【死磕Java并发】-----J.U.C之Java并发容器:ConcurrentLinkedQueue

x33g5p2x  于2021-12-18 转载在 其他  
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要实现一个线程安全的队列有两种方式:阻塞和非阻塞。阻塞队列无非就是锁的应用,而非阻塞则是CAS算法的应用。下面我们就开始一个非阻塞算法的研究:CoucurrentLinkedQueue。

ConcurrentLinkedQueue是一个基于链接节点的无边界的线程安全队列,它采用FIFO原则对元素进行排序。采用“wait-free”算法(即CAS算法)来实现的。

CoucurrentLinkedQueue规定了如下几个不变性:

  1. 在入队的最后一个元素的next为null
  2. 队列中所有未删除的节点的item都不能为null且都能从head节点遍历到
  3. 对于要删除的节点,不是直接将其设置为null,而是先将其item域设置为null(迭代器会跳过item为null的节点)
  4. 允许head和tail更新滞后。这是什么意思呢?意思就说是head、tail不总是指向第一个元素和最后一个元素(后面阐述)。

head的不变性和可变性:

  • 不变性
  1. 所有未删除的节点都可以通过head节点遍历到
  2. head不能为null
  3. head节点的next不能指向自身
  • 可变性
  1. head的item可能为null,也可能不为null
  2. 允许tail滞后head,也就是说调用succc()方法,从head不可达tail

tail的不变性和可变性

  • 不变性
  1. tail不能为null
  • 可变性
  1. tail的item可能为null,也可能不为null
  2. tail节点的next域可以指向自身
  3. 允许tail滞后head,也就是说调用succc()方法,从head不可达tail

这些特性是否已经晕了?没关系,我们看下面的源码分析就可以理解这些特性了。

ConcurrentLinkedQueue源码分析

CoucurrentLinkedQueue的结构由head节点和tail节点组成,每个节点由节点元素item和指向下一个节点的next引用组成,而节点与节点之间的关系就是通过该next关联起来的,从而组成一张链表的队列。节点Node为ConcurrentLinkedQueue的内部类,定义如下:

private static class Node<E> {
        /** 节点元素域 */
        volatile E item;
        volatile Node<E> next;

        //初始化,获得item 和 next 的偏移量,为后期的CAS做准备

        Node(E item) {
            UNSAFE.putObject(this, itemOffset, item);
        }

        boolean casItem(E cmp, E val) {
            return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, itemOffset, cmp, val);
        }

        void lazySetNext(Node<E> val) {
            UNSAFE.putOrderedObject(this, nextOffset, val);
        }

        boolean casNext(Node<E> cmp, Node<E> val) {
            return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, nextOffset, cmp, val);
        }

        // Unsafe mechanics

        private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
        /** 偏移量 */
        private static final long itemOffset;
        /** 下一个元素的偏移量 */

       private static final long nextOffset;

        static {
            try {
                UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
                Class<?> k = Node.class;
                itemOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
                        (k.getDeclaredField("item"));
                nextOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
                        (k.getDeclaredField("next"));
            } catch (Exception e) {
                throw new Error(e);
            }
        }
    }

入列

入列,我们认为是一个非常简单的过程:tail节点的next执行新节点,然后更新tail为新节点即可。从单线程角度我们这么理解应该是没有问题的,但是多线程呢?如果一个线程正在进行插入动作,那么它必须先获取尾节点,然后设置尾节点的下一个节点为当前节点,但是如果已经有一个线程刚刚好完成了插入,那么尾节点是不是发生了变化?对于这种情况ConcurrentLinkedQueue怎么处理呢?我们先看源码:

offer(E e):将指定元素插入都队列尾部:

public boolean offer(E e) {
        //检查节点是否为null
        checkNotNull(e);
        // 创建新节点
        final Node<E> newNode = new Node<E>(e);

        //死循环 直到成功为止
        for (Node<E> t = tail, p = t;;) {
            Node<E> q = p.next;
            // q == null 表示 p已经是最后一个节点了,尝试加入到队列尾
            // 如果插入失败,则表示其他线程已经修改了p的指向
            if (q == null) {                                // --- 1
                // casNext:t节点的next指向当前节点
                // casTail:设置tail 尾节点
                if (p.casNext(null, newNode)) {             // --- 2
                    // node 加入节点后会导致tail距离最后一个节点相差大于一个,需要更新tail
                    if (p != t)                             // --- 3
                        casTail(t, newNode);                    // --- 4
                    return true;
                }
            }
            // p == q 等于自身
            else if (p == q)                                // --- 5
                // p == q 代表着该节点已经被删除了
                // 由于多线程的原因,我们offer()的时候也会poll(),如果offer()的时候正好该节点已经poll()了
                // 那么在poll()方法中的updateHead()方法会将head指向当前的q,而把p.next指向自己,即:p.next == p
                // 这样就会导致tail节点滞后head(tail位于head的前面),则需要重新设置p
                p = (t != (t = tail)) ? t : head;           // --- 6
            // tail并没有指向尾节点
            else
                // tail已经不是最后一个节点,将p指向最后一个节点
                p = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q;    // --- 7
        }
    }

光看源码还是有点儿迷糊的,插入节点一次分析就会明朗很多。

初始化

ConcurrentLinkedQueue初始化时head、tail存储的元素都为null,且head等于tail:

添加元素A

按照程序分析:第一次插入元素A,head = tail = dummyNode,所有q = p.next = null,直接走步骤2:p.casNext(null, newNode),由于 p == t成立,所以不会执行步骤3:casTail(t, newNode),直接return。插入A节点后如下:

添加元素B

q = p.next = A ,p = tail = dummyNode,所以直接跳到步骤7:p = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q;。此时p = q,然后进行第二次循环 q = p.next = null,步骤2:p == null成立,将该节点插入,因为p = q,t = tail,所以步骤3:p != t 成立,执行步骤4:casTail(t, newNode),然后return。如下:

添加节点C

此时t = tail ,p = t,q = p.next = null,和插入元素A无异,如下:

这里整个offer()过程已经分析完成了,可能p == q 有点儿难理解,p 不是等于q.next么,怎么会有p == q呢?这个疑问我们在出列poll()中分析

出列

ConcurrentLinkedQueue提供了poll()方法进行出列操作。入列主要是涉及到tail,出列则涉及到head。我们先看源码:

public E poll() {
        // 如果出现p被删除的情况需要从head重新开始
        restartFromHead:        // 这是什么语法?真心没有见过
        for (;;) {
            for (Node<E> h = head, p = h, q;;) {

                // 节点 item
                E item = p.item;

                // item 不为null,则将item 设置为null
                if (item != null && p.casItem(item, null)) {                    // --- 1
                    // p != head 则更新head
                    if (p != h)                                                 // --- 2
                        // p.next != null,则将head更新为p.next ,否则更新为p
                        updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p);          // --- 3
                    return item;
                }
                // p.next == null 队列为空
                else if ((q = p.next) == null) {                                // --- 4
                    updateHead(h, p);
                    return null;
                }
                // 当一个线程在poll的时候,另一个线程已经把当前的p从队列中删除——将p.next = p,p已经被移除不能继续,需要重新开始
                else if (p == q)                                                // --- 5
                    continue restartFromHead;
                else
                    p = q;                                                      // --- 6
            }
        }
    }

这个相对于offer()方法而言会简单些,里面有一个很重要的方法:updateHead(),该方法用于CAS更新head节点,如下:

final void updateHead(Node<E> h, Node<E> p) {
        if (h != p && casHead(h, p))
            h.lazySetNext(h);
    }

我们先将上面offer()的链表poll()掉,添加A、B、C节点结构如下:

poll A

head = dumy,p = head, item = p.item = null,步骤1不成立,步骤4:(q = p.next) == null不成立,p.next = A,跳到步骤6,下一个循环,此时p = A,所以步骤1 item != null,进行p.casItem(item, null)成功,此时p == A != h,所以执行步骤3:updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p),q = p.next = B != null,则将head CAS更新成B,如下:

poll B

head = B , p = head = B,item = p.item = B,步骤成立,步骤2:p != h 不成立,直接return,如下:

poll C

head = dumy ,p = head = dumy,tiem = p.item = null,步骤1不成立,跳到步骤4:(q = p.next) == null,不成立,然后跳到步骤6,此时,p = q = C,item = C(item),步骤1成立,所以讲C(item)设置为null,步骤2:p != h成立,执行步骤3:updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p),如下:

看到这里是不是一目了然了,在这里我们再来分析offer()的步骤5:

else if(p == q){
	p = (t != (t = tail))? t : head;
}

ConcurrentLinkedQueue中规定,p == q表明,该节点已经被删除了,也就说tail滞后于head,head无法通过succ()方法遍历到tail,怎么做? (t != (t = tail))? t : head;(这段代码的可读性实在是太差了,真他妈难理解:不知道是否可以理解为t != tail ? tail : head)这段代码主要是来判读tail节点是否已经发生了改变,如果发生了改变,则说明tail已经重新定位了,只需要重新找到tail即可,否则就只能指向head了。

就上面那个我们再次插入一个元素D。则p = head,q = p.next = null,执行步骤1: q = null且 p != t ,所以执行步骤4:,如下:

再插入元素E,q = p.next = null,p == t,所以插入E后如下:

到这里ConcurrentLinkedQueue的整个入列、出列都已经分析完毕了,对于ConcurrentLinkedQueue LZ真心感觉难看懂,看懂之后也感叹设计得太精妙了,利用CAS来完成数据操作,同时允许队列的不一致性,这种弱一致性确实是非常强大。再次感叹Doug Lea的天才。

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