一.背景
要實現對佇列的安全訪問，有兩種方式：阻塞演算法和非阻塞演算法。阻塞演算法的實現是使用一把鎖（出隊和入隊同一把鎖ArrayBlockingQueue）和兩把鎖（出隊和入隊各一把鎖LinkedBlockingQueue）來實現；非阻塞演算法使用自旋+CAS實現。
今天來探究下使用非阻塞演算法來實現的執行緒安全佇列ConcurrentLinkedQueue，它是一個基於連結節點的無界執行緒安全佇列，採用先進先出的規則對節點進行排序，當我們新增一個元素的時候，它會新增到佇列的尾部，當我們獲取一個元素時，它會返回佇列頭部的元素。它採用了“wait-free”演算法（即CAS演算法）來實現。
ConcurrentLinkedQueue的類圖結構：
從類圖中可以看到，ConcurrentLinkedQueue由head和tail節點組成，每個節點Node由節點元素item和指向下一個節點的引用next組成，節點與節點之間通過next關聯起來組成一張連結串列結構的佇列。
二.原始碼解析
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構造方法
private static class Node<E> { volatile E item;//元素 volatile Node<E> next;//下一節點 Node(E item) {//新增元素 UNSAFE.putObject(this, itemOffset, item); } boolean casItem(E cmp, E val) {//cas修改元素 return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, itemOffset, cmp, val); } void lazySetNext(Node<E> val) {//新增節點 UNSAFE.putOrderedObject(this, nextOffset, val); } boolean casNext(Node<E> cmp, Node<E> val) {//cas修改節點 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; //獲得元素的偏移位置 itemOffset = UNSAFE.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("item")); //獲得下一節點的偏移位置 nextOffset = UNSAFE.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("next")); } catch (Exception e) { throw new Error(e); } } } //頭節點 private transient volatile Node<E> head; //尾節點 private transient volatile Node<E> tail; public ConcurrentLinkedQueue() { //預設情況下head節點儲存的元素為空，tail節點等於head節點。 head = tail = new Node<E>(null); } public ConcurrentLinkedQueue(Collection<? extends E> c) { Node<E> h = null, t = null; //遍歷集合 for (E e : c) { checkNotNull(e);//檢查是否為空，如果為空丟擲空指標異常 //建立節點和將元素儲存到節點中 Node<E> newNode = new Node<E>(e); if (h == null)//頭節點為空 h = t = newNode;//頭和尾節點是建立的節點 else { t.lazySetNext(newNode);//新增節點 t = newNode;//修改尾節點的標識 } } //如果集合沒有元素，設定佇列的頭尾節點為空 if (h == null) h = t = new Node<E>(null); head = h;//更新佇列的頭節點標識 tail = t;//更新佇列的尾節點標識 } private static void checkNotNull(Object v) { if (v == null) throw new NullPointerException(); }
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入隊add：
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入隊操作主要做兩件事情，第一是將入隊節點設定成當前佇列尾節點的下一個節點；第二是更新tail節點，如果tail節點的next節點不為空，則將入隊節點設定成tail節點，如果tail節點的next節點為空，則將入隊節點設定成tail的next節點，所以tail節點不總是尾節點；
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上面的分析讓我們從單執行緒入隊的角度來理解入隊過程，但是多個執行緒同時進行入隊情況就變得更加複雜，因為可能會出現其他執行緒插隊的情況。如果有一個執行緒正在入隊，那麼它必須先獲取尾節點，然後設定尾節點的下一個節點為入隊節點，但這時可能有另外一個執行緒插隊了，那麼佇列的尾節點就會發生變化，這時當前執行緒要暫停入隊操作，然後重新獲取尾節點。
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原始碼解析：從下面可以看出，入隊永遠是返回true，所以不要通過返回值判斷是否入隊成功
public boolean add(E e) { return offer(e); } public boolean offer(E e) { checkNotNull(e);//檢查是否為空 //建立入隊節點，將元素新增到節點中 final Node<E> newNode = new Node<E>(e); //自旋佇列CAS直到入隊成功 // 1、根據tail節點定位出尾節點（last node）；2、將新節點置為尾節點的下一個節點；3、casTail更新尾節點 for (Node<E> t = tail, p = t;;) { //p是尾節點，q得到尾節點的next Node<E> q = p.next; //如果q為空 if (q == null) { //p是last node，將尾節點的next修改為建立的節點 if (p.casNext(null, newNode)) { //p在遍歷後會變化，因此需要判斷，如果不相等即p != t = tail，表示t(= tail)不是尾節點，則將入隊節點設定成tail節點，更新失敗了也沒關係，因為失敗了表示有其他執行緒成功更新了tail節點 if (p != t) casTail(t, newNode);//入隊節點更新為尾節點，允許失敗，因此t= tail並不總是尾節點 return true;//結束 } } //重新獲取head節點：多執行緒操作時，輪詢後p有可能等於q，此時，就需要對p重新賦值 //（多執行緒自引用的情況，只有offer()和poll()交替執行時會出現） else if (p == q) //因為併發下可能tail被改了，如果被改了，則使用新的t，否則跳轉到head，從連結串列頭重新輪詢，因為從head開始所有的節點都可達 p = (t != (t = tail)) ? t : head;//執行到這裡再繼續自旋遍歷 else /** * 尋找尾節點，同樣，當t不等於p時，說明p在上面被重新賦值了，並且tail也被別的執行緒改了，則使用新的tail，否則迴圈檢查p的下個節點 * （多offer()情況下會出現） * p=condition?result1:result2 * 滿足result1的場景為 : * 獲取尾節點tail的快照已經過時了(其他執行緒更新了新的尾節點tail)，直接跳轉到當前獲得的最新尾節點的地方 * 滿足result2的場景為: * 多執行緒同時操作offer(),執行p.casNext(null, newNode)CAS成功後,未更新尾節點(未執行casTail(t, newNode)方法:兩種原因 1是未滿足前置條件if判斷 2是CAS更新失敗),直接找next節點 */ p = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q;//執行到這裡再繼續自旋遍歷 } }
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debug斷點測試案例：
public static void main(String[] args) throws IndexOutOfBoundsException { ConcurrentLinkedQueue c = new ConcurrentLinkedQueue(); new Thread(()->{ int i; for(i=0;i<10;){ c.offer(i++); Object poll = c.poll();//註釋或取消進行測試 System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":"+poll); } }).start(); new Thread(()->{ int i; for(i=200;i<210;){ c.offer(i++); Object poll = c.poll();//註釋或取消進行測試 System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":"+poll); } }).start(); }
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tail多執行緒的更新情況：通過p和t是否相等來判斷
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出隊poll：
- 從上圖可知，並不是每次出隊時都更新head節點，當head節點裡有元素時，直接彈出head節點裡的元素，而不會更新head節點。只有當head節點裡沒有元素時，出隊操作才會更新head節點。採用這種方式也是為了減少使用CAS更新head節點的消耗，從而提高出隊效率。
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原始碼解析：
public E poll() { restartFromHead: //自旋 for (;;) { //獲得頭節點 for (Node<E> h = head, p = h, q;;) { E item = p.item;//獲得頭節點元素 //如果頭節點元素不為null並且cas刪除頭節點元素成功 if (item != null && p.casItem(item, null)) { //p被修改了 if (p != h) // hop two nodes at a time // 如果p 的next 屬性不是null ，將 p 作為頭節點，而 q 將會消失 updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p); return item; } //如果頭節點的元素為空或頭節點發生了變化，這說明頭節點已經被另外一個執行緒修改了。 // 那麼獲取p節點的下一個節點，如果p節點的下一節點為null，則表明佇列已經空了 // 如果 p（head） 的 next 節點 q 也是null，則表示沒有資料了，返回null，則將 head 設定為null // 注意：updateHead 方法最後還會將原有的 head 作為自己 next 節點，方便offer 連線。 else if ((q = p.next) == null) { updateHead(h, p); return null; } //如果 p == q，說明別的執行緒取出了 head，並將 head 更新了。就需要重新開始獲取head節點 else if (p == q) continue restartFromHead; // 如果下一個元素不為空，則將頭節點的下一個節點設定成頭節點 else p = q; } } } final void updateHead(Node<E> h, Node<E> p) { if (h != p && casHead(h, p)) // 將舊的頭結點h的next域指向為h h.lazySetNext(h); }
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入隊和出隊操作中，都有p == q的情況，在下面這種情況中：
- 在彈出一個節點之後，tail節點有一條指向自己的虛線，這是什麼意思呢？在poll()方法中，移除元素之後，會呼叫updateHead方法，其中有h.lazySetNext(h)，可以看到，在更新完head之後，會將舊的頭結點h的next域指向為h，上圖中所示的虛線也就表示這個節點的自引用。
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如果這時，再有一個執行緒來新增元素，通過tail獲取的next節點則仍然是它本身，這就出現了p == q的情況，出現該種情況之後，則會觸發執行head的更新，將p節點重新指向為head，所有“活著”的節點（指未刪除節點），都能從head通過遍歷可達，這樣就能通過head成功獲取到尾節點，然後新增元素了。
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獲取首部元素peek：
- 從圖中可以看到，peek操作會改變head指向，執行peek()方法後head會指向第一個具有非空元素的節點。
- 原始碼解析：
// 獲取連結串列的首部元素（只讀取而不移除） public E peek() { restartFromHead: //自旋 for (;;) { for (Node<E> h = head, p = h, q;;) { //獲得頭節點元素 E item = p.item; //頭節點元素不為空或頭節點下一節點為空（表示連結串列只有一個節點） if (item != null || (q = p.next) == null) { updateHead(h, p);//更新頭節點標識 return item; } /如果 p == q，說明別的執行緒取出了 head，並將 head 更新了。就需要重新開始獲取head節點 else if (p == q) continue restartFromHead; // 如果下一個元素不為空，則將頭節點的下一個節點設定成頭節點 else p = q; } } }
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判斷佇列是否為空isEmpty：
public boolean isEmpty() { return first() == null; } Node<E> first() { restartFromHead: for (;;) { for (Node<E> h = head, p = h, q;;) { //頭節點是否有元素 boolean hasItem = (p.item != null); //頭節點有元素或當前連結串列只有一個節點 if (hasItem || (q = p.next) == null) { updateHead(h, p); return hasItem ? p : null;//頭節點有值返回節點，否則返回null } else if (p == q) continue restartFromHead; else p = q; } } }
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獲取個數size：在併發環境中，其結果可能不精確，因為整個過程都沒有加鎖，所以從呼叫size方法到返回結果期間有可能增刪元素，導致統計的元素個數不精確。
public int size() { int count = 0; // first()獲取第一個具有非空元素的節點，若不存在，返回null // succ(p)方法獲取p的後繼節點，若p == p的後繼節點，則返回head for (Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p)) //節點有元素數量+1 if (p.item != null) if (++count == Integer.MAX_VALUE) break; return count; } //取下一節點 final Node<E> succ(Node<E> p) { Node<E> next = p.next; //若p == p的後繼節點（自引用情況下會出現），則返回head return (p == next) ? head : next; }
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判斷元素是否包含contains：該方法和size方法類似，有可能返回錯誤結果，比如呼叫該方法時，元素還在佇列裡面，但是遍歷過程中，該元素被刪除了，那麼就會返回false。
public boolean contains(Object o) { if (o == null) return false; for (Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p)) { E item = p.item; // 若找到匹配節點，則返回true if (item != null && o.equals(item)) return true; } return false; }
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刪除元素remove：
public boolean remove(Object o) { //刪除的元素不能為null， if (o != null) { Node<E> next, pred = null; //遍歷，開始獲得頭節點， for (Node<E> p = first(); p != null; pred = p, p = next) { boolean removed = false;//刪除的標識 E item = p.item;//節點元素 if (item != null) { //節點的元素不等於要刪除的元素，獲取下一節點進行遍歷迴圈操作 if (!o.equals(item)) { next = succ(p);//將當前遍歷的節點移到下一節點 continue; } //節點元素等於刪除元素，CAS將節點元素置為null removed = p.casItem(item, null); } next = succ(p);//獲取刪除節點的下一節點， //有前節點和後置節點 if (pred != null && next != null) // unlink pred.casNext(p, next);//刪除當前節點，即當前節點移除出佇列 if (removed)//元素刪除了返回true return true; } } return false; }
三.總結
- 使用 CAS 原子指令來處理對資料的併發訪問，這是非阻塞演算法得以實現的基礎。
- head/tail 並非總是指向佇列的頭 / 尾節點，也就是說允許佇列處於不一致狀態。 這個特性把入隊 / 出隊時，原本需要一起原子化執行的兩個步驟分離開來，從而縮小了入隊 / 出隊時需要原子化更新值的範圍到唯一變數。這是非阻塞演算法得以實現的關鍵。
- 由於佇列有時會處於不一致狀態。為此，ConcurrentLinkedQueue 使用三個不變式來維護非阻塞演算法的正確性。
- 以批處理方式來更新 head/tail，從整體上減少入隊 / 出隊操作的開銷。
- 為了有利於垃圾收集，佇列使用特有的 head 更新機制；為了確保從已刪除節點向後遍歷，可到達所有的非刪除節點，佇列使用了特有的向後推進策略。
四.參考
- https://blog.csdn.net/qq_38293564/article/details/80798310
- https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-concurrent/index.html