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java并发编程工具类JUC之LinkedBlockingQueue链表队列

运维开发网 https://www.qedev.com 2021-06-04 09:26 出处:网络 作者: 字母哥博客
java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue 是一个基于单向链表的、范围任意的(其实是有界的)、FIFO阻塞队列。访问与移除操作是在队头进行,添加操作是在队尾进行,并分别使用不同的锁进行保护,只有在可能涉及多

java并发编程工具类JUC之LinkedBlockingQueue链表队列

java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue 是一个基于单向链表的、范围任意的(其实是有界的)、FIFO阻塞队列。访问与移除操作是在队头进行,添加操作是在队尾进行,并分别使用不同的锁进行保护,只有在可能涉及多个节点的操作才同时对两个锁进行加锁。

队列是否为空、是否已满仍然是通过元素数量的计数器(count)进行判断的,由于可以同时在队头、队尾并发地进行访问、添加操作,所以这个计数器必须是线程安全的,这里使用了一个原子类 AtomicInteger,这就决定了它的容量范围是: 1 –Integer.MAX_VALUE。

在之前的文章中已经为大家介绍了java并发编程的工具:BlockingQueue接口、ArrayBlockingQueue、DelayQueue。

LinkedBlockingQueue 队列是BlockingQueue接口的实现类,所以它具有Block编程客栈ingQueue接口的一切功能特点。LinkedBlockingQueue队列 按照first-in-first-out (FIFO)先进先出的方式对元素进行排序。LinkeBlockin编程客栈gQueue 提供了两种构造函数,一个构造函数构造一个队列容量为固定个数的队列,另一个无参构造函数构造一个队列容量为Integer.MAX_VALUE的队列.

public LinkedBlockingQueue() {
    this(Integer.MAX_VALUE);
}

public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
    if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
    this.capacity = capacity;
    last = head = new Node<E>(null);
}

ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue对比

ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue都是实现BlockingQueue接口,所以在使用方式上是一致的,下面我们就不介绍使用方法,而是从二者的性能及底层数据结构的实现角度进行

ArrayBlockingQueue插入和删除数据,只采用了一个lock锁,读取和写入操作无法并行。 所以在高并发场景下执行效率会比LinkedBlockingQueue慢一些。

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LinkedBlockingQueue采用“two lock queue”算法变体,双锁(ReentrantLock):takeLock、putLock,允许读写并行,remove(e)和迭代器iterators需要获取2个锁。这样可以降低编程客栈线程由于线程无法获取到lock而进入WAITING状态的可能性,从而提高了线程并发执行的效率。

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ArrayBlockingQueue底层代码是采用数组实现的,创建的时候必须指定队列的容量并分配存储空间;LinkedBlockingQueue采用的是http://www.cppcns.com链表数据结构实现的,其链表节点的存储空间分配是动态的,新的元素对象加入队列分配空间,元素对象从队列取出之后存储空间GC,初始化时指定的是队列的最大容量。但是使用链表数据结构既是LinkedBlockingQueue优势也是它的劣势,高并发场景下由于空间动态分配需要java JVM频繁的进行垃圾回收。

总体来说在并发场景下,LinkedBlockingQueue的吞吐量比ArrayBlockingQueue更好。但是在java实现高性能队列的首选是disruptor,它不是JDK自带的。java程序员非常熟悉的Log4j2底层性能比logback和log4j有了较大的提升,究其原因就是使用了disruptor高性能队列实现的异步日志

到此这篇关于java并发编程工具类JUC之LinkedBlockingQueu编程客栈e链表队列的文章就介绍到这了,更多相关java LinkedBlockingQueue链表队列内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

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