Java 队列LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue比较简单,不进行讲解了。下面只介绍PriorityBlockingQueue和DelayQueue。
PriorityBlockingQueue
PriorityBlockingQueue是带优先级的无界阻塞队列,每次出队都返回优先级最高或最低的元素。内部使用二叉堆实现。
类图结构

PriorityBlockingQueue内部有一个数组queue,用来存放队列元素。allocationSpinLock是个自旋锁,通过CAS操作来保证同时只有一个线程可以扩容队列,状态为0或1。
由于这是一个优先队列,所以有一个comparator用来比较元素大小。
下面为构造函数:
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;public PriorityBlockingQueue() {this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);}public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity) {this(initialCapacity, null);}
可知默认队列容量为11,默认比较器为null,也就是使用元素的compareTo方法进行比较来确定元素的优先级,这意味着队列元素必须实现Comparable接口。
原理讲解
boolean offer()
public boolean offer(E e) {if (e == null)throw new NullPointerException();// 获取独占锁final ReentrantLock lock = this.lock;lock.lock();int n, cap;Object[] array;// 扩容while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))tryGrow(array, cap);try {Comparator<? super E> cmp = comparator;if (cmp == null)// 通过对二叉堆的上浮操作保证最大或最小的元素总在根节点siftUpComparable(n, e, array);else// 使用了自定义比较器siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);size = n + 1;// 激活因调用take()方法被阻塞的线程notEmpty.signal();} finally {// 释放锁lock.unlock();}return true;}
流程比较简单,下面主要看扩容和建堆操作。
先看扩容。
private void tryGrow(Object[] array, int oldCap) {// 由前面的代码可知,调用tryGrow函数前先获取了独占锁,// 由于扩容比较费时,此处先释放锁,// 让其他线程可以继续操作(如果满足可操作的条件的话),// 以提升并发性能lock.unlock();Object[] newArray = null;// 通过allocationSpinLock保证同时最多只有一个线程进行扩容操作。if (allocationSpinLock == 0 &&UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset,0, 1)) {try {// 当容量比较小时,一次只增加2容量// 比较大时增加一倍int newCap = oldCap + ((oldCap < 64) ?(oldCap + 2) : (oldCap >> 1));// 溢出检测if (newCap - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {int 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 {// 释放锁,没用CAS是因为同时最多有一个线程操作allocationSpinLockallocationSpinLock = 0;}}// 如果当前线程发现有其他线程正在对队列进行扩容,// 则调用yield方法尝试让出CPU资源促使扩容操作尽快完成if (newArray == null)Thread.yield();lock.lock();if (newArray != null && queue == array) {queue = newArray;System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap);}}
下面来看建堆算法
private static <T> void siftUpComparable(int k, T x, Object[] array) {Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>) x;while (k > 0) {// 获取父节点,设子节点索引为k,// 则由二叉堆的性质可知,父节点的索引总为(k - 1) >>> 1int parent = (k - 1) >>> 1;// 获取父节点对应的值Object e = array[parent];// 只有子节点的值小于父节点的值时才上浮if (key.compareTo((T) e) >= 0)break;array[k] = e;k = parent;}array[k] = key;}
如果了解二叉堆的话,此处代码是十分容易理解的。关于二叉堆,可参看《数据结构之二叉堆》。
E poll()
public E poll() {final ReentrantLock lock = this.lock;lock.lock();try {// 出队return dequeue();} finally {lock.unlock();}}private E dequeue() {int n = size - 1;if (n < 0)return null;else {Object[] array = queue;E result = (E) array[0];// 获取尾节点,在实现对二叉堆的下沉操作时要用到E x = (E) array[n];array[n] = null;Comparator<? super E> cmp = comparator;if (cmp == null)// 下沉操作,保证取走最小的节点(根节点)后,新的根节点仍时最小的,二叉堆的性质依然满足siftDownComparable(0, x, array, n);else// 使用自定义比较器siftDownUsingComparator(0, x, array, n, cmp);size = n;return result;}}
poll方法通过调用dequeue方法使最大或最小的节点出队并将其返回。
下面来看二叉堆的下沉操作。
private static <T> void siftDownComparable(int k, T x, Object[] array, int n) {if (n > 0) {Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>)x;int half = n >>> 1;while (k < half) {// child为两个子节点(如果有的话)中较小的那个对应的索引int child = (k << 1) + 1;Object c = array[child];int right = child + 1;// 通过比较保证child对应的为较小值的索引if (right < n &&((Comparable<? super T>) c).compareTo((T) array[right]) > 0)c = array[child = right];if (key.compareTo((T) c) <= 0)break;// 下沉,将较小的子节点换到父节点位置array[k] = c;k = child;}array[k] = key;}}
void put(E e)
调用了offer
public void put(E e){offer(e);}
E take()
take操作的作用是获取二叉堆的根节点元素,如果队列为空则阻塞。
public E take() throws InterruptedException {final ReentrantLock lock = this.lock;// 阻塞可被中断lock.lockInterruptibly();E result;try {// 队列为空就将当前线程放入notEmpty条件队列// 使用while循环判断是为了避免虚假唤醒while ( (result = dequeue()) == null)notEmpty.await();} finally {lock.unlock();}return result;}
DelayQueue
DelayQueue并发队列是一个无界阻塞延迟队列,队列中的每一个元素都有一个过期时间,当从队列中获取元素时只有过期元素才会出列。队列头元素是最快要过期的元素。
类图结构

DelayQueue内部使用PriorityQueue存放数据,使用ReentrantLock实现线程同步。队列里的元素要实现Delayed接口(Delayed接口继承了Comparable接口),用以得到过期时间并进行过期时间的比较。
public interface Delayed extends Comparable<Delayed> {long getDelay(TimeUnit unit);}
available是由lock生成的条件变量,用以实现线程间的同步。leader是leader-follower模式的变体,用于减少不必要的线程等待。当一个线程调用队列的take方法变为leader线程后,它会调用条件变量available.waitNanos(delay)等待delay时间,但是其他线程(follower)则会调用available.await()进行无限等待。leader线程延迟时间过期后,会退出take方法,并通过调用available.signal()方法唤醒一个follower线程,被唤醒的线程会被选举为新的leader线程。
原理讲解
boolean offer(E e)
public boolean offer(E e) {final ReentrantLock lock = this.lock;lock.lock();try {// 添加新元素q.offer(e);// 查看新添加的元素是否为最先过期的if (q.peek() == e) {leader = null;available.signal();}return true;} finally {lock.unlock();}}
上述代码首先获取独占锁,然后添加元素到优先级队列,由于q是优先级队列,所以添加元素后,调用q.peek()方法返回的并不一定是当前添加的元素。当如果q.peek() == e,说明当前元素是最先要过期的,那么重置leader线程为null并激活available条件队列里的一个线程,告诉它队列里面有元素了。
E take()
获取并移除队列里面过期的元素,如果队列里面没有过期元素则等待。
public E take() throws InterruptedException {final ReentrantLock lock = this.lock;// 可中断lock.lockInterruptibly();try {for (;;) {E first = q.peek();// 为空则等待if (first == null)available.await();else {long delay = first.getDelay(NANOSECONDS);// 过期则成功获取if (delay <= 0)return q.poll();// 执行到此处,说明头元素未过期first = null; // don't retain ref while waiting// follower无限等待,直到被唤醒if (leader != null)available.await();else {Thread thisThread = Thread.currentThread();leader = thisThread;try {// leader等待lelay时间,则头元素必定已经过期available.awaitNanos(delay);} finally {// 重置leader,给follower称为leader的机会if (leader == thisThread)leader = null;}}}}} finally {if (leader == null && q.peek() != null)// 唤醒一个follower线程available.signal();lock.unlock();}}
一个线程调用take方法时,会首先查看头元素是否为空,为空则直接等待,否则判断是否过期。若头元素已经过期,则直接通过poll获取并移除,否则判断是否有leader线程。若有leader线程则一直等待,否则自己成为leader并等待头元素过期。
E poll()
获取并移除头过期元素,如果没有过期元素则返回null。
public E poll() {final ReentrantLock lock = this.lock;lock.lock();try {E first = q.peek();// 若队列为空或没有元素过期则直接返回nullif (first == null || first.getDelay(NANOSECONDS) > 0)return null;elsereturn q.poll();} finally {lock.unlock();}}
int size()
计算队列元素个数,包含过期的和未过期的。
public int size() {final ReentrantLock lock = this.lock;lock.lock();try {return q.size();} finally {lock.unlock();}}
