源码分析-PriorityBlockingQueue

本文主要是介绍源码分析-PriorityBlockingQueue，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

PriorityBLockingQueue-文档部分

doc文档

PriorityBlockingQueue是无界的阻塞队列。当然如果资源耗尽的看情况下也是会出现添加失败的情况。PriorityBlockingQueue提供的迭代器并不保证按照某一顺序顺序迭代所有元素（和有限队列一致，可以见另一篇博客源码分析-PriorityQueue）（它会先按数组迭代，然后再迭代漏掉的元素）。当两个元素相等的时候并不保证陷入先出顺序。所以如果需要保证先入先出顺序必须要保证

源码实现文档

这里使用了一个给予数组的堆实现，所有公共方法都知识用一个锁实现，但是在调整大小的阶段使用了一个自旋锁，以避免并发申请调整大小。这样可以避免等待的消费者的推迟，以及随之而来的元素重建问题。由于需要在申请新内存的过程中退出锁，所以不可以将任务简单的委托给一个PriorityQueue来完成。为了保证兼容性，在序列话的过程中使用了锁。为了增加保证兼容性。在序列化的过程中需要付出双倍的代价（先转换成一个PriorityQueue然后在序列化）

概述

大部分的内容都和之前的PriorityQueue类似。与PriorityQueue的区别主要体现在两点上，一个是在出队和入队的过程中增加了BlockingQueue的操作。另外一个在resize 的过程中使用了自旋锁。

域

    private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;private transient Object[] queue;private transient int size;private transient Comparator<? super E> comparator;private final ReentrantLock lock;private final Condition notEmpty;private transient volatile int allocationSpinLock;private PriorityQueue q;

域的内容比较清楚，只做几点说明

首先一个MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;为什么要限制位Integer.MAX_VALUE-8,为什么要限制为-8。网上有人解释说这是因为有一部分虚拟机的实现是需要使用8位来储存size。在很多地方都出现了，这里做一下解释。
lock锁及其绑定的Condition是用来做阻塞操作的。因为这里是一个无界的队列所以这里只有一个状态变量。用于阻塞take。
而allocationSpinkLock是一个volatile的变量，用这个结合cas来进行自旋。

主要方法

构造器

构造器有很多，这里只看一个使用collection进行构造的构造器

    public PriorityBlockingQueue(Collection<? extends E> c) {this.lock = new ReentrantLock();this.notEmpty = lock.newCondition();boolean heapify = true; // true if not known to be in heap orderboolean screen = true;  // true if must screen for nullsif (c instanceof SortedSet<?>) {SortedSet<? extends E> ss = (SortedSet<? extends E>) c;this.comparator = (Comparator<? super E>) ss.comparator();heapify = false;}else if (c instanceof PriorityBlockingQueue<?>) {PriorityBlockingQueue<? extends E> pq =(PriorityBlockingQueue<? extends E>) c;this.comparator = (Comparator<? super E>) pq.comparator();screen = false;if (pq.getClass() == PriorityBlockingQueue.class) // exact matchheapify = false;}Object[] a = c.toArray();int n = a.length;// If c.toArray incorrectly doesn't return Object[], copy it.if (a.getClass() != Object[].class)a = Arrays.copyOf(a, n, Object[].class);if (screen && (n == 1 || this.comparator != null)) {for (int i = 0; i < n; ++i)if (a[i] == null)throw new NullPointerException();}this.queue = a;this.size = n;if (heapify)heapify();}

这里使用两个boolean值来判断是否满足条件。
heapify表示是否需要进行构造堆。而screen表示是否需要排除null。
然后对这依照这两个变量分情况讨论。如果是sortSet类型，说明有序，则提取其comparator。并使heapify置位（后续不需要构造堆，因为递增序列是堆的一种特殊情况），如果是Priority自身拷贝当然两者都置为false表示都不需要进行。
然后使用Collection的toArray方法转换成Object[]并进行类型检查。并对各项参数进行复制。
heapify方法和之前PriorityQueue的是一样的，对数组的前半部分元素进行下滤操作。

阻塞方法的实现

非阻塞的put方法

BlockingQueue方法的实现都大同小异这里看一下put和take的实现：

  public void put(E e) {offer(e); // never need to block}

首先由于这是无界队列，所以不需要阻塞，只是讲任务委托给了offer来实现。

    public boolean offer(E e) {if (e == null)throw new NullPointerException();final ReentrantLock lock = this.lock;lock.lock();int n, cap;Object[] array;while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))tryGrow(array, cap);try {Comparator<? super E> cmp = comparator;if (cmp == null)siftUpComparable(n, e, array);elsesiftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);size = n + 1;notEmpty.signal();} finally {lock.unlock();}return true;}

因为这里没有阻塞，所以这里的锁完全是来进行同步的，不需要条件变量。
加锁后进行大小检查，如果需要增长则调用tryGrow。
否则则将新进入的元素放入队尾，然后进行上移操作。并唤醒notEmpty条件变量。

膨胀及自旋锁

        private void tryGrow(Object[] array, int oldCap) {lock.unlock(); // must release and then re-acquire main lockObject[] newArray = null;if (allocationSpinLock == 0 &&UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset,0, 1)) {try {int newCap = oldCap + ((oldCap < 64) ?(oldCap + 2) : // grow faster if small(oldCap >> 1));if (newCap - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {    // possible overflowint minCap = oldCap + 1;if (minCap < 0 || minCap > MAX_ARRAY_SIZE)throw new OutOfMemoryError();newCap = MAX_ARRAY_SIZE;}if (newCap > oldCap && queue == array)newArray = new Object[newCap];} finally {allocationSpinLock = 0;}}if (newArray == null) // back off if another thread is allocatingThread.yield();lock.lock();if (newArray != null && queue == array) {queue = newArray;System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap);}}

首先退出锁。
首先这里申请了一个新的引用newArray。然后使用CAS自旋操作使得volatile的allocationSplinLock变成1。
对于自旋成功的线程，会计算出一个新的堆的尺寸，然后建立一个新的数组，并且在最后使得allocationSplinLock变回0.
对于自旋失败的数组，会让步，这里很好理解，因为下一步就是阻塞，所以即使这里争取到了线程也没有太大的意义。因为其newArray是空，而后退出tryGrow，但是该线程的增长并没有成功所以在offer的循环检查中(n = size) >= (cap = (array = queue).length)这里会失败所以需要重新进入tryGrow。这样做没有意义。
而yield会使得成功创建新数组的线程更容易获得锁，然后会使得queue指向新建的数组，这样对于自旋失败的线程通常来说会在自旋成功的线程之后获得锁，这样在offer中的自旋检测中成功通过，这样就避免了一些重复的操作。以提供更高的效率。
这里还需要说明的是yield，并不是100%会让出线程的，这里的yield只是让这个概率更大一些。

阻塞的take方法

    public E take() throws InterruptedException {final ReentrantLock lock = this.lock;lock.lockInterruptibly();E result;try {while ( (result = dequeue()) == null)notEmpty.await();} finally {lock.unlock();}return result;}

take方法则是常规的阻塞操作会重复检查notEmpty变量。
deque是典型的出队操作，类似PriorityQueue。

这篇关于源码分析-PriorityBlockingQueue的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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