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在《并发容器 part 4 并发队列与Queue简介》节中的类图中可以看到,对于Queue来说,BlockingQueue是主要的线程安全版本。这是一个可阻塞的版本,也就是允许添加/删除元素被阻塞,直到成功为止。

BlockingQueue相对于Queue而言增加了两个操作:put/take。下面是一张整理的表格。

image 看似简单的API,非常有用。这在控制队列的并发上非常有好处。既然加入队列和移除队列能够被阻塞,这在实现生产者-消费者模型上就简单多了。

清单1 是生产者-消费者模型的一个例子。这个例子是一个真实的场景。服务端(ICE服务)接受客户端的请求(accept),请求计算此人的好友生日,然后将计算的结果存取缓存中(Memcache)中。在这个例子中采用了ExecutorService实现多线程的功能,尽可能的提高吞吐量,这个在后面线程池的部分会详细说明。目前就可以理解为new Thread(r).start()就可以了。另外这里阻塞队列使用的是LinkedBlockingQueue。

清单1 一个生产者-消费者例子

package xylz.study.concurrency;

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque;

public class BirthdayService {

    final int workerNumber;

    final Worker[] workers;

    final ExecutorService threadPool;

    static volatile boolean running = true;

    public BirthdayService(int workerNumber, int capacity) {
        if (workerNumber <= 0) throw new IllegalArgumentException();
        this.workerNumber = workerNumber;
        workers = new Worker[workerNumber];
        for (int i = 0; i < workerNumber; i++) {
            workers[i] = new Worker(capacity);
        }
        //
        boolean b = running;// kill the resorting
        threadPool = Executors.newFixedThreadPool(workerNumber);
        for (Worker w : workers) {
            threadPool.submit(w);
        }
    }

    Worker getWorker(int id) {
        return workers[id % workerNumber];

    }

    class Worker implements Runnable {

        final BlockingQueue<Integer> queue;

        public Worker(int capacity) {
            queue = new LinkedBlockingQueue<Integer>(capacity);
        }

        public void run() {
            while (true) {
                try {
                    consume(queue.take());
                } catch (InterruptedException e) {
                    return;
                }
            }
        }

        void put(int id) {
            try {
                queue.put(id);
            } catch (InterruptedException e) {
                return;
            }
        }
    }

    public void accept(int id) {
        //accept client request
        getWorker(id).put(id);
    }

    protected void consume(int id) {
        //do the work
        //get the list of friends and save the birthday to cache
    }
}

 

在清单1 中可以看到不管是put()还是get(),都抛出了一个InterruptedException。我们就从这里开始,为什么会抛出这个异常。

 

上一节中提到实现一个并发队列有三种方式。显然只有第二种 Lock 才能实现阻塞队列。在锁机制中提到过,Lock结合Condition就可以实现线程的阻塞,这在锁机制部分的很多工具中都详细介绍过,而接下来要介绍的LinkedBlockingQueue就是采用这种方式。

 

LinkedBlockingQueue 原理

 

image 对比ConcurrentLinkedQueue的结构图,LinkedBlockingQueue多了两个ReentrantLock和两个Condition以及用于计数的AtomicInteger,显然这会导致LinkedBlockingQueue的实现有点复杂。对照此结构,有以下几点说明:

    1. 但是整体上讲,LinkedBlockingQueue和ConcurrentLinkedQueue的结构类似,都是采用头尾节点,每个节点指向下一个节点的结构,这表示它们在操作上应该类似。
    2. LinkedBlockingQueue引入了原子计数器count,这意味着获取队列大小size()已经是常量时间了,不再需要遍历队列。每次队列长度有变更时只需要修改count即可。
    3. 有了修改Node指向有了锁,所以不需要volatile特性了。既然有了锁Node的item为什么需要volatile在后面会详细分析,暂且不表。
    4. 引入了两个锁,一个入队列锁,一个出队列锁。当然同时有一个队列不满的Condition和一个队列不空的Condition。其实参照锁机制前面介绍过的生产者-消费者模型就知道,入队列就代表生产者,出队列就代表消费者。为什么需要两个锁?一个锁行不行?其实一个锁完全可以,但是一个锁意味着入队列和出队列同时只能有一个在进行,另一个必须等待其释放锁。而从ConcurrentLinkedQueue的实现原理来看,事实上head和last (ConcurrentLinkedQueue中是tail)是分离的,互相独立的,这意味着入队列实际上是不会修改出队列的数据的,同时出队列也不会修改入队列,也就是说这两个操作是互不干扰的。更通俗的将,这个锁相当于两个写入锁,入队列是一种写操作,操作head,出队列是一种写操作,操作tail。可见它们是无关的。但是并非完全无关,后面详细分析。

 

在没有揭示入队列和出队列过程前,暂且猜测下实现原理。

根据前面学到的锁机制原理结合ConcurrentLinkedQueue的原理,入队列的阻塞过程大概是这样的:

    1. 获取入队列的锁putLock,检测队列大小,如果队列已满,那么就挂起线程,等待队列不满信号notFull的唤醒。
    2. 将元素加入到队列尾部,同时修改队列尾部引用last。
    3. 队列大小加1。
    4. 释放锁putLock。
    5. 唤醒notEmpty线程(如果有挂起的出队列线程),告诉消费者,已经有了新的产品。

 

对比入队列,出队列的阻塞过程大概是这样的:

    1. 获取出队列的锁takeLock,检测队列大小,如果队列为空,那么就挂起线程,等待队列不为空notEmpty的唤醒。
    2. 将元素从头部移除,同时修改队列头部引用head。
    3. 队列大小减1。
    4. 释放锁takeLock。
    5. 唤醒notFull线程(如果有挂起的入队列线程),告诉生产者,现在还有空闲的空间。

下面来验证上面的过程。

 

入队列过程(put/offer)

 

清单2 阻塞的入队列过程

public void put(E e) throws InterruptedException {
    if (e == null) throw new NullPointerException();
    int c = -1;
    final ReentrantLock putLock = this.putLock;
    final AtomicInteger count = this.count;
    putLock.lockInterruptibly();
    try {
        try {
            while (count.get() == capacity)
                notFull.await();
        } catch (InterruptedException ie) {
            notFull.signal(); // propagate to a non-interrupted thread
            throw ie;
        }
        insert(e);
        c = count.getAndIncrement();
        if (c + 1 < capacity)
            notFull.signal();
    } finally {
        putLock.unlock();
    }
    if (c == 0)
        signalNotEmpty();
}

清单2 描述的是入队列的阻塞过程。可以看到和上面描述的入队列的过程基本相同。但是也有以下几个问题:

    1. 如果在入队列的时候线程被中断,那么就需要发出一个notFull的信号,表示下一个入队列的线程能够被唤醒(如果阻塞的话)。
    2. 入队列成功后如果队列不满需要补一个notFull的信号。为什么?队列不满的时候其它入队列的阻塞线程难道不知道么?有可能。这是因为为了减少上下文切换的次数,每次唤醒一个线程(不管是入队列还是出队列)都是只随机唤醒一个(notify),而不是唤醒所有的(notifyall())。这会导致其它阻塞的入队列线程不能够即使处理队列不满的情况。
    3. 如果队列不为空并且可能有一个元素的话就唤醒一个出队列线程。这么做说明之前队列一定为空,因为在加入队列之后队列最多只能为1,那么说明未加入之前是0,那么就可能有被阻塞的出队列线程,所以就唤醒一个出队列线程。特别说明的是为什么使用一个临时变量c,而不用count。这是因为读取一个count的开销比读取一个临时一个变量大,而此处c又能够完成确认队列最多只有一个元素的判断。首先c默认为-1,如果加入队列后获取原子计数器的结果为0,说明之前队列为空,不可能消费(出队列),也不可能入队列,因为此时锁还在当前线程上,那么加入一个后队列就不为空了,所以就可以安全的唤醒一个消费(出对立)线程。
    4. 入队列的过程允许被中断,所以总是抛出InterruptedException 异常。

针对第2点,特别补充说明下。本来这属于锁机制中条件队列的范围,由于没有应用场景,所以当时没有提。

前面提高notifyall总是比notify更可靠,因为notify可能丢失通知,为什么不适用notifyall呢?

先解释下notify丢失通知的问题。

 

notify丢失通知问题

假设线程A因为某种条件在条件队列中等待,同时线程B因为另外一种条件在同一个条件队列中等待,也就是说线程A/B都被同一个Conditon.await()挂起,但是等待的条件不同。现在假设线程B的线程被满足,线程C执行一个notify操作,此时JVM从Conditon.await()的多个线程(A/B)中随机挑选一个唤醒,不幸的是唤醒了A。此时A的条件不满足,于是A继续挂起。而此时B仍然在傻傻的等待被唤醒的信号。也就是说本来给B的通知却被一个无关的线程持有了,真正需要通知的线程B却没有得到通知,而B仍然在等待一个已经发生过的通知。

如果使用notifyall,则能够避免此问题。notifyall会唤醒所有正在等待的线程,线程C发出的通知线程A同样能够收到,但是由于对于A没用,所以A继续挂起,而线程B也收到了此通知,于是线程B正常被唤醒。

 

既然notifyall能够解决单一notify丢失通知的问题,那么为什么不总是使用notifyall替换notify呢?

假设有N个线程在条件队列中等待,调用notifyall会唤醒所有线程,然后这N个线程竞争同一个锁,最多只有一个线程能够得到锁,于是其它线程又回到挂起状态。这意味每一次唤醒操作可能带来大量的上下文切换(如果N比较大的话),同时有大量的竞争锁的请求。这对于频繁的唤醒操作而言性能上可能是一种灾难。

如果说总是只有一个线程被唤醒后能够拿到锁,那么为什么不使用notify呢?所以某些情况下使用notify的性能是要高于notifyall的。

如果满足下面的条件,可以使用单一的notify取代notifyall操作:

相同的等待者,也就是说等待条件变量的线程操作相同,每一个从wait放回后执行相同的逻辑,同时一个条件变量的通知至多只能唤醒一个线程。

也就是说理论上讲在put/take中如果使用sinallAll唤醒的话,那么在清单2 中的notFull.singal就是多余的。

 

出队列过程(poll/take)

 

再来看出队列过程。清单3 描述了出队列的过程。可以看到这和入队列是对称的。从这里可以看到,出队列使用的是和入队列不同的锁,所以入队列、出队列这两个操作才能并行进行。

清单3 阻塞的出队列过程

public E take() throws InterruptedException {
    E x;
    int c = -1;
    final AtomicInteger count = this.count;
    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    takeLock.lockInterruptibly();
    try {
        try {
            while (count.get() == 0)
                notEmpty.await();
        } catch (InterruptedException ie) {
            notEmpty.signal(); // propagate to a non-interrupted thread
            throw ie;
        }

        x = extract();
        c = count.getAndDecrement();
        if (c > 1)
            notEmpty.signal();
    } finally {
        takeLock.unlock();
    }
    if (c == capacity)
        signalNotFull();
    return x;
}

 

为什么有异常?

 

有了入队列、出队列的过程后再来回答前面的几个问题。

为什么总是抛出InterruptedException 异常? 这是很大一块内容,其实是Java对线程中断的处理问题,希望能够在系列文章的最后能够对此开辟单独的篇章来谈谈。

在锁机制里面也是总遇到,这是因为,Java里面没有一种直接的方法中断一个挂起的线程,所以通常情况下等于一个处于WAITING状态的线程,允许设置一个中断位,一旦线程检测到这个中断位就会从WAITING状态退出,以一个InterruptedException 的异常返回。所以只要是对一个线程挂起操作都会导致InterruptedException 的可能,比如Thread.sleep()、Thread.join()、Object.wait()。尽管LockSupport.park()不会抛出一个InterruptedException 异常,但是它会将当前线程的的interrupted状态位置上,而对于Lock/Condition而言,当捕捉到interrupted状态后就认为线程应该终止任务,所以就抛出了一个InterruptedException 异常。

 

又见volatile

 

还有一个不容易理解的问题。为什么Node.item是volatile类型的?

起初我不大明白,因为对于一个进入队列的Node,它的item是不变,当且仅当出队列的时候会将头结点元素的item 设置为null。尽管在remove(o)的时候也是设置为null,但是那时候是加了putLock/takeLock两个锁的,所以肯定是没有问题的。那么问题出在哪?

我们知道,item的值是在put/offer的时候加入的。这时候都是有putLock锁保证的,也就是说它保证使用putLock锁的读取肯定是没有问题的。那么问题就只可能出在一个不适用putLock却需要读取Node.item的地方。

peek操作时获取头结点的元素而不移除它。显然他不会操作尾节点,所以它不需要putLock锁,也就是说它只有takeLock锁。清单4 描述了这个过程。

清单4 查询队列头元素过程

public E peek() {
    if (count.get() == 0)
        return null;
    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    takeLock.lock();
    try {
        Node<E> first = head.next;
        if (first == null)
            return null;
        else
            return first.item;
    } finally {
        takeLock.unlock();
    }
}

清单4 描述了peek的过程,最后返回一个非null节点的结果是Node.item。这里读取了Node的item值,但是整个过程却是使用了takeLock而非putLock。换句话说putLock对Node.item的操作,peek()线程可能不可见!

清单5 队列尾部加入元素

private void insert(E x) {
    last = last.next = new Node<E>(x);
}

 

清单5 是入队列offer/put的一部分,这里关键在于last=new Node<E>(x)可能发生重排序。Node构造函数是这样的:Node(E x) { item = x; }。在这一步里面我们可能得到以下一种情况:

    1. 构建一个Node对象n;
    2. 将Node的n赋给last
    3. 初始化n,设置item=x

在执行步骤2 的时候一个peek线程可能拿到了新的Node n,这时候它读取item,得到了一个null。显然这是不可靠的。

对item采用volatile之后,JMM保证对item=x的赋值一定在last=n之前,也就是说last得到的一个是一个已经赋值了的新节点n。这就不会导致读取空元素的问题的。

出对了poll/take和peek都是使用的takeLock锁,所以不会导致此问题。

删除操作和遍历操作由于同时获取了takeLock和putLock,所以也不会导致此问题。

总结:当前仅当元素加入队列时读取此元素才可能导致不一致的问题。采用volatile正式避免此问题。

 

附加功能

 

BlockingQueue有一个额外的功能,允许批量从队列中异常元素。这个API是:

int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements); 最多从此队列中移除给定数量的可用元素,并将这些元素添加到给定 collection 中。

int drainTo(Collection<? super E> c); 移除此队列中所有可用的元素,并将它们添加到给定 collection 中。

清单6 描述的是最多移除指定数量元素的过程。由于批量操作只需要一次获取锁,所以效率会比每次获取锁要高。但是需要说明的,需要同时获取takeLock/putLock两把锁,因为当移除完所有元素后这会涉及到尾节点的修改(last节点仍然指向一个已经移走的节点)。

由于迭代操作contains()/remove()/iterator()也是获取了两个锁,所以迭代操作也是线程安全的。

 

清单6 批量移除操作

public int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements) {
    if (c == null)
        throw new NullPointerException();
    if (c == this)
        throw new IllegalArgumentException();
    fullyLock();
    try {
        int n = 0;
        Node<E> p = head.next;
        while (p != null && n < maxElements) {
            c.add(p.item);
            p.item = null;
            p = p.next;
            ++n;
        }
        if (n != 0) {
            head.next = p;
            assert head.item == null;
            if (p == null)
                last = head;
            if (count.getAndAdd(-n) == capacity)
                notFull.signalAll();
        }
        return n;
    } finally {
        fullyUnlock();
    }
}

 



©2009-2014 IMXYLZ |求贤若渴
posted on 2010-07-24 00:02 imxylz 阅读(17381) 评论(6)  编辑  收藏 所属分类: Java Concurrency

评论

# re: 深入浅出 Java Concurrency (21): 并发容器 part 6 可阻塞的BlockingQueue (1) 2011-02-15 10:00 hixiaomin
BlockingQueue接口四种形式操作,中文API有说明:
”BlockingQueue 方法以四种形式出现,对于不能立即满足但可能在将来某一时刻可以满足的操作,这四种形式的处理方式不同:第一种是抛出一个异常,第二种是返回一个特殊值(null 或 false,具体取决于操作),第三种是在操作可以成功前,无限期地阻塞当前线程,第四种是在放弃前只在给定的最大时间限制内阻塞。“
很显然,依据条件是:"不能立即满足但可能在将来某一时刻可以满足的操作"所产生的不同输出。
这样就很容易理解最上面表格所表述内容了。  回复  更多评论
  

# re: 深入浅出 Java Concurrency (21): 并发容器 part 6 可阻塞的BlockingQueue (1) 2011-02-15 10:07 xylz
@hixiaomin
嗯,理解非常不错!  回复  更多评论
  

# re: 深入浅出 Java Concurrency (21): 并发容器 part 6 可阻塞的BlockingQueue (1)[未登录] 2011-07-19 13:54 小牛犊
你的版本是不是太老了,Node.item不是volatile,drainTo也只用了一把takeLock。其他感觉还不错。
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# re: 深入浅出 Java Concurrency (21): 并发容器 part 6 可阻塞的BlockingQueue (1) 2011-08-16 20:51 yintiefu
@小牛犊
你的是什么版本的 我的1.6.0_21.跟LZ一样  回复  更多评论
  

# re: 深入浅出 Java Concurrency (21): 并发容器 part 6 可阻塞的BlockingQueue (1)[未登录] 2011-09-05 15:47 xxx
@yintiefu
我用的是1.6.0_24的, 有较大的改变  回复  更多评论
  

# re: 深入浅出 Java Concurrency (21): 并发容器 part 6 可阻塞的BlockingQueue (1)[未登录] 2013-12-25 17:31 forever
这里对于volatile的分析,觉得老主多虑了.之所以有volatile,是因为之前需要借助volatile的数据一致性,那时可能还没有使用lock加锁,但后面有了lock之后,lock之内的程序也是保证happens-before的,所以Dong Lea忘了把volatile拿掉,目前在1.6.0.27之后已经没有了.如果按照楼主的分析,那岂不这个类有明显的Bug.  回复  更多评论
  


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