最近得空，想寫篇文章好好說說 java 執行緒池問題，我相信很多人都一知半解的，包括我自己在仔仔細細看原始碼之前，也有許多的不解，甚至有些地方我一直都沒有理解到位。
說到執行緒池實現，那麼就不得不涉及到各種 BlockingQueue 的實現，那麼我想就 BlockingQueue 的問題和大家分享分享我瞭解的一些知識。
本文沒有像之前分析 AQS 那樣一行一行原始碼分析了，不過還是把其中最重要和最難理解的程式碼說了一遍，所以不免篇幅略長。本文涉及到比較多的 Doug Lea 對 BlockingQueue 的設計思想，希望有心的讀者真的可以有一些收穫，我覺得自己還是寫了一些乾貨的。
本文直接參考 Doug Lea 寫的 Java doc 和註釋，這也是我們在學習 java 併發包時最好的材料了。希望大家能有所思、有所悟，學習 Doug Lea 的程式碼風格，並將其優雅、嚴謹的作風應用到我們寫的每一行程式碼中。
BlockingQueue
開篇先介紹下 BlockingQueue 這個介面的規則，後面再看其實現。
首先，最基本的來說， BlockingQueue 是一個先進先出的佇列（Queue），為什麼說是阻塞（Blocking）的呢？是因為 BlockingQueue 支援當獲取佇列元素但是佇列為空時，會阻塞等待佇列中有元素再返回；也支援新增元素時，如果佇列已滿，那麼等到佇列可以放入新元素時再放入。
BlockingQueue 是一個介面，繼承自 Queue，所以其實現類也可以作為 Queue 的實現來使用，而 Queue 又繼承自 Collection 介面。
BlockingQueue 對插入操作、移除操作、獲取元素操作提供了四種不同的方法用於不同的場景中使用：1、丟擲異常；2、返回特殊值（null 或 true/false，取決於具體的操作）；3、阻塞等待此操作，直到這個操作成功；4、阻塞等待此操作，直到成功或者超時指定時間。總結如下：
Throws exception | Special value | Blocks | Times out | |
|---|---|---|---|---|
| Insert | add(e) | offer(e) | put(e) | offer(e, time, unit) |
| Remove | remove() | poll() | take() | poll(time, unit) |
| Examine | element() | peek() | not applicable | not applicable |
BlockingQueue 的各個實現都遵循了這些規則，當然我們也不用死記這個表格，知道有這麼回事，然後寫程式碼的時候根據自己的需要去看方法的註釋來選取合適的方法即可。
對於 BlockingQueue，我們的關注點應該在 put(e) 和 take() 這兩個方法，因為這兩個方法是帶阻塞的。
BlockingQueue 不接受 null 值的插入，相應的方法在碰到 null 的插入時會丟擲 NullPointerException 異常。null 值在這裡通常用於作為特殊值返回（表格中的第三列），代表 poll 失敗。所以，如果允許插入 null 值的話，那獲取的時候，就不能很好地用 null 來判斷到底是代表失敗，還是獲取的值就是 null 值。
一個 BlockingQueue 可能是有界的，如果在插入的時候，發現佇列滿了，那麼 put 操作將會阻塞。通常，在這裡我們說的無界佇列也不是說真正的無界，而是它的容量是 Integer.MAX_VALUE（21億多）。
BlockingQueue 是設計用來實現生產者-消費者佇列的，當然，你也可以將它當做普通的 Collection 來用，前面說了，它實現了 java.util.Collection 介面。例如，我們可以用 remove(x) 來刪除任意一個元素，但是，這類操作通常並不高效，所以儘量只在少數的場合使用，比如一條訊息已經入隊，但是需要做取消操作的時候。
BlockingQueue 的實現都是執行緒安全的，但是批量的集合操作如 addAll, containsAll, retainAll 和 removeAll 不一定是原子操作。如 addAll(c) 有可能在新增了一些元素後中途丟擲異常，此時 BlockingQueue 中已經新增了部分元素，這個是允許的，取決於具體的實現。
BlockingQueue 不支援 close 或 shutdown 等關閉操作，因為開發者可能希望不會有新的元素新增進去，此特性取決於具體的實現，不做強制約束。
最後，BlockingQueue 在生產者-消費者的場景中，是支援多消費者和多生產者的，說的其實就是執行緒安全問題。
相信上面說的每一句都很清楚了，BlockingQueue 是一個比較簡單的執行緒安全容器，下面我會分析其具體的在 JDK 中的實現，這裡又到了 Doug Lea 表演時間了。
BlockingQueue 實現之 ArrayBlockingQueue
ArrayBlockingQueue 是 BlockingQueue 介面的有界佇列實現類，底層採用陣列來實現。
其併發控制採用可重入鎖來控制，不管是插入操作還是讀取操作，都需要獲取到鎖才能進行操作。
如果讀者看過我之前寫的《一行一行原始碼分析清楚 AbstractQueuedSynchronizer（二）》 的關於 Condition 的文章的話，那麼你一定能很容易看懂 ArrayBlockingQueue 的原始碼，它採用一個 ReentrantLock 和相應的兩個 Condition 來實現。
ArrayBlockingQueue 共有以下幾個屬性：
// 用於存放元素的陣列
final Object[] items;
// 下一次讀取操作的位置
int takeIndex;
// 下一次寫入操作的位置
int putIndex;
// 佇列中的元素數量
int count;
// 以下幾個就是控制併發用的同步器
final ReentrantLock lock;
private final Condition notEmpty;
private final Condition notFull;
複製程式碼我們用個示意圖來描述其同步機制：
ArrayBlockingQueue 實現併發同步的原理就是，讀操作和寫操作都需要獲取到 AQS 獨佔鎖才能進行操作。如果佇列為空，這個時候讀操作的執行緒進入到讀執行緒佇列排隊，等待寫執行緒寫入新的元素，然後喚醒讀執行緒佇列的第一個等待執行緒。如果佇列已滿，這個時候寫操作的執行緒進入到寫執行緒佇列排隊，等待讀執行緒將佇列元素移除騰出空間，然後喚醒寫執行緒佇列的第一個等待執行緒。
對於 ArrayBlockingQueue，我們可以在構造的時候指定以下三個引數：
- 佇列容量，其限制了佇列中最多允許的元素個數；
- 指定獨佔鎖是公平鎖還是非公平鎖。非公平鎖的吞吐量比較高，公平鎖可以保證每次都是等待最久的執行緒獲取到鎖；
- 可以指定用一個集合來初始化，將此集合中的元素在構造方法期間就先新增到佇列中。
更具體的原始碼我就不進行分析了，因為它就是 AbstractQueuedSynchronizer 中 Condition 的使用，感興趣的讀者請看我寫的《一行一行原始碼分析清楚 AbstractQueuedSynchronizer（二）》，因為只要看懂了那篇文章，ArrayBlockingQueue 的程式碼就沒有分析的必要了，當然，如果你完全不懂 Condition，那麼基本上也就可以說看不懂 ArrayBlockingQueue 的原始碼了。
BlockingQueue 實現之 LinkedBlockingQueue
底層基於單向連結串列實現的阻塞佇列，可以當做無界佇列也可以當做有界佇列來使用。看構造方法：
// 傳說中的無界佇列
public LinkedBlockingQueue() {
this(Integer.MAX_VALUE);
}
複製程式碼// 傳說中的有界佇列
public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
this.capacity = capacity;
last = head = new Node<E>(null);
}
複製程式碼我們看看這個類有哪些屬性：
// 佇列容量
private final int capacity;
// 佇列中的元素數量
private final AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
// 隊頭
private transient Node<E> head;
// 隊尾
private transient Node<E> last;
// take, poll, peek 等讀操作的方法需要獲取到這個鎖
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();
// 如果讀操作的時候佇列是空的，那麼等待 notEmpty 條件
private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();
// put, offer 等寫操作的方法需要獲取到這個鎖
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();
// 如果寫操作的時候佇列是滿的，那麼等待 notFull 條件
private final Condition notFull = putLock.newCondition();
複製程式碼這裡用了兩個鎖，兩個 Condition，簡單介紹如下：
takeLock 和 notEmpty 怎麼搭配：如果要獲取（take）一個元素，需要獲取 takeLock 鎖，但是獲取了鎖還不夠，如果佇列此時為空，還需要佇列不為空（notEmpty）這個條件（Condition）。
putLock 需要和 notFull 搭配：如果要插入（put）一個元素，需要獲取 putLock 鎖，但是獲取了鎖還不夠，如果佇列此時已滿，還需要佇列不是滿的（notFull）這個條件（Condition）。
首先，這裡用一個示意圖來看看 LinkedBlockingQueue 的併發讀寫控制，然後再開始分析原始碼：
看懂這個示意圖，原始碼也就簡單了，讀操作是排好隊的，寫操作也是排好隊的，唯一的併發問題在於一個寫操作和一個讀操作同時進行，只要控制好這個就可以了。
先上構造方法：
public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
this.capacity = capacity;
last = head = new Node<E>(null);
}
複製程式碼注意，這裡會初始化一個空的頭結點，那麼第一個元素入隊的時候，佇列中就會有兩個元素。讀取元素時，也總是獲取頭節點後面的一個節點。count 的計數值不包括這個頭節點。
我們來看下 put 方法是怎麼將元素插入到隊尾的：
public void put(E e) throws InterruptedException {
if (e == null) throw new NullPointerException();
// 如果你糾結這裡為什麼是 -1，可以看看 offer 方法。這就是個標識成功、失敗的標誌而已。
int c = -1;
Node<E> node = new Node(e);
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
final AtomicInteger count = this.count;
// 必須要獲取到 putLock 才可以進行插入操作
putLock.lockInterruptibly();
try {
// 如果佇列滿，等待 notFull 的條件滿足。
while (count.get() == capacity) {
notFull.await();
}
// 入隊
enqueue(node);
// count 原子加 1，c 還是加 1 前的值
c = count.getAndIncrement();
// 如果這個元素入隊後，還有至少一個槽可以使用，呼叫 notFull.signal() 喚醒等待執行緒。
// 哪些執行緒會等待在 notFull 這個 Condition 上呢？
if (c + 1 < capacity)
notFull.signal();
} finally {
// 入隊後，釋放掉 putLock
putLock.unlock();
}
// 如果 c == 0，那麼代表佇列在這個元素入隊前是空的（不包括head空節點），
// 那麼所有的讀執行緒都在等待 notEmpty 這個條件，等待喚醒，這裡做一次喚醒操作
if (c == 0)
signalNotEmpty();
}
// 入隊的程式碼非常簡單，就是將 last 屬性指向這個新元素，並且讓原隊尾的 next 指向這個元素
// 這裡入隊沒有併發問題，因為只有獲取到 putLock 獨佔鎖以後，才可以進行此操作
private void enqueue(Node<E> node) {
// assert putLock.isHeldByCurrentThread();
// assert last.next == null;
last = last.next = node;
}
// 元素入隊後，如果需要，呼叫這個方法喚醒讀執行緒來讀
private void signalNotEmpty() {
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lock();
try {
notEmpty.signal();
} finally {
takeLock.unlock();
}
}
複製程式碼我們再看看 take 方法：
public E take() throws InterruptedException {
E x;
int c = -1;
final AtomicInteger count = this.count;
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
// 首先，需要獲取到 takeLock 才能進行出隊操作
takeLock.lockInterruptibly();
try {
// 如果佇列為空，等待 notEmpty 這個條件滿足再繼續執行
while (count.get() == 0) {
notEmpty.await();
}
// 出隊
x = dequeue();
// count 進行原子減 1
c = count.getAndDecrement();
// 如果這次出隊後，佇列中至少還有一個元素，那麼呼叫 notEmpty.signal() 喚醒其他的讀執行緒
if (c > 1)
notEmpty.signal();
} finally {
// 出隊後釋放掉 takeLock
takeLock.unlock();
}
// 如果 c == capacity，那麼說明在這個 take 方法發生的時候，佇列是滿的
// 既然出隊了一個，那麼意味著佇列不滿了，喚醒寫執行緒去寫
if (c == capacity)
signalNotFull();
return x;
}
// 取隊頭，出隊
private E dequeue() {
// assert takeLock.isHeldByCurrentThread();
// assert head.item == null;
// 之前說了，頭結點是空的
Node<E> h = head;
Node<E> first = h.next;
h.next = h; // help GC
// 設定這個為新的頭結點
head = first;
E x = first.item;
first.item = null;
return x;
}
// 元素出隊後，如果需要，呼叫這個方法喚醒寫執行緒來寫
private void signalNotFull() {
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
putLock.lock();
try {
notFull.signal();
} finally {
putLock.unlock();
}
}
複製程式碼原始碼分析就到這裡結束了吧，畢竟還是比較簡單的原始碼，基本上只要讀者認真點都看得懂。
BlockingQueue 實現之 SynchronousQueue
它是一個特殊的佇列，它的名字其實就蘊含了它的特徵 - - 同步的佇列。為什麼說是同步的呢？這裡說的並不是多執行緒的併發問題，而是因為當一個執行緒往佇列中寫入一個元素時，寫入操作不會立即返回，需要等待另一個執行緒來將這個元素拿走；同理，當一個讀執行緒做讀操作的時候，同樣需要一個相匹配的寫執行緒的寫操作。這裡的 Synchronous 指的就是讀執行緒和寫執行緒需要同步，一個讀執行緒匹配一個寫執行緒。
我們比較少使用到 SynchronousQueue 這個類，不過它線上程池的實現類 ScheduledThreadPoolExecutor 中得到了應用，感興趣的讀者可以在看完這個後去看看相應的使用。
雖然上面我說了佇列，但是 SynchronousQueue 的佇列其實是虛的，其不提供任何空間（一個都沒有）來儲存元素。資料必須從某個寫執行緒交給某個讀執行緒，而不是寫到某個佇列中等待被消費。
你不能在 SynchronousQueue 中使用 peek 方法（在這裡這個方法直接返回 null），peek 方法的語義是隻讀取不移除，顯然，這個方法的語義是不符合 SynchronousQueue 的特徵的。SynchronousQueue 也不能被迭代，因為根本就沒有元素可以拿來迭代的。雖然 SynchronousQueue 間接地實現了 Collection 介面，但是如果你將其當做 Collection 來用的話，那麼集合是空的。當然，這個類也是不允許傳遞 null 值的（併發包中的容器類好像都不支援插入 null 值，因為 null 值往往用作其他用途，比如用於方法的返回值代表操作失敗）。
接下來，我們來看看具體的原始碼實現吧，它的原始碼不是很簡單的那種，我們需要先搞清楚它的設計思想。
原始碼加註釋大概有 1200 行，我們先看大框架：
// 構造時，我們可以指定公平模式還是非公平模式，區別之後再說
public SynchronousQueue(boolean fair) {
transferer = fair ? new TransferQueue() : new TransferStack();
}
abstract static class Transferer {
// 從方法名上大概就知道，這個方法用於轉移元素，從生產者手上轉到消費者手上
// 也可以被動地，消費者呼叫這個方法來從生產者手上取元素
// 第一個引數 e 如果不是 null，代表場景為：將元素從生產者轉移給消費者
// 如果是 null，代表消費者等待生產者提供元素，然後返回值就是相應的生產者提供的元素
// 第二個引數代表是否設定超時，如果設定超時，超時時間是第三個引數的值
// 返回值如果是 null，代表超時，或者中斷。具體是哪個，可以通過檢測中斷狀態得到。
abstract Object transfer(Object e, boolean timed, long nanos);
}
複製程式碼Transferer 有兩個內部實現類，是因為構造 SynchronousQueue 的時候，我們可以指定公平策略。公平模式意味著，所有的讀寫執行緒都遵守先來後到，FIFO 嘛，對應 TransferQueue。而非公平模式則對應 TransferStack。
我們先採用公平模式分析原始碼，然後再說說公平模式和非公平模式的區別。
接下來，我們看看 put 方法和 take 方法：
// 寫入值
public void put(E o) throws InterruptedException {
if (o == null) throw new NullPointerException();
if (transferer.transfer(o, false, 0) == null) { // 1
Thread.interrupted();
throw new InterruptedException();
}
}
// 讀取值並移除
public E take() throws InterruptedException {
Object e = transferer.transfer(null, false, 0); // 2
if (e != null)
return (E)e;
Thread.interrupted();
throw new InterruptedException();
}
複製程式碼我們看到，寫操作 put(E o) 和讀操作 take() 都是呼叫 Transferer.transfer(…) 方法，區別在於第一個引數是否為 null 值。
我們來看看 transfer 的設計思路，其基本演算法如下：
- 當呼叫這個方法時，如果佇列是空的，或者佇列中的節點和當前的執行緒操作型別一致（如當前操作是 put 操作，而佇列中的元素也都是寫執行緒）。這種情況下，將當前執行緒加入到等待佇列即可。
- 如果佇列中有等待節點，而且與當前操作可以匹配（如佇列中都是讀操作執行緒，當前執行緒是寫操作執行緒，反之亦然）。這種情況下，匹配等待佇列的隊頭，出隊，返回相應資料。
其實這裡有個隱含的條件被滿足了，佇列如果不為空，肯定都是同種型別的節點，要麼都是讀操作，要麼都是寫操作。這個就要看到底是讀執行緒積壓了，還是寫執行緒積壓了。
我們可以假設出一個男女配對的場景：一個男的過來，如果一個人都沒有，那麼他需要等待；如果發現有一堆男的在等待，那麼他需要排到佇列後面；如果發現是一堆女的在排隊，那麼他直接牽走隊頭的那個女的。
既然這裡說到了等待佇列，我們先看看其實現，也就是 QNode:
static final class QNode {
volatile QNode next; // 可以看出來，等待佇列是單向連結串列
volatile Object item; // CAS'ed to or from null
volatile Thread waiter; // 將執行緒物件儲存在這裡，用於掛起和喚醒
final boolean isData; // 用於判斷是寫執行緒節點(isData == true)，還是讀執行緒節點
QNode(Object item, boolean isData) {
this.item = item;
this.isData = isData;
}
......
複製程式碼相信說了這麼多以後，我們再來看 transfer 方法的程式碼就輕鬆多了。
/**
* Puts or takes an item.
*/
Object transfer(Object e, boolean timed, long nanos) {
QNode s = null; // constructed/reused as needed
boolean isData = (e != null);
for (;;) {
QNode t = tail;
QNode h = head;
if (t == null || h == null) // saw uninitialized value
continue; // spin
// 佇列空，或佇列中節點型別和當前節點一致，
// 即我們說的第一種情況，將節點入隊即可。讀者要想著這塊 if 裡面方法其實就是入隊
if (h == t || t.isData == isData) { // empty or same-mode
QNode tn = t.next;
// t != tail 說明剛剛有節點入隊，continue 即可
if (t != tail) // inconsistent read
continue;
// 有其他節點入隊，但是 tail 還是指向原來的，此時設定 tail 即可
if (tn != null) { // lagging tail
// 這個方法就是：如果 tail 此時為 t 的話，設定為 tn
advanceTail(t, tn);
continue;
}
//
if (timed && nanos <= 0) // can't wait
return null;
if (s == null)
s = new QNode(e, isData);
// 將當前節點，插入到 tail 的後面
if (!t.casNext(null, s)) // failed to link in
continue;
// 將當前節點設定為新的 tail
advanceTail(t, s); // swing tail and wait
// 看到這裡，請讀者先往下滑到這個方法，看完了以後再回來這裡，思路也就不會斷了
Object x = awaitFulfill(s, e, timed, nanos);
// 到這裡，說明之前入隊的執行緒被喚醒了，準備往下執行
if (x == s) { // wait was cancelled
clean(t, s);
return null;
}
if (!s.isOffList()) { // not already unlinked
advanceHead(t, s); // unlink if head
if (x != null) // and forget fields
s.item = s;
s.waiter = null;
}
return (x != null) ? x : e;
// 這裡的 else 分支就是上面說的第二種情況，有相應的讀或寫相匹配的情況
} else { // complementary-mode
QNode m = h.next; // node to fulfill
if (t != tail || m == null || h != head)
continue; // inconsistent read
Object x = m.item;
if (isData == (x != null) || // m already fulfilled
x == m || // m cancelled
!m.casItem(x, e)) { // lost CAS
advanceHead(h, m); // dequeue and retry
continue;
}
advanceHead(h, m); // successfully fulfilled
LockSupport.unpark(m.waiter);
return (x != null) ? x : e;
}
}
}
void advanceTail(QNode t, QNode nt) {
if (tail == t)
UNSAFE.compareAndSwapObject(this, tailOffset, t, nt);
}
複製程式碼// 自旋或阻塞，直到滿足條件，這個方法返回
Object awaitFulfill(QNode s, Object e, boolean timed, long nanos) {
long lastTime = timed ? System.nanoTime() : 0;
Thread w = Thread.currentThread();
// 判斷需要自旋的次數，
int spins = ((head.next == s) ?
(timed ? maxTimedSpins : maxUntimedSpins) : 0);
for (;;) {
// 如果被中斷了，那麼取消這個節點
if (w.isInterrupted())
// 就是將當前節點 s 中的 item 屬性設定為 this
s.tryCancel(e);
Object x = s.item;
// 這裡是這個方法的唯一的出口
if (x != e)
return x;
// 如果需要，檢測是否超時
if (timed) {
long now = System.nanoTime();
nanos -= now - lastTime;
lastTime = now;
if (nanos <= 0) {
s.tryCancel(e);
continue;
}
}
if (spins > 0)
--spins;
// 如果自旋達到了最大的次數，那麼檢測
else if (s.waiter == null)
s.waiter = w;
// 如果自旋到了最大的次數，那麼執行緒掛起，等待喚醒
else if (!timed)
LockSupport.park(this);
// spinForTimeoutThreshold 這個之前講 AQS 的時候其實也說過，剩餘時間小於這個閾值的時候，就
// 不要進行掛起了，自旋的效能會比較好
else if (nanos > spinForTimeoutThreshold)
LockSupport.parkNanos(this, nanos);
}
}
複製程式碼Doug Lea 的巧妙之處在於，將各個程式碼湊在了一起，使得程式碼非常簡潔，當然也同時增加了我們的閱讀負擔，看程式碼的時候，還是得仔細想想各種可能的情況。
下面，再說說前面說的公平模式和非公平模式的區別。
相信大家心裡面已經有了公平模式的工作流程的概念了，我就簡單說說 TransferStack 的演算法，就不分析原始碼了。
- 當呼叫這個方法時，如果佇列是空的，或者佇列中的節點和當前的執行緒操作型別一致（如當前操作是 put 操作，而棧中的元素也都是寫執行緒）。這種情況下，將當前執行緒加入到等待棧中，等待配對。然後返回相應的元素，或者如果被取消了的話，返回 null。
- 如果棧中有等待節點，而且與當前操作可以匹配（如棧裡面都是讀操作執行緒，當前執行緒是寫操作執行緒，反之亦然）。將當前節點壓入棧頂，和棧中的節點進行匹配，然後將這兩個節點出棧。配對和出棧的動作其實也不是必須的，因為下面的一條會執行同樣的事情。
- 如果棧頂是進行匹配而入棧的節點，幫助其進行匹配並出棧，然後再繼續操作。
應該說，TransferStack 的原始碼要比 TransferQueue 的複雜一些，如果讀者感興趣，請自行進行原始碼閱讀。
BlockingQueue 實現之 PriorityBlockingQueue
帶排序的 BlockingQueue 實現，其併發控制採用的是 ReentrantLock，佇列為無界佇列（ArrayBlockingQueue 是有界佇列，LinkedBlockingQueue 也可以通過在建構函式中傳入 capacity 指定佇列最大的容量，但是 PriorityBlockingQueue 只能指定初始的佇列大小，後面插入元素的時候，如果空間不夠的話會自動擴容）。
簡單地說，它就是 PriorityQueue 的執行緒安全版本。不可以插入 null 值，同時，插入佇列的物件必須是可比較大小的（comparable），否則報 ClassCastException 異常。它的插入操作 put 方法不會 block，因為它是無界佇列（take 方法在佇列為空的時候會阻塞）。
它的原始碼相對比較簡單，本節將介紹其核心原始碼部分。
我們來看看它有哪些屬性：
// 構造方法中，如果不指定大小的話，預設大小為 11
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;
// 陣列的最大容量
private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
// 這個就是存放資料的陣列
private transient Object[] queue;
// 佇列當前大小
private transient int size;
// 大小比較器，如果按照自然序排序，那麼此屬性可設定為 null
private transient Comparator<? super E> comparator;
// 併發控制所用的鎖，所有的 public 且涉及到執行緒安全的方法，都必須先獲取到這個鎖
private final ReentrantLock lock;
// 這個很好理解，其例項由上面的 lock 屬性建立
private final Condition notEmpty;
// 這個也是用於鎖，用於陣列擴容的時候，需要先獲取到這個鎖，才能進行擴容操作
// 其使用 CAS 操作
private transient volatile int allocationSpinLock;
// 用於序列化和反序列化的時候用，對於 PriorityBlockingQueue 我們應該比較少使用到序列化
private PriorityQueue q;
複製程式碼此類實現了 Collection 和 Iterator 介面中的所有介面方法，對其物件進行迭代並遍歷時，不能保證有序性。如果你想要實現有序遍歷，建議採用 Arrays.sort(queue.toArray()) 進行處理。PriorityBlockingQueue 提供了 drainTo 方法用於將部分或全部元素有序地填充（準確說是轉移，會刪除原佇列中的元素）到另一個集合中。還有一個需要說明的是，如果兩個物件的優先順序相同（compare 方法返回 0），此佇列並不保證它們之間的順序。
PriorityBlockingQueue 使用了基於陣列的二叉堆來存放元素，所有的 public 方法採用同一個 lock 進行併發控制。
二叉堆：一顆完全二叉樹，它非常適合用陣列進行儲存，對於陣列中的元素 a[i]，其左子節點為 a[2
簡單用個圖解釋一下二叉堆，我就不說太多專業的嚴謹的術語了，這種資料結構的優點是一目瞭然的，最小的元素一定是根元素，它是一棵滿的樹，除了最後一層，最後一層的節點從左到右緊密排列。
下面開始 PriorityBlockingQueue 的原始碼分析，首先我們來看看構造方法:
// 預設構造方法，採用預設值(11)來進行初始化
public PriorityBlockingQueue() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);
}
// 指定陣列的初始大小
public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, null);
}
// 指定比較器
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];
}
// 在構造方法中就先填充指定的集合中的元素
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 order
boolean screen = true; // true if must screen for nulls
if (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 match
heapify = 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();
}
複製程式碼接下來，我們來看看其內部的自動擴容實現：
private void tryGrow(Object[] array, int oldCap) {
// 這邊做了釋放鎖的操作
lock.unlock(); // must release and then re-acquire main lock
Object[] newArray = null;
// 用 CAS 操作將 allocationSpinLock 由 0 變為 1，也算是獲取鎖
if (allocationSpinLock == 0 &&
UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset,
0, 1)) {
try {
// 如果節點個數小於 64，那麼增加的 oldCap + 2 的容量
// 如果節點數大於等於 64，那麼增加 oldCap 的一半
// 所以節點數較小時，增長得快一些
int newCap = oldCap + ((oldCap < 64) ?
(oldCap + 2) :
(oldCap >> 1));
// 這裡有可能溢位
if (newCap - MAX_ARRAY_SIZE > 0) { // possible overflow
int minCap = oldCap + 1;
if (minCap < 0 || minCap > MAX_ARRAY_SIZE)
throw new OutOfMemoryError();
newCap = MAX_ARRAY_SIZE;
}
// 如果 queue != array，那麼說明有其他執行緒給 queue 分配了其他的空間
if (newCap > oldCap && queue == array)
// 分配一個新的大陣列
newArray = new Object[newCap];
} finally {
// 重置，也就是釋放鎖
allocationSpinLock = 0;
}
}
// 如果有其他的執行緒也在做擴容的操作
if (newArray == null) // back off if another thread is allocating
Thread.yield();
// 重新獲取鎖
lock.lock();
// 將原來陣列中的元素複製到新分配的大陣列中
if (newArray != null && queue == array) {
queue = newArray;
System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap);
}
}
複製程式碼擴容方法對併發的控制也非常的巧妙，釋放了原來的獨佔鎖 lock，這樣的話，擴容操作和讀操作可以同時進行，提高吞吐量。
下面，我們來分析下寫操作 put 方法和讀操作 take 方法。
public void put(E e) {
// 直接呼叫 offer 方法，因為前面我們也說了，在這裡，put 方法不會阻塞
offer(e);
}
public boolean offer(E e) {
if (e == null)
throw new NullPointerException();
final ReentrantLock lock = this.lock;
// 首先獲取到獨佔鎖
lock.lock();
int n, cap;
Object[] array;
// 如果當前佇列中的元素個數 >= 陣列的大小，那麼需要擴容了
while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))
tryGrow(array, cap);
try {
Comparator<? super E> cmp = comparator;
// 節點新增到二叉堆中
if (cmp == null)
siftUpComparable(n, e, array);
else
siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);
// 更新 size
size = n + 1;
// 喚醒等待的讀執行緒
notEmpty.signal();
} finally {
lock.unlock();
}
return true;
}
複製程式碼對於二叉堆而言，插入一個節點是簡單的，插入的節點如果比父節點小，交換它們，然後繼續和父節點比較。
// 這個方法就是將資料 x 插入到陣列 array 的位置 k 處，然後再調整樹
private static <T> void siftUpComparable(int k, T x, Object[] array) {
Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>) x;
while (k > 0) {
// 二叉堆中 a[k] 節點的父節點位置
int parent = (k - 1) >>> 1;
Object e = array[parent];
if (key.compareTo((T) e) >= 0)
break;
array[k] = e;
k = parent;
}
array[k] = key;
}
複製程式碼我們用圖來示意一下，我們接下來要將 11 插入到佇列中，看看 siftUp 是怎麼操作的。
我們再看看 take 方法：
public E take() throws InterruptedException {
final ReentrantLock lock = this.lock;
// 獨佔鎖
lock.lockInterruptibly();
E result;
try {
// dequeue 出隊
while ( (result = dequeue()) == null)
notEmpty.await();
} finally {
lock.unlock();
}
return result;
}
複製程式碼private E dequeue() {
int n = size - 1;
if (n < 0)
return null;
else {
Object[] array = queue;
// 隊頭，用於返回
E result = (E) array[0];
// 隊尾元素先取出
E x = (E) array[n];
// 隊尾置空
array[n] = null;
Comparator<? super E> cmp = comparator;
if (cmp == null)
siftDownComparable(0, x, array, n);
else
siftDownUsingComparator(0, x, array, n, cmp);
size = n;
return result;
}
}
複製程式碼dequeue 方法返回隊頭，並調整二叉堆的樹，呼叫這個方法必須先獲取獨佔鎖。
廢話不多說，出隊是非常簡單的，因為隊頭就是最小的元素，對應的是陣列的第一個元素。難點是隊頭出隊後，需要調整樹。
private static <T> void siftDownComparable(int k, T x, Object[] array,
int n) {
if (n > 0) {
Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>)x;
// 這裡得到的 half 肯定是非葉節點
// a[n] 是最後一個元素，其父節點是 a[(n-1)/2]。所以 n >>> 1 代表的節點肯定不是葉子節點
// 下面，我們結合圖來一行行分析，這樣比較直觀簡單
// 此時 k 為 0, x 為 17，n 為 9
int half = n >>> 1; // 得到 half = 4
while (k < half) {
// 先取左子節點
int child = (k << 1) + 1; // 得到 child = 1
Object c = array[child]; // c = 12
int right = child + 1; // right = 2
// 如果右子節點存在，而且比左子節點小
// 此時 array[right] = 20，所以條件不滿足
if (right < n &&
((Comparable<? super T>) c).compareTo((T) array[right]) > 0)
c = array[child = right];
// key = 17, c = 12，所以條件不滿足
if (key.compareTo((T) c) <= 0)
break;
// 把 12 填充到根節點
array[k] = c;
// k 賦值後為 1
k = child;
// 一輪過後，我們發現，12 左邊的子樹和剛剛的差不多，都是缺少根節點，接下來處理就簡單了
}
array[k] = key;
}
}
複製程式碼
記住二叉堆是一棵完全二叉樹，那麼根節點 10 拿掉後，最後面的元素 17 必須找到合適的地方放置。首先，17 和 10 不能直接交換，那麼先將根節點 10 的左右子節點中較小的節點往上滑，即 12 往上滑，然後原來 12 留下了一個空節點，然後再把這個空節點的較小的子節點往上滑，即 13 往上滑，最後，留出了位子，17 補上即可。
我稍微調整下這個樹，以便讀者能更明白：
好了， PriorityBlockingQueue 我們也說完了。
總結
我知道本文過長，相信一字不漏看完的讀者肯定是少數。
ArrayBlockingQueue 底層是陣列，有界佇列，如果我們要使用生產者-消費者模式，這是非常好的選擇。
LinkedBlockingQueue 底層是連結串列，可以當做無界和有界佇列來使用，所以大家不要以為它就是無界佇列。
SynchronousQueue 本身不帶有空間來儲存任何元素，使用上可以選擇公平模式和非公平模式。
PriorityBlockingQueue 是無界佇列，基於陣列，資料結構為二叉堆，陣列第一個也是樹的根節點總是最小值。
（全文完）