Java进阶-并发包中的ConcurrentLinkedQueue和LinkedBlockingQueue有什么区别?

2020-05-05   242 次阅读


典型回答

有时候我们把并发包下面的所有容器都习惯叫作并发容器,但是严格来讲,类似 ConcurrentLinkedQueue 这种“Concurrent*”容器,才是真正代表并发。

关于问题中它们的区别:

  • Concurrent 类型基于 lock-free,在常见的多线程访问场景,一般可以提供较高吞吐量。
  • 而 LinkedBlockingQueue 内部则是基于锁,并提供了 BlockingQueue 的等待性方法。

不知道你有没有注意到,java.util.concurrent 包提供的容器(Queue、List、Set)、Map,从命名上可以大概区分为 Concurrent*、CopyOnWrite和 Blocking等三类,同样是线程安全容器,可以简单认为:

  • Concurrent 类型没有类似 CopyOnWrite 之类容器相对较重的修改开销。
  • 但是,凡事都是有代价的,Concurrent 往往提供了较低的遍历一致性。你可以这样理解所谓的弱一致性,例如,当利用迭代器遍历时,如果容器发生修改,迭代器仍然可以继续进行遍历。
  • 与弱一致性对应的,就是我介绍过的同步容器常见的行为“fail-fast”,也就是检测到容器在遍历过程中发生了修改,则抛出 ConcurrentModificationException,不再继续遍历。
  • 弱一致性的另外一个体现是,size 等操作准确性是有限的,未必是 100% 准确。
  • 与此同时,读取的性能具有一定的不确定性。

考点分析

今天的问题是又是一个引子,考察你是否了解并发包内部不同容器实现的设计目的和实现区别。

队列是非常重要的数据结构,我们日常开发中很多线程间数据传递都要依赖于它,Executor 框架提供的各种线程池,同样无法离开队列。面试官可以从不同角度考察,比如:

  • 哪些队列是有界的,哪些是无界的?(很多同学反馈了这个问题)
  • 针对特定场景需求,如何选择合适的队列实现?
  • 从源码的角度,常见的线程安全队列是如何实现的,并进行了哪些改进以提高性能表现?

为了能更好地理解这一讲,需要你掌握一些基本的队列本身和数据结构方面知识,如果这方面知识比较薄弱,《数据结构与算法分析》是一本比较全面的参考书,专栏还是尽量专注于 Java 领域的特性。

知识扩展

线程安全队列一览我在专栏第 8 讲中介绍过,常见的集合中如 LinkedList 是个 Deque,只不过不是线程安全的。

下面这张图是 Java 并发类库提供的各种各样的线程安全队列实现,注意,图中并未将非线程安全部分包含进来。

我们可以从不同的角度进行分类,从基本的数据结构的角度分析,有两个特别的Deque实现,ConcurrentLinkedDeque 和 LinkedBlockingDeque。Deque 的侧重点是支持对队列头尾都进行插入和删除,所以提供了特定的方法,如:

  • 尾部插入时需要的addLast(e)、offerLast(e)。
  • 尾部删除所需要的removeLast()、pollLast()。

从上面这些角度,能够理解 ConcurrentLinkedDeque 和 LinkedBlockingQueue 的主要功能区别,也就足够日常开发的需要了。但是如果我们深入一些,通常会更加关注下面这些方面。

从行为特征来看,绝大部分 Queue 都是实现了 BlockingQueue 接口。在常规队列操作基础上,Blocking 意味着其提供了特定的等待性操作,获取时(take)等待元素进队,或者插入时(put)等待队列出现空位。

 /**
 * 获取并移除队列头结点,如果必要,其会等待直到队列出现元素
…
 */
E take() throws InterruptedException;

/**
 * 插入元素,如果队列已满,则等待直到队列出现空闲空间
   …
 */
void put(E e) throws InterruptedException;  

另一个 BlockingQueue 经常被考察的点,就是是否有界(Bounded、Unbounded),这一点也往往会影响我们在应用开发中的选择,我这里简单总结一下。

  • ArrayBlockingQueue 是最典型的的有界队列,其内部以 final 的数组保存数据,数组的大小就决定了队列的边界,所以我们在创建 ArrayBlockingQueue 时,都要指定容量,如
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair)
  • LinkedBlockingQueue,容易被误解为无边界,但其实其行为和内部代码都是基于有界的逻辑实现的,只不过如果我们没有在创建队列时就指定容量,那么其容量限制就自动被设置为 Integer.MAX_VALUE,成为了无界队列。
  • SynchronousQueue,这是一个非常奇葩的队列实现,每个删除操作都要等待插入操作,反之每个插入操作也都要等待删除动作。那么这个队列的容量是多少呢?是 1 吗?其实不是的,其内部容量是 0。
  • PriorityBlockingQueue 是无边界的优先队列,虽然严格意义上来讲,其大小总归是要受系统资源影响。
  • DelayedQueue 和 LinkedTransferQueue 同样是无边界的队列。对于无边界的队列,有一个自然的结果,就是 put 操作永远也不会发生其他 BlockingQueue 的那种等待情况。

如果我们分析不同队列的底层实现,BlockingQueue 基本都是基于锁实现,一起来看看典型的 LinkedBlockingQueue。

/** Lock held by take, poll, etc */
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();

/** Wait queue for waiting takes */
private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();

/** Lock held by put, offer, etc */
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();

/** Wait queue for waiting puts */
private final Condition notFull = putLock.newCondition();

我在介绍 ReentrantLock 的条件变量用法的时候分析过 ArrayBlockingQueue,不知道你有没有注意到,其条件变量与 LinkedBlockingQueue 版本的实现是有区别的。notEmpty、notFull 都是同一个再入锁的条件变量,而 LinkedBlockingQueue 则改进了锁操作的粒度,头、尾操作使用不同的锁,所以在通用场景下,它的吞吐量相对要更好一些。

下面的 take 方法与 ArrayBlockingQueue 中的实现,也是有不同的,由于其内部结构是链表,需要自己维护元素数量值,请参考下面的代码。

public E take() throws InterruptedException {
    final E x;
    final int c;
    final AtomicInteger count = this.count;
    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    takeLock.lockInterruptibly();
    try {
        while (count.get() == 0) {
            notEmpty.await();
        }
        x = dequeue();
        c = count.getAndDecrement();
        if (c > 1)
            notEmpty.signal();
    } finally {
        takeLock.unlock();
    }
    if (c == capacity)
        signalNotFull();
    return x;
}

类似 ConcurrentLinkedQueue 等,则是基于 CAS 的无锁技术,不需要在每个操作时使用锁,所以扩展性表现要更加优异。

相对比较另类的 SynchronousQueue,在 Java 6 中,其实现发生了非常大的变化,利用 CAS 替换掉了原本基于锁的逻辑,同步开销比较小。它是 Executors.newCachedThreadPool() 的默认队列。

队列使用场景与典型用例

在实际开发中,我提到过 Queue 被广泛使用在生产者 - 消费者场景,比如利用 BlockingQueue 来实现,由于其提供的等待机制,我们可以少操心很多协调工作,你可以参考下面样例代码:

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;

public class ConsumerProducer {
    public static final String EXIT_MSG  = "Good bye!";
    public static void main(String[] args) {
// 使用较小的队列,以更好地在输出中展示其影响
        BlockingQueue<String> queue = new ArrayBlockingQueue<>(3);
        Producer producer = new Producer(queue);
        Consumer consumer = new Consumer(queue);
        new Thread(producer).start();
        new Thread(consumer).start();
    }


    static class Producer implements Runnable {
        private BlockingQueue<String> queue;
        public Producer(BlockingQueue<String> q) {
            this.queue = q;
        }

        @Override
        public void run() {
            for (int i = 0; i < 20; i++) {
                try{
                    Thread.sleep(5L);
                    String msg = "Message" + i;
                    System.out.println("Produced new item: " + msg);
                    queue.put(msg);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }

            try {
                System.out.println("Time to say good bye!");
                queue.put(EXIT_MSG);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    static class Consumer implements Runnable{
        private BlockingQueue<String> queue;
        public Consumer(BlockingQueue<String> q){
            this.queue=q;
        }

        @Override
        public void run() {
            try{
                String msg;
                while(!EXIT_MSG.equalsIgnoreCase( (msg = queue.take()))){
                    System.out.println("Consumed item: " + msg);
                    Thread.sleep(10L);
                }
                System.out.println("Got exit message, bye!");
            }catch(InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

上面是一个典型的生产者 - 消费者样例,如果使用非 Blocking 的队列,那么我们就要自己去实现轮询、条件判断(如检查 poll 返回值是否 null)等逻辑,如果没有特别的场景要求,Blocking 实现起来代码更加简单、直观。

前面介绍了各种队列实现,在日常的应用开发中,如何进行选择呢?

以 LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue 和 SynchronousQueue 为例,我们一起来分析一下,根据需求可以从很多方面考量:

  • 考虑应用场景中对队列边界的要求。ArrayBlockingQueue 是有明确的容量限制的,而 LinkedBlockingQueue 则取决于我们是否在创建时指定,SynchronousQueue 则干脆不能缓存任何元素。
  • 从空间利用角度,数组结构的 ArrayBlockingQueue 要比 LinkedBlockingQueue 紧凑,因为其不需要创建所谓节点,但是其初始分配阶段就需要一段连续的空间,所以初始内存需求更大。
  • 通用场景中,LinkedBlockingQueue 的吞吐量一般优于 ArrayBlockingQueue,因为它实现了更加细粒度的锁操作。
  • ArrayBlockingQueue 实现比较简单,性能更好预测,属于表现稳定的“选手”。
  • 如果我们需要实现的是两个线程之间接力性(handoff)的场景,按照专栏上一讲的例子,你可能会选择 CountDownLatch,但是SynchronousQueue也是完美符合这种场景的,而且线程间协调和数据传输统一起来,代码更加规范。
  • 可能令人意外的是,很多时候 SynchronousQueue 的性能表现,往往大大超过其他实现,尤其是在队列元素较小的场景。

今天分析了 Java 中让人眼花缭乱的各种线程安全队列,试图从几个角度,让每个队列的特点更加明确,进而希望减少你在日常工作中使用时的困扰。

Q.E.D.

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