并发队列-无界非阻塞队列ConcurrentLinkedQueue原理探究

一、 前言

常用的并发队列有阻塞队列和非阻塞队列，前者使用锁实现，后者则使用CAS非阻塞算法实现，使用非阻塞队列一般性能比较好，下面就看看常用的非阻塞ConcurrentLinkedQueue是如何使用CAS实现的。

二、 ConcurrentLinkedQueue类图结构

image.png

如图ConcurrentLinkedQueue中有两个volatile类型的Node节点分别用来存在列表的首尾节点，其中head节点存放链表第一个item为null的节点，tail则并不是总指向最后一个节点。Node节点内部则维护一个变量item用来存放节点的值，next用来存放下一个节点，从而链接为一个单向无界列表。

public ConcurrentLinkedQueue() {
head = tail = new Node<E>(null);
}

如上代码初
4000
始化时候会构建一个item为NULL的空节点作为链表的首尾节点。

三、offer操作

offer操作是在链表末尾添加一个元素，下面看看实现原理。

public boolean offer(E e) {
//e为null则抛出空指针异常
checkNotNull(e);

//构造Node节点构造函数内部调用unsafe.putObject，后面统一讲
final Node<E> newNode = new Node<E>(e);

//从尾节点插入
for (Node<E> t = tail, p = t;;) {

Node<E> q = p.next;

//如果q=null说明p是尾节点则插入
if (q == null) {

//cas插入（1）
if (p.casNext(null, newNode)) {
//cas成功说明新增节点已经被放入链表，然后设置当前尾节点（包含head，1，3，5.。。个节点为尾节点）
if (p != t) // hop two nodes at a time
casTail(t, newNode);  // Failure is OK.
return true;
}
// Lost CAS race to another thread; re-read next
}
else if (p == q)//(2)
//多线程操作时候，由于poll时候会把老的head变为自引用，然后head的next变为新head，所以这里需要
//重新找新的head，因为新的head后面的节点才是激活的节点
p = (t != (t = tail)) ? t : head;
else
// 寻找尾节点(3)
p = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q;
}
}

从构造函数知道一开始有个item为null的哨兵节点，并且head和tail都是指向这个节点，然后当一个线程调用offer时候首先



image.png

如图首先查找尾节点，q==null,p就是尾节点，所以执行p.casNext通过cas设置p的next为新增节点，这时候p==t所以不重新设置尾节点为当前新节点。由于多线程可以调用offer方法，所以可能两个线程同时执行到了（1）进行cas，那么只有一个会成功（假如线程1成功了），成功后的链表为：



image.png

失败的线程会循环一次这时候指针为：



image.png

这时候会执行（3）所以p=q,然后在循环后指针位置为：



image.png

所以没有其他线程干扰的情况下会执行（1）执行cas把新增节点插入到尾部，没有干扰的情况下线程2 cas会成功，然后去更新尾节点tail,由于p!=t所以更新。这时候链表和指针为：



image.png

假如线程2cas时候线程3也在执行，那么线程3会失败，循环一次后，线程3的节点状态为：



image.png

这时候p!=t ；并且t的原始值为told，t的新值为tnew ,所以told!=tnew，所以 p=tnew=tail;

然后在循环一下后节点状态:



image.png

q==null所以执行（1）。

现在就差p==q这个分支还没有走，这个要在执行poll操作后才会出现这个情况。poll后会存在下面的状态



image.png

这个时候添加元素时候指针分布为：



image.png

所以会执行（2）分支 结果 p=head

然后循环，循环后指针分布：



image.png

所以执行(1),然后p!=t所以设置tail节点。现在分布图：



image.png

自引用的节点会被垃圾回收掉。

四、 add操作

add操作是在链表末尾添加一个元素，下面看看实现原理。

其实内部调用的还是offer

public boolean add(E e) {
return offer(e);
}

五、poll操作

poll操作是在链表头部获取并且移除一个元素，下面看看实现原理。

public E poll() {
restartFromHead:

//死循环
for (;;) {

//死循环
for (Node<E> h = head, p = h, q;;) {

//保存当前节点值
E item = p.item;

//当前节点有值则cas变为null（1）
if (item != null && p.casItem(item, null)) {
//cas成功标志当前节点以及从链表中移除
if (p != h) // 类似tail间隔2设置一次头节点（2）
updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p);
return item;
}
//当前队列为空则返回null（3）
else if ((q = p.next) == null) {
updateHead(h, p);
return null;
}
//自引用了，则重新找新的队列头节点（4）
else if (p == q)
continue restartFromHead;
else//(5)
p = q;
}
}
}
final void updateHead(Node<E> h, Node<E> p) {
if (h != p && casHead(h, p))
h.lazySetNext(h);
}

当队列为空时候：



image.png

可知执行（3）这时候有两种情况，第一没有其他线程添加元素时候(3)结果为true然后因为h!=p为false所以直接返回null。第二在执行q=p.next前，其他线程已经添加了一个元素到队列，这时候（3）返回false，然后执行（5）p=q,然后循环后节点分布：



image.png

这时候执行（1）分支，进行cas把当前节点值值为null，同时只有一个线程会成功，

cas成功

 标示该节点从队列中移除了，然后p!=h,调用updateHead方法，参数为h,p;h!=p所以把p变为当前链表head节点，然后h节点的next指向自己。现在状态为：



image.png

``` cas失败 `` 后 会再次循环，这时候分布图为：



image.png

这时候执行（3）返回null.

现在还有个分支（4）没有执行过，那么什么时候会执行那？



image.png

这时候执行（1）分支，进行cas把当前节点值值为null，同时只有一个线程A会成功，

cas成功

 标示该节点从队列中移除了，然后p!=h,调用updateHead方法，假如执行updateHead前另外一个线程B开始poll这时候它p指向为原来的head节点，然后当前线程A执行updateHead这时候B线程链表状态为：



image.png

所以会执行（4）重新跳到外层循环，获取当前head,现在状态为：



image.png

六、peek操作

peek操作是获取链表头部一个元素（只读取不移除），下面看看实现原理。

代码与poll类似，只是少了castItem.并且peek操作会改变head指向，offer后head指向哨兵节点，第一次peek后head会指向第一个真的节点元素。

public E peek() {
restartFromHead:
for (;;) {
for (Node<E> h = head, p = h, q;;) {
E item = p.item;
if (item != null || (q = p.next) == null) {
updateHead(h, p);
return item;
}
else if (p == q)
continue restartFromHead;
else
p = q;
}
}
}

七、size操作

获取当前队列元素个数，在并发环境下不是很有用，因为使用CAS没有加锁所以从调用size函数到返回结果期间有可能增删元素，导致统计的元素个数不精确。

public int size() {
int count = 0;
for (Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p))
if (p.item != null)
// 最大返回Integer.MAX_VALUE
if (++count == Integer.MAX_VALUE)
break;
return count;
}

//获取第一个队列元素（哨兵元素不算），没有则为null
Node<E> first() {
restartFromHead:
for (;;) {
for (Node<E> h = head, p = h, q;;) {
boolean hasItem = (p.item != null);
if (hasItem || (q = p.next) == null) {
updateHead(h, p);
return hasItem ? p : null;
}
else if (p == q)
continue restartFromHead;
else
p = q;
}
}
}

//获取当前节点的next元素，如果是自引入节点则返回真正头节点
final Node<E> succ(Node<E> p) {
Node<E> next = p.next;
return (p == next) ? head : next;
}

八、remove操作

如果队列里面存在该元素则删除给元素，如果存在多个则删除第一个，并返回true，否者返回false

public boolean remove(Object o) {

//查找元素为空，直接返回false
if (o == null) return false;
Node<E> pred = null;
for (Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p)) {
E item = p.item;

//相等则使用cas值null,同时一个线程成功，失败的线程循环查找队列中其他元素是否有匹配的。
if (item != null &&
o.equals(item) &&
p.casItem(item, null)) {

//获取next元素
Node<E> next = succ(p);

//如果有前驱节点，并且next不为空则链接前驱节点到next,
if (pred != null && next != null)
pred.casNext(p, next);
return true;
}
pred = p;
}
return false;
}

九、contains操作

判断队列里面是否含有指定对象，由于是遍历整个队列，所以类似size 不是那么精确，有可能调用该方法时候元素还在队列里面，但是遍历过程中才把该元素删除了，那么就会返回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;
if (item != null && o.equals(item))
return true;
}
return false;
}

十、开源框架中使用

Tomcat中NioEndPoint中的每个poller里面就维护一个ConcurrentLinkedQueue<Runnable>用来作为缓冲存放任务。

10.1 Acceptor线程

accept线程作用是接受客户端发来的连接请求并放入到事件队列。



image.png

看下代码：

protected class Acceptor extends AbstractEndpoint.Acceptor {

@Override
public void run() {

int errorDelay = 0;

// 一直循环直到接收到shutdown命令
while (running) {

...

if (!running) {
break;
}
state = AcceptorState.RUNNING;

try {
//如果达到max connections个请求则等待
countUpOrAwaitConnection();

SocketChannel socket = null;
try {
// 从TCP缓存获取一个完成三次握手的套接字，没有则阻塞
// socket
socket = serverSock.accept();
} catch (IOException ioe) {
...
}
// Successful accept, reset the error delay
errorDelay = 0;
if (running && !paused) {
if (!setSocketOptions(socket)) {
countDownConnection();
closeSocket(socket);
}
} else {
countDownConnection();
closeSocket(socket);
}
....
} catch (SocketTimeoutException sx) {
// Ignore: Normal condition
....
}
state = AcceptorState.ENDED;
}
}

protected boolean setSocketOptions(SocketChannel socket) {
// Process the connection
try {
//disable blocking, APR style, we are gonna be polling it
...
getPoller0().register(channel);
} catch (Throwable t) {
...
return false;
}
return true;
}

public void register(final NioChannel socket) {
...
addEvent(r);
}

public void addEvent(Runnable event) {
events.offer(event);
...
}

10.2 Poll线程

poll线程作用是从事件队列里面获取事件把链接套接字加入selector,并且监听socket事件进行处理。



image.png

public void run() {
while (true) {
try {
...
if (close) {
...
} else {
hasEvents = events();
}
try {
...
} catch ( NullPointerException x ) {...
}

Iterator<SelectionKey> iterator =
keyCount > 0 ? selector.selectedKeys().iterator() : null;
// 遍历所有注册的channel对感兴趣的事件处理
while (iterator != null && iterator.hasNext()) {
SelectionKey sk = iterator.next();
KeyAttachment attachment = (KeyAttachment)sk.attachment();

if (attachment == null) {
iterator.remove();
} else {
attachment.access();
iterator.remove();
processKey(sk, attachment);
}
}//while

//process timeouts
timeout(keyCount,hasEvents);
if ( oomParachute > 0 && oomParachuteData == null ) checkParachute();
} catch (OutOfMemoryError oom) {
...
}
}//while
synchronized (this) {
this.notifyAll();
}
stopLatch.countDown();

}

public boolean events() {
boolean result = false;

//从队列获取任务并执行
Runnable r = null;
while ( (r = events.poll()) != null ) {
result = true;
try {
r.run();
if ( r instanceof PollerEvent ) {
((PollerEvent)r).reset();
eventCache.offer((PollerEvent)r);
}
} catch ( Throwable x ) {
log.error("",x);
}
}

return result;
}

//如配置线程池则请求交给线程池处理。
public boolean processSocket(NioChannel socket, SocketStatus status, boolean dispatch) {
try {
KeyAttachment attachment = (KeyAttachment)socket.getAttachment();
if (attachment == null) {
return false;
}
attachment.setCometNotify(false); //will get reset upon next reg
SocketProcessor sc = processorCache.poll();
if ( sc == null ) sc = new SocketProcessor(socket,status);
else sc.reset(socket,status);
if ( dispatch && getExecutor()!=null ) getExecutor().execute(sc);
else sc.run();
} catch (RejectedExecutionException rx) {
...
}
return true;
}

十一、有意思的问题

10.1 一个判断的执行结果分析

offer中有个 判断 t != (t = tail）假如 t=node1;tail=node2;并且node1!=node2那么这个判断是true还是false那，答案是true，这个判断是看当前t是不是和tail相等，相等则返回true否者为false，但是无论结果是啥执行后t的值都是tail。

下面从字节码来分析下为啥？
一个例子

public static void main(String[] args)  {

int t = 2;
int tail = 3;

System.out.println(t != (t = tail));

}

结果为：true;
字节码文件：



image.png

字节码命令介绍可参考： http://blog.csdn.net/web_code/article/details/12164733

一开始栈为空



image.png

第0行指令作用是把值2入栈栈顶元素为2



image.png

第1行指令作用是将栈顶int类型值保存到局部变量t中。



image.png

第2行指令作用是把值3入栈栈顶元素为3



image.png

第3行指令作用是将栈顶int类型值保存到局部变量tail中。



image.png

第4调用打印命令
第7行指令作用是把变量t中的值入栈



image.png

第8行指令作用是把变量tail中的值入栈



image.png

现在栈里面元素为3，2并且3位栈顶

第9行指令作用是当前栈顶元素入栈，所以现在栈内容3，3，2



image.png

第10行指令作用是把栈顶元素存放到t，现在栈内容3，2



image.png

第11行指令作用是判断栈顶两个元素值，相等则跳转 18。由于现在栈顶严肃为3，2不相等所以返回true.
第14行指令作用是把1入栈。

然后回头分析下!=是双目运算符，应该是首先把左边的操作数入栈，然后在去计算了右侧操作数。

10.2 Node的构造函数

另外对于每个节点Node在构造时候使用UnSafe.putObject设置item替代了直接对volatile的赋值，这个是为了性能考虑？为啥不直接赋值那，看看类注解怎么说：

Node(E item) {
UNSAFE.putObject(this, itemOffset, item);
}

When constructing a Node (before enqueuing it) we avoid paying for a volatile write to item by using Unsafe.putObject instead of a normal write. This allows the cost of enqueue to be"one-and-a-half"

CASes.

也就是说当构造Node节点时候（这时候节点还没有放入队列链表）为了避免正常的写volatile变量的开销 使用了Unsafe.putObject代替。这使元素进队列仅仅花费1.5个cas操作的耗时。这个是说使用Unsafe.putObject比直接给volatile变量赋值更高效？目前还没有查到相关资料。

十二、总结

ConcurrentLinkedQueue使用CAS非阻塞算法实现使用CAS解决了当前节点与next节点之间的安全链接和对当前节点值的赋值。由于使用CAS没有使用锁，所以获取size的时候有可能进行offer，poll或者remove操作，导致获取的元素个数不精确，所以在并发情况下size函数不是很有用。另外第一次peek或者first时候会把head指向第一个真正的队列元素。

下面总结下如何实现线程安全的，可知入队出队函数都是操作volatile变量：head，tail。所以要保证队列线程安全只需要保证对这两个Node操作的可见性和原子性，由于volatile本身保证可见性，所以只需要看下多线程下如果保证对着两个变量操作的原子性。

对于offer操作是在tail后面添加元素，也就是调用tail.casNext方法，而这个方法是使用的CAS操作，只有一个线程会成功，然后失败的线程会循环一下，重新获取tail，然后执行casNext方法。对于poll也是这样的。

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