SynchronousQueue、LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue性能测试

　　JDK6对SynchronousQueue做了性能优化，避免对竞争资源加锁，所以想试试到底平时是选择SynchronousQueue还是其他BlockingQueue。

　　对于容器类在并发环境下的比较，一是是否线程安全，二是并发性能如何。BlockingQueue的实现都是线程安全的，所以只能比比它们的并发性能了。在 不同的应用场景中，对容器的使用情况不同，有的读取操作多修改写入操作少，有的修改写入操作多，这对容器的性能会造成不同的影响。但对于Queue的使 用，个人认为是比较一致的，简单点就是put和get，不会修改某个元素的内容再被读取，也很少只读取的操作，那是不是有最佳实践了?

　　LinkedBlockingQueue性能表现远超ArrayBlcokingQueue，不管线程 多少，不管Queue长短，LinkedBlockingQueue都胜过ArrayBlockingQueue。SynchronousQueue表现 很稳定，而且在20个线程之内不管Queue长短，SynchronousQueue性能表现是最好的，（其实SynchronousQueue跟 Queue长短没有关系），如果Queue的capability只能是1，那么毫无疑问选择SynchronousQueue，这也是设计 SynchronousQueue的目的吧。但大家也可以看到当超过1000个线程时，SynchronousQueue性能就直线下降了，只有最高峰的 一半左右，而且当Queue大于30时，LinkedBlockingQueue性能就超过SynchronousQueue。

结论：

  • 线程多（>20），Queue长度长（>30），使用LinkedBlockingQueue

  • 线程少 (<20) ，Queue长度短 (<30) , 使用SynchronousQueue

当然，使用SynchronousQueue的时候不要忘记应用的扩展，如果将来需要进行扩展还是选择LinkedBlockingQueue好，尽量把SynchronousQueue限制在特殊场景中使用。

  • 少用ArrayBlcokingQueue，似乎没找到它的好处，高手给给建议吧！

最后看看测试代码和结果：（Win7 64bit + JDK7 + CPU4 + 4GB)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.CompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutorCompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.SynchronousQueue;
public class TestSynchronousQueue {
    private static int THREAD_NUM;
    private static int N = 1000000;
    private static ExecutorService executor;
    public static void main(String[] args) throws Exception {                    
        System.out.println("Producer\tConsumer\tcapacity \t LinkedBlockingQueue \t ArrayBlockingQueue \t SynchronousQueue");
                            
        for(int j = 0; j<10; j++){
            THREAD_NUM = (int) Math.pow(2, j);
            executor = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_NUM * 2);
                                
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                int length = (i == 0) ? 1 : i * 10;
                System.out.print(THREAD_NUM + "\t\t");
                System.out.print(THREAD_NUM + "\t\t");
                System.out.print(length + "\t\t");
                System.out.print(doTest2(new LinkedBlockingQueue<Integer>(length), N) + "/s\t\t\t");
                System.out.print(doTest2(new ArrayBlockingQueue<Integer>(length), N) + "/s\t\t\t");
                System.out.print(doTest2(new SynchronousQueue<Integer>(), N) + "/s");
                System.out.println();
            }
                                
            executor.shutdown();
        }
    }
                        
    private static class Producer implements Runnable{
        int n;
        BlockingQueue<Integer> q;
                            
        public Producer(int initN, BlockingQueue<Integer> initQ){
            n = initN;
            q = initQ;
        }
                            
        public void run() {
            for (int i = 0; i < n; i++)
                try {
                    q.put(i);
                } catch (InterruptedException ex) {
                }
        }
    }
                        
    private static class Consumer implements Callable<Long>{
        int n;
        BlockingQueue<Integer> q;
                            
        public Consumer(int initN, BlockingQueue<Integer> initQ){
            n = initN;
            q = initQ;
        }
                            
        public Long call() {
            long sum = 0;
            for (int i = 0; i < n; i++)
                try {
                    sum += q.take();
                } catch (InterruptedException ex) {
                }
            return sum;
        }
    }
                        
    private static long doTest2(final BlockingQueue<Integer> q, final int n)
            throws Exception {
        CompletionService<Long> completionServ = new ExecutorCompletionService<Long>(executor);
                            
        long t = System.nanoTime();
        for(int i=0; i<THREAD_NUM; i++){
            executor.submit(new Producer(n/THREAD_NUM, q));
        }    
        for(int i=0; i<THREAD_NUM; i++){
            completionServ.submit(new Consumer(n/THREAD_NUM, q));
        }
                            
        for(int i=0; i<THREAD_NUM; i++){
            completionServ.take().get();
        }    
                            
        t = System.nanoTime() - t;
        return (long) (1000000000.0 * N / t); // Throughput, items/sec
    }
}

程序运行结果：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
Producer    Consumer    capacity     LinkedBlockingQueue     ArrayBlockingQueue      SynchronousQueue
1       1       1       154567/s            154100/s            3655071/s
1       1       10      1833165/s           1967491/s           3622405/s
1       1       20      3011779/s           2558451/s           3744037/s
1       1       30      3145926/s           2632099/s           3354525/s
1       1       40      3289673/s           2879696/s           3581858/s
1       1       50      3201828/s           3008838/s           3600100/s
1       1       60      3171374/s           2541672/s           3922617/s
1       1       70      3159786/s           2844493/s           3423066/s
1       1       80      3042835/s           2536290/s           3443517/s
1       1       90      3025808/s           3026241/s           3307096/s
2       2       1       141555/s            135653/s            2897927/s
2       2       10      1627066/s           785082/s            2908671/s
2       2       20      2199668/s           1604847/s           2937085/s
2       2       30      2309495/s           2115986/s           2922671/s
2       2       40      2335737/s           2424491/s           2942621/s
2       2       50      2394045/s           2405210/s           2918222/s
2       2       60      2499445/s           2471052/s           2881591/s
2       2       70      2368143/s           2454153/s           2914038/s
2       2       80      2381024/s           2457910/s           2937337/s
2       2       90      2509167/s           2461035/s           2789278/s
4       4       1       138177/s            138101/s            2736238/s
4       4       10      1654165/s           478171/s            2693045/s
4       4       20      2443373/s           779452/s            2728493/s
4       4       30      2646300/s           1169313/s           2787315/s
4       4       40      2755774/s           1487883/s           2874789/s
4       4       50      2774736/s           1579152/s           2804046/s
4       4       60      2804725/s           1998602/s           2803680/s
4       4       70      2797524/s           2388276/s           2936613/s
4       4       80      2887786/s           2557358/s           2899823/s
4       4       90      2878895/s           2539458/s           2839990/s
8       8       1       140745/s            135621/s            2711703/s
8       8       10      1650143/s           526018/s            2730710/s
8       8       20      2477902/s           798799/s            2696374/s
8       8       30      2658511/s           983456/s            2783054/s
8       8       40      2694167/s           1185732/s           2677500/s
8       8       50      2758267/s           1110716/s           2766695/s
8       8       60      2831922/s           1003692/s           2762232/s
8       8       70      2763751/s           1409142/s           2791901/s
8       8       80      2771897/s           1654843/s           2838479/s
8       8       90      2740467/s           1718642/s           2806164/s
16      16      1       131843/s            137943/s            2694036/s
16      16      10      1637213/s           491171/s            2725893/s
16      16      20      2523193/s           660559/s            2709892/s
16      16      30      2601176/s           899163/s            2689270/s
16      16      40      2794088/s           1054763/s           2759321/s
16      16      50      2777807/s           1111479/s           2663346/s
16      16      60      2893566/s           931713/s            2778294/s
16      16      70      2822779/s           1286067/s           2704785/s
16      16      80      2828238/s           1430581/s           2724927/s
16      16      90      2860943/s           1249650/s           2791520/s
32      32      1       132098/s            130805/s            2676121/s
32      32      10      1586372/s           402270/s            2674953/s
32      32      20      2467754/s           886059/s            2580989/s
32      32      30      2569709/s           772173/s            2599466/s
32      32      40      2659883/s           963633/s            2677042/s
32      32      50      2721213/s           910607/s            2677578/s
32      32      60      2779272/s           861786/s            2676874/s
32      32      70      2757921/s           1111937/s           2696416/s
32      32      80      2915294/s           1323776/s           2655641/s
32      32      90      2798313/s           1193225/s           2630231/s
64      64      1       126035/s            123764/s            2526632/s
64      64      10      1539034/s           394597/s            2582590/s
64      64      20      2449850/s           703790/s            2598631/s
64      64      30      2672792/s           758256/s            2529693/s
64      64      40      2797081/s           661028/s            2573380/s
64      64      50      2789848/s           1162143/s           2659469/s
64      64      60      2726806/s           1145495/s           2567020/s
64      64      70      2731554/s           1359939/s           2607615/s
64      64      80      2871116/s           1305428/s           2494839/s
64      64      90      2774416/s           1339611/s           2560153/s
128     128     1       223305/s            112828/s            2390234/s
128     128     10      1419592/s           404611/s            2401086/s
128     128     20      2365301/s           793815/s            2516045/s
128     128     30      2647136/s           915702/s            2463175/s
128     128     40      2721664/s           1081728/s           2400299/s
128     128     50      2688304/s           1149251/s           2489667/s
128     128     60      2774212/s           1145298/s           2453444/s
128     128     70      2782905/s           1165408/s           2403510/s
128     128     80      2818388/s           1392486/s           2389275/s
128     128     90      2738468/s           1546247/s           2425994/s
256     256     1       160146/s            80530/s         2369297/s
256     256     10      1214041/s           364460/s            2142039/s
256     256     20      1915432/s           901668/s            2156774/s
256     256     30      2371862/s           1124997/s           2237464/s
256     256     40      2630812/s           1123016/s           2216475/s
256     256     50      2666827/s           1239640/s           2267322/s
256     256     60      2635269/s           1276851/s           2318122/s
256     256     70      2663477/s           1333002/s           2188256/s
256     256     80      2672080/s           1659850/s           2315438/s
256     256     90      2804828/s           1497635/s           2194905/s
512     512     1       123294/s            68426/s         1892168/s
512     512     10      1028250/s           296454/s            1728199/s
512     512     20      1545215/s           604512/s            1963526/s
512     512     30      1968728/s           762240/s            2000386/s
512     512     40      2273678/s           854483/s            1948188/s
512     512     50      2295335/s           939350/s            1858429/s
512     512     60      2419257/s           1056918/s           1884224/s
512     512     70      2346088/s           980795/s            1852387/s
512     512     80      2341964/s           928496/s            1867498/s
512     512     90      2375789/s           1290064/s           1923461/s

SynchronousQueue、LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue性能测试的更多相关文章

  1. 线程池三种队列使用,SynchronousQueue,LinkedBlockingQueue,ArrayBlockingQueue

    使用方法: private static ExecutorService cachedThreadPool = new ThreadPoolExecutor(4, Runtime.getRuntime ...

  2. SynchronousQueue、LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue性能测试(转)

    听说JDK6对SynchronousQueue做了性能优化,避免对竞争资源加锁,所以想试试到底平时是选择SynchronousQueue还是其他BlockingQueue. 对于容器类在并发环境下的比 ...

  3. java并发编程（二十四）----(JUC集合)ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue介绍

    这一节我们来了解阻塞队列(BlockingQueue),BlockingQueue接口定义了一种阻塞的FIFO queue,每一个BlockingQueue都有一个容量,当容量满时往BlockingQ ...

  4. [源码]解析 SynchronousQueue 上界,下界.. 数据保存和数据传递. 堵塞队列. 有无频繁await?

     简析SynchronousQueue.LinkedBlockingQueue(两个locker,更快),ArrayBlockingQueue(一个locker,读写都竞争)     三者都是bloc ...

  5. java并发实践笔记

    底层的并发功能与并发语义不存在一一对应的关系.同步和条件等底层机制在实现应用层协议与策略须始终保持一致.(需要设计级别策略.----底层机制与设计级策略不一致问题). 简介 1.并发简史.(资源利用率 ...

  6. jdk8中java.util.concurrent包分析

    并发框架分类 1. Executor相关类 Interfaces. Executor is a simple standardized interface for defining custom th ...

  7. 《Java并发编程实战》读书笔记

    Subsections 线程安全(Thread safety)锁(lock)共享对象对象组合基础构建模块任务执行取消和关闭线程池的使用性能与可伸缩性并发程序的测试显示锁原子变量和非阻塞同步机制 一.线 ...

  8. java.util.concurrent BlockingQueue

    BlockingQueue 它实现了Queue接口.它是A BlockingQueue with one thread putting into it, and another thread taki ...

  9. Java 并发编程——Executor框架和线程池原理

    Eexecutor作为灵活且强大的异步执行框架,其支持多种不同类型的任务执行策略,提供了一种标准的方法将任务的提交过程和执行过程解耦开发,基于生产者-消费者模式,其提交任务的线程相当于生产者,执行任务 ...

随机推荐

  1. Swift - 给图片添加图片水印（图片上绘制另一张图，并可设透明度）

    我前面写了篇文章讲解如何给图片添加文字水印,而如果想要添加图片类型的水印也很简单,只要把原来代码里添加文字的部分改成图片即可. 1,效果图如下: (在图片左上角添加了一个半透明的logo图片) 2,为 ...

  2. javascript 中 事件流和事件冒泡

    一.事件流 是描述页面接受事件的顺序,IE 使用的是时间冒泡流;而Netscape的事件采用的是事件捕获流.1.事件冒泡JS 和 HTML是通过事件的方式实现交互.事件冒泡 开始元素,将事件逐级传递, ...

  3. linux中段错误的处理

    在 Linux环境下做C语言项目,由于是在一个原有项目基础之上进行二次开发,而且项目工程庞大复杂,出现了不少问题,其中遇到最多.花费时间最长的问题就是著名的“段错误”(Segmentation Fau ...

  4. Oracle Patch Bundle Update

    一.相关知识介绍 以前只知道有CPU(Critical Patch Update)和PSU(Patch Set Update),不知道还有个Bundle Patch,由于出现了TNS-12531的BU ...

  5. 十分钟开发一个调用Activity的PhoneGap插件

    在HybridApp开发中,非常多业务我们是没有办法通过HTML5+js实现的,比方调用第三方的包括Activity的jar包,一些必须使用原生代码才干实现的功能,比方复杂的UI的效果,调用通讯相关的 ...

  6. （原创）优酷androidclient 下载中 bug 解决

    在网络情况不好的情况下,优酷androidclient下载视频会终止,用户放弃下载点击 删除该任务以后,切换到网络好的情况下进行下载,会显示该视频已在下载队列里,然后clientUI界面却什么都看不到 ...

  7. zipalign 文件路径问题

    在使用zipalign,对Android程序进行打包,有些时候可能提示找不到zipalign ,可以复制一份放在相应的文件夹就行了 windows: 如果缺少zipalign,在网上找到相应的文件放在 ...

  8. hdc和hwnd的区别

    句柄概念在WINDOWS编程中是一个很重要的概念,在许多地方都扮演着重要的角色.但由此而产生的句柄概念也大同小异,比如:<<Microsoft   Windows   3   Develo ...

  9. Minor GC、Major GC和Full GC之间的区别（转）

    在 Plumbr 从事 GC 暂停检测相关功能的工作时,我被迫用自己的方式,通过大量文章.书籍和演讲来介绍我所做的工作.在整个过程中,经常对 Minor.Major.和 Full GC 事件的使用感到 ...

  10. 不使用webview,用手机浏览器的android app

    需求:wap站在手机上以App的形式打开,但不要嵌套WebView,只能以浏览器打开 package com.gzz.whyinzi; import android.net.Uri; import a ...