资讯专栏INFORMATION COLUMN

Java多线程进阶(三八)—— J.U.C之collections框架:LinkedTransfer

ghnor / 887人阅读

摘要:当生产者线程调用方法时,如果没有消费者等待接收元素,则会立即返回。方法方法,用于将指定元素传递给消费者线程调用方法。

本文首发于一世流云专栏:https://segmentfault.com/blog...
一、LinkedTransferQueue简介

LinkedTransferQueue是在JDK1.7时,J.U.C包新增的一种比较特殊的阻塞队列,它除了具备阻塞队列的常用功能外,还有一个比较特殊的transfer方法。

我们知道,在普通阻塞队列中,当队列为空时,消费者线程(调用takepoll方法的线程)一般会阻塞等待生产者线程往队列中存入元素。而LinkedTransferQueuetransfer方法则比较特殊:

当有消费者线程阻塞等待时,调用transfer方法的生产者线程不会将元素存入队列,而是直接将元素传递给消费者;

如果调用transfer方法的生产者线程发现没有正在等待的消费者线程,则会将元素入队,然后会阻塞等待,直到有一个消费者线程来获取该元素。

TransferQueue接口

可以看到,LinkedTransferQueue实现了一个名为TransferQueue的接口,TransferQueue也是JDK1.7时J.U.C包新增的接口,正是该接口提供了上述的transfer方法:

除了transfer方法外,TransferQueue还提供了两个变种方法:tryTransfer(E e)tryTransfer(E e, long timeout, TimeUnit unit)

tryTransfer(E e)
当生产者线程调用tryTransfer方法时,如果没有消费者等待接收元素,则会立即返回false。该方法和transfer方法的区别就是tryTransfer方法无论消费者是否接收,方法立即返回,而transfer方法必须等到消费者消费后才返回。

tryTransfer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
tryTransfer(E e,long timeout,TimeUnit unit)方法则是加上了限时等待功能,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。

TransferQueue接口定义:

LinkedTransferQueue的特点简要概括如下:

LinkedTransferQueue是一种无界阻塞队列,底层基于单链表实现;

LinkedTransferQueue中的结点有两种类型:数据结点、请求结点;

LinkedTransferQueue基于无锁算法实现。

二、LinkedTransferQueue原理 内部结构

LinkedTransferQueue提供了两种构造器,也没有参数设置队列初始容量,所以是一种无界队列

/**
 * 队列结点定义.
 */
static final class Node {
    final boolean isData;   // true: 数据结点; false: 请求结点
    volatile Object item;   // 结点值
    volatile Node next;     // 后驱结点指针
    volatile Thread waiter; // 等待线程

    // 设置当前结点的后驱结点为val
    final boolean casNext(Node cmp, Node val) {
        return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, nextOffset, cmp, val);
    }

    // 设置当前结点的值为val
    final boolean casItem(Object cmp, Object val) {
        // assert cmp == null || cmp.getClass() != Node.class;
        return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, itemOffset, cmp, val);
    }

    Node(Object item, boolean isData) {
        UNSAFE.putObject(this, itemOffset, item); // relaxed write
        this.isData = isData;
    }

    // 设置当前结点的后驱结点为自身
    final void forgetNext() {
        UNSAFE.putObject(this, nextOffset, this);
    }

    /**
     * 设置当前结点的值为自身.
     * 设置当前结点的等待线程为null.
     */
    final void forgetContents() {
        UNSAFE.putObject(this, itemOffset, this);
        UNSAFE.putObject(this, waiterOffset, null);
    }

    /**
     * 判断当前结点是否匹配成功.
     * Node.item == this || (Node.isData == true && Node.item == null)
     */
    final boolean isMatched() {
        Object x = item;
        return (x == this) || ((x == null) == isData);
    }

    /**
     * 判断是否为未匹配的请求结点.
     * Node.isData == false && Node.item == null
     */
    final boolean isUnmatchedRequest() {
        return !isData && item == null;
    }

    /**
     * 当该结点(havaData)是未匹配结点, 且与当前的结点类型不同时, 返回true.
     */
    final boolean cannotPrecede(boolean haveData) {
        boolean d = isData;
        Object x;
        return d != haveData && (x = item) != this && (x != null) == d;
    }

    /**
     * 尝试匹配数据结点.
     */
    final boolean tryMatchData() {
        // assert isData;   当前结点必须为数据结点
        Object x = item;
        if (x != null && x != this && casItem(x, null)) {
            LockSupport.unpark(waiter);     // 唤醒等待线程
            return true;
        }
        return false;
    }

    // Unsafe mechanics
    private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
    private static final long itemOffset;
    private static final long nextOffset;
    private static final long waiterOffset;

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

关于Node结点,有以下几点需要特别注意:

Node结点有两种类型:数据结点、请求结点,通过字段isData区分,只有不同类型的结点才能相互匹配;

Node结点的值保存在item字段,匹配前后值会发生变化;

Node结点的状态变化如下表:

结点/状态 数据结点 请求结点
匹配前 isData = true; item = 数据结点值 isData = false; item = null
匹配后 isData = true; item = null isData = false; item = this
从上表也可以看出,对于一个数据结点,当item == null表示匹配成功;对于一个请求结点,当item == this表示匹配成功。归纳起来,匹配成功的结点Node就是满足(Node.item == this) || ((Node.item == null) == Node.isData)

LinkedTransferQueue内部的其余字段定义如下,主要就是通过Unsafe类操作字段值,内部定义了很多常量字段,比如自旋,这些都是为了非阻塞算法的锁优化而定义的:

public class LinkedTransferQueue extends AbstractQueue
    implements TransferQueue, java.io.Serializable {

    /**
     * True如果是多核CPU
     */
    private static final boolean MP = Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1;

    /**
     * 线程自旋次数(仅多核CPU时用到).
     */
    private static final int FRONT_SPINS = 1 << 7;

    /**
     * 线程自旋次数(仅多核CPU时用到).
     */
    private static final int CHAINED_SPINS = FRONT_SPINS >>> 1;

    /**
     * The maximum number of estimated removal failures (sweepVotes)
     * to tolerate before sweeping through the queue unlinking
     * cancelled nodes that were not unlinked upon initial
     * removal. See above for explanation. The value must be at least
     * two to avoid useless sweeps when removing trailing nodes.
     */
    static final int SWEEP_THRESHOLD = 32;

    /**
     * 队首结点指针.
     */
    transient volatile Node head;

    /**
     * 队尾结点指针.
     */
    private transient volatile Node tail;

    /**
     * The number of apparent failures to unsplice removed nodes
     */
    private transient volatile int sweepVotes;

    // CAS设置队尾tail指针为val
    private boolean casTail(Node cmp, Node val) {
        return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, tailOffset, cmp, val);
    }

    // CAS设置队首head指针为val
    private boolean casHead(Node cmp, Node val) {
        return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, headOffset, cmp, val);
    }

    private boolean casSweepVotes(int cmp, int val) {
        return UNSAFE.compareAndSwapInt(this, sweepVotesOffset, cmp, val);
    }

    /*
     * xfer方法的入参, 不同类型的方法内部调用xfer方法时入参不同.
     */
    private static final int NOW = 0;   // for untimed poll, tryTransfer
    private static final int ASYNC = 1; // for offer, put, add
    private static final int SYNC = 2; // for transfer, take
    private static final int TIMED = 3; // for timed poll, tryTransfer

    // Unsafe mechanics

    private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
    private static final long headOffset;
    private static final long tailOffset;
    private static final long sweepVotesOffset;

    static {
        try {
            UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
            Class k = LinkedTransferQueue.class;
            headOffset = UNSAFE.objectFieldOffset(k.getDeclaredField("head"));
            tailOffset = UNSAFE.objectFieldOffset(k.getDeclaredField("tail"));
            sweepVotesOffset = UNSAFE.objectFieldOffset(k.getDeclaredField("sweepVotes"));
        } catch (Exception e) {
            throw new Error(e);
        }
    }

    //...
}

上述比较重要的就是4个常量值的定义:

/*
 * xfer方法的入参, 不同类型的方法内部调用xfer方法时入参不同.
 */
private static final int NOW = 0;   // for untimed poll, tryTransfer
private static final int ASYNC = 1; // for offer, put, add
private static final int SYNC = 2; // for transfer, take
private static final int TIMED = 3; // for timed poll, tryTransfer

这四个常量值,作为xfer方法的入参,用于标识不同操作类型。其实从常量的命名也可以看出它们对应的操作含义:

NOW表示即时操作(可能失败),即不会阻塞调用线程:
poll(获取并移除队首元素,如果队列为空,直接返回null);tryTransfer(尝试将元素传递给消费者,如果没有等待的消费者,则立即返回false,也不会将元素入队)

ASYNC表示异步操作(必然成功):
offer(插入指定元素至队尾,由于是无界队列,所以会立即返回true);put(插入指定元素至队尾,由于是无界队列,所以会立即返回);add(插入指定元素至队尾,由于是无界队列,所以会立即返回true)

SYNC表示同步操作(阻塞调用线程):
transfer(阻塞直到出现一个消费者线程);take(从队首移除一个元素,如果队列为空,则阻塞线程)

TIMED表示限时同步操作(限时阻塞调用线程):
poll(long timeout, TimeUnit unit);tryTransfer(E e, long timeout, TimeUnit unit)

关于xfer方法,它是LinkedTransferQueued的核心内部方法,我们后面会详细介绍。

transfer方法

transfer方法,用于将指定元素e传递给消费者线程(调用take/poll方法)。如果有消费者线程正在阻塞等待,则调用transfer方法的线程会直接将元素传递给它;如果没有消费者线程等待获取元素,则调用transfer方法的线程会将元素插入到队尾,然后阻塞等待,直到出现一个消费者线程获取元素:

/**
 * 将指定元素e传递给消费者线程(调用take/poll方法).
 */
public void transfer(E e) throws InterruptedException {
    if (xfer(e, true, SYNC, 0) != null) {
        // 进入到此处, 说明调用线程被中断了
        Thread.interrupted();       // 清除中断状态, 然后抛出中断异常
        throw new InterruptedException();
    }
}

transfer方法的内部实际是调用了xfer方法,入参为SYNC=2

/**
 * 入队/出队元素的真正实现.
 *
 * @param e        入队操作, e非null; 出队操作, e为null
 * @param haveData true表示入队元素, false表示出队元素
 * @param how      NOW, ASYNC, SYNC, TIMED 四种常量定义
 * @param nanos    限时模式下使用(纳秒)
 * @return 匹配成功则返回匹配的元素, 否则返回e本身
 */
private E xfer(E e, boolean haveData, int how, long nanos) {
    if (haveData && (e == null))            // 入队操作, 元素e不能为null
        throw new NullPointerException();

    Node s = null;

    retry:
    for (; ; ) {
        for (Node h = head, p = h; p != null; ) {               // 尝试匹配p指向的结点
            boolean isData = p.isData;                          // 结点类型
            Object item = p.item;                               // 结点值
            if (item != p && (item != null) == isData) {        // 如果结点还未匹配过
                if (isData == haveData)                         // 同种类型结点不能匹配
                    break;
                if (p.casItem(item, e)) {                       // p指向从队首开始向后的第一个匹配结点
                    for (Node q = p; q != h; ) {
                        Node n = q.next;  // update by 2 unless singleton
                        if (head == h && casHead(h, n == null ? q : n)) {
                            h.forgetNext();
                            break;
                        }                 // advance and retry
                        if ((h = head) == null ||
                            (q = h.next) == null || !q.isMatched())
                            break;        // unless slack < 2
                    }
                    LockSupport.unpark(p.waiter);               // 唤醒匹配结点上的等待线程
                    return LinkedTransferQueue.cast(item);   // 返回匹配结点的值
                }
            }
            Node n = p.next;
            p = (p != n) ? n : (h = head);  // Use head if p offlist
        }

        if (how != NOW) {
            if (s == null)
                s = new Node(e, haveData);      // 创建一个入队结点, 添加到队尾
            Node pred = tryAppend(s, haveData); // pred指向s的前驱结点或s(队列中只有一个结点)或null(tryAppend失败)
            if (pred == null)
                continue retry;                 // 入队失败,则重试
            if (how != ASYNC)
                return awaitMatch(s, pred, e, (how == TIMED), nanos);   // 等待出队线程
        }
        return e;
    }
}

我们通过示例看下xfer方法到底做了哪些事:

①队列初始状态

②ThreadA线程调用transfer入队元素“9”

注意,此时入队一个数据结点,且队列为空,所以会直接进入xfer中的下述代码:

if (how != NOW) {
    if (s == null)
        s = new Node(e, haveData);      // 创建一个入队结点, 添加到队尾
    Node pred = tryAppend(s, haveData); // pred指向s的前驱结点或s(队列中只有一个结点)或null(tryAppend失败)
    if (pred == null)
        continue retry;                 // 入队失败,则重试
    if (how != ASYNC)
        return awaitMatch(s, pred, e, (how == TIMED), nanos);   // 等待出队线程
}

上述代码会插入一个结点至队尾,然后线程进入阻塞,等待一个出队线程(消费者)的到来。

队尾插入结点的方法是tryAppend,由于此时队列为空,会进入CASE1分支,设置队首指针head指向新结点,tryAppend方法的返回值有三种情况:

入队失败,返回null;

入队成功且队列只有一个结点,返回该结点自身;

入队成功且队列不止一个结点,返回该入队结点的前驱结点。

/**
 * 尝试将结点s添加到队尾.
 *
 * @param s        待添加的结点
 * @param haveData true: 数据结点
 * @return 返回null表示失败; 否则返回s的前驱结点(没有前驱则返回s自身)
 */
private Node tryAppend(Node s, boolean haveData) {
    for (Node t = tail, p = t; ; ) {
        Node n, u;
        if (p == null && (p = head) == null) {      // CASE1: 队列为空
            if (casHead(null, s))   // 设置队首指针head
                return s;
        } else if (p.cannotPrecede(haveData))       // CASE2: 结点s不能链接到结点p
            return null;
        else if ((n = p.next) != null)              // CASE3: 遍历至队尾结点
            p = p != t && t != (u = tail) ? (t = u) : // stale tail
                (p != n) ? n : null;      // restart if off list
        else if (!p.casNext(null, s))          // CASE4: 插入结点s
            p = p.next;                   // re-read on CAS failure
        else {                                      // CASE5: 尝试进行松弛操作
            if (p != t) {                 // update if slack now >= 2
                while ((tail != t || !casTail(t, s)) &&
                    (t = tail) != null &&
                    (s = t.next) != null && // advance and retry
                    (s = s.next) != null && s != t) ;
            }
            return p;
        }
    }
}

等待出队线程方法awaitMatch,该方法核心作用就是进行结点匹配:

匹配成功,返回匹配值;

匹配失败(中断或限时等待的超时情况),返回原匹配结点的值;

阻塞线程,等待与之匹配的结点的到来。

从awaitMatch方法其实可以看到一种经典的“锁优化”思路,就是 自旋 -> yield -> 阻塞,线程不会立即进入阻塞,因为线程上下文切换的开销往往比较大,所以会先自旋一定次数,中途可能伴随随机的yield操作,让出cpu时间片,如果自旋次数用完后,还是没有匹配线程出现,再真正阻塞线程。

经过上述步骤,ThreadA最终会进入CASE4分支中等待,此时的队列结构如下:

注意,此时的队列中tail队尾指针并不指向结点“9”,这是一种“松弛”策略,后面会讲到。

③ThreadB线程调用transfer入队元素“2”

由于此时队首head指针不为null,所以会进入transfer方法中的以下循环:

for (Node h = head, p = h; p != null; ) {
    boolean isData = p.isData;                          // 结点类型
    Object item = p.item;                               // 结点值
    if (item != p && (item != null) == isData) {        // 如果结点还未匹配过
        if (isData == haveData)                         // 同种类型结点不能匹配
            break;
        if (p.casItem(item, e)) { // match
            for (Node q = p; q != h; ) {
                Node n = q.next;  // update by 2 unless singleton
                if (head == h && casHead(h, n == null ? q : n)) {
                    h.forgetNext();
                    break;
                }                 // advance and retry
                if ((h = head) == null ||
                    (q = h.next) == null || !q.isMatched())
                    break;        // unless slack < 2
            }
            LockSupport.unpark(p.waiter);
            return LinkedTransferQueue.cast(item);
        }
    }
    Node n = p.next;
    p = (p != n) ? n : (h = head);  // Use head if p offlist
}

上述方法会读取队首结点,判断该结点有没被匹配过(item != p && (item != null) == isData):

如果已经被其它线程匹配过了,则继续判断下一个结点(p.next);

如果还没有被匹配,则判断下当前的入队结点类型是否和队首中的一致;如果一致(isData == haveData)就匹配失败,跳出循环,否则进行匹配操作。

显然,目前队首结点是“数据结点”,ThreadB线程的入队结点也是“数据结点”,结点类型一致,所以匹配失败,直接跳过循环,也进入以下代码块:

if (how != NOW) {
    if (s == null)
        s = new Node(e, haveData);      // 创建一个入队结点, 添加到队尾
    Node pred = tryAppend(s, haveData); // pred指向s的前驱结点或s(队列中只有一个结点)或null(tryAppend失败)
    if (pred == null)
        continue retry;                 // 入队失败,则重试
    if (how != ASYNC)
        return awaitMatch(s, pred, e, (how == TIMED), nanos);   // 等待出队线程
}

再次调用tryAppend方法, 会在CASE4分支中将元素“2”插入队尾,然后在CASE5分支中重新设置队尾指针tail

/**
 * 尝试将结点s添加到队尾.
 *
 * @param s        待添加的结点
 * @param haveData true: 数据结点
 * @return 返回null表示失败; 否则返回s的前驱结点(没有前驱则返回s自身)
 */
private Node tryAppend(Node s, boolean haveData) {
    for (Node t = tail, p = t; ; ) {
        Node n, u;
        if (p == null && (p = head) == null) {      // CASE1: 队列为空
            if (casHead(null, s))   // 设置队首指针head
                return s;
        } else if (p.cannotPrecede(haveData))       // CASE2: 结点s不能链接到结点p
            return null;
        else if ((n = p.next) != null)              // CASE3: 遍历至队尾结点
            p = p != t && t != (u = tail) ? (t = u) : // stale tail
                (p != n) ? n : null;      // restart if off list
        else if (!p.casNext(null, s))          // CASE4: 插入结点s
            p = p.next;                   // re-read on CAS failure
        else {                                      // CASE5: 尝试进行松弛操作
            if (p != t) {                 // update if slack now >= 2
                while ((tail != t || !casTail(t, s)) &&
                    (t = tail) != null &&
                    (s = t.next) != null && // advance and retry
                    (s = s.next) != null && s != t) ;
            }
            return p;
        }
    }
}

此时队列结构如下:

最终,ThreadB也会在awaitMatch方法中进入阻塞,最终队列结构如下:

④ThreadC线程调用transfer入队元素“93”

过程和前几步几乎相同,不再赘述,最终队列结构如下:

可以看到,队尾指针tail的设置实际是滞后的,这是一种“松弛”策略,用以提升无锁算法并发修改过程中的性能。

take方法

再来看下消费者线程调用的take方法,该方法会从队首取出一个元素,如果队列为空,则线程会阻塞:

/**
 * 从队首出队一个元素.
 */
public E take() throws InterruptedException {
    E e = xfer(null, false, SYNC, 0);   // (e == null && isData=false)表示一个请求结点
    if (e != null)  // 如果e!=null, 则表示匹配成功, 此时e为与之匹配的数据结点的值
        return e;
    
    Thread.interrupted();
    throw new InterruptedException();
}

内部依然调用了xfer方法,不过此时入参有所不同,由于是消费线程调用,所以入参e == null && hasData == false,表示一个“请求结点”:

/**
 * 入队/出队元素的真正实现.
 *
 * @param e        入队操作, e非null; 出队操作, e为null
 * @param haveData true表示入队元素, false表示出队元素
 * @param how      NOW, ASYNC, SYNC, TIMED 四种常量定义
 * @param nanos    限时模式下使用(纳秒)
 * @return 匹配成功则返回匹配的元素, 否则返回e本身
 */
private E xfer(E e, boolean haveData, int how, long nanos) {
    if (haveData && (e == null))            // 入队操作, 元素e不能为null
        throw new NullPointerException();

    Node s = null;

    retry:
    for (; ; ) {
        for (Node h = head, p = h; p != null; ) {               // 尝试匹配p指向的结点
            boolean isData = p.isData;                          // 结点类型
            Object item = p.item;                               // 结点值
            if (item != p && (item != null) == isData) {        // 如果结点还未匹配过
                if (isData == haveData)                         // 同种类型结点不能匹配
                    break;
                if (p.casItem(item, e)) {                       // p指向从队首开始向后的第一个匹配结点
                    for (Node q = p; q != h; ) {
                        Node n = q.next;  // update by 2 unless singleton
                        if (head == h && casHead(h, n == null ? q : n)) {
                            h.forgetNext();
                            break;
                        }                 // advance and retry
                        if ((h = head) == null ||
                            (q = h.next) == null || !q.isMatched())
                            break;        // unless slack < 2
                    }
                    LockSupport.unpark(p.waiter);               // 唤醒匹配结点上的等待线程
                    return LinkedTransferQueue.cast(item);   // 返回匹配结点的值
                }
            }
            Node n = p.next;
            p = (p != n) ? n : (h = head);  // Use head if p offlist
        }

        if (how != NOW) {
            if (s == null)
                s = new Node(e, haveData);      // 创建一个入队结点, 添加到队尾
            Node pred = tryAppend(s, haveData); // pred指向s的前驱结点或s(队列中只有一个结点)或null(tryAppend失败)
            if (pred == null)
                continue retry;                 // 入队失败,则重试
            if (how != ASYNC)
                return awaitMatch(s, pred, e, (how == TIMED), nanos);   // 等待出队线程
        }
        return e;
    }
}

还是通过示例看:

①队列初始状态

②ThreadD调用take方法,消费元素

此时,在xfer方法中,会从队首开始,向后找到第一个匹配结点,并交换元素值,然后唤醒队列中匹配结点上的等待线程:

/**
 * 入队/出队元素的真正实现.
 *
 * @param e        入队操作, e非null; 出队操作, e为null
 * @param haveData true表示入队元素, false表示出队元素
 * @param how      NOW, ASYNC, SYNC, TIMED 四种常量定义
 * @param nanos    限时模式下使用(纳秒)
 * @return 匹配成功则返回匹配的元素, 否则返回e本身
 */
private E xfer(E e, boolean haveData, int how, long nanos) {
    if (haveData && (e == null))            // 入队操作, 元素e不能为null
        throw new NullPointerException();

    Node s = null;

    retry:
    for (; ; ) {
        for (Node h = head, p = h; p != null; ) {               // 尝试匹配p指向的结点
            boolean isData = p.isData;                          // 结点类型
            Object item = p.item;                               // 结点值
            if (item != p && (item != null) == isData) {        // 如果结点还未匹配过
                if (isData == haveData)                         // 同种类型结点不能匹配
                    break;
                if (p.casItem(item, e)) {                       // p指向从队首开始向后的第一个匹配结点
                    for (Node q = p; q != h; ) {
                        Node n = q.next;  // update by 2 unless singleton
                        if (head == h && casHead(h, n == null ? q : n)) {
                            h.forgetNext();
                            break;
                        }                 // advance and retry
                        if ((h = head) == null ||
                            (q = h.next) == null || !q.isMatched())
                            break;        // unless slack < 2
                    }
                    LockSupport.unpark(p.waiter);               // 唤醒匹配结点上的等待线程
                    return LinkedTransferQueue.cast(item);   // 返回匹配结点的值
                }
            }
            Node n = p.next;
            p = (p != n) ? n : (h = head);  // Use head if p offlist
        }

        if (how != NOW) {
            if (s == null)
                s = new Node(e, haveData);      // 创建一个入队结点, 添加到队尾
            Node pred = tryAppend(s, haveData); // pred指向s的前驱结点或s(队列中只有一个结点)或null(tryAppend失败)
            if (pred == null)
                continue retry;                 // 入队失败,则重试
            if (how != ASYNC)
                return awaitMatch(s, pred, e, (how == TIMED), nanos);   // 等待出队线程
        }
        return e;
    }
}

最终队列结构如下,匹配结点的值被置换为null,ThreadA被唤醒,ThreadD拿到匹配结点上的元素值“9”并返回:

③ThreadA被唤醒后继续执行

ThreadA被唤醒后,从原阻塞处——继续向下执行,然后进入下一次自旋,进入CASE1分支:

/**
 * 自旋/yield/阻塞,直到结点s被匹配.
 *
 * @param s    等待被匹配的结点s
 * @param pred s的前驱结点或s自身(队列中只有一个结点的情况)
 * @param e    结点s的值
 * @return 匹配值, 或e本身(中断或超时情况)
 */
private E awaitMatch(Node s, Node pred, E e, boolean timed, long nanos) {
    final long deadline = timed ? System.nanoTime() + nanos : 0L;   // 限时等待情况下使用
    Thread w = Thread.currentThread();
    int spins = -1;                                                 // 自旋次数, 锁优化操作
    ThreadLocalRandom randomYields = null; // bound if needed

    for (; ; ) {
        Object item = s.item;
        if (item != e) {                    // CASE1: 匹配成功
            // assert item != s;
            s.forgetContents();             // avoid garbage
            return LinkedTransferQueue.cast(item);
        }
        if ((w.isInterrupted() || (timed && nanos <= 0))
            && s.casItem(e, s)) {           // CASE2: 取消(线程被中断或超时)
            unsplice(pred, s);
            return e;
        }

        // CASE3: 设置轻量级锁(自旋 -> yield)

        if (spins < 0) {                    // 初始化自旋次数
            if ((spins = spinsFor(pred, s.isData)) > 0)
                randomYields = ThreadLocalRandom.current();
        } else if (spins > 0) {             // 自选次数减1
            --spins;
            if (randomYields.nextInt(CHAINED_SPINS) == 0)
                Thread.yield();             // 随机yield线程
        } else if (s.waiter == null) {      // waiter保存待阻塞线程
            s.waiter = w;
        } else if (timed) {                 // 限时等待情况, 计算剩余有效时间
            nanos = deadline - System.nanoTime();
            if (nanos > 0L)
                LockSupport.parkNanos(this, nanos);
        } else {                            // CASE4: 阻塞线程
            LockSupport.park(this);
        }
    }
}

在CASE1分支中,由于结点的item项已经被替换成了null,所以调用s.forgetContents(),并返回null

/**
 * 设置当前结点的值为自身.
 * 设置当前结点的等待线程为null.
 */
final void forgetContents() {
    UNSAFE.putObject(this, itemOffset, this);
    UNSAFE.putObject(this, waiterOffset, null);
}

最终队列结构如下:

④ThreadE调用take方法出队元素

ThreadE调用take方法出队元素,过程和步骤②相同,进入xfer方法(e == null,hasData == false),由于head指针指向的元素已经匹配过了,所以
向后继续查找,找到第一个未匹配过的结点“2”,然后置换结点“2”中的元素值为null,唤醒线程ThreadB,返回匹配结点的元素值“2”:

for (Node h = head, p = h; p != null; ) {               // 尝试匹配p指向的结点
    boolean isData = p.isData;                          // 结点类型
    Object item = p.item;                               // 结点值
    if (item != p && (item != null) == isData) {        // 如果结点还未匹配过
        if (isData == haveData)                         // 同种类型结点不能匹配
            break;
        if (p.casItem(item, e)) {                       // p指向从队首开始向后的第一个匹配结点
            for (Node q = p; q != h; ) {
                Node n = q.next;  // update by 2 unless singleton
                if (head == h && casHead(h, n == null ? q : n)) {
                    h.forgetNext();
                    break;
                }                 // advance and retry
                if ((h = head) == null ||
                    (q = h.next) == null || !q.isMatched())
                    break;        // unless slack < 2
            }
            LockSupport.unpark(p.waiter);               // 唤醒匹配结点上的等待线程
            return LinkedTransferQueue.cast(item);   // 返回匹配结点的值
        }
    }
    Node n = p.next;
    p = (p != n) ? n : (h = head);  // Use head if p offlist
}

此时队列状态如下,可以看到,队首指针head一次性向后跳了2个位置,原来已经匹配过的元素的next指针指向自身,等待被GC回收,这其实就是LinkedTransferQueue的“松弛”策略:

⑤ThreadB被唤醒后继续执行

过程和步骤③完全相同,在awaitMatch方法中,将结点的item置为this,然后返回匹配结点值——null,最终队列结构如下:

⑥ThreadF调用take方法出队元素

ThreadF调用take方法出队元素,过程和步骤②相同,进入xfer方法(e == null,hasData == false),由于head指针指向的元素此时没有匹配,所以不用像步骤②那样向后查找,而是直接置换匹配结点的元素值“93”,然后唤醒ThreadC,返回匹配值“93”。最终队列结构如下:

⑦ThreadC被唤醒后继续执行

过程和步骤③完全相同,在awaitMatch方法中,将结点的item置为this,然后返回匹配结点值——null,最终队列结构如下:

此时的队列结构,读者移一定感到非常奇怪,并不严格遵守队列的定义,这其实就是“Dual Queue”算法的实现,为了对自旋优化,做了很多看似别扭的操作,不必奇怪。

假设此时再有一个线程ThreadH调用take方法出队元素会怎么样?其实这是队列已经空了,ThreadH会被阻塞,但是会创建一个“请求结点”入队:

/**
 * 尝试将结点s添加到队尾.
 *
 * @param s        待添加的结点
 * @param haveData true: 数据结点
 * @return 返回null表示失败; 否则返回s的前驱结点(没有前驱则返回s自身)
 */
private Node tryAppend(Node s, boolean haveData) {
    for (Node t = tail, p = t; ; ) {
        Node n, u;
        if (p == null && (p = head) == null) {      // CASE1: 队列为空
            if (casHead(null, s))   // 设置队首指针head
                return s;
        } else if (p.cannotPrecede(haveData))       // CASE2: 结点s不能链接到结点p
            return null;
        else if ((n = p.next) != null)              // CASE3: 遍历至队尾结点
            p = p != t && t != (u = tail) ? (t = u) : // stale tail
                (p != n) ? n : null;      // restart if off list
        else if (!p.casNext(null, s))          // CASE4: 插入结点s
            p = p.next;                   // re-read on CAS failure
        else {                                      // CASE5: 尝试进行松弛操作
            if (p != t) {                 // update if slack now >= 2
                while ((tail != t || !casTail(t, s)) &&
                    (t = tail) != null &&
                    (s = t.next) != null && // advance and retry
                    (s = s.next) != null && s != t) ;
            }
            return p;
        }
    }
}

调用完tryAppend方法后,队列结构如下,橙色的为“请求结点”—— item==null && isData==false

然后ThreadH也会进入在awaitMatch方法后进入阻塞,并等待一个入队线程的到来。最终队列结构如下:

三、总结

截止本篇为止,我们已经学习完了juc-collection框架中的所有阻塞队列,如下表所示:

队列特性 有界队列 近似无界队列 无界队列 特殊队列
有锁算法 ArrayBlockingQueue LinkedBlockingQueue、LinkedBlockingDeque / PriorityBlockingQueue、DelayQueue
无锁算法 / / LinkedTransferQueue SynchronousQueue

可以看到,LinkedTransferQueue其实兼具了SynchronousQueue的特性以及无锁算法的性能,并且是一种无界队列:

和SynchronousQueue相比,LinkedTransferQueue可以存储实际的数据;

和其它阻塞队列相比,LinkedTransferQueue直接用无锁算法实现,性能有所提升。

另外,由于LinkedTransferQueue可以存放两种不同类型的结点,所以称之为“Dual Queue”:
内部Node结点定义了一个 boolean 型字段——isData,表示该结点是“数据结点”还是“请求结点”。

为了节省 CAS 操作的开销,LinkedTransferQueue使用了松弛(slack)操作:
在结点被匹配(被删除)之后,不会立即更新队列的head、tail,而是当 head、tail结点与最近一个未匹配的结点之间的距离超过“松弛阀值”后才会更新(默认为 2)。这个“松弛阀值”一般为1到3,如果太大会增加沿链表查找未匹配结点的时间,太小会增加 CAS 的开销。

文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/77196.html

相关文章

  • Java线程进阶(一)—— J.U.C并发包概述

    摘要:整个包,按照功能可以大致划分如下锁框架原子类框架同步器框架集合框架执行器框架本系列将按上述顺序分析,分析所基于的源码为。后,根据一系列常见的多线程设计模式,设计了并发包,其中包下提供了一系列基础的锁工具,用以对等进行补充增强。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000016012623); 本文首发于一世流云专栏:https...

    anonymoussf 评论0 收藏0
  • Java线程进阶(二六)—— J.U.Ccollections框架:ConcurrentSkip

    摘要:我们来看下的类继承图可以看到,实现了接口,在多线程进阶二五之框架中,我们提到过实现了接口,以提供和排序相关的功能,维持元素的有序性,所以就是一种为并发环境设计的有序工具类。唯一的区别是针对的仅仅是键值,针对键值对进行操作。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVbggic?w=960&h=600); 本文首发于一世流云专栏:https://seg...

    levius 评论0 收藏0
  • Java线程进阶(二七)—— J.U.Ccollections框架:CopyOnWriteArr

    摘要:仅仅当有多个线程同时进行写操作时,才会进行同步。可以看到,上述方法返回一个迭代器对象,的迭代是在旧数组上进行的,当创建迭代器的那一刻就确定了,所以迭代过程中不会抛出并发修改异常。另外,迭代器对象也不支持修改方法,全部会抛出异常。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVbggij?w=960&h=600); 本文首发于一世流云专栏:https://...

    garfileo 评论0 收藏0
  • Java线程进阶(二八)—— J.U.Ccollections框架:CopyOnWriteArr

    摘要:我们之前已经介绍过了,底层基于跳表实现,其操作平均时间复杂度均为。事实上,内部引用了一个对象,以组合方式,委托对象实现了所有功能。线程安全内存的使用较多迭代是对快照进行的,不会抛出,且迭代过程中不支持修改操作。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVbggjf?w=600&h=377); 本文首发于一世流云专栏:https://segmentfa...

    NeverSayNever 评论0 收藏0
  • Java线程进阶(三七)—— J.U.Ccollections框架:LinkedBlocking

    摘要:接口截止目前为止,我们介绍的阻塞队列都是实现了接口。该类在构造时一般需要指定容量,如果不指定,则最大容量为。另外,由于内部通过来保证线程安全,所以的整体实现时比较简单的。另外,双端队列相比普通队列,主要是多了队尾出队元素队首入队元素的功能。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVbgZ7j?w=770&h=514); 本文首发于一世流云专栏:ht...

    light 评论0 收藏0

发表评论

0条评论

最新活动
阅读需要支付1元查看
<