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Jdk1.6 JUC源码解析(24)-ConcurrentLinkedQueue

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Jdk1.6 JUC源码解析(24)-ConcurrentLinkedQueue

作者:大飞

 

功能简介:
  • ConcurrentLinkedQueue是一种基于单向链表实现的无界的线程安全队列。队列中的元素遵循先入先出(FIFO)的规则。新元素插入到队列的尾部,从队列头部取出元素。
  • ConcurrentLinkedQueue内部采用一种wait-free(无等待)算法来实现。
 
源码分析:
  • 首先看下内部结构:
public class ConcurrentLinkedQueue<E> extends AbstractQueue<E>
        implements Queue<E>, java.io.Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 196745693267521676L;

    private static class Node<E> {
        private volatile E item;
        private volatile Node<E> next;
        Node(E item) {
            // Piggyback on imminent casNext()
            lazySetItem(item);
         } 
        E getItem() {
            return item;
        }
        boolean casItem(E cmp, E val) {
            return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, itemOffset, cmp, val);
        }
        void setItem(E val) {
             item = val;
        }
        void lazySetItem(E val) {
            UNSAFE.putOrderedObject(this, itemOffset, val);
        }
        void lazySetNext(Node<E> val) {
            UNSAFE.putOrderedObject(this, nextOffset, val);
        } 
        Node<E> getNext() {
            return next;
        }
        boolean casNext(Node<E> cmp, Node<E> val) {
            return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, nextOffset, cmp, val);
        }
        // Unsafe mechanics
        private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE =
        sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
        private static final long nextOffset =
        objectFieldOffset(UNSAFE, "next", Node.class);
        private static final long itemOffset =
        objectFieldOffset(UNSAFE, "item", Node.class);
    }
    /**
    * 表示第一个存活的节点(头节点),访问此节点时间复杂度为O(1)。
    * Invariants:
    * - 所有存活的节点都能通过头结点到达。
    * Non-invariants:
    * - 头节点的元素可以为null。
    * - 可以允许尾节点比头节点滞后,也就是说,可能从头节点无法到达尾节点。
    */
    private transient volatile Node<E> head = new Node<E>(null);
    /**
    * 队列的尾节点(唯一的next为null的节点),访问此节点时间复杂度为O(1)。
    * Invariants:
    * - 最后的节点可以通过对tail调用succ()方法访问到。
    * Non-invariants:
    * - 尾节点的元素可以为null。
    * - 可以允许尾节点比头节点滞后,也就是说,可能从头节点无法到达尾节点。
    * - 尾节点的next可能指向自身。
    */ 
    private transient volatile Node<E> tail = head;

    public ConcurrentLinkedQueue() {}
       可见,内部并没有锁,只有一个头节点和一个尾节点。初始时头节点和尾节点都指向同一节点。
 
  • 接下来看一下添加元素到队列的方法:
    public boolean add(E e) {
        return offer(e);
    }
    public boolean offer(E e) {
        if (e == null) throw new NullPointerException();
        Node<E> n = new Node<E>(e);
        retry:
        for (;;) {
            Node<E> t = tail;
            Node<E> p = t;
            for (int hops = 0; ; hops++) {
                Node<E> next = succ(p); // 1.获取p的后继节点。(如果p的next指向自身,返回head节点)
                if (next != null) { // 2.如果next不为null
                    if (hops > HOPS && t != tail) 
                        continue retry; // 3.如果自旋次数大于HOPS,且t不是尾节点,跳出2层循环重试。
                    p = next; // 4.如果自旋字数小于HOPS或者t是尾节点,将p指向next。
                } else if (p.casNext(null, n)) { // 5.如果next为null,尝试将p的next节点设置为n,然后自旋。
                    if (hops >= HOPS)
                        casTail(t, n); // 6.如果设置成功且自旋次数大于HOPS,尝试将n设置为尾节点,失败也没关系。 
                    return true; // 7.添加成功。
                } else {
                    p = succ(p); // 8。如果第5步尝试将p的next节点设置为n失败,那么将p指向p的后继节点,然后自旋。
                }
            }
        }
    }
     final Node<E> succ(Node<E> p) {
         Node<E> next = p.getNext();
         //如果p节点的next节点指向自身,那么返回head节点;否则返回p的next节点。
         return (p == next) ? head : next;
     }
    /**
     * 允许头尾节点的指针滞后,所以当头尾节点离"实际位置"的距离 
     * (按节点)小于HOPS时,不会去更新头尾指针。这里是假设volatile写代价比volatile读高。
     */
     private static final int HOPS = 1;

 

       简单分析一下offer方法里的过程:
              1.假设没有竞争的情况下,初始状态时head和tail都指向一个节点,这时来了一个新节点n1,代码走向上面注释第1行,得到的next为null,然后走向第5行,然后将p(也就是tail节点)的next节点设置为n1,成功返回。注意这里并没有调整tail指针,head和tail还是指向之前的节点。然后再来一个新节点n2,还是走向第1行,得到的next是n1,然后走向第8行,将p指向n1,自旋一次,又来到第1行,得到的next为null,然后走向第5行,将p(也就是n1)的next节点设置为n2。由于已经自旋一次,所以这时还会走向第6行,将tail指向n2。
             2.有竞争的情况也很好分析,假设在注释第5行竞争失败,那么会走向第8行,将p向队尾推进一步,然后重试;如果重试了多次后(超过一次),在注释第一行获取的next仍然不为空,且同时尾节点也被其他线程推进了,那说明当前节点离尾节点太远了,跳出循环,重新定位尾节点然后再试,这样可以减少自旋次数。
 
  • 再看一下从队列中获取元素的方法:
    public E poll() {
        Node<E> h = head;
        Node<E> p = h;
        for (int hops = 0; ; hops++) {
            E item = p.getItem(); // 1.获取p节点上的元素item。
            if (item != null && p.casItem(item, null)) { // 2.如果item不为null,尝试将p的item设置为null。
                if (hops >= HOPS) { 
                    Node<E> q = p.getNext();
                    updateHead(h, (q != null) ? q : p); // 3.如果自旋次数大于HOPS,尝试更新头节点。
                }
                return item; // 4.获取元素成功。
            }
            Node<E> next = succ(p); // 5.获取p的后继节点。(如果p的next指向自身,那么返回head节点)
            if (next == null) {
                updateHead(h, p); // 6.如果p的后继节点为null,尝试将p设置为头节点,然后跳出循环。
                break;
            }
            p = next;
        }
        return null; // 7.从第6步过来,没有成功获取元素,返回null。
    }

     final void updateHead(Node<E> h, Node<E> p) {
         if (h != p && casHead(h, p))
             h.lazySetNext(h); //将h的next指向自身,帮助GC。
     }
       和offer方法一样的思路。

       再看下peek方法,只获取元素,不移除节点: 

    public E peek() {
        Node<E> h = head;
        Node<E> p = h;
        E item; 
        for (;;) {
            item = p.getItem();
            if (item != null)
                break;
            Node<E> next = succ(p);
            if (next == null) {
                break;
            }
            p = next;
        }
        updateHead(h, p);
        return item;
    }

 

  • 继续看一下其他方法:
 
       看其他方法之前,先看一个内部支持方法first:
     Node<E> first() {
         Node<E> h = head;
         Node<E> p = h;
         Node<E> result;
         for (;;) { 
             E item = p.getItem();
             if (item != null) {
                 result = p;
                 break;
             }
             Node<E> next = succ(p);
             if (next == null) {
                 result = null;
                 break;
             }
             p = next;
         }
         updateHead(h, p); // 这里会帮助推进一下头节点。
         return result;
     }
       可见,和peek里面的逻辑基本一致。但之所以没有利用first来实现peek,而是单独写peek,是因为可以减少一次volatile读。 
 
    public boolean isEmpty() {
        return first() == null;
    }
    /**
     * 注意这个方法内部使用遍历实现,时间复杂度为O(n)。
     */
    public int size() {
        int count = 0;
        for (Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p)) {
            if (p.getItem() != null) {
                // Collections.size() spec says to max out
                if (++count == Integer.MAX_VALUE)
                    break;
            }
        }
        return count;
    }

    public boolean contains(Object o) {
        if (o == null) return false;
        for (Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p)) {
            E item = p.getItem();
            if (item != null &&
                o.equals(item))
                return true;
        }
        return false;
    }

    public boolean remove(Object o) {
        if (o == null) return false;
        Node<E> pred = null;
        for (Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p)) {
            E item = p.getItem();
            if (item != null &&
                o.equals(item) &&
                p.casItem(item, null)){
                Node<E> next = succ(p);
                if(pred != null && next != null)
                   pred.casNext(p, next);
                return true;
            }
            pred = p;
        }
        return false;
    }

    public Object[] toArray() {
        // Use ArrayList to deal with resizing.
        ArrayList<E> al = new ArrayList<E>();
        for (Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p)) {
            E item = p.getItem();
            if (item != null)
                al.add(item);
        }
        return al.toArray();
    }

    @SuppressWarnings("unchecked")
    public <T> T[] toArray(T[] a) {
        // try to use sent-in array
        int k = 0;
        Node<E> p;
        for (p = first(); p != null && k < a.length; p = succ(p)) {
            E item = p.getItem();
            if (item != null)
                a[k++] = (T)item;
        }
        if (p == null) {
            if (k < a.length)
                a[k] = null;
            return a;
        }
        // If won't fit, use ArrayList version
        ArrayList<E> al = new ArrayList<E>();
        for (Node<E> q = first(); q != null; q = succ(q)) {
            E item = q.getItem();
            if (item != null)
                al.add(item);
        }
        return al.toArray(a);
    }
        这些方法都是基于first方法实现,代码很容易看懂,这里就不啰嗦了。
 
  • 最后,ConcurrentLinkedQueue的迭代器也是弱一致的。
 
       小总结一下:
              ConcurrentLinkedQueue内部在插入或者移除元素时,不会即时设置头尾节点,而是有一个缓冲期(一个节点长的距离),这样能减少一些CAS操作;其次在设置头尾节点的时候,也不会CAS-Loop直到成功,只尝试一次,失败也没关系,下一次操作或者其他线程在操作时会帮忙推进头尾节点(将头尾指针指向正确位置)。
 
       ConcurrentLinkedQueue的代码解析完毕!

 

 

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    内容概要:本文详细介绍了利用遗传算法和免疫算法解决物流配送中心选址问题的方法,并提供了完整的MATLAB源码及注释。文章首先阐述了物流配送中心选址的重要性和挑战,然后重点讲解了适应度函数的设计,包括处理容量约束和超载惩罚。接着介绍了种群初始化、交叉操作、变异操作的具体实现细节,以及如何通过动态调整变异率来避免早熟收敛。此外,还探讨了免疫算法的应用,通过引入抗体浓度机制防止算法陷入局部最优。最后展示了算法的实际效果,包括运输成本的显著降低和车辆满载率的提升。文中提供的代码具有良好的扩展性,能够适应不同的物流网络规模和需求。 适合人群:从事物流管理、运筹优化领域的研究人员和技术人员,特别是对遗传算法、免疫算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:适用于需要优化物流配送中心选址的企业和个人。主要目标是通过合理的数学建模和智能算法,降低运输成本,提高运营效率,实现资源的最佳配置。 其他说明:本文不仅提供理论解释,还包括详细的代码实现和调优建议,帮助读者更好地理解和应用相关算法。同时,代码中预留了多种扩展接口,方便进一步研究和改进。

    S7-200 PLC实现六位密码锁系统的详细解析及应用场景

    内容概要:本文详细介绍了一套基于西门子S7-200 PLC的六位密码锁系统的设计与实现。首先介绍了系统的硬件配置,包括六个数字输入点、四个功能键以及三个状态指示灯。接着深入讲解了密码锁的关键代码,如输入检测、密码比对、错误处理和防破解机制。文中还分享了许多实际调试的经验和技术细节,如按键防抖、移位寄存器的应用、指针寻址和循环比较等。此外,作者还讨论了如何优化程序性能,提高系统的稳定性和安全性。 适合人群:具备一定PLC编程基础的技术人员,尤其是从事工业自动化领域的工程师。 使用场景及目标:适用于需要高安全性和可靠性的门禁控制系统,如工厂车间、仓库等场所的安全门管理。主要目标是通过PLC实现一个稳定的六位密码锁系统,防止未经授权的访问。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和调试技巧,帮助读者更好地理解和实现该系统。同时,作者还提到未来可能加入指纹识别等高级功能,进一步提升系统的安全性。

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