现队列满或者队列空的情况。它们俩都保证线程的安全性,即不能有一个以上的线程同时对队列进行入队或者出队操作。

  非阻塞队列:ConcurrentLinkedQueue

  阻塞队列:ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、……

  本文介绍非阻塞队列——ConcurentLinkedQueue。

  首先查看ConcurrentLinkedQueue默认构造函数,观察它在初始化时做了什么操作。

//ConcurrentLinkedQueue
public ConcurrentLinkedQueue() {
  head = tail = new Node<E>(null);
}

  可以看到ConcurrentLinkedQueue在其内部有一个头节点和尾节点,在初始化的时候指向一个节点。

  对于入队(插入)操作一共提供了这么2个方法(实际上是一个):

 

入队(插入)

add(e)(其内部调用offer方法,)

offer(e)(插入到队列尾部,当队列无界将永远返回true)

 //ConcurrentLinkedQueue#offer
public boolean offer(E e) {
checkNotNull(e); //入队元素是否为空,不允许Null值入队
final Node<E> newNode = new Node<E>(e); //将入队元素构造为Node节点
/*tail指向的是队列尾节点,但有时tail.next才是真正指向的尾节点*/
for (Node<E> t = tail, p = t;;) {
Node<E> q = p.next;
if (q == null) { //此时p指向的就是队列真正的尾节点
if(p.casNext(null, newNode)) { //cas算法,p.next = newNode
if (p != tail) //将tail指向队列尾节点
casTail(t, newNode);
return true;
       }
    }
    else if (p == q)
    p = (t != (t = tail)) ? t : head;
    else
    p = (p != t && t != (t = tail)) t : q;
  }
}

  offer入队过程如下图所示:
  ① 队列中没有元素,第一次入队操作:
    进入循环体:
    t = tail;
    p = tail;
    q = p.next = null;

    判断尾节点的引用p是否指向的是尾节点(if(q == null))->是:
      CAS算法将入队节点设置成尾节点的next节点(p.casNext(null, newNode))
    判断tail尾节点指针的引用p是否大于等于1个next节点(if (p != t))->否
    返回true

  ② 队列中有元素,进行入队操作:

    1) 第一次循环:
    t = tail;
    p = tail;
    q = p.next = Node1;

    判断tail尾节点指针的引用p是否指向的是尾节点(if(q == null))->否
    判断tail尾节点指针的引用p是否指向的是尾节点(else if (p == q))->否
    将tail尾节点指针的引用p向后移动(p = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q;)->p = Node1

    2) 第二次循环:
    t = tail;
    p = Node1;
    q = p.next = null;

    判断tail尾节点指针的引用p是否指向真正的尾节点(if(q == null))->是:
      CAS算法将入队节点设置成尾节点的next节点(p.casNext(null, newNode))
    判断tail尾节点指针的引用p是否大于等于1个next节点(if (p != t))->是:
      更新tail节点(casTail(t, nextNode))
    返回true

  入队的操作都是由CAS算法完成,显然是为了保证其安全性。整个入队过程首先要定位出尾节点,其次使用CAS算法将入队节点设置成尾节点的next节点。整个入队过程首先要定位队列的尾节点,如果将tail节点一直指向尾节点岂不是更好吗?每次即tail->next = newNode;tail = newNode;这样在单线程环境来确实没问题,但是,在多线程并发环境下就不得不要考虑线程安全,每次更新tail节点意味着每次都要使用CAS更新tail节点,这样入队效率必然降低,所以ConcurrentLinkedQueue的tail节点并不总是指向队列尾节点的原因就是减少更新tail节点的次数,提高入队效率。
  对于出队(删除)操作一共提供了这么1个方法:

 //ConcurrentLinkecQueue#poll
public E poll() {
restartFromHead:
for (;;) {
for (Node<E> h = head, p = h, q;;) {
E item = p.item;
if (item != null && p.casItem(item, null)) {
if (p != h)
updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p);
return item;
       }  
       else if ((q = p.next) == null) {
13     updateHead(h, p);
       return null;
       }
       else if (p == q)
      continue restartFromHead;
       else
     p = q;
    }
  }
}

  以上面队列中有两个元素为例:(注意,初始时,head指向的是空节点)

  出队(删除):
  1) 第一次循环:
    h = head;
    p = head;
    q = null;
    item = p.item = null;

    判断head节点指针的引用是否不是空节点(if (item != null))->否,即是空节点
    判断(暂略)
    判断(暂略)
    将head节点指针的引用p向后移动(p = q)

  2) 第二次循环:
    h = head;
    p = q = Node1;
    q = Node1;
    item = p.item = Node1.item;

    判断head节点指针的引用p是否不是空节点(if (item != null))->是,即不是空节点:
      判断head节点指针与p是否指向同一节点(if (p != h))->否:
        更新头节点(updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p))
        返回item

  实际上继续出队会发现,出队和入队类似,不会每次出队都会更新head节点,原理也和tail一样。
  对于ConcurrentLinkedQueue#size方法将会遍历整个队列,可想它的效率并不高,如果一定需要调用它的size方法,特别是for循环时,我建议一下写法:

for (int i = 0, int size = concurrentLinkedQueue.size(); i < size;i++)

  因为这能保证不用每次循环都调用一次size方法遍历一遍队列。

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