# 第20讲 | 并发包中的ConcurrentLinkedQueue和LinkedBlockingQueue有什么区别? 在上一讲中,我分析了Java并发包中的部分内容,今天我来介绍一下线程安全队列。Java标准库提供了非常多的线程安全队列,很容易混淆。 今天我要问你的问题是,并发包中的ConcurrentLinkedQueue和LinkedBlockingQueue有什么区别? ## 典型回答 有时候我们把并发包下面的所有容器都习惯叫作并发容器,但是严格来讲,类似ConcurrentLinkedQueue这种“Concurrent\*”容器,才是真正代表并发。 关于问题中它们的区别: * Concurrent类型基于lock-free,在常见的多线程访问场景,一般可以提供较高吞吐量。 * 而LinkedBlockingQueue内部则是基于锁,并提供了BlockingQueue的等待性方法。 不知道你有没有注意到,java.util.concurrent包提供的容器(Queue、List、Set)、Map,从命名上可以大概区分为Concurrent\*、CopyOnWrite_和Blocking_等三类,同样是线程安全容器,可以简单认为: * Concurrent类型没有类似CopyOnWrite之类容器相对较重的修改开销。 * 但是,凡事都是有代价的,Concurrent往往提供了较低的遍历一致性。你可以这样理解所谓的弱一致性,例如,当利用迭代器遍历时,如果容器发生修改,迭代器仍然可以继续进行遍历。 * 与弱一致性对应的,就是我介绍过的同步容器常见的行为“fail-fast”,也就是检测到容器在遍历过程中发生了修改,则抛出ConcurrentModificationException,不再继续遍历。 * 弱一致性的另外一个体现是,size等操作准确性是有限的,未必是100%准确。 * 与此同时,读取的性能具有一定的不确定性。 ## 考点分析 今天的问题是又是一个引子,考察你是否了解并发包内部不同容器实现的设计目的和实现区别。 队列是非常重要的数据结构,我们日常开发中很多线程间数据传递都要依赖于它,Executor框架提供的各种线程池,同样无法离开队列。面试官可以从不同角度考察,比如: * 哪些队列是有界的,哪些是无界的?(很多同学反馈了这个问题) * 针对特定场景需求,如何选择合适的队列实现? * 从源码的角度,常见的线程安全队列是如何实现的,并进行了哪些改进以提高性能表现? 为了能更好地理解这一讲,需要你掌握一些基本的队列本身和数据结构方面知识,如果这方面知识比较薄弱,《数据结构与算法分析》是一本比较全面的参考书,专栏还是尽量专注于Java领域的特性。 ## 知识扩展 **线程安全队列一览** 我在[专栏第8讲](http://time.geekbang.org/column/article/7810)中介绍过,常见的集合中如LinkedList是个Deque,只不过不是线程安全的。下面这张图是Java并发类库提供的各种各样的**线程安全**队列实现,注意,图中并未将非线程安全部分包含进来。 ![](https://static001.geekbang.org/resource/image/79/79/791750d6fe7ef88ecb3897e1d029f079.png) 我们可以从不同的角度进行分类,从基本的数据结构的角度分析,有两个特别的[Deque](https://docs.oracle.com/javase/9/docs/api/java/util/Deque.html)实现,ConcurrentLinkedDeque和LinkedBlockingDeque。Deque的侧重点是支持对队列头尾都进行插入和删除,所以提供了特定的方法,如: * 尾部插入时需要的[addLast(e)](https://docs.oracle.com/javase/9/docs/api/java/util/Deque.html#addLast-E-)、[offerLast(e)](https://docs.oracle.com/javase/9/docs/api/java/util/Deque.html#offerLast-E-)。 * 尾部删除所需要的[removeLast()](https://docs.oracle.com/javase/9/docs/api/java/util/Deque.html#removeLast--)、[pollLast()](https://docs.oracle.com/javase/9/docs/api/java/util/Deque.html#pollLast--)。 从上面这些角度,能够理解ConcurrentLinkedDeque和LinkedBlockingQueue的主要功能区别,也就足够日常开发的需要了。但是如果我们深入一些,通常会更加关注下面这些方面。 从行为特征来看,绝大部分Queue都是实现了BlockingQueue接口。在常规队列操作基础上,Blocking意味着其提供了特定的等待性操作,获取时(take)等待元素进队,或者插入时(put)等待队列出现空位。 ``` /** * 获取并移除队列头结点,如果必要,其会等待直到队列出现元素 … */ E take() throws InterruptedException; /** * 插入元素,如果队列已满,则等待直到队列出现空闲空间   … */ void put(E e) throws InterruptedException; ``` 另一个BlockingQueue经常被考察的点,就是是否有界(Bounded、Unbounded),这一点也往往会影响我们在应用开发中的选择,我这里简单总结一下。 * ArrayBlockingQueue是最典型的的有界队列,其内部以final的数组保存数据,数组的大小就决定了队列的边界,所以我们在创建ArrayBlockingQueue时,都要指定容量,如 ``` public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) ``` * LinkedBlockingQueue,容易被误解为无边界,但其实其行为和内部代码都是基于有界的逻辑实现的,只不过如果我们没有在创建队列时就指定容量,那么其容量限制就自动被设置为Integer.MAX\_VALUE,成为了无界队列。 * SynchronousQueue,这是一个非常奇葩的队列实现,每个删除操作都要等待插入操作,反之每个插入操作也都要等待删除动作。那么这个队列的容量是多少呢?是1吗?其实不是的,其内部容量是0。 * PriorityBlockingQueue是无边界的优先队列,虽然严格意义上来讲,其大小总归是要受系统资源影响。 * DelayedQueue和LinkedTransferQueue同样是无边界的队列。对于无边界的队列,有一个自然的结果,就是put操作永远也不会发生其他BlockingQueue的那种等待情况。 如果我们分析不同队列的底层实现,BlockingQueue基本都是基于锁实现,一起来看看典型的LinkedBlockingQueue。 ``` /** Lock held by take, poll, etc */ private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock(); /** Wait queue for waiting takes */ private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition(); /** Lock held by put, offer, etc */ private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock(); /** Wait queue for waiting puts */ private final Condition notFull = putLock.newCondition(); ``` 我在介绍ReentrantLock的条件变量用法的时候分析过ArrayBlockingQueue,不知道你有没有注意到,其条件变量与LinkedBlockingQueue版本的实现是有区别的。notEmpty、notFull都是同一个再入锁的条件变量,而LinkedBlockingQueue则改进了锁操作的粒度,头、尾操作使用不同的锁,所以在通用场景下,它的吞吐量相对要更好一些。 下面的take方法与ArrayBlockingQueue中的实现,也是有不同的,由于其内部结构是链表,需要自己维护元素数量值,请参考下面的代码。 ``` public E take() throws InterruptedException {    final E x;    final int c;    final AtomicInteger count = this.count;    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;    takeLock.lockInterruptibly();    try {        while (count.get() == 0) {            notEmpty.await();        }        x = dequeue();        c = count.getAndDecrement();        if (c > 1)            notEmpty.signal();    } finally {        takeLock.unlock();    }    if (c == capacity)        signalNotFull();    return x; } ``` 类似ConcurrentLinkedQueue等,则是基于CAS的无锁技术,不需要在每个操作时使用锁,所以扩展性表现要更加优异。 相对比较另类的SynchronousQueue,在Java 6中,其实现发生了非常大的变化,利用CAS替换掉了原本基于锁的逻辑,同步开销比较小。它是Executors.newCachedThreadPool()的默认队列。 **队列使用场景与典型用例** 在实际开发中,我提到过Queue被广泛使用在生产者-消费者场景,比如利用BlockingQueue来实现,由于其提供的等待机制,我们可以少操心很多协调工作,你可以参考下面样例代码: ``` import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.BlockingQueue; public class ConsumerProducer {    public static final String EXIT_MSG  = "Good bye!";    public static void main(String[] args) { // 使用较小的队列,以更好地在输出中展示其影响        BlockingQueue queue = new ArrayBlockingQueue<>(3);        Producer producer = new Producer(queue);        Consumer consumer = new Consumer(queue);        new Thread(producer).start();        new Thread(consumer).start();    }    static class Producer implements Runnable {        private BlockingQueue queue;        public Producer(BlockingQueue q) {            this.queue = q;        }        @Override        public void run() {            for (int i = 0; i < 20; i++) {                try{                    Thread.sleep(5L);                    String msg = "Message" + i;                    System.out.println("Produced new item: " + msg);                    queue.put(msg);                } catch (InterruptedException e) {                    e.printStackTrace();                }            }            try {                System.out.println("Time to say good bye!");                queue.put(EXIT_MSG);            } catch (InterruptedException e) {                e.printStackTrace();            }        }    }    static class Consumer implements Runnable{        private BlockingQueue queue;        public Consumer(BlockingQueue q){            this.queue=q;        }        @Override        public void run() {            try{                String msg;                while(!EXIT_MSG.equalsIgnoreCase( (msg = queue.take()))){                    System.out.println("Consumed item: " + msg);                    Thread.sleep(10L);                }                System.out.println("Got exit message, bye!");            }catch(InterruptedException e) {                e.printStackTrace();            }        }    } } ``` 上面是一个典型的生产者-消费者样例,如果使用非Blocking的队列,那么我们就要自己去实现轮询、条件判断(如检查poll返回值是否null)等逻辑,如果没有特别的场景要求,Blocking实现起来代码更加简单、直观。 前面介绍了各种队列实现,在日常的应用开发中,如何进行选择呢? 以LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue和SynchronousQueue为例,我们一起来分析一下,根据需求可以从很多方面考量: * 考虑应用场景中对队列边界的要求。ArrayBlockingQueue是有明确的容量限制的,而LinkedBlockingQueue则取决于我们是否在创建时指定,SynchronousQueue则干脆不能缓存任何元素。 * 从空间利用角度,数组结构的ArrayBlockingQueue要比LinkedBlockingQueue紧凑,因为其不需要创建所谓节点,但是其初始分配阶段就需要一段连续的空间,所以初始内存需求更大。 * 通用场景中,LinkedBlockingQueue的吞吐量一般优于ArrayBlockingQueue,因为它实现了更加细粒度的锁操作。 * ArrayBlockingQueue实现比较简单,性能更好预测,属于表现稳定的“选手”。 * 如果我们需要实现的是两个线程之间接力性(handoff)的场景,按照[专栏上一讲](http://time.geekbang.org/column/article/9373)的例子,你可能会选择CountDownLatch,但是[SynchronousQueue](http://www.baeldung.com/java-synchronous-queue)也是完美符合这种场景的,而且线程间协调和数据传输统一起来,代码更加规范。 * 可能令人意外的是,很多时候SynchronousQueue的性能表现,往往大大超过其他实现,尤其是在队列元素较小的场景。 今天我分析了Java中让人眼花缭乱的各种线程安全队列,试图从几个角度,让每个队列的特点更加明确,进而希望减少你在日常工作中使用时的困扰。 ## 一课一练 关于今天我们讨论的题目你做到心中有数了吗? 今天的内容侧重于Java自身的角度,面试官也可能从算法的角度来考察,所以今天留给你的思考题是,指定某种结构,比如栈,用它实现一个BlockingQueue,实现思路是怎样的呢? 请你在留言区写写你对这个问题的思考,我会选出经过认真思考的留言,送给你一份学习奖励礼券,欢迎你与我一起讨论。 你的朋友是不是也在准备面试呢?你可以“请朋友读”,把今天的题目分享给好友,或许你能帮到他。