线程池:source: https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/l-threadPool/
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Java多线程-工具篇-BlockingQueue
- 前言:
在新增的Concurrent包中,BlockingQueue很好的解决了多线程中,如何高效安全“传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类,为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利。本文详细介绍了BlockingQueue家庭中的所有成员,包括他们各自的功能以及常见使用场景。
- 认识BlockingQueue
阻塞队列,顾名思义,首先它是一个队列,而一个队列在数据结构中所起的作用大致如下图所示:
从上图我们可以很清楚看到,通过一个共享的队列,可以使得数据由队列的一端输入,从另外一端输出;
常用的队列主要有以下两种:(当然通过不同的实现方式,还可以延伸出很多不同类型的队列,DelayQueue就是其中的一种)
先进先出(FIFO):先插入的队列的元素也最先出队列,类似于排队的功能。从某种程度上来说这种队列也体现了一种公平性。
后进先出(LIFO):后插入队列的元素最先出队列,这种队列优先处理最近发生的事件。
多线程环境中,通过队列可以很容易实现数据共享,比如经典的“生产者”和“消费者”模型中,通过队列可以很便利地实现两者之间的数据共享。假设我们有若干生产者线程,另外又有若干个消费者线程。如果生产者线程需要把准备好的数据共享给消费者线程,利用队列的方式来传递数据,就可以很方便地解决他们之间的数据共享问题。但如果生产者和消费者在某个时间段内,万一发生数据处理速度不匹配的情况呢?理想情况下,如果生产者产出数据的速度大于消费者消费的速度,并且当生产出来的数据累积到一定程度的时候,那么生产者必须暂停等待一下(阻塞生产者线程),以便等待消费者线程把累积的数据处理完毕,反之亦然。然而,在concurrent包发布以前,在多线程环境下,我们每个程序员都必须去自己控制这些细节,尤其还要兼顾效率和线程安全,而这会给我们的程序带来不小的复杂度。好在此时,强大的concurrent包横空出世了,而他也给我们带来了强大的BlockingQueue。(在多线程领域:所谓阻塞,在某些情况下会挂起线程(即阻塞),一旦条件满足,被挂起的线程又会自动被唤醒)
下面两幅图演示了BlockingQueue的两个常见阻塞场景:
如上图所示:当队列中没有数据的情况下,消费者端的所有线程都会被自动阻塞(挂起),直到有数据放入队列。
如上图所示:当队列中填满数据的情况下,生产者端的所有线程都会被自动阻塞(挂起),直到队列中有空的位置,线程被自动唤醒。
这也是我们在多线程环境下,为什么需要BlockingQueue的原因。作为BlockingQueue的使用者,我们再也不需要关心什么时候需要阻塞线程,什么时候需要唤醒线程,因为这一切BlockingQueue都给你一手包办了。既然BlockingQueue如此神通广大,让我们一起来见识下它的常用方法:
BlockingQueue的核心方法:
放入数据:
offer(anObject):表示如果可能的话,将anObject加到BlockingQueue里,即如果BlockingQueue可以容纳,
则返回true,否则返回false.(本方法不阻塞当前执行方法的线程)
offer(E o, long timeout, TimeUnit unit),可以设定等待的时间,如果在指定的时间内,还不能往队列中
加入BlockingQueue,则返回失败。
put(anObject):把anObject加到BlockingQueue里,如果BlockQueue没有空间,则调用此方法的线程被阻断
直到BlockingQueue里面有空间再继续.
获取数据:
poll(time):取走BlockingQueue里排在首位的对象,若不能立即取出,则可以等time参数规定的时间,
取不到时返回null;
poll(long timeout, TimeUnit unit):从BlockingQueue取出一个队首的对象,如果在指定时间内,
队列一旦有数据可取,则立即返回队列中的数据。否则知道时间超时还没有数据可取,返回失败。
take():取走BlockingQueue里排在首位的对象,若BlockingQueue为空,阻断进入等待状态直到
BlockingQueue有新的数据被加入;
drainTo():一次性从BlockingQueue获取所有可用的数据对象(还可以指定获取数据的个数),
通过该方法,可以提升获取数据效率;不需要多次分批加锁或释放锁。 - 常见BlockingQueue
在了解了BlockingQueue的基本功能后,让我们来看看BlockingQueue家庭大致有哪些成员? - BlockingQueue成员详细介绍
1. ArrayBlockingQueue
基于数组的阻塞队列实现,在ArrayBlockingQueue内部,维护了一个定长数组,以便缓存队列中的数据对象,这是一个常用的阻塞队列,除了一个定长数组外,ArrayBlockingQueue内部还保存着两个整形变量,分别标识着队列的头部和尾部在数组中的位置。
ArrayBlockingQueue在生产者放入数据和消费者获取数据,都是共用同一个锁对象,由此也意味着两者无法真正并行运行,这点尤其不同于LinkedBlockingQueue;按照实现原理来分析,ArrayBlockingQueue完全可以采用分离锁,从而实现生产者和消费者操作的完全并行运行。Doug Lea之所以没这样去做,也许是因为ArrayBlockingQueue的数据写入和获取操作已经足够轻巧,以至于引入独立的锁机制,除了给代码带来额外的复杂性外,其在性能上完全占不到任何便宜。 ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue间还有一个明显的不同之处在于,前者在插入或删除元素时不会产生或销毁任何额外的对象实例,而后者则会生成一个额外的Node对象。这在长时间内需要高效并发地处理大批量数据的系统中,其对于GC的影响还是存在一定的区别。而在创建ArrayBlockingQueue时,我们还可以控制对象的内部锁是否采用公平锁,默认采用非公平锁。
2. LinkedBlockingQueue
基于链表的阻塞队列,同ArrayListBlockingQueue类似,其内部也维持着一个数据缓冲队列(该队列由一个链表构成),当生产者往队列中放入一个数据时,队列会从生产者手中获取数据,并缓存在队列内部,而生产者立即返回;只有当队列缓冲区达到最大值缓存容量时(LinkedBlockingQueue可以通过构造函数指定该值),才会阻塞生产者队列,直到消费者从队列中消费掉一份数据,生产者线程会被唤醒,反之对于消费者这端的处理也基于同样的原理。而LinkedBlockingQueue之所以能够高效的处理并发数据,还因为其对于生产者端和消费者端分别采用了独立的锁来控制数据同步,这也意味着在高并发的情况下生产者和消费者可以并行地操作队列中的数据,以此来提高整个队列的并发性能。
作为开发者,我们需要注意的是,如果构造一个LinkedBlockingQueue对象,而没有指定其容量大小,LinkedBlockingQueue会默认一个类似无限大小的容量(Integer.MAX_VALUE),这样的话,如果生产者的速度一旦大于消费者的速度,也许还没有等到队列满阻塞产生,系统内存就有可能已被消耗殆尽了。
ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue是两个最普通也是最常用的阻塞队列,一般情况下,在处理多线程间的生产者消费者问题,使用这两个类足以。
下面的代码演示了如何使用BlockingQueue:
+ View Code
+ View Code - 3. DelayQueue
DelayQueue中的元素只有当其指定的延迟时间到了,才能够从队列中获取到该元素。DelayQueue是一个没有大小限制的队列,因此往队列中插入数据的操作(生产者)永远不会被阻塞,而只有获取数据的操作(消费者)才会被阻塞。
使用场景:
DelayQueue使用场景较少,但都相当巧妙,常见的例子比如使用一个DelayQueue来管理一个超时未响应的连接队列。
4. PriorityBlockingQueue
基于优先级的阻塞队列(优先级的判断通过构造函数传入的Compator对象来决定),但需要注意的是PriorityBlockingQueue并不会阻塞数据生产者,而只会在没有可消费的数据时,阻塞数据的消费者。因此使用的时候要特别注意,生产者生产数据的速度绝对不能快于消费者消费数据的速度,否则时间一长,会最终耗尽所有的可用堆内存空间。在实现PriorityBlockingQueue时,内部控制线程同步的锁采用的是公平锁。
5. SynchronousQueue
一种无缓冲的等待队列,类似于无中介的直接交易,有点像原始社会中的生产者和消费者,生产者拿着产品去集市销售给产品的最终消费者,而消费者必须亲自去集市找到所要商品的直接生产者,如果一方没有找到合适的目标,那么对不起,大家都在集市等待。相对于有缓冲的BlockingQueue来说,少了一个中间经销商的环节(缓冲区),如果有经销商,生产者直接把产品批发给经销商,而无需在意经销商最终会将这些产品卖给那些消费者,由于经销商可以库存一部分商品,因此相对于直接交易模式,总体来说采用中间经销商的模式会吞吐量高一些(可以批量买卖);但另一方面,又因为经销商的引入,使得产品从生产者到消费者中间增加了额外的交易环节,单个产品的及时响应性能可能会降低。
声明一个SynchronousQueue有两种不同的方式,它们之间有着不太一样的行为。公平模式和非公平模式的区别:
如果采用公平模式:SynchronousQueue会采用公平锁,并配合一个FIFO队列来阻塞多余的生产者和消费者,从而体系整体的公平策略;
但如果是非公平模式(SynchronousQueue默认):SynchronousQueue采用非公平锁,同时配合一个LIFO队列来管理多余的生产者和消费者,而后一种模式,如果生产者和消费者的处理速度有差距,则很容易出现饥渴的情况,即可能有某些生产者或者是消费者的数据永远都得不到处理。 - 小结
BlockingQueue不光实现了一个完整队列所具有的基本功能,同时在多线程环境下,他还自动管理了多线间的自动等待于唤醒功能,从而使得程序员可以忽略这些细节,关注更高级的功能。
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source: http://tonl.iteye.com/blog/1936391
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1. 什么是阻塞队列?
阻塞队列(BlockingQueue)是一个支持两个附加操作的队列。这两个附加的操作是:在队列为空时,获取元素的线程会等待队列变为非空。当队列满时,存储元素的线程会等待队列可用。阻塞队列常用于生产者和消费者的场景,生产者是往队列里添加元素的线程,消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器,而消费者也只从容器里拿元素。
阻塞队列提供了四种处理方法:
方法\处理方式 | 抛出异常 | 返回特殊值 | 一直阻塞 | 超时退出 |
插入方法 | add(e) | offer(e) | put(e) | offer(e,time,unit) |
移除方法 | remove() | poll() | take() | poll(time,unit) |
检查方法 | element() | peek() | 不可用 | 不可用 |
- 抛出异常:是指当阻塞队列满时候,再往队列里插入元素,会抛出IllegalStateException("Queue full")异常。当队列为空时,从队列里获取元素时会抛出NoSuchElementException异常 。
- 返回特殊值:插入方法会返回是否成功,成功则返回true。移除方法,则是从队列里拿出一个元素,如果没有则返回null
- 一直阻塞:当阻塞队列满时,如果生产者线程往队列里put元素,队列会一直阻塞生产者线程,直到拿到数据,或者响应中断退出。当队列空时,消费者线程试图从队列里take元素,队列也会阻塞消费者线程,直到队列可用。
- 超时退出:当阻塞队列满时,队列会阻塞生产者线程一段时间,如果超过一定的时间,生产者线程就会退出。
2. Java里的阻塞队列
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JDK7提供了7个阻塞队列。分别是
- ArrayBlockingQueue :一个由数组结构组成的有界阻塞队列。
- LinkedBlockingQueue :一个由链表结构组成的有界阻塞队列。
- PriorityBlockingQueue :一个支持优先级排序的无界阻塞队列。
- DelayQueue:一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列。
- SynchronousQueue:一个不存储元素的阻塞队列。
- LinkedTransferQueue:一个由链表结构组成的无界阻塞队列。
- LinkedBlockingDeque:一个由链表结构组成的双向阻塞队列。
ArrayBlockingQueue是一个用数组实现的有界阻塞队列。此队列按照先进先出(FIFO)的原则对元素进行排序。默认情况下不保证访问者公平的访问队列,所谓公平访问队列是指阻塞的所有生产者线程或消费者线程,当队列可用时,可以按照阻塞的先后顺序访问队列,即先阻塞的生产者线程,可以先往队列里插入元素,先阻塞的消费者线程,可以先从队列里获取元素。通常情况下为了保证公平性会降低吞吐量。我们可以使用以下代码创建一个公平的阻塞队列:
ArrayBlockingQueue fairQueue = new ArrayBlockingQueue(1000,true);
访问者的公平性是使用可重入锁实现的,代码如下:
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
if (capacity <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
this.items = new Object[capacity];
lock = new ReentrantLock(fair);
notEmpty = lock.newCondition();
notFull = lock.newCondition();
}
LinkedBlockingQueue是一个用链表实现的有界阻塞队列。此队列的默认和最大长度为Integer.MAX_VALUE。此队列按照先进先出的原则对元素进行排序。
PriorityBlockingQueue是一个支持优先级的无界队列。默认情况下元素采取自然顺序排列,也可以通过比较器comparator来指定元素的排序规则。元素按照升序排列。
DelayQueue是一个支持延时获取元素的无界阻塞队列。队列使用PriorityQueue来实现。队列中的元素必须实现Delayed接口,在创建元素时可以指定多久才能从队列中获取当前元素。只有在延迟期满时才能从队列中提取元素。我们可以将DelayQueue运用在以下应用场景:
- 缓存系统的设计:可以用DelayQueue保存缓存元素的有效期,使用一个线程循环查询DelayQueue,一旦能从DelayQueue中获取元素时,表示缓存有效期到了。
- 定时任务调度。使用DelayQueue保存当天将会执行的任务和执行时间,一旦从DelayQueue中获取到任务就开始执行,从比如TimerQueue就是使用DelayQueue实现的。
队列中的Delayed必须实现compareTo来指定元素的顺序。比如让延时时间最长的放在队列的末尾。实现代码如下:
public int compareTo(Delayed other) {
if (other == this) // compare zero ONLY if same object
return 0;
if (other instanceof ScheduledFutureTask) {
ScheduledFutureTask x = (ScheduledFutureTask)other;
long diff = time - x.time;
if (diff < 0)
return -1;
else if (diff > 0)
return 1;
else if (sequenceNumber < x.sequenceNumber)
return -1;
else
return 1;
}
long d = (getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) -
other.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS));
return (d == 0) ? 0 : ((d < 0) ? -1 : 1);
}
如何实现Delayed接口
我们可以参考ScheduledThreadPoolExecutor里ScheduledFutureTask类。这个类实现了Delayed接口。首先:在对象创建的时候,使用time记录前对象什么时候可以使用,代码如下:
ScheduledFutureTask(Runnable r, V result, long ns, long period) {
super(r, result);
this.time = ns;
this.period = period;
this.sequenceNumber = sequencer.getAndIncrement();
}
然后使用getDelay可以查询当前元素还需要延时多久,代码如下:
public long getDelay(TimeUnit unit) {
return unit.convert(time - now(), TimeUnit.NANOSECONDS);
}
通过构造函数可以看出延迟时间参数ns的单位是纳秒,自己设计的时候最好使用纳秒,因为getDelay时可以指定任意单位,一旦以纳秒作为单位,而延时的时间又精确不到纳秒就麻烦了。使用时请注意当time小于当前时间时,getDelay会返回负数。
如何实现延时队列
延时队列的实现很简单,当消费者从队列里获取元素时,如果元素没有达到延时时间,就阻塞当前线程。
long delay = first.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS);
if (delay <= 0)
return q.poll();
else if (leader != null)
available.await();
SynchronousQueue是一个不存储元素的阻塞队列。每一个put操作必须等待一个take操作,否则不能继续添加元素。SynchronousQueue可以看成是一个传球手,负责把生产者线程处理的数据直接传递给消费者线程。队列本身并不存储任何元素,非常适合于传递性场景,比如在一个线程中使用的数据,传递给另外一个线程使用,SynchronousQueue的吞吐量高于LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue。
LinkedTransferQueue是一个由链表结构组成的无界阻塞TransferQueue队列。相对于其他阻塞队列,LinkedTransferQueue多了tryTransfer和transfer方法。
transfer方法。如果当前有消费者正在等待接收元素(消费者使用take()方法或带时间限制的poll()方法时),transfer方法可以把生产者传入的元素立刻transfer(传输)给消费者。如果没有消费者在等待接收元素,transfer方法会将元素存放在队列的tail节点,并等到该元素被消费者消费了才返回。transfer方法的关键代码如下:
Node pred = tryAppend(s, haveData);
return awaitMatch(s, pred, e, (how == TIMED), nanos);
第一行代码是试图把存放当前元素的s节点作为tail节点。第二行代码是让CPU自旋等待消费者消费元素。因为自旋会消耗CPU,所以自旋一定的次数后使用Thread.yield()方法来暂停当前正在执行的线程,并执行其他线程。
tryTransfer方法。则是用来试探下生产者传入的元素是否能直接传给消费者。如果没有消费者等待接收元素,则返回false。和transfer方法的区别是tryTransfer方法无论消费者是否接收,方法立即返回。而transfer方法是必须等到消费者消费了才返回。
对于带有时间限制的tryTransfer(E e, long timeout, TimeUnit unit)方法,则是试图把生产者传入的元素直接传给消费者,但是如果没有消费者消费该元素则等待指定的时间再返回,如果超时还没消费元素,则返回false,如果在超时时间内消费了元素,则返回true。
LinkedBlockingDeque是一个由链表结构组成的双向阻塞队列。所谓双向队列指的你可以从队列的两端插入和移出元素。双端队列因为多了一个操作队列的入口,在多线程同时入队时,也就减少了一半的竞争。相比其他的阻塞队列,LinkedBlockingDeque多了addFirst,addLast,offerFirst,offerLast,peekFirst,peekLast等方法,以First单词结尾的方法,表示插入,获取(peek)或移除双端队列的第一个元素。以Last单词结尾的方法,表示插入,获取或移除双端队列的最后一个元素。另外插入方法add等同于addLast,移除方法remove等效于removeFirst。但是take方法却等同于takeFirst,不知道是不是Jdk的bug,使用时还是用带有First和Last后缀的方法更清楚。
在初始化LinkedBlockingDeque时可以设置容量防止其过渡膨胀。另外双向阻塞队列可以运用在“工作窃取”模式中。
3. 阻塞队列的实现原理
如果队列是空的,消费者会一直等待,当生产者添加元素时候,消费者是如何知道当前队列有元素的呢?如果让你来设计阻塞队列你会如何设计,让生产者和消费者能够高效率的进行通讯呢?让我们先来看看JDK是如何实现的。
使用通知模式实现。所谓通知模式,就是当生产者往满的队列里添加元素时会阻塞住生产者,当消费者消费了一个队列中的元素后,会通知生产者当前队列可用。通过查看JDK源码发现ArrayBlockingQueue使用了Condition来实现,代码如下:
private final Condition notFull;
private final Condition notEmpty;
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
//省略其他代码
notEmpty = lock.newCondition();
notFull = lock.newCondition();
}
public void put(E e) throws InterruptedException {
checkNotNull(e);
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();
try {
while (count == items.length)
notFull.await();
insert(e);
} finally {
lock.unlock();
}
}
public E take() throws InterruptedException {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();
try {
while (count == 0)
notEmpty.await();
return extract();
} finally {
lock.unlock();
}
}
private void insert(E x) {
items[putIndex] = x;
putIndex = inc(putIndex);
++count;
notEmpty.signal();
}
当我们往队列里插入一个元素时,如果队列不可用,阻塞生产者主要通过LockSupport.park(this);来实现
public final void await() throws InterruptedException {
if (Thread.interrupted())
throw new InterruptedException();
Node node = addConditionWaiter();
int savedState = fullyRelease(node);
int interruptMode = 0;
while (!isOnSyncQueue(node)) {
LockSupport.park(this);
if ((interruptMode = checkInterruptWhileWaiting(node)) != 0)
break;
}
if (acquireQueued(node, savedState) && interruptMode != THROW_IE)
interruptMode = REINTERRUPT;
if (node.nextWaiter != null) // clean up if cancelled
unlinkCancelledWaiters();
if (interruptMode != 0)
reportInterruptAfterWait(interruptMode);
}
继续进入源码,发现调用setBlocker先保存下将要阻塞的线程,然后调用unsafe.park阻塞当前线程。
public static void park(Object blocker) {
Thread t = Thread.currentThread();
setBlocker(t, blocker);
unsafe.park(false, 0L);
setBlocker(t, null);
}
unsafe.park是个native方法,代码如下:
public native void park(boolean isAbsolute, long time);
park这个方法会阻塞当前线程,只有以下四种情况中的一种发生时,该方法才会返回。
- 与park对应的unpark执行或已经执行时。注意:已经执行是指unpark先执行,然后再执行的park。
- 线程被中断时。
- 如果参数中的time不是零,等待了指定的毫秒数时。
- 发生异常现象时。这些异常事先无法确定。
我们继续看一下JVM是如何实现park方法的,park在不同的操作系统使用不同的方式实现,在linux下是使用的是系统方法pthread_cond_wait实现。实现代码在JVM源码路径src/os/linux/vm/os_linux.cpp里的 os::PlatformEvent::park方法,代码如下:
void os::PlatformEvent::park() {
int v ;
for (;;) {
v = _Event ;
if (Atomic::cmpxchg (v-1, &_Event, v) == v) break ;
}
guarantee (v >= 0, "invariant") ;
if (v == 0) {
// Do this the hard way by blocking ...
int status = pthread_mutex_lock(_mutex);
assert_status(status == 0, status, "mutex_lock");
guarantee (_nParked == 0, "invariant") ;
++ _nParked ;
while (_Event < 0) {
status = pthread_cond_wait(_cond, _mutex);
// for some reason, under 2.7 lwp_cond_wait() may return ETIME ...
// Treat this the same as if the wait was interrupted
if (status == ETIME) { status = EINTR; }
assert_status(status == 0 || status == EINTR, status, "cond_wait");
}
-- _nParked ;
// In theory we could move the ST of 0 into _Event past the unlock(),
// but then we'd need a MEMBAR after the ST.
_Event = 0 ;
status = pthread_mutex_unlock(_mutex);
assert_status(status == 0, status, "mutex_unlock");
}
guarantee (_Event >= 0, "invariant") ;
}
}
pthread_cond_wait是一个多线程的条件变量函数,cond是condition的缩写,字面意思可以理解为线程在等待一个条件发生,这个条件是一个全局变量。这个方法接收两个参数,一个共享变量_cond,一个互斥量_mutex。而unpark方法在linux下是使用pthread_cond_signal实现的。park 在windows下则是使用WaitForSingleObject实现的。
当队列满时,生产者往阻塞队列里插入一个元素,生产者线程会进入WAITING (parking)状态。我们可以使用jstack dump阻塞的生产者线程看到这点:
"main" prio=5 tid=0x00007fc83c000000 nid=0x10164e000 waiting on condition [0x000000010164d000]
java.lang.Thread.State: WAITING (parking)
at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
- parking to wait for <0x0000000140559fe8> (a java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject)
at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:186)
at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject.await(AbstractQueuedSynchronizer.java:2043)
at java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue.put(ArrayBlockingQueue.java:324)
at blockingqueue.ArrayBlockingQueueTest.main(ArrayBlockingQueueTest.java:11)
4. 参考资料
5. 作者介绍
方腾飞,