Java 并发编程——ArrayBlockingQueue

一、简介

ArrayBlockingQueue 顾名思义：基于数组的阻塞队列。数组是要指定长度的，所以使用 ArrayBlockingQueue 时必须指定长度，也就是它是一个有界队列。它实现了 BlockingQueue 接口，有着队列、集合以及阻塞队列的所有方法。

ArrayBlockingQueue 是线程安全的，内部使用 ReentrantLock 来保证。ArrayBlockingQueue 支持对生产者线程和消费者线程进行公平的调度。当然默认情况下是不保证公平性的，因为公平性通常会降低吞吐量，但是可以减少可变性和避免线程饥饿问题。

二、数据结构

通常，队列的实现方式有数组和链表两种方式。对于数组这种实现方式来说，我们可以通过维护一个队尾指针，使得在入队的时候可以在 $O(1)$ 的时间内完成；但是对于出队操作，在删除队头元素之后，必须将数组中的所有元素都往前移动一个位置，这个操作的复杂度达到了 $O(n)$ ，效果并不是很好。如下图所示：

为了解决这个问题，我们可以使用另外一种逻辑结构来处理数组中各个位置之间的关系。假设现在我们有一个数组 A[1…n]，我们可以把它想象成一个环型结构，即 A[n] 之后是 A[1]，相信了解过一致性 Hash 算法的童鞋应该很容易能够理解。

如下图所示：我们可以使用两个指针，分别维护队头和队尾两个位置，使入队和出队操作都可以在 $O(1$ )的时间内完成。当然，这个环形结构只是逻辑上的结构，实际的物理结构还是一个普通的数组。

讲完 ArrayBlockingQueue 的数据结构，接下来我们从源码层面看看它是如何实现阻塞的。

三、源码分析

3.1 属性

// 队列的底层结构
final Object[] items;
// 队头指针
int takeIndex;
// 队尾指针
int putIndex;
// 队列中的元素个数
int count;

final ReentrantLock lock;

// 并发时的两种状态
private final Condition notEmpty;
private final Condition notFull;

items 是一个数组，用来存放入队的数据；count 表示队列中元素的个数；takeIndex 和 putIndex 分别代表队头和队尾指针。

3.2 构造方法

public ArrayBlockingQueue(int capacity) {
    this(capacity, false);
}

public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
    if (capacity <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    this.items = new Object[capacity];
    lock = new ReentrantLock(fair);
    notEmpty = lock.newCondition();
    notFull =  lock.newCondition();
}

public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair, Collection<? extends E> c) {
    this(capacity, fair);

    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock(); // Lock only for visibility, not mutual exclusion
    try {
        int i = 0;
        try {
            for (E e : c) {
                checkNotNull(e);
                items[i++] = e;
            }
        } catch (ArrayIndexOutOfBoundsException ex) {
            throw new IllegalArgumentException();
        }
        count = i;
        putIndex = (i == capacity) ? 0 : i;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

第一个构造函数只需要指定队列大小，默认为非公平锁；第二个构造函数可以手动指定公平性和队列大小；第三个构造函数里面使用了 ReentrantLock 来加锁，然后把传入的集合元素按顺序一个个放入 items 中。这里加锁目的不是使用它的互斥性，而是让 items 中的元素对其他线程可见（参考 AQS 里的 state 的 volatile 可见性）。

3.3 方法

3.3.1 入队

ArrayBlockingQueue 提供了多种入队操作的实现来满足不同情况下的需求，入队操作有如下几种：

boolean add(E e)
void put(E e)
boolean offer(E e)
boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)

（1）add(E e)

public boolean add(E e) {
    return super.add(e);
}

//super.add(e)
public boolean add(E e) {
    if (offer(e))
        return true;
    else
        throw new IllegalStateException("Queue full");
}

可以看到 add 方法调用的是父类，也就是 AbstractQueue 的 add 方法，它实际上调用的就是 offer 方法。

（2）offer(E e)

我们接着上面的 add 方法来看 offer 方法：

public boolean offer(E e) {
    checkNotNull(e);
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        if (count == items.length)
            return false;
        else {
            enqueue(e);
            return true;
        }
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

offer 方法在队列满了的时候返回 false，否则调用 enqueue 方法插入元素，并返回 true。

private void enqueue(E x) {
    final Object[] items = this.items;
    items[putIndex] = x;
    // 圆环的index操作
    if (++putIndex == items.length)
        putIndex = 0;
    count++;
    notEmpty.signal();
}

enqueue 方法首先把元素放在 items 的 putIndex 位置，接着判断在 putIndex+1 等于队列的长度时把 putIndex 设置为0，也就是上面提到的圆环的 index 操作。最后唤醒等待获取元素的线程。

（3）offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)

该方法在 offer(E e) 的基础上增加了超时的概念。

public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {

    checkNotNull(e);
    // 把超时时间转换成纳秒
    long nanos = unit.toNanos(timeout);
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    // 获取一个可中断的互斥锁
    lock.lockInterruptibly();
    try {
        // while循环的目的是防止在中断后没有到达传入的timeout时间，继续重试
        while (count == items.length) {
            if (nanos <= 0)
                return false;
            // 等待nanos纳秒，返回剩余的等待时间(可被中断)
            nanos = notFull.awaitNanos(nanos);
        }
        enqueue(e);
        return true;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

利用了 Condition 的 awaitNanos 方法，等待指定时间，因为该方法可中断，所以这里利用 while 循环来处理中断后还有剩余时间的问题，等待时间到了以后调用 enqueue 方法放入队列。

（4）put(E e)

public void put(E e) throws InterruptedException {
    checkNotNull(e);
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lockInterruptibly();
    try {
        while (count == items.length)
            notFull.await();
        enqueue(e);
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

put 方法在 count 等于 items 长度时，一直等待，直到被其他线程唤醒。唤醒后调用 enqueue 方法放入队列。

3.3.2 出队

入队列的方法说完后，我们来说说出队列的方法。ArrayBlockingQueue 提供了多种出队操作的实现来满足不同情况下的需求，如下：

E poll()
E poll(long timeout, TimeUnit unit)
E take()
drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements)

（1）poll()

public E poll() {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        return (count == 0) ? null : dequeue();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

poll 方法是非阻塞方法，如果队列没有元素返回 null，否则调用 dequeue 把队首的元素出队列。

private E dequeue() {
    final Object[] items = this.items;
    @SuppressWarnings("unchecked")
    E x = (E) items[takeIndex];
    items[takeIndex] = null;
    if (++takeIndex == items.length)
        takeIndex = 0;
    count--;
    if (itrs != null)
        itrs.elementDequeued();
    notFull.signal();
    return x;
}

dequeue 会根据 takeIndex 获取到该位置的元素，并把该位置置为 null，接着利用圆环原理，在 takeIndex 到达列表长度时设置为0，最后唤醒等待元素放入队列的线程。

（2）poll(long timeout, TimeUnit unit)

该方法是 poll() 的可配置超时等待方法，和上面的 offer 一样，使用 while 循环配合 Condition 的 awaitNanos 来进行等待，等待时间到后执行 dequeue 获取元素。

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

（3）take()

public E take() throws InterruptedException {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lockInterruptibly();
    try {
        while (count == 0)
            notEmpty.await();
        return dequeue();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

取走队列里排在首位的对象，不同于 poll() 方法，若BlockingQueue为空，就阻塞等待直到有新的数据被加入。

（4）drainTo()

public int drainTo(Collection<? super E> c) {
    return drainTo(c, Integer.MAX_VALUE);
}

public int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements) {
    checkNotNull(c);
    if (c == this)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (maxElements <= 0)
        return 0;
    final Object[] items = this.items;
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        int n = Math.min(maxElements, count);
        int take = takeIndex;
        int i = 0;
        try {
            while (i < n) {
                @SuppressWarnings("unchecked")
                E x = (E) items[take];
                c.add(x);
                items[take] = null;
                if (++take == items.length)
                    take = 0;
                i++;
            }
            return n;
        } finally {
            // Restore invariants even if c.add() threw
            if (i > 0) {
                count -= i;
                takeIndex = take;
                if (itrs != null) {
                    if (count == 0)
                        itrs.queueIsEmpty();
                    else if (i > take)
                        itrs.takeIndexWrapped();
                }
                for (; i > 0 && lock.hasWaiters(notFull); i--)
                    notFull.signal();
            }
        }
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

drainTo 相比于其他获取方法，能够一次性从队列中获取所有可用的数据对象（还可以指定获取数据的个数）。通过该方法，可以提升获取数据效率，不需要多次分批加锁或释放锁。

3.3.3 获取元素

public E peek() {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        return itemAt(takeIndex); // null when queue is empty
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

final E itemAt(int i) {
    return (E) items[i];
}

这里获取元素时上锁是为了避免脏数据的产生。

3.3.4 删除元素

我们可以想象一下，队列中删除某一个元素时，是不是要遍历整个数据找到该元素，并把该元素后的所有元素往前移一位，也就是说，该方法的时间复杂度为 $O(n)$ 。

public boolean remove(Object o) {
    if (o == null) return false;
    final Object[] items = this.items;
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        if (count > 0) {
            final int putIndex = this.putIndex;
            int i = takeIndex;
             // 从takeIndex一直遍历到putIndex，直到找到和元素o相同的元素，调用removeAt进行删除
            do {
                if (o.equals(items[i])) {
                    removeAt(i);
                    return true;
                }
                if (++i == items.length)
                    i = 0;
            } while (i != putIndex);
        }
        return false;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

remove 方法比较简单，它从 takeIndex 一直遍历到 putIndex，直到找到和元素 o 相同的元素，调用 removeAt 进行删除。我们重点来看一下 removeAt 方法。

void removeAt(final int removeIndex) {
    final Object[] items = this.items;
    if (removeIndex == takeIndex) {
        // removing front item; just advance
        items[takeIndex] = null;
        if (++takeIndex == items.length)
            takeIndex = 0;
        count--;
        if (itrs != null)
            itrs.elementDequeued();
    } else {
        // an "interior" remove
        // slide over all others up through putIndex.
        final int putIndex = this.putIndex;
        for (int i = removeIndex;;) {
            int next = i + 1;
            if (next == items.length)
                next = 0;
            if (next != putIndex) {
                items[i] = items[next];
                i = next;
            } else {
                items[i] = null;
                this.putIndex = i;
                break;
            }
        }
        count--;
        if (itrs != null)
            itrs.removedAt(removeIndex);
    }
    notFull.signal();
}

removeAt 的处理方式和我想的稍微有一点出入，它内部分为两种情况来考虑：

removeIndex == takeIndex
removeIndex != takeIndex

也就是我考虑的时候没有考虑边界问题。当 removeIndex == takeIndex 时就不需要后面的元素整体往前移了，而只需要把 takeIndex的指向下一个元素即可（类比圆环）；当 removeIndex != takeIndex 时，通过 putIndex 将 removeIndex 后的元素往前移一位。