Java ConcurrentLinkedQueue的并发控制原理及优化
2023-11-075.6k 阅读
Java ConcurrentLinkedQueue的并发控制原理
数据结构基础
ConcurrentLinkedQueue是Java并发包中提供的线程安全的无界队列。它基于链表结构实现，在设计上主要由Node节点和队列的头、尾指针构成。
Node节点结构
ConcurrentLinkedQueue的Node类定义如下：
private static class Node<E> {
volatile E item;
volatile Node<E> next;
Node(E item) {
UNSAFE.putObject(this, itemOffset, item);
}
boolean casItem(E cmp, E val) {
return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, itemOffset, cmp, val);
}
void lazySetNext(Node<E> val) {
UNSAFE.putOrderedObject(this, nextOffset, val);
}
boolean casNext(Node<E> cmp, Node<E> val) {
return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, nextOffset, cmp, val);
}
// Unsafe mechanics
private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
private static final long itemOffset;
private static final long nextOffset;
static {
try {
UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class<?> k = Node.class;
itemOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("item"));
nextOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("next"));
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
}
从代码中可以看出，Node节点的item和next字段都被声明为volatile，这确保了不同线程对节点数据的可见性。volatile关键字保证了一个线程对这些字段的修改能立即被其他线程看到。
队列头、尾指针
ConcurrentLinkedQueue中有两个重要的指针：head和tail。
private transient volatile Node<E> head;
private transient volatile Node<E> tail;
head指向队列的头节点，tail指向队列的尾节点。这两个指针同样被声明为volatile，以保证多线程环境下的可见性。
入队操作（Offer方法）的并发控制
ConcurrentLinkedQueue的offer方法用于将元素添加到队列尾部。以下是offer方法的核心代码：
public boolean offer(E e) {
checkNotNull(e);
final Node<E> newNode = new Node<E>(e);
for (Node<E> t = tail, p = t;;) {
Node<E> q = p.next;
if (q == null) {
// p is last node
if (p.casNext(null, newNode)) {
// Successful CAS is the linearization point
// for e to become an element of this queue,
// and for newNode to become "live".
if (p != t) // hop two nodes at a time
casTail(t, newNode); // Failure is OK.
return true;
}
// Lost CAS race to another thread; re-read next
}
else if (p == q)
// We have fallen off list. If tail is unchanged, it
// will also be off-list, in which case we need to
// jump to head, from which all live nodes are always
// reachable. Else the new tail is a better bet.
p = (t != (t = tail))? t : head;
else
// Check for tail updates after two hops.
p = (p != t && t != (t = tail))? t : q;
}
}
- 循环重试机制：
offer方法使用了一个无限循环for(;;)，这是一种典型的乐观锁策略。线程在每次循环中尝试将新节点添加到队列尾部。 - 定位尾节点：通过
p.next来判断当前节点p是否为尾节点。如果p.next为null，则说明p是尾节点，此时尝试使用casNext方法将新节点newNode链接到p的后面。 - CAS操作：
casNext方法是基于Unsafe类的compareAndSwapObject实现的。只有当p.next的值与预期值（即null）相等时，才会将p.next设置为newNode，这确保了在多线程环境下只有一个线程能成功将新节点添加到队列尾部。 - 更新尾指针：当成功添加新节点后，如果当前的尾指针
tail与循环开始时的尾指针t不同，说明在循环过程中尾指针可能已经被其他线程更新过，此时通过casTail方法尝试更新尾指针。casTail方法同样基于Unsafe类的compareAndSwapObject实现，只有当tail的值与预期值（即t）相等时，才会将tail设置为newNode。
出队操作（Poll方法）的并发控制
ConcurrentLinkedQueue的poll方法用于从队列头部移除并返回一个元素。以下是poll方法的核心代码：
public E poll() {
restartFromHead:
for (;;) {
for (Node<E> h = head, p = h, q;;) {
E item = p.item;
if (item != null && p.casItem(item, null)) {
// Successful CAS is the linearization point
// for item to be removed from this queue.
if (p != h) // hop two nodes at a time
updateHead(h, ((q = p.next) != null)? q : p);
return item;
}
else if ((q = p.next) == null) {
updateHead(h, p);
return null;
}
else if (p == q)
continue restartFromHead;
else
p = q;
}
}
}
- 双层循环结构：
poll方法使用了一个外层的无限循环和内层的循环。外层循环用于在操作失败时重新尝试，内层循环用于遍历队列找到合适的节点进行出队操作。 - 定位头节点及可移除节点：首先获取当前的头节点
h，然后从h开始遍历队列。如果节点的item不为null，则尝试使用casItem方法将item设置为null，表示该节点的元素已被移除。casItem方法同样基于Unsafe类的compareAndSwapObject实现。 - 更新头指针：当成功移除元素后，如果当前处理的节点
p与头节点h不同，说明在循环过程中头指针可能已经被其他线程更新过，此时通过updateHead方法尝试更新头指针。updateHead方法会根据情况将头指针更新为p的下一个节点或者p本身。 - 处理特殊情况：如果
p.next为null，说明队列已空，直接更新头指针并返回null。如果p等于p.next，这是一种异常情况，通常发生在队列结构被其他线程修改得不一致时，此时通过continue restartFromHead重新从头部开始遍历。
Java ConcurrentLinkedQueue的优化策略
减少竞争热点
- 分散操作：
ConcurrentLinkedQueue通过使用乐观锁机制，使得多个线程可以在不获取全局锁的情况下进行入队和出队操作。每个线程在自己的局部上下文中进行操作，只有在需要更新共享状态（如尾指针或头指针）时才使用CAS操作。这样减少了线程之间对共享资源的竞争，提高了并发性能。 - 减少CAS重试次数：在
offer和poll方法中，通过合理的逻辑判断尽量减少CAS操作的重试次数。例如，在offer方法中，当发现尾指针可能被其他线程更新时，会重新获取尾指针并尝试更新，而不是盲目地重试CAS操作。这避免了不必要的CPU资源浪费，提高了操作效率。
内存管理优化
- Node节点的内存释放：
ConcurrentLinkedQueue在设计上考虑了节点内存的及时释放。当节点的元素被移除（通过casItem将item设置为null）后，该节点在后续的垃圾回收过程中可以被回收。由于Node类中的item和next字段都被声明为volatile，这确保了垃圾回收器能够正确识别不再被引用的节点。 - 避免内存碎片：链表结构的设计相对灵活，在一定程度上避免了像数组那样可能出现的内存碎片问题。因为链表节点的内存分配是按需进行的，只要内存中有足够的连续空间，就可以为新节点分配内存。同时，
ConcurrentLinkedQueue在节点的添加和移除过程中，通过合理的指针操作，保持了链表结构的完整性，进一步减少了内存碎片产生的可能性。
代码示例及性能测试
- 代码示例
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
public class ConcurrentLinkedQueueExample {
public static void main(String[] args) {
ConcurrentLinkedQueue<Integer> queue = new ConcurrentLinkedQueue<>();
// 入队操作
queue.offer(1);
queue.offer(2);
queue.offer(3);
// 出队操作
Integer element = queue.poll();
while (element != null) {
System.out.println("Polled element: " + element);
element = queue.poll();
}
}
}
在上述代码中，首先创建了一个ConcurrentLinkedQueue实例，然后通过offer方法向队列中添加元素，最后通过poll方法从队列中移除元素并打印。
- 性能测试
为了测试
ConcurrentLinkedQueue的性能，我们可以编写一个简单的多线程性能测试程序：
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ConcurrentLinkedQueuePerformanceTest {
private static final int THREADS = 10;
private static final int ITERATIONS = 100000;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ConcurrentLinkedQueue<Integer> queue = new ConcurrentLinkedQueue<>();
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(THREADS);
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < THREADS; i++) {
executorService.submit(() -> {
for (int j = 0; j < ITERATIONS; j++) {
queue.offer(j);
queue.poll();
}
});
}
executorService.shutdown();
executorService.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Total time taken: " + (endTime - startTime) + " ms");
}
}
在这个性能测试程序中，创建了一个包含10个线程的线程池，每个线程执行100000次入队和出队操作。通过记录操作开始和结束的时间，可以计算出总的操作时间，从而评估ConcurrentLinkedQueue在多线程环境下的性能。
与其他队列的性能对比
- 与ArrayBlockingQueue对比
ArrayBlockingQueue是一个有界队列，基于数组实现，它使用ReentrantLock来保证线程安全。由于它是有界的，在队列满时入队操作会阻塞，在队列空时出队操作会阻塞。而ConcurrentLinkedQueue是无界的，入队操作不会阻塞。在性能方面，ArrayBlockingQueue由于使用锁机制，在高并发场景下可能会出现线程争用，导致性能下降。而ConcurrentLinkedQueue使用乐观锁机制，在高并发下通常能表现出更好的性能。 - 与LinkedBlockingQueue对比
LinkedBlockingQueue是一个基于链表的有界队列（也可以通过构造函数创建无界队列），它同样使用ReentrantLock来保证线程安全。在入队和出队操作时，LinkedBlockingQueue需要获取锁，这在高并发场景下会引入一定的性能开销。相比之下，ConcurrentLinkedQueue不使用锁，而是通过CAS操作实现线程安全，在高并发环境下更具优势。但LinkedBlockingQueue的有界特性在某些场景下（如需要限制资源使用时）可能更适用。
实际应用场景
- 生产者 - 消费者模型：
ConcurrentLinkedQueue非常适合用于实现生产者 - 消费者模型。生产者线程可以通过offer方法将任务添加到队列中，消费者线程可以通过poll方法从队列中获取任务进行处理。由于其线程安全的特性，多个生产者和消费者线程可以同时操作队列，而无需额外的同步机制。 - 消息队列：在一些轻量级的消息队列场景中，
ConcurrentLinkedQueue可以作为消息的存储容器。消息生产者将消息发送到队列中，消息消费者从队列中取出消息进行处理。其无界特性可以保证消息不会因为队列满而丢失，同时并发控制机制确保了多线程环境下的可靠性。 - 任务调度：在任务调度系统中，
ConcurrentLinkedQueue可以用于存储待执行的任务。调度线程从队列中取出任务并分配给工作线程执行，新的任务可以随时通过offer方法添加到队列中。这种方式可以有效地管理任务的执行顺序，并支持高并发的任务提交。
注意事项
- 内存消耗：由于
ConcurrentLinkedQueue是无界的，如果不断地向队列中添加元素而不及时移除，可能会导致内存消耗不断增加，甚至引发内存溢出错误。因此，在实际应用中，需要根据系统的内存情况合理控制队列的增长。 - 遍历问题：虽然
ConcurrentLinkedQueue提供了iterator方法用于遍历队列元素，但在多线程环境下遍历队列时需要特别小心。因为在遍历过程中，队列的结构可能会被其他线程修改，导致遍历结果不准确。如果需要在遍历过程中保证数据的一致性，可能需要额外的同步机制。 - 性能调优：尽管
ConcurrentLinkedQueue在设计上已经考虑了并发性能，但在不同的应用场景下，仍然可能需要进行性能调优。例如，通过调整线程数量、优化任务处理逻辑等方式，进一步提高系统的整体性能。
总结
ConcurrentLinkedQueue作为Java并发包中的重要组成部分，通过基于链表的结构和乐观锁机制，为多线程环境下的队列操作提供了高效、线程安全的实现。深入理解其并发控制原理和优化策略，对于编写高性能的并发程序至关重要。在实际应用中，需要根据具体的业务需求和系统环境，合理使用ConcurrentLinkedQueue，并注意其内存管理、遍历和性能调优等方面的问题，以充分发挥其优势。同时，与其他队列实现（如ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue）进行对比分析，有助于选择最适合的队列类型来满足不同的应用场景。通过代码示例和性能测试，我们可以更加直观地了解ConcurrentLinkedQueue的使用方法和性能表现，为实际项目中的应用提供有力的参考。在多线程编程日益普及的今天，掌握ConcurrentLinkedQueue的相关知识，对于提升开发人员的技术能力和编写高质量的并发应用程序具有重要意义。