[原创][Java]一个简单高效的线程安全队列的JAVA实现
2014-08-28 13:39
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可以考虑一个单向链表实现的队列(Queue)结构,在多线程环境下,多个线程同时对这个队列添加元素和取出元素的时候
势必要考虑采用锁的机制来进行同步以防止链表结构被破坏。
一般的做法是不管是读取还是写入的时候都使用同一把锁来进行互斥,这样实现起来比较简单但是却很低效。
本篇文章主要讲述的是对于一个链表实现的队列,通过采用头部锁和尾部锁的方式来分别对添加元素和取出元素进行互斥,
在多线程的环境中可以并行实现同时添加和取出操作(同时添加或者是同时取出必须要互斥)来达到队列数据高效读取的简单算法。
采用的语言是JAVA。
参考的执行结果为
※最后再说几点
1.考虑到篇幅原因,测试代码中offerCount和threadCount的设值都比较小,大家可以进行调整以测试更多线程和更多次数读取时的动作
2.上面的执行结果看起来会有乱序的情况,那只是线程在打印结果的时候出现了乱序(因为在打印结果处理的地方没有做线程互斥)
实际队列里数据的添加和取出都是按照顺序进行的,链表也没有出现被破坏的情况
3.在JAVA中已经有了更加高效和功能强大的BlockingQueue的各种实现了,所以实际的编程中请使用Java的标准并行库
3.上面的代码也并不是没有现实意义,在一些底层C语言的嵌入式开发中可能没有像JAVA一样好用的并行库,所以可以参照上面的算法实现一个高效
线程安全的C语言的队列来,同样可以应用得很好。
势必要考虑采用锁的机制来进行同步以防止链表结构被破坏。
一般的做法是不管是读取还是写入的时候都使用同一把锁来进行互斥,这样实现起来比较简单但是却很低效。
本篇文章主要讲述的是对于一个链表实现的队列,通过采用头部锁和尾部锁的方式来分别对添加元素和取出元素进行互斥,
在多线程的环境中可以并行实现同时添加和取出操作(同时添加或者是同时取出必须要互斥)来达到队列数据高效读取的简单算法。
采用的语言是JAVA。
package twolocksample; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import java.util.concurrent.locks.Lock; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; /* 这个类是用来放入单项链表队列中的元素类 * */ class Node<E> { // 保存节点的数值 private E value; // 单项链表的指向下一个节点的引用 private Node<E> next; // 一个带值的构造函数 public Node(E e) { value = e; } public void setValue(E value) { this.value = value; } public E getValue() { return value; } public void setNext(Node<E> next) { this.next = next; } public Node<E> getNext() { return next; } } /* 这个类实现了一个简单的带两个同步锁单向队列, * 通过头部锁(只对headNode节点的读取进行互斥)和尾部锁 * (只对tailNode的节点读取进行互斥)分别对offer和poll进行互斥 * 从而可以让offer和poll同时并行进行,大幅度提高存储效率。 * * 一般的两个同步锁队列里在队列为空的情况下加入offer第一个元素和 * poll第一个元素的处理会发生头部锁尾部锁发生冲突而导致比较难处理的情况, * 而本实现通过在初始化队列里添加一个不起实际作用的哨兵节点来保证 * 队列的任何时候都不会出现空的情况从而避免了,头部锁和尾部锁出现冲突的问题。 * 也就是说这个队列里任何之后都至少有一个哨兵节点的存在。 * */ public class TwoLockLinkQueue<E> { // 头部锁用来互斥多个poll的线程 private Lock headLock = new ReentrantLock(); // 尾部锁用来互斥多个offer的线程 private Lock tailLock = new ReentrantLock(); // 指向头部节点的引用 private Node<E> headNode; // 指向尾部节点的引用 private Node<E> tailNode; public TwoLockLinkQueue() { // 初始化时生成一个哨兵节点,让头和尾的引用都 // 指向这个哨兵节点 Node<E> sentinelNode = new Node<E>(null); headNode = sentinelNode; tailNode = sentinelNode; } // 放入一个元素到队列的最末端 public boolean offer( E e ) { if(e == null) { return false; } // 【注意3】这里生成节点的时候直接将值赋到了节点里 Node<E> newNode = new Node<E>(e); tailLock.lock(); try { // 【注意1】 // 此处在队列为空(只有哨兵节点)的情况下与【注意2】 // 的处理会发生冲突,冲突内容是此处要把哨兵节点的next设 // 为新追加出来的节点,而【注意2】的处理要取出哨兵节点的next节点 // 好在冲突的处理都是单次的内存读与写,实际上在CPU层面是原子 // 操作,所以不会破坏链表的结构。 // 最后,如果【注意1】的线程先执行【注意2】的线程后执行的话,【注意2】 // 的poll处理会正常获取到【注意1】里offer进去的新节点,反之【注意2】 // 会取到一个Null节点,这都是合情合理的。 // 唯一一点要注意的是如果没有按照【注意3】的处理进行而是先把节点加入连表里, // 再给节点赋值的话,就会导致poll出来的节点里的值不正确的问题出现。 tailNode.setNext(newNode); tailNode = newNode; } finally { tailLock.unlock(); } return true; } // 从头部取出第一个元素 public E pool() { headLock.lock(); try { // 【注意2】 // 请参考【注意1】的描述 Node<E> newHeadNode = headNode.getNext(); if( newHeadNode == null ) { return null; } else { // 这个算法巧妙在poll操作取出的实际不是第一个哨兵节点 // 而且哨兵节点的Next节点的值, // 老的哨兵节点已经完成了它的任务被抛弃,现在将 // 被poll出来的节点作为哨兵节点继续工作。 headNode = newHeadNode; return newHeadNode.getValue(); } }finally { headLock.unlock(); } } // 简单起见我们用一个嵌套类来简单测试一下这个队列的正确性 static class TestClass { // 用一个原子类来获取Offer到队列中的元素个数 static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); // 主角登场 static TwoLockLinkQueue<Integer> queue = new TwoLockLinkQueue<Integer>(); public static void main(String[] args) { final int offerCount = 5; final int threadCount = 5; // 这个类是专门用来Offer数据的Runnable类 class task1 implements Runnable { private TwoLockLinkQueue<Integer> queue; public task1(TwoLockLinkQueue<Integer> queue) { this.queue = queue; } public void run() { for(int i =0;i<offerCount;i++) { int value = count.addAndGet(1); queue.offer(value); System.out.println("["+Thread.currentThread()+ "]"+"offer:"+value); } } } // 这个类是专门用来poll数据的Runnable类 class task2 implements Runnable { private TwoLockLinkQueue<Integer> queue; public task2(TwoLockLinkQueue<Integer> queue) { this.queue = queue; } public void run() { while(!Thread.interrupted()) { Integer value = queue.pool(); if(value != null) { System.out.println("["+Thread.currentThread()+ "]"+"poll:"+value); } } } } // 使用一个线程池来管理所有线程 ExecutorService pool = Executors.newCachedThreadPool(); // 分别开启了offer的线程和poll的线程 for(int i=0;i<threadCount;i++) { pool.execute(new task1(queue)); pool.execute(new task2(queue)); } pool.shutdown(); // 等待一段时间之后结束所有的线程 try{ pool.awaitTermination(1000, TimeUnit.MILLISECONDS); } catch (InterruptedException e1){ } pool.shutdownNow(); } } }
参考的执行结果为
[Thread[pool-1-thread-1,5,main]]offer:1 [Thread[pool-1-thread-6,5,main]]poll:3 [Thread[pool-1-thread-4,5,main]]poll:2 [Thread[pool-1-thread-1,5,main]]offer:3 [Thread[pool-1-thread-4,5,main]]poll:4 [Thread[pool-1-thread-1,5,main]]offer:4 [Thread[pool-1-thread-1,5,main]]offer:5 [Thread[pool-1-thread-1,5,main]]offer:6 [Thread[pool-1-thread-4,5,main]]poll:5 [Thread[pool-1-thread-4,5,main]]poll:6 [Thread[pool-1-thread-5,5,main]]offer:7 [Thread[pool-1-thread-5,5,main]]offer:8 [Thread[pool-1-thread-4,5,main]]poll:7 [Thread[pool-1-thread-2,5,main]]poll:1 [Thread[pool-1-thread-5,5,main]]offer:9 [Thread[pool-1-thread-5,5,main]]offer:10 [Thread[pool-1-thread-6,5,main]]poll:8 [Thread[pool-1-thread-8,5,main]]poll:11 [Thread[pool-1-thread-5,5,main]]offer:11 [Thread[pool-1-thread-2,5,main]]poll:10 [Thread[pool-1-thread-9,5,main]]offer:12 [Thread[pool-1-thread-9,5,main]]offer:13 [Thread[pool-1-thread-9,5,main]]offer:14 [Thread[pool-1-thread-9,5,main]]offer:15 [Thread[pool-1-thread-4,5,main]]poll:9 [Thread[pool-1-thread-3,5,main]]offer:2 [Thread[pool-1-thread-9,5,main]]offer:17 [Thread[pool-1-thread-2,5,main]]poll:15 [Thread[pool-1-thread-6,5,main]]poll:14 [Thread[pool-1-thread-10,5,main]]poll:13 [Thread[pool-1-thread-8,5,main]]poll:12 [Thread[pool-1-thread-6,5,main]]poll:16 [Thread[pool-1-thread-2,5,main]]poll:18 [Thread[pool-1-thread-7,5,main]]offer:16 [Thread[pool-1-thread-4,5,main]]poll:17 [Thread[pool-1-thread-3,5,main]]offer:18 [Thread[pool-1-thread-4,5,main]]poll:19 [Thread[pool-1-thread-7,5,main]]offer:19 [Thread[pool-1-thread-3,5,main]]offer:20 [Thread[pool-1-thread-3,5,main]]offer:22 [Thread[pool-1-thread-3,5,main]]offer:23 [Thread[pool-1-thread-10,5,main]]poll:20 [Thread[pool-1-thread-4,5,main]]poll:21 [Thread[pool-1-thread-7,5,main]]offer:21 [Thread[pool-1-thread-7,5,main]]offer:24 [Thread[pool-1-thread-7,5,main]]offer:25 [Thread[pool-1-thread-2,5,main]]poll:23 [Thread[pool-1-thread-8,5,main]]poll:22 [Thread[pool-1-thread-6,5,main]]poll:25 [Thread[pool-1-thread-4,5,main]]poll:24
※最后再说几点
1.考虑到篇幅原因,测试代码中offerCount和threadCount的设值都比较小,大家可以进行调整以测试更多线程和更多次数读取时的动作
2.上面的执行结果看起来会有乱序的情况,那只是线程在打印结果的时候出现了乱序(因为在打印结果处理的地方没有做线程互斥)
实际队列里数据的添加和取出都是按照顺序进行的,链表也没有出现被破坏的情况
3.在JAVA中已经有了更加高效和功能强大的BlockingQueue的各种实现了,所以实际的编程中请使用Java的标准并行库
3.上面的代码也并不是没有现实意义,在一些底层C语言的嵌入式开发中可能没有像JAVA一样好用的并行库,所以可以参照上面的算法实现一个高效
线程安全的C语言的队列来,同样可以应用得很好。
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