JUC源码分析-集合篇（七）PriorityBlockingQueue

JUC源码分析-集合篇（七）PriorityBlockingQueue

PriorityBlockingQueue 是带优先级的无界阻塞队列，每次出队都返回优先级最高的元素，是二叉树最小堆的实现。 PriorityBlockingQueue 数据结构和 PriorityQueue 一致，而线程安全性使用的是 ReentrantLock。

1. 基本属性

// 最大可分配队列容量 Integer.MAX_VALUE - 8，减 8 是由于有的 VM 实如今数组头有些内容
private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
// 默认队列容量11，这里不是 HashMap，不须要 hash 取余，所以没必要是 2^n
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;

// 数组结构，是二叉树最小堆的实现
private transient Object[] queue;
private transient int size;

PriorityBlockingQueue 使用 ReentrantLock 保证数据安全性，数据结构使用的是数组。PriorityBlockingQueue 数组的结构和 PriorityQueue 一致，是基于平衡二叉堆实现，父节点下标是 n，左节点则是 2n + 1，右节点是 2n + 2。queue[0] 永远都是最小的元素。

public PriorityBlockingQueue() {
    this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);
}
public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, null);
}
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];
}

2. 入队 offer

public boolean offer(E e) {
    if (e == null)
        throw new NullPointerException();
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    int n, cap;
    Object[] array;
    // 1. 扩容
    while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))
        tryGrow(array, cap);
    try {
        Comparator<? super E> cmp = comparator;
        // 2. 将节点 e 插入数据 array 的第 n 个位置
        if (cmp == null)
            siftUpComparable(n, e, array);
        else
            siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);
        size = n + 1;
        notEmpty.signal();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    return true;
}

代码很简单，添加元素时 offer 作了两件事：一是判断是否须要扩容(tryGrow)，二是将元素 e 插入到数组中(siftUpComparable)。先看一下如何进行扩容的，至于元素添加在 poll 时再一块儿分析。

// 集合中元素个数 size>=queue.length 则进行扩容
while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))
        tryGrow(array, cap);

// tryGrow 最终只有一个线程能扩容成功，其它线程经过 while 自旋检查当前扩容是否完毕
private void tryGrow(Object[] array, int oldCap) {
    // 1. 释放锁，这样在数组扩容期间其它线程能够正常出队
    lock.unlock(); // must release and then re-acquire main lock
    Object[] newArray = null;
    // 2. allocationSpinLock 是数组扩容的独占锁
    if (allocationSpinLock == 0 &&
        UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset,
                                 0, 1)) {
        try {
            // oldGap<64则扩容新增oldcap+2,否者扩容50%，而且最大为MAX_ARRAY_SIZE
            int newCap = oldCap + ((oldCap < 64) ?
                                   (oldCap + 2) : // grow faster if small
                                   (oldCap >> 1));
            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;
            }
            // 3.1 若是 oldCap=MAX_ARRAY_SIZE 则 newCap 就会变成负数
            // 3.2 若是 queue 已经改变，则有其它线程已经完成扩容 ok
            //     线程1已经完成扩容，线程2执行到这里时 queue=newArray
            if (newCap > oldCap && queue == array)
                newArray = new Object[newCap];
        } finally {
            allocationSpinLock = 0;
        }
    }
    // 4. 线程1 cas 成功后，线程2会进入这个地方，而后线程2让出 cpu
    //    尽可能让线程1执行下面代码获取锁，可是这得不到确定的保证。
    if (newArray == null) // back off if another thread is allocating
        Thread.yield();

    // 5. 从新获取锁，只有一个线程能够最终完成数组的扩容。
    //    cas 只进行了数组的初始化，即 newArray=new Object[newCap]，可能有多个线程都成功了
    lock.lock();
    // 6. 数组元素拷贝到新数组中，完成扩容。可能有多个线程都初始化了 newArray
    if (newArray != null && queue == array) {
        queue = newArray;
        System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap);
    }
}

tryGrow 目的是扩容，这里要思考下为啥在扩容前要先释放锁，而后使用 cas 控制只有一个线程能够扩容成功呢？

其实这里不先释放锁也是能够的，也就是在整个扩容期间一直持有锁，可是扩容是须要花时间的，若是扩容的时候还占用锁，那么其余线程在这个时候是不能进行出队和入队操做的，这大大下降了并发性。

因此在扩容前释放锁，这容许其余出队线程能够进行出队操做，可是因为释放了锁，因此也容许在扩容时候进行入队操做，这就会致使多个线程进行扩容会出现问题，因此这里使用了一个 spinlock 用 cas 控 制只有一个线程能够进行扩容，失败的线程调用 Thread.yield() 让出 cpu，目的意在让扩容线程扩容后优先调用 lock.lock 从新获取锁，可是这得不到必定的保证，有可能调用 Thread.yield() 的线程先获取了锁。若是这时候扩容线程还没扩容完毕，其余线程是经过自旋检查当前扩容是否完毕。

那 copy 元素数据到新数组为啥放到获取锁后面那？缘由应该是由于可见性问题，由于 queue 并无被 volatile 修饰。另外有可能在扩容时候进行了出队操做，若是直接拷贝可能看到的数组元素不是最新的。而经过调用 Lock 后，获取的数组则是最新的，而且在释放锁前 数组内容不会变化。

3. 出队 poll

public E poll() {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        return dequeue();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}
// 出队
private E dequeue() {
    int n = size - 1;
    // 1. 没有元素直接返回 null
    if (n < 0)
        return null;
    else {
        Object[] array = queue;
        // 2. array[0] 永远都是最小的元素
        E result = (E) array[0];
        E x = (E) array[n];
        array[n] = null;
        Comparator<? super E> cmp = comparator;
        // 3. 由于 array[0] 已经出队，如今须要将元素 array[n] 插入到 0 这个位置
        if (cmp == null)
            siftDownComparable(0, x, array, n);
        else
            siftDownUsingComparator(0, x, array, n, cmp);
        size = n;
        // 4. 返回 array[0]
        return result;
    }
}

4. 数据结构

// 数组结构，是二叉树最小堆的实现，array[0] 永远是优先级最高的元素
private transient Object[] queue;

// offer 时将元素 e 插入到节点 n 位置
siftUpComparable(n, e, array);
// poll 时将最后一个元素 array[n] 插入到 0 位置
siftDownComparable(0, x, array, n);

(1) siftUpComparable

// 将元素 x 插入数据 array 的第 k 个位置
private static <T> void siftUpComparable(int k, T x, Object[] array) {
    Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>) x;
    while (k > 0) {
        int parent = (k - 1) >>> 1;
        Object e = array[parent];
        if (key.compareTo((T) e) >= 0)
            break;
        array[k] = e;
        k = parent;
    }
    array[k] = key;
}

这个排序看过去有些奇怪，怎么有 parent，而且下标是 (k-1)>>>1 呢？其实这里的操做就反应了优先队列的真正数据结构，其其实是一个二叉树，将二叉树存储在数组之中而已。根节点就是数组的 0 位。下图给出其具体结构：

PriorityQueue 是一个彻底二叉树，且不容许出现 null 节点，其父节点都比叶子节点小，这个是堆排序中的小顶堆。二叉树存入数组的方式很简单，就是从上到下，从左到右。彻底二叉树能够和数组中的位置一一对应：

• 左叶子节点 = 父节点下标 * 2 + 1
• 右叶子节点 = 父节点下标 * 2 + 2
• 父节点 = (叶子节点 - 1) / 2

如今在看 siftUpComparable 代码就轻松多了，实际上就是将要插入的元素 x 和它的父节点作对比，若是比父节点大就一直向上移动。由于比较后元素是在向上移动，因此叫 siftUpComparable

(2) siftDownComparable

// 将元素 x 插入数据 array 的第 k 个位置，n 表示当前数组的最后一个位置
private static <T> void siftDownComparable(int k, T x, Object[] array, int n) {
    if (n > 0) {
        Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>)x;
        int half = n >>> 1;           // loop while a non-leaf
        while (k < half) {
            int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least
            Object c = array[child];
            int right = child + 1;
            if (right < n &&
                ((Comparable<? super T>) c).compareTo((T) array[right]) > 0)
                c = array[child = right];
            if (key.compareTo((T) c) <= 0)
                break;
            array[k] = c;
            k = child;
        }
        array[k] = key;
    }
}

siftDownComparable(0, x, array, n) 将元素 x 和第 0 位的左右子节点进行比较，若是 x 大于这两个子节点则向下移动，小的子节点则上移。这样 array[0] 又变成最小的值了。

参考：

1. 并发队列-无界阻塞优先级队列PriorityBlockingQueue原理探究
2. Java之集合(六)PriorityQueue

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