深入浅出：ConcurrentLinkedQueue源码分析与实战

2024-05-13 22:52
文章标签 分析 实战 源码 深入浅出 concurrentlinkedqueue

本文主要是介绍深入浅出：ConcurrentLinkedQueue源码分析与实战，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！

哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：C站/掘金/腾讯云；欢迎大家常来逛逛

  今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。

  我是一名后端开发爱好者，工作日常接触到最多的就是Java语言啦，所以我都尽量抽业余时间把自己所学到所会的，通过文章的形式进行输出，希望以这种方式帮助到更多的初学者或者想入门的小伙伴们，同时也能对自己的技术进行沉淀，加以复盘，查缺补漏。

小伙伴们在批阅的过程中，如果觉得文章不错，欢迎点赞、收藏、关注哦。三连即是对作者我写作道路上最好的鼓励与支持！

前言

  在多线程编程中，由于线程之间的竞争，导致多线程访问数据时容易出现数据不一致的问题，为了解决这个问题，Java提供了一些线程安全的数据结构，其中之一就是ConcurrentLinkedQueue，它是一个非阻塞的线程安全队列。

摘要

  本文主要介绍ConcurrentLinkedQueue的源代码解析、应用场景案例、优缺点分析、类代码方法介绍以及测试用例。

ConcurrentLinkedQueue

简介

  ConcurrentLinkedQueue是一个线程安全的队列，它的特点是非阻塞，也就是说当队列为空时，出队操作不会阻塞线程，而是立即返回null。同时，它也不允许插入null元素。

  ConcurrentLinkedQueue是一个基于链接节点的无界线程安全队列。它采用了先进先出的原则，对于并发访问，它采取了一种无锁算法（lock-free），实现了高效率的并发操作。它通过CAS操作实现了“原子操作”，保证了线程安全。

源代码解析

  ConcurrentLinkedQueue的源代码中，最重要的是Node类和head、tail两个节点。每个节点代表队列中的一个元素，节点中除了存储元素外，还包含了指向下一个节点的指针。

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);}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);}}
}

  在队列中head和tail是两个Node节点，其中head代表队列中最先入队的元素，tail代表队列中最后入队的元素。head和tail节点中的next指针指向队列中的下一个元素，通过这样的方式将整个队列串起来，实现了队列的操作。

在这里插入图片描述

public class ConcurrentLinkedQueue<E> extends AbstractQueue<E>implements Queue<E>, java.io.Serializable {private transient volatile Node<E> head;private transient volatile Node<E> tail;public ConcurrentLinkedQueue() {head = tail = new Node<E>(null);}private void updateHead(Node<E> h, Node<E> p) {if (h != p && casHead(h, p))h.lazySetNext(h);}private void updateTail(Node<E> t, Node<E> p) {if (t != p && casTail(t, p))t.lazySetNext(p);}boolean casHead(Node<E> cmp, Node<E> val) {return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, headOffset, cmp, val);}boolean casTail(Node<E> cmp, Node<E> val) {return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, tailOffset, cmp, val);}private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;private static final long headOffset;private static final long tailOffset;static {try {UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();Class<?> k = ConcurrentLinkedQueue.class;headOffset = UNSAFE.objectFieldOffset(k.getDeclaredField("head"));tailOffset = UNSAFE.objectFieldOffset(k.getDeclaredField("tail"));} catch (Exception e) {throw new Error(e);}}
}

应用场景案例

  ConcurrentLinkedQueue的应用场景很广泛，它可以作为多线程环境下的任务队列，也可以作为消息队列、日志队列等。下面以一个简单的任务队列为例进行说明。

public class TaskQueue {private ConcurrentLinkedQueue<Task> queue;public TaskQueue() {queue = new ConcurrentLinkedQueue<>();}public void addTask(Task task) {queue.offer(task);}public void executeTasks() {if (queue.isEmpty()) {return;}Task task = null;while ((task = queue.poll()) != null) {task.execute();}}
}

  在上述代码中，我们定义了一个TaskQueue类，它包含了一个ConcurrentLinkedQueue对象，用于存储任务。addTask()方法用于向队列中添加任务，executeTasks()方法用于执行队列中的任务。当队列为空时，直接返回。否则，使用poll()方法从队列中取出一个任务执行，直到队列中的任务全部被执行完成。

优缺点分析

优点

  • 高并发性：ConcurrentLinkedQueue的实现采用了无锁算法，相比于同步队列的加锁操作，它在高并发场景下的性能更优；
  • 无阻塞：当队列为空时，出队操作不会阻塞线程，而是立即返回null；
  • 线程安全：ConcurrentLinkedQueue是线程安全的，不需要我们手动进行同步。

缺点

  • 不支持随机访问：由于ConcurrentLinkedQueue是基于链表实现的，所以它不支持随机访问操作，只能从队头或队尾进行插入、删除和访问操作。如果应用场景中需要随机访问，建议使用其他数据结构；
  • 不支持元素排序：ConcurrentLinkedQueue是一个队列，它不支持对元素进行排序。如果应用场景中需要对元素排序，建议使用其他数据结构。

类代码方法介绍

offer(E e)

  插入指定元素作为此队列的末尾（最后一个元素）。如果队列为空，则插入位于队头（第一个元素）。

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) {if (p.casNext(null, newNode)) {if (p != t)casTail(t, newNode);  // Failure is OK.return true;}} else if (p == q)p = (t != (t = tail)) ? t : head;elsep = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q;}
}

poll()

获取并移除此队列的头。

public E poll() {restartFromHead:for (;;) {for (Node<E> h = head, p = h, q;;) {E item = p.item;if (item != null && p.casItem(item, null)) {if (p != h) // Hop two nodes at a timeupdateHead(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;elsep = q;}}
}

size()

返回队列中的元素数量。

public int size() {int count = 0;for (Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p))if (p.item != null)++count;return count;
}

isEmpty()

判断队列是否为空。

public boolean isEmpty() {return first() == null;
}

contains(Object o)

判断队列中是否包含指定元素。

public boolean contains(Object o) {if (o == null) return false;for (Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p)) {E item = p.item;if (item != null && o.equals(item))return true;}return false;
}

add(E e)

插入指定元素作为此队列的末尾。与offer()方法相同。

public boolean add(E e) {return offer(e);
}

remove()

获取并移除此队列的头。与poll()方法相同。

public E remove() {E x = poll();if (x != null)return x;elsethrow new NoSuchElementException();
}

element()

获取但不移除此队列的头。与peek()方法相同。

public E element() {E x = peek();if (x != null)return x;elsethrow new NoSuchElementException();
}

测试用例

  我们可以编写如下测试用例来验证ConcurrentLinkedQueue的正确性。

测试代码

  下面是一个简单的示例代码，使用了ConcurrentLinkedQueue创建了一个线程安全的队列，并对其进行了读写测试：

package com.example.javase.collection;import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;/*** @Author ms* @Date 2023-10-22 18:57*/
public class ConcurrentLinkedQueueTest {public static void main(String[] args) {ConcurrentLinkedQueue<String> queue = new ConcurrentLinkedQueue<>();// 添加元素queue.offer("Java");queue.offer("Python");queue.offer("C++");// 输出队列元素System.out.println("Queue elements: " + queue);// 获取并移除队列头部元素String headElement = queue.poll();System.out.println("Head element: " + headElement);// 输出队列元素System.out.println("Queue elements after polling: " + queue);// 获取队列头部元素String peekElement = queue.peek();System.out.println("Peek element: " + peekElement);// 输出队列元素System.out.println("Queue elements after peeking: " + queue);}
}

期望输出结果如下：

Queue elements: [Java, Python, C++]
Head element: Java
Queue elements after polling: [Python, C++]
Peek element: Python
Queue elements after peeking: [Python, C++]

  接下来我们可以在本地执行一下这个测试用例，以作为检验是否能够将其预期结果正确输出。

测试结果

  根据如上测试用例，本地测试结果如下，仅供参考，你们也可以自行修改测试用例或者添加更多的测试数据或测试方法，进行熟练学习以此加深理解。

在这里插入图片描述
如上测试用例执行后，经肉眼验证与预期结果是一致！

测试代码分析

  根据如上测试用例，在此我给大家进行深入详细的解读一下测试代码，以便于更多的同学能够理解并加深印象。
  如上代码是一个使用ConcurrentLinkedQueue实现的队列的示例代码。ConcurrentLinkedQueue是一个线程安全的无界队列，它采用了无锁算法来实现高效的并发操作。在该示例中，首先创建了一个ConcurrentLinkedQueue对象，并通过调用offer()方法向队列中添加了3个元素。然后，分别演示了poll()方法和peek()方法的使用，它们分别用于获取并移除队列头部元素和获取队列头部元素，最终输出了操作后的队列元素。

小结

  ConcurrentLinkedQueue是一个线程安全的队列，它采用了先进先出的原则，对于并发访问，它采取了一种无锁算法（lock-free），实现了高效率的并发操作。它通过CAS操作实现了“原子操作”，保证了线程安全。

  ConcurrentLinkedQueue的应用场景很广泛，它可以作为多线程环境下的任务队列，也可以作为消息队列、日志队列等。

总结

  1. ConcurrentLinkedQueue是一个基于链接节点的无界线程安全队列；
  2. 支持先进先出原则，采用无锁算法实现高效的并发操作；
  3. 不支持随机访问和元素排序；
  4. 适用于多线程环境下的任务队列、消息队列等；
  5. 具有高并发性、无阻塞、线程安全等优点。

… …

文末

好啦，以上就是我这期的全部内容，如果有任何疑问，欢迎下方留言哦，咱们下期见。

… …

学习不分先后，知识不分多少；事无巨细，当以虚心求教；三人行，必有我师焉！！！

wished for you successed ！！！

⭐️若喜欢我，就请关注我叭。

⭐️若对您有用，就请点赞叭。

⭐️若有疑问，就请评论留言告诉我叭。

这篇关于深入浅出：ConcurrentLinkedQueue源码分析与实战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！


http://www.chinasem.cn/article/987046。

相关文章

MySQL 多列 IN 查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)

MySQL 多列 IN 查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)

《MySQL多列IN查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)》本文详解MySQL多列IN查询,对比传统OR写法,强调其简洁高效,适合批量匹配复合键,通过联合索引、分批次优化提升性能,兼容多种数据库... 目录一、基础语法：多列 IN 的两种写法1. 直接值列表2. 子查询二、对比传统 OR 的写法三、性能分析
阅读更多...
MySQL中的LENGTH()函数用法详解与实例分析

MySQL中的LENGTH()函数用法详解与实例分析

《MySQL中的LENGTH()函数用法详解与实例分析》MySQLLENGTH()函数用于计算字符串的字节长度,区别于CHAR_LENGTH()的字符长度,适用于多字节字符集（如UTF-8）的数据验证... 目录1. LENGTH()函数的基本语法2. LENGTH()函数的返回值2.1 示例1：计算字符串
阅读更多...
Python办公自动化实战之打造智能邮件发送工具

Python办公自动化实战之打造智能邮件发送工具

《Python办公自动化实战之打造智能邮件发送工具》在数字化办公场景中,邮件自动化是提升工作效率的关键技能,本文将演示如何使用Python的smtplib和email库构建一个支持图文混排,多附件,多... 目录前言一、基础配置：搭建邮件发送框架1.1 邮箱服务准备1.2 核心库导入1.3 基础发送函数二、
阅读更多...
Android kotlin中 Channel 和 Flow 的区别和选择使用场景分析

Android kotlin中 Channel 和 Flow 的区别和选择使用场景分析

《Androidkotlin中Channel和Flow的区别和选择使用场景分析》Kotlin协程中,Flow是冷数据流,按需触发,适合响应式数据处理；Channel是热数据流,持续发送,支持... 目录一、基本概念界定FlowChannel二、核心特性对比数据生产触发条件生产与消费的关系背压处理机制生命周期
阅读更多...
PowerShell中15个提升运维效率关键命令实战指南

PowerShell中15个提升运维效率关键命令实战指南

《PowerShell中15个提升运维效率关键命令实战指南》作为网络安全专业人员的必备技能,PowerShell在系统管理、日志分析、威胁检测和自动化响应方面展现出强大能力,下面我们就来看看15个提升... 目录一、PowerShell在网络安全中的战略价值二、网络安全关键场景命令实战1. 系统安全基线核查
阅读更多...
怎样通过分析GC日志来定位Java进程的内存问题

怎样通过分析GC日志来定位Java进程的内存问题

《怎样通过分析GC日志来定位Java进程的内存问题》：本文主要介绍怎样通过分析GC日志来定位Java进程的内存问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、GC 日志基础配置1. 启用详细 GC 日志2. 不同收集器的日志格式二、关键指标与分析维度1.
阅读更多...
从原理到实战深入理解Java 断言assert

从原理到实战深入理解Java 断言assert

《从原理到实战深入理解Java断言assert》本文深入解析Java断言机制,涵盖语法、工作原理、启用方式及与异常的区别,推荐用于开发阶段的条件检查与状态验证,并强调生产环境应使用参数验证工具类替代... 目录深入理解 Java 断言（assert）：从原理到实战引言：为什么需要断言？一、断言基础1.1 语
阅读更多...
Java MQTT实战应用

Java MQTT实战应用

《JavaMQTT实战应用》本文详解MQTT协议,涵盖其发布/订阅机制、低功耗高效特性、三种服务质量等级（QoS0/1/2）,以及客户端、代理、主题的核心概念,最后提供Linux部署教程、Sprin... 目录一、MQTT协议二、MQTT优点三、三种服务质量等级四、客户端、代理、主题1. 客户端（Clien
阅读更多...
MySQL中的表连接原理分析

MySQL中的表连接原理分析

《MySQL中的表连接原理分析》：本文主要介绍MySQL中的表连接原理分析,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1、背景2、环境3、表连接原理【1】驱动表和被驱动表【2】内连接【3】外连接【4编程】嵌套循环连接【5】join buffer4、总结1、背景
阅读更多...
在Spring Boot中集成RabbitMQ的实战记录

在Spring Boot中集成RabbitMQ的实战记录

《在SpringBoot中集成RabbitMQ的实战记录》本文介绍SpringBoot集成RabbitMQ的步骤,涵盖配置连接、消息发送与接收,并对比两种定义Exchange与队列的方式:手动声明(... 目录前言准备工作1. 安装 RabbitMQ2. 消息发送者（Producer）配置1. 创建 Spr
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2