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本篇内容介绍了“如何理解ArrayBlockingQueue的线程安全”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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ArrayBlockingQueue
的线程安全是通过底层的ReentrantLock
保证的,因此在元素出入队列操作时,无需额外加锁。写一段简单的代码举个例子,从具体的使用来说明它的线程安全吧
ArrayBlockingQueuequeue=new ArrayBlockingQueue(7, true, new ArrayList<>(Arrays.asList(new Integer[]{1,2,3,4,5,6,7}))); @AllArgsConstructor class Task implements Runnable{ String threadName; @Override public void run() { while(true) { try { System.out.println(threadName+" take: "+queue.take()); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } } private void queueTest(){ new Thread(new Task("Thread 1")).start(); new Thread(new Task("Thread 2")).start(); }
在代码中创建队列时就往里放入了7个元素,然后创建两个线程各自从队列中取出元素。对队列的操作也非常简单,只用到了操作队列中出队方法take
,运行结果如下:
Thread 1 take: 1 Thread 2 take: 2 Thread 1 take: 3 Thread 2 take: 4 Thread 1 take: 5 Thread 2 take: 6 Thread 1 take: 7
可以看到在公平模式下,两个线程交替对队列中的元素执行出队操作,并没有出现重复取出的情况,即保证了多个线程对资源竞争的互斥访问。它的过程如下:
面试官:那它的阻塞性呢?
Hydra:好的,还是写段代码通过例子来说明
private static void queueTest() throws InterruptedException { ArrayBlockingQueuequeue=new ArrayBlockingQueue<>(3); int size=7; Thread putThread=new Thread(()->{ for (int i = 0; i { for (int i = 0; i < size+1 ; i++) { try { Thread.sleep(3000); System.out.println("TakeThread take: "+queue.take()); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }); putThread.start(); Thread.sleep(1000); takeThread.start(); }
和第一个例子中的代码不同,这次我们创建队列时只指定长度,并不在初始化时就往队列中放入元素。接下来创建两个线程,一个线程充当生产者,生产产品放入到队列中,另一个线程充当消费者,消费队列中的产品。需要注意生产和消费的速度是不同的,生产者每一秒生产一个,而消费者每三秒才消费一个。执行上面的代码,运行结果如下:
PutThread put: 0 - Size:1 PutThread put: 1 - Size:2 PutThread put: 2 - Size:3 TakeThread take: 0 PutThread put: 3 - Size:3 TakeThread take: 1 PutThread put: 4 - Size:3 TakeThread take: 2 PutThread put: 5 - Size:3 TakeThread take: 3 PutThread put: 6 - Size:3 TakeThread take: 4 TakeThread take: 5 TakeThread take: 6
来给你画个比较直观的图吧:
分析运行结果,能够在两个方面体现出队列的阻塞性:
入队阻塞:当队列中的元素个数等于队列长度时,会阻塞向队列中放入元素的操作,当有出队操作取走队列中元素,队列出现空缺位置后,才会再进行入队
出队阻塞:当队列中的元素为空时,执行出队操作的线程将被阻塞,直到队列不为空时才会再次执行出队操作。在上面的代码的出队线程中,我们故意将出队的次数设为了队列中元素数量加一,因此这个线程最后会被一直阻塞,程序将一直执行不会结束
面试官:你只会用put
和take
方法吗,能不能讲讲其他的方法?
Hydra:方法太多了,简单概括一下插入和移除相关的操作吧
面试官:方法记得还挺清楚,看样子是个合格的 API caller。下面说说原理吧,先讲一下ArrayBlockingQueue
的结构
Hydra:在ArrayBlockingQueue
中有下面四个比较重要的属性
final Object[] items; final ReentrantLock lock; private final Condition notEmpty; private final Condition notFull; 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(); }
在构造函数中对它们进行了初始化:
Object[] items
:队列的底层由数组组成,并且数组的长度在初始化就已经固定,之后无法改变
ReentrantLock lock
:用对控制队列操作的独占锁,在操作队列的元素前需要获取锁,保护竞争资源
Condition notEmpty
:条件对象,如果有线程从队列中获取元素时队列为空,就会在此进行等待,直到其他线程向队列后插入元素才会被唤醒
Condition notFull
:如果有线程试图向队列中插入元素,且此时队列为满时,就会在这进行等待,直到其他线程取出队列中的元素才会被唤醒
Condition
是一个接口,代码中的notFull
和notEmpty
实例化的是AQS的内部类ConditionObject
,它的内部是由AQS中的Node
组成的等待链,ConditionObject
中有一个头节点firstWaiter
和尾节点lastWaiter
,并且每一个Node
都有指向相邻节点的指针。简单的来说,它的结构是下面这样的:
至于它的作用先卖个关子,放在后面讲。除此之外,还有两个int
类型的属性takeIndex
和putIndex
,表示获取元素的索引位置和插入元素的索引位置。假设一个长度为5的队列中已经有了3个元素,那么它的结构是这样的:
面试官:说一下队列的插入操作吧
Hydra:好的,那我们先说add
和offer
方法,在执行add
方法时,调用了其父类AbstractQueue
中的add
方法。add
方法则调用了offer
方法,如果添加成功返回true
,添加失败时抛出异常,看一下源码:
public boolean add(E e) { if (offer(e)) return true; else throw new IllegalStateException("Queue full"); } public boolean offer(E e) { checkNotNull(e);//检查元素非空 final ReentrantLock lock = this.lock; //获取锁并加锁 lock.lock(); try { if (count == items.length)//队列已满 return false; else { enqueue(e);//入队 return true; } } finally { lock.unlock(); } }
实际将元素加入队列的核心方法enqueue
:
private void enqueue(E x) { final Object[] items = this.items; items[putIndex] = x; if (++putIndex == items.length) putIndex = 0; count++; notEmpty.signal(); }
在enqueue
中,首先将元素放入数组中下标为putIndex
的位置,然后对putIndex
自增,并判断是否已处于队列中最后一个位置,如果putIndex
索引位置等于数组的长度时,那么将putIndex
置为0,即下一次在元素入队时,从队列头开始放置。
举个例子,假设有一个长度为5的队列,现在已经有4个元素,我们进行下面一系列的操作,来看一下索引下标的变化:
上面这个例子提前用到了队列中元素被移除时takeIndex
会自增的知识点,通过这个例子中索引的变化,可以看出ArrayBlockingQueue
就是一个循环队列,takeIndex
就相当于队列的头指针,而putIndex
相当于队列的尾指针的下一个位置索引。并且这里不需要担心在队列已满时还会继续向队列中添加元素,因为在offer
方法中会首先判断队列是否已满,只有在队列不满时才会执行enqueue
方法。
面试官:这个过程我明白了,那enqueue
方法里最后的notEmpty.signal()
是什么意思?
Hydra:这是一个唤醒操作,等后面讲完它的挂起后再说。我还是先把插入操作中的put
方讲完吧,看一下它的源码:
public void put(E e) throws InterruptedException { checkNotNull(e); final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lockInterruptibly(); try { while (count == items.length) notFull.await(); enqueue(e); } finally { lock.unlock(); } }
put
方法是一个阻塞方法,当队列中元素未满时,会直接调用enqueue
方法将元素加入队列中。如果队列已满,就会调用notFull.await()
方法将挂起当前线程,直到队列不满时才会被唤醒,继续执行插入操作。
当队列已满,再执行put
操作时,就会执行下面的流程:
这里提前剧透一下,当队列中有元素被移除,在调用dequeue
方法中的notFull.signal()
时,会唤醒等待队列中的线程,并把对应的元素添加到队列中,流程如下:
做一个总结,在插入元素的几个方法中,add
、offer
以及带有超时的offer
方法都是非阻塞的,会立即返回或超时后立即返回,而put
方法是阻塞的,只有当队列不满添加成功后才会被返回。
面试官:讲的不错,讲完插入操作了再讲讲移除操作吧
Hydra:还是老规矩,先说非阻塞的方法remove
和poll
,父类的remove
方法还是会调用子类的poll
方法,不同的是remove
方法在队列为空时抛出异常,而poll
会直接返回null
。这两个方法的核心还是调用的dequeue
方法,它的源码如下:
private E dequeue() { final Object[] items = this.items; E x = (E) items[takeIndex]; items[takeIndex] = null; if (++takeIndex == items.length) takeIndex = 0; count--; if (itrs != null) //更新迭代器中的元素 itrs.elementDequeued(); notFull.signal(); return x; }
在dequeue
中,在获取到数组下标为takeIndex
的元素,并将该位置置为null
。将takeIndex
自增后判断是否与数组长度相等,如果相等还是按之前循环队列的理论,将它的索引置为0,并将队列的中的计数减1。
有一个队列初始化时有5个元素,我们对齐分别进行5次的出队操作,查看索引下标的变化情况:
然后我们还是结合take
方法来说明线程的挂起和唤醒的操作,与put
方法相对,take
用于阻塞获取元素,来看一下它的源码:
public E take() throws InterruptedException { final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lockInterruptibly(); try { while (count == 0) notEmpty.await(); return dequeue(); } finally { lock.unlock(); } }
take
是一个可以被中断的阻塞获取元素的方法,首先判断队列是否为空,如果队列不为空那么就调用dequeue
方法移除元素,如果队列为空时就调用notEmpty.await()
就将当前线程挂起,直到有其他的线程调用了enqueue
方法,才会唤醒等待队列中被挂起的线程。可以参考下面的图来理解:
当有其他线程向队列中插入元素后:
入队的enqueue
方法会调用notEmpty.signal()
,唤醒等待队列中firstWaiter
指向的节中的线程,并且该线程会调用dequeue
完成元素的出队操作。到这移除的操作就也分析完了,至于开头为什么说ArrayBlockingQueue
是线程安全的,看到每个方法前都通过全局单例的lock
加锁,相信你也应该明白了
“如何理解ArrayBlockingQueue的线程安全”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!