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take或poll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LinkedTransferQueue的transfer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 LinkedTransferQueueextends 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。
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