JDK源码那些事儿之PriorityBlockingQueue

今天继续说一说阻塞队列的实现,今天的主角就是优先级阻塞队列PriorityBlockingQueue,从命名上看觉得应该是有序的,毕竟是优先级队列,那么实际上是什么情况,我们一起看下其内部实现,提前说明下,因为PriorityBlockingQueue涉及到了堆排序的相关使用,如果没了解清楚,可以参考我之前写的关于堆排序的相关说明

前言

JDK版本号:1.8.0_171

PriorityBlockingQueue是一个无限容量的阻塞队列,当然,最终还是受内存限制,内部实现是数组,不停增长下去会导致OOM,由于其无限容量的特性,在入队操作时不存在阻塞这个说法,只要内存足够都能入队,当然,入队操作线程还是需要争抢互斥的,只是不会存在队列已满情况下的阻塞等待操作

同时,虽然这个被称为优先级阻塞队列,但是入队操作之后并不会立即进行排序调整,只有在出队操作或drainTo转移队列时才是被优先级队列排过序的。PriorityBlockingQueue是通过Comparator来进行排序,所以入队的对象本身已经实现Comparator接口,或者传入一个Comparator实例对象才可以

PriorityBlockingQueue排序是通过最小堆实现的,之前的文章里我已经专门说明了堆排序的算法,这里不再详细说明,不明白的可以先去参考堆排序的讲解部分。优先级队列初始容量默认为11,当入队空间不足时会进行扩容操作,扩容大小根据扩容前的容量决定

类定义

public class PriorityBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E>
    implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable

JDK源码那些事儿之PriorityBlockingQueue

常量/变量

/**
     * 默认初始化数组长度11
     */
    private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;

    /**
     * 允许的最大数组长度,减8是因为有可能部分虚拟机会用一部分空间来保存对象头信息
     */
    private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;

    /**
     * 
     * 优先级队列通过平衡二叉堆实现,可类比堆排序算法
     * 那么queue[n]对应的左右子节点分别为queue[2*n+1]和[2*(n+1)]
     * 队列中的对象必须是可比较的,默认的自然排序或自行实现的的Comparator都可
     * 队列非空,则queue[0]为最小值,即以最小二叉堆排序
     */
    private transient Object[] queue;

    /**
     * 优先级队列queue包含的元素个数
     */
    private transient int size;

    /**
     * 比较器对象,在使用自然排序比较时为null
     */
    private transient Comparator<? super E> comparator;

    /**
     * 互斥锁,只有一个ReentrantLock
     */
    private final ReentrantLock lock;

    /**
     * 非空信号量,队列为空时阻塞出队线程
     * 只需要判断队列为空的情况,队列没有满的情况,所以才是无限容量队列
     */
    private final Condition notEmpty;

    /**
     * Spin锁,通过CAS操作实现
     */
    private transient volatile int allocationSpinLock;

    /**
     * 在序列化中使用,为了兼容老版本
     */
    private PriorityQueue<E> q;

allocationSpinLock在对象中的内存偏移量获取在静态代码块中实现如下,后续使用CAS操作用到

// Unsafe mechanics
    private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
    private static final long allocationSpinLockOffset;
    static {
        try {
            UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
            Class<?> k = PriorityBlockingQueue.class;
            allocationSpinLockOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("allocationSpinLock"));
        } catch (Exception e) {
            throw new Error(e);
        }
    }

构造方法

在不传参时,默认初始化数组长度为11,即优先级队列默认容量为11,主要在于传入集合参数时需要进行判断是否满足PriorityBlockingQueue使用的条件,非空,可比较的对象,另外,还需判断是否需要进行堆化操作

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];
    }
    public PriorityBlockingQueue(Collection<? extends E> c) {
        this.lock = new ReentrantLock();
        this.notEmpty = lock.newCondition();
        // 是否需要重新排序标识,即堆化标识
        boolean heapify = true; // true if not known to be in heap order
        // 空值检查标识
        boolean screen = true;  // true if must screen for nulls
        // 集合为SortedSet,则使用其Comparator排序,由于其已有序,直接复制即可,无需堆化操作
        if (c instanceof SortedSet<?>) {
            SortedSet<? extends E> ss = (SortedSet<? extends E>) c;
            this.comparator = (Comparator<? super E>) ss.comparator();
            heapify = false;
        }
        // 集合为PriorityBlockingQueue,则使用其Comparator排序
        else if (c instanceof PriorityBlockingQueue<?>) {
            PriorityBlockingQueue<? extends E> pq =
                (PriorityBlockingQueue<? extends E>) c;
            this.comparator = (Comparator<? super E>) pq.comparator();
            screen = false;
            // 精确到PriorityBlockingQueue类,由于其已有序,直接复制即可,无需堆化操作
            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.
        // 假如没有正确返回Object[],则复制a
        if (a.getClass() != Object[].class)
            a = Arrays.copyOf(a, n, Object[].class);
        // 对集合进行空值校验
        // this.comparator != null 判断SortedSet类型的对象空值情况
        // n == 1 这个感觉应该是对自然排序的对象做的操作 n >= 1 才对,否则就在heapify()堆化操作比较时抛错,可以自己尝试放List
        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;
        // 堆化操作
        if (heapify)
            heapify();
    }

重要方法

tryGrow

扩容操作,在offer中获取锁的时候调用,扩容之前先释放锁,通过CAS操作将allocationSpinLock标识置为1,表示当前正在扩容中,扩容完毕则重新获取锁,allocationSpinLock标识置为0

private void tryGrow(Object[] array, int oldCap) {
        // 先释放锁
        lock.unlock(); // must release and then re-acquire main lock
        // 准备的新数组
        Object[] newArray = null;
        // 其他线程未进行扩容操作时尝试使用CAS更新allocationSpinLock标识为1,成功则当前线程取得扩容操作权限
        if (allocationSpinLock == 0 &&
            UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset,
                                     0, 1)) {
            try {
                // 原数组容量小于64,则每次增长oldCap + 2
                // 原数组容量大于等于64,则每次增长oldCap的一半
                int newCap = oldCap + ((oldCap < 64) ?
                                       (oldCap + 2) : // grow faster if small
                                       (oldCap >> 1));
                // 新的数组容量大于最大的数组长度限制
                if (newCap - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {    // possible overflow
                    int minCap = oldCap + 1;
                    // 原数组容量加1就已经溢出或者超过最大长度限制直接抛出OOM
                    if (minCap < 0 || minCap > MAX_ARRAY_SIZE)
                        throw new OutOfMemoryError();
                    // 设置新数组容量为最大值
                    newCap = MAX_ARRAY_SIZE;
                }
                // 扩容成功且当前数组没有被其他线程操作,则创建一个新数组
                if (newCap > oldCap && queue == array)
                    newArray = new Object[newCap];
            } finally {
                // 将扩容标识恢复
                allocationSpinLock = 0;
            }
        }
        // 其他线程已经在扩容了,让出cpu
        if (newArray == null) // back off if another thread is allocating
            Thread.yield();
        // 重新获得锁
        lock.lock();
        // 扩容成功且原数组没被其他线程操作则复制原数组到新数组中
        if (newArray != null && queue == array) {
            queue = newArray;
            System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap);
        }
    }

siftUpComparable/siftUpUsingComparator

类似堆排序的操作,不同在于,这些方法是类比插入新节点,即数组中添加新的值时调用,添加完之后整个堆需要进行调整,Up也说明了是从下往上进行堆的平衡调整。在调用这个方法前,堆应该是已经平衡的,如果未平衡,需要先进行堆化操作,参考heapify方法。入队操作时,将x插入k的位置上,入队时相当于将新元素放入k的位置上(还未完全执行,需要满足堆特性),由于新添加元素可能会破坏整个堆,所以需要从下往上调整整个堆,直到x大于等于其父节点或者到达根节点

/**
     * @param k the position to fill
     * @param x the item to insert
     * @param array the heap array
     */
    private static <T> void siftUpComparable(int k, T x, Object[] array) {
        Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>) x;
        while (k > 0) {
            // 找到k位置处的父节点
            int parent = (k - 1) >>> 1;
            // 父节点对应的值
            Object e = array[parent];
            // 父子节点比较,k位置处的节点大于等于其父节点,则退出,不需要对堆进行调整了
            if (key.compareTo((T) e) >= 0)
                break;
            // k位置处的节点小于其父节点,则将k位置处的值改为其父节点值
            array[k] = e;
            // k指向其父节点,相当于堆向上递进了一层,继续while判断其父节点是否需要调整
            k = parent;
        }
        // 结束调整时k指向的位置即为插入x的值,即key
        array[k] = key;
    }
    
    /**
     * 同上,区别在于这个使用了一个比较对象cmp,上边是自然排序
     */
    private static <T> void siftUpUsingComparator(int k, T x, Object[] array,
                                       Comparator<? super T> cmp) {
        while (k > 0) {
            int parent = (k - 1) >>> 1;
            Object e = array[parent];
            if (cmp.compare(x, (T) e) >= 0)
                break;
            array[k] = e;
            k = parent;
        }
        array[k] = x;
    }

siftDownComparable/siftDownUsingComparator

出队操作时使用,出队出的是堆顶元素,即array[0],那么出队完成之后堆顶元素空缺,将array[n]处的元素放入位置0处(还未真正执行,需要先验证是否满足堆特性),这里翻译说的是插入,可以这么理解,出队时相当于将最后一个叶子节点移动到根(堆顶位置),这里就需要从上往下调整整个堆,使其满足堆的特性,这里按小顶堆处理,最上边则是最小值,需满足节点值小于其两个子节点的值即可

/**
     * @param k the position to fill
     * @param x the item to insert
     * @param array the heap array
     * @param n heap size
     */
    private static <T> void siftDownComparable(int k, T x, Object[] array,
                                               int n) {
        if (n > 0) {
            Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>)x;
            // 最后的非叶子节点位置
            int half = n >>> 1;           // loop while a non-leaf
            while (k < half) {
                // k的左子节点
                int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least
                // k的左子节点对应的值
                Object c = array[child];
                // k的右子节点
                int right = child + 1;
                // 左右子节点中最大值
                if (right < n &&
                    ((Comparable<? super T>) c).compareTo((T) array[right]) > 0)
                    c = array[child = right];
                // 对比,其节点值小于等于其左右子节点,则表明堆调整完毕
                if (key.compareTo((T) c) <= 0)
                    break;
                // k节点处的值为其子节点中最大的值
                array[k] = c;
                // k指向其子节点最大值的那个索引位置
                k = child;
            }
            // 结束调整时k指向的位置即为插入x的值,即key
            array[k] = key;
        }
    }

    /** 
     * 同上,区别在于这个使用了一个比较对象cmp,上边是自然排序
     */
    private static <T> void siftDownUsingComparator(int k, T x, Object[] array,
                                                    int n,
                                                    Comparator<? super T> cmp) {
        if (n > 0) {
            int half = n >>> 1;
            while (k < half) {
                int child = (k << 1) + 1;
                Object c = array[child];
                int right = child + 1;
                if (right < n && cmp.compare((T) c, (T) array[right]) > 0)
                    c = array[child = right];
                if (cmp.compare(x, (T) c) <= 0)
                    break;
                array[k] = c;
                k = child;
            }
            array[k] = x;
        }
    }

dequeue

出队核心操作,需要先获取互斥锁才能执行,出队元素为array[0]节点,出队之后进行堆排序的操作,步骤如下:

  • 保存array[n]值为x,清除数组中n处的值
  • 通过siftDownComparable方法将x插入0(即堆顶位置)处操作
  • siftDownComparable自身向下依次去进行整个堆的平衡调整
  • 堆(数组)长度-1
private E dequeue() {
        // 当前队列元素的长度
        int n = size - 1;
        // 无值 返回null
        if (n < 0)
            return null;
        else {
            Object[] array = queue;
            // 保存堆顶元素array[0]
            E result = (E) array[0];
            // 保存最后一个元素
            E x = (E) array[n];
            // 置空清除最后一个元素
            array[n] = null;
            Comparator<? super E> cmp = comparator;
            if (cmp == null)
                // 通过自然排序使得整个堆保持小顶堆的特性,下面说
                siftDownComparable(0, x, array, n);
            else
                // 通过传入的比较类对象排序使得整个堆保持小顶堆的特性
                siftDownUsingComparator(0, x, array, n, cmp);
            size = n;
            return result;
        }
    }

heapify

堆化操作,从最后一个非叶子节点开始,循环对每个节点平衡,直到堆顶,完成堆的平衡操作

/**
     * 构造方法传入集合时用到
     * 将集合进行堆化操作,满足堆的特性
     */
    private void heapify() {
        Object[] array = queue;
        int n = size;
        // 最后一个非叶子节点
        int half = (n >>> 1) - 1;
        Comparator<? super E> cmp = comparator;
        if (cmp == null) {
            // 从最后一个非叶子节点开始调整
            // 这里使用的是siftDownComparable,使得节点及其子节点满足堆特性
            // 逐步向上遍历,最终使得整个数组满足堆特性
            for (int i = half; i >= 0; i--)
                siftDownComparable(i, (E) array[i], array, n);
        }
        else {
            // 同上,多了个比较对象
            for (int i = half; i >= 0; i--)
                siftDownUsingComparator(i, (E) array[i], array, n, cmp);
        }
    }

offer

入队操作,最终都是调用offer,这里使用siftUpComparable从下向上调整,因为我们是将新值放到了队列最后,应向上进行调整

public boolean offer(E e) {
        if (e == null)
            throw new NullPointerException();
        // 获得锁
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lock();
        int n, cap;
        Object[] array;
        // 数组容量不够时进行扩容操作,上边已经说过tryGrow这部分
        while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))
            tryGrow(array, cap);
        try {
            Comparator<? super E> cmp = comparator;
            // 入队操作,将新节点放入最后,需要使用siftUpComparable从下往上进行调整
            if (cmp == null)
                siftUpComparable(n, e, array);
            else
                siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);
            // 容量+1
            size = n + 1;
            // 队列有数据则唤醒阻塞的出队线程
            notEmpty.signal();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return true;
    }

poll/take

出队操作,最终调用dequeue,上边已说过,其余部分同之前讲过的阻塞队列类似,不过多说明

public E poll() {
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lock();
        try {
            return dequeue();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    public E take() throws InterruptedException {
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lockInterruptibly();
        E result;
        try {
            while ( (result = dequeue()) == null)
                notEmpty.await();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return result;
    }

    public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
        long nanos = unit.toNanos(timeout);
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lockInterruptibly();
        E result;
        try {
            while ( (result = dequeue()) == null && nanos > 0)
                nanos = notEmpty.awaitNanos(nanos);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return result;
    }

removeAt

删除队列中的某个元素,remove和removeEQ方法也是使用这个方法来进行操作的。这里有个地方需要注意下,在删除非最后一个节点时需要进行堆调整,把最后一个节点当成新值添加到删除位置,先通过siftDownComparable/siftDownUsingComparator向下进行平衡调整,如果没有进行调整,则需要调用siftUpComparable/siftUpUsingComparator向上进行调整,有些人可能不是很明白,其实想下堆的特性就能了解,在数组中并不是完全有序的,在最小堆中只要满足父节点小于等于其子节点即可,所以这里在注释上我也进行了说明,如果向下调整了,则i处的子节点取代了i,原来i处的节点一定大于等于i的父节点,所以i的子节点也大于等于i的父节点,不需要向上调整了。例如下图这种情况,就需要继续向上调整:

JDK源码那些事儿之PriorityBlockingQueue

在删除36节点后,如果把24节点放入删除后的节点上,此时会导致array[i] == moved,需要向上调整,其实也是因为堆的特性导致,堆只保证了堆顶元素的有序性,其他元素如果调整则需要重新进行平衡操作

private void removeAt(int i) {
        Object[] array = queue;
        int n = size - 1;
        // 移除最后一个节点,不需要调整堆
        if (n == i) // removed last element
            array[i] = null;
        else {
            // 下面相当于删除队列中间某个节点进行的操作
            // 类似出队操作,只不过现在不一定是堆顶
            E moved = (E) array[n];
            array[n] = null;
            Comparator<? super E> cmp = comparator;
            if (cmp == null)
                // 相当于将n处的节点放入删除的节点位置i处,之后向下进行堆化平衡操作
                siftDownComparable(i, moved, array, n);
            else
                siftDownUsingComparator(i, moved, array, n, cmp);
            // 向下无平衡操作,则需向上进行堆化平衡操作
            // 如果向下调整了,则i处的子节点取代了i,原来i处的节点一定大于等于i的父节点,所以i的子节点也大于等于i的父节点
            if (array[i] == moved) {
                if (cmp == null)
                    siftUpComparable(i, moved, array);
                else
                    siftUpUsingComparator(i, moved, array, cmp);
            }
        }
        size = n;
    }

drainTo

转移maxElements个元素到集合c中,从源码实现上可以看到转移之后的元素是有序的,而不是像PriorityBlockingQueue里的数组是无序的,每次转移,先直接添加堆顶元素,再出队操作,循环调用使得转移后的集合有序

public int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements) {
        if (c == null)
            throw new NullPointerException();
        if (c == this)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (maxElements <= 0)
            return 0;
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lock();
        try {
            // 集合长度
            int n = Math.min(size, maxElements);
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                // 先添加
                c.add((E) queue[0]); // In this order, in case add() throws.
                // 出队操作,堆已平衡
                dequeue();
            }
            return n;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

迭代器

迭代器使用时的方法如下,每次调用创建一个新的迭代器对象Itr,入参调用了toArray()方法,拷贝了当前数组队列,不是直接放入的原数组队列

public Iterator<E> iterator() {
        return new Itr(toArray());
    }
    public Object[] toArray() {
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lock();
        try {
            return Arrays.copyOf(queue, size);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

看下其迭代器实现类,保存的是当前数组的一个拷贝,但是remove操作是删除的PriorityBlockingQueue原数组中对应的元素,需要注意

/**
     * 迭代器,其中的数组是拷贝了当前数组的快照
     */
    final class Itr implements Iterator<E> {
        // 数组,这里保存的其实是原数组的快照,参考迭代调用方法
        final Object[] array; // Array of all elements
        // 游标,下一次next执行时对应的值的索引
        int cursor;           // index of next element to return
        // 上一个next元素索引值,即上一次next()执行返回的那个值的索引,无则为-1
        int lastRet;          // index of last element, or -1 if no such
        
        // 获取迭代器时调用,看上边源码
        Itr(Object[] array) {
            lastRet = -1;
            this.array = array;
        }

        public boolean hasNext() {
            return cursor < array.length;
        }

        public E next() {
            // 游标指向已超过数组长度,抛错
            if (cursor >= array.length)
                throw new NoSuchElementException();
            // 更新lastRet,记录next值索引
            lastRet = cursor;
            // 返回next应该获取的值,同时游标索引+1
            return (E)array[cursor++];
        }
            
        public void remove() {
            // 无值抛错
            if (lastRet < 0)
                throw new IllegalStateException();
            // 这里调用removeEQ方法进行移除操作,注意,这里删除的是PriorityBlockingQueue的原数组中对应的值,不是这个拷贝数组
            removeEQ(array[lastRet]);
            // 置为-1
            lastRet = -1;
        }
    }

迭代器是原数组的一个快照版本,故也是无序的,如果想通过迭代器获取有序数组是不可能的,同时,使用时需要注意remove方法,避免误删

总结

至此,PriorityBlockingQueue源码基本说明完毕,需要理解的在于以下几点:

  • PriorityBlockingQueue是一个数组实现的无限制容量的优先级阻塞队列
  • 默认初始容量为11,容量不够时可进行扩容操作
  • 通过平衡二叉最小堆实现优先级排列
  • take、poll方法出队或drainTo转移的集合才是有序的

以上内容如有问题欢迎指出,笔者验证后将及时修正,谢谢

原文 

https://segmentfault.com/a/1190000020174162

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