Java线程池队列PriorityBlockingQueue原理分析
一、什么是PriorityBlockingQueue?
PriorityBlockingQueue队列是 JDK1.5 的时候出来的一个阻塞队列。但是该队列入队的时候是不会阻塞的,永远会加到队尾。下面我们介绍下它的几个特点:
- PriorityBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue 一样是基于数组实现的,但后者在初始化时需要指定长度,前者默认长度是 11。
- 该队列可以说是真正的无界队列,它在队列满的时候会进行扩容,而前面说的无界阻塞队列其实都有有界,只是界限太大可以忽略(最大值是 2147483647)
- 该队列属于权重队列,可以理解为它可以进行排序,但是排序不是从小到大排或从大到小排,是基于数组的堆结构(具体如何排下面会进行分析)
- 出队方式和前面的也不同,是根据权重来进行出队,和前面所说队列中那种先进先出或者先进后出方式不同。
- 其存入的元素必须实现Comparator,或者在创建队列的时候自定义Comparator
注意:
- 堆结构实际上是一种完全二叉树,建议学习前了解一下二叉树。
- 堆又分为大顶堆和小顶堆。大顶堆中第一个元素肯定是所有元素中最大的,小顶堆中第一个元素是所有元素中最小的。
二、PriorityBlockingQueue类图:
三、源码解析
1、字段讲解
从下面的字段我们可以知道,该队列可以排序,使用显示锁来保证操作的原子性,在空队列时,出队线程会堵塞等。
/** * 默认数组长度 */ private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11; /** * 最大达容量,分配时超出可能会出现 OutOfMemoryError 异常 */ private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8; /** * 队列,存储我们的元素 */ private transient Object[] queue; /** * 队列长度 */ private transient int size; /** * 比较器,入队进行权重的比较 */ private transient Comparator<? super E> comparator; /** * 显示锁 */ private final ReentrantLock lock; /** * 空队列时进行线程阻塞的 Condition 对象 */ private final Condition notEmpty;
2、构造方法
/** * 默认构造,使用长度为 11 的数组,比较器为空 */ public PriorityBlockingQueue() { this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null); } /** * 自定义数据长度构造,比较器为空 */ public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity) { this(initialCapacity, null); } /** * 自定义数组长度,可以自定义比较器 */ public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity, Comparator<? super E> comparator) { if (initialCapacity < 1) throw new IllegalArgumentException(); this.lock = new ReentrantLock(); this.notEmpty = lock.newCondition(); this.comparator = comparator; this.queue = new Object[initialCapacity]; }
3、入队方法
3.1、put方法
入队方法,下面可以看到 put 方法最终会调用 offer 方法,所以我们只看 offer 方法即可。
public void put(E e) { offer(e); // never need to block } public boolean offer(E e) { //判断是否为空 if (e == null) throw new NullPointerException(); //显示锁 final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); //定义临时对象 int n, cap; Object[] array; //判断数组是否满了 while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length)) //数组扩容 tryGrow(array, cap); try { //拿到比较器 Comparator<? super E> cmp = comparator; //判断是否有自定义比较器 if (cmp == null) //堆上浮 siftUpComparable(n, e, array); else //使用自定义比较器进行堆上浮 siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp); //队列长度 +1 size = n + 1; //唤醒休眠的出队线程 notEmpty.signal(); } finally { //释放锁 lock.unlock(); } return true; }
3.2、上浮调整比较器方法的实现
private static <T> void siftUpComparable(int k, T x, Object[] array) { Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>) x; while (k > 0) { //无符号向左移,目的是找到放入位置的父节点 int parent = (k - 1) >>> 1; //拿到父节点的值 Object e = array[parent]; //比较是否大于该元素,不大于就没比较交换 if (key.compareTo((T) e) >= 0) break; //以下都是元素位置交换 array[k] = e; k = parent; } array[k] = key; }
根据上面的代码,可以看出这是完全二叉树在进行上浮调整。调整入队的元素,找出最小的,将元素排列有序化。简单理解就是:父节点元素值一定要比它的子节点得小,如果父节点大于子节点了,那就两者位置进行交换。
3.3、入队图解
说的可能很模糊,我们先写个 demo,根据 demo 来进行图解分析:
/** * @Auther: Gentle * @Date: 2019/4/14 15:11 * @Description: PriorityBlockingQueue 简单演示 demo */ public class TestPriorityBlockingQueue { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { PriorityBlockingQueue<Integer> concurrentLinkedQueue = new PriorityBlockingQueue<Integer>(); concurrentLinkedQueue.offer(10); concurrentLinkedQueue.offer(20); concurrentLinkedQueue.offer(5); concurrentLinkedQueue.offer(1); concurrentLinkedQueue.offer(25); concurrentLinkedQueue.offer(30); //输出元素排列 concurrentLinkedQueue.stream().forEach(e-> System.out.print(e+" ")); //取出元素 Integer take = concurrentLinkedQueue.take(); System.out.println(); concurrentLinkedQueue.stream().forEach(e-> System.out.print(e+" ")); } }
上面可以看出,我们要入队的元素是 [10,20,5,1,21,30],接下来我们用图来演示一步步入队情况。
队列初始化时:
这时,我们开始将元素 元素 10 入队,并用二叉树辅助理解:
我们在将元素 20 入队:
将元素 5 入队后发现父节点大于子节点,这时需要进行上浮调整
开始进行上浮调整,将元素 10 和元素 5进行位置调换,结果如下:
接着将元素 1 入队后发现父节点大于子节点,继续进行调整:
第一次调整将元素 20 和元素 1 进行位置交换,交换完毕后结果如下:
交换完毕后,我们发现父节点的元素值还是大于子节点,说明还需要进行一次交换,最后交换结果如下:
接下来将元素 25 和 30 入队,结果如下:
注: 最小堆的的顶端一定是元素值最小的那个。
4、出队方法
4.1、take方法
出队方法,该方法会阻塞
public E take() throws InterruptedException { //显示锁 final ReentrantLock lock = this.lock; //可中断锁 lock.lockInterruptibly(); //结果接受对象 E result; try { //判读队列是否为空 while ( (result = dequeue()) == null) //线程阻塞 notEmpty.await(); } finally { lock.unlock(); } return result; }
4.2、dequeue方法
具体出队方法的实现
private E dequeue() { //长度减少 1 int n = size - 1; //判断队列中是否又元素 if (n < 0) return null; else { //队列对象 Object[] array = queue; //取出第一个元素 E result = (E) array[0]; //拿出最后一个元素 E x = (E) array[n]; //置空 array[n] = null; Comparator<? super E> cmp = comparator; if (cmp == null) //下沉调整 siftDownComparable(0, x, array, n); else siftDownUsingComparator(0, x, array, n, cmp); //成功则减少队列中的元素数量 size = n; return result; } }
总体就是找到父节点与两个子节点中最小的一个节点,然后进行交换位置,不断重复,由上而下的交换。
4.3、下沉调整比较器方法的实现
private static <T> void siftDownComparable(int k, T x, Object[] array, int n) { //判断队列长度 if (n > 0) { Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>)x; //找到队列最后一个元素的父节点的索引。 //如下图最大元素是30 父节点是 10,对于索引是 2 int half = n >>> 1; // loop while a non-leaf while (k < half) { //拿到 k 节点下的左子节点 int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least //取得子节点对应的值 Object c = array[child]; //取得 k 右子节点的索引 int right = child + 1; //比较右节点的索引是否小于队列长度和左右子节点的值进行比较 if (right < n && ((Comparable<? super T>) c).compareTo((T) array[right]) > 0) c = array[child = right]; //比较父节点值是否大于子节点 if (key.compareTo((T) c) <= 0) break; //下面都是元素替换 array[k] = c; k = child; } array[k] = key; } }
4.4、出队图解
这时,我们需要从队列中取出第一个元素 1,元素 1 取出时会与队列中最后一个元素进行交换,并将最后一个元素置空。(实际上源码不是这么做的,源代码中是用变量来保存索引,直到全部下沉调整完成才进行替换)
替换后,结果就如下图显示一样。我们发现父节点大于子节点了,所以还需要再一次进行替换操作。 再一次替换后,将元素 30 下沉到下一个左边子节点,子节点上浮到原父节点位置。这就完成了下沉调整了。
四、总结
PriorityBlockingQueue 真的是个神奇的队列,可以实现优先出队。最特别的是它只有一个锁,入队操作永远成功,而出队只有在空队列的时候才会进行线程阻塞。可以说有一定的应用场景吧,比如:有任务要执行,可以对任务加一个优先级的权重,这样队列会识别出来,对该任务优先进行出队。
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