欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!
作者公众号：一角钱技术（org_yijiaoqian）
前言
PriorityBlockingQueue 优先级队列，线程安全（添加、读取都进行了加锁）、无界、读阻塞的队列，底层采用的堆结构实现（二叉树），默认是小根堆，最小的或者最大的元素会一直置顶，每次获取都取最顶端的数据
队列创建
小根堆
PriorityBlockingQueue<Integer> concurrentLinkedQueue = new PriorityBlockingQueue<Integer>();
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大根堆
欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!PriorityBlockingQueue<Integer> concurrentLinkedQueue = new PriorityBlockingQueue<Integer>(10, new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o2 - o1;
}
});
应用场景
有任务要执行，可以对任务加一个优先级的权重，这样队列会识别出来，对该任务优先进行出队。
我们来看一个具体例子，例子中定义了一个将要放入“优先阻塞队列”的任务类，并且定义了一个任务工场类和一个任务执行类，在任务工场类中产生了各种不同优先级的任务，将其添加到队列中，在任务执行类中，任务被一个个取出并执行。
package com.niuh.queue.priority;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Queue;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.PriorityBlockingQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* <p>
* PriorityBlockingQueue使用示例
* </p>
*/
public class PriorityBlockingQueueDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Random random = new Random(47);
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
PriorityBlockingQueue<Runnable> queue = new PriorityBlockingQueue<>();
exec.execute(new PrioritizedTaskProducer(queue, exec)); // 这里需要注意，往PriorityBlockingQueue中添加任务和取出任务的
exec.execute(new PrioritizedTaskConsumer(queue)); // 步骤是同时进行的，因而输出结果并不一定是有序的
}
}
class PrioritizedTask implements Runnable, Comparable<PrioritizedTask> {
private Random random = new Random(47);
private static int counter = 0;
private final int id = counter++;
private final int priority;
protected static List<PrioritizedTask> sequence = new ArrayList<>();
public PrioritizedTask(int priority) {
this.priority = priority;
sequence.add(this);
}
@Override
public int compareTo(PrioritizedTask o) {
return priority < o.priority ? 1 : (priority > o.priority ? -1 : 0); // 定义优先级计算方式
}
@Override
public void run() {
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(random.nextInt(250));
} catch (InterruptedException e) {
}
System.out.println(this);
}
@Override
public String toString() {
return String.format("[%1$-3d]", priority) + " Task " + id;
}
public String summary() {
return "(" + id + ": " + priority + ")";
}
public static class EndSentinel extends PrioritizedTask {
private ExecutorService exec;
public EndSentinel(ExecutorService exec) {
super(-1);
this.exec = exec;
}
@Override
public void run() {
int count = 0;
for (PrioritizedTask pt : sequence) {
System.out.print(pt.summary());
if (++count % 5 == 0) {
System.out.println();
}
}
System.out.println();
System.out.println(this + " Calling shutdownNow()");
exec.shutdownNow();
}
}
}
class PrioritizedTaskProducer implements Runnable {
private Random random = new Random(47);
private Queue<Runnable> queue;
private ExecutorService exec;
public PrioritizedTaskProducer(Queue<Runnable> queue, ExecutorService exec) {
this.queue = queue;
this.exec = exec;
}
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 20; i++) {
queue.add(new PrioritizedTask(random.nextInt(10))); // 往PriorityBlockingQueue中添加随机优先级的任务
Thread.yield();
}
try {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(250);
queue.add(new PrioritizedTask(10)); // 往PriorityBlockingQueue中添加优先级为10的任务
}
for (int i = 0; i < 10; i++) {
queue.add(new PrioritizedTask(i));// 往PriorityBlockingQueue中添加优先级为1-10的任务
}
queue.add(new PrioritizedTask.EndSentinel(exec));
} catch (InterruptedException e) {
}
System.out.println("Finished PrioritizedTaskProducer");
}
}
class PrioritizedTaskConsumer implements Runnable {
private PriorityBlockingQueue<Runnable> queue;
public PrioritizedTaskConsumer(PriorityBlockingQueue<Runnable> queue) {
this.queue = queue;
}
@Override
public void run() {
try {
while (!Thread.interrupted()) {
queue.take().run(); // 任务的消费者，从PriorityBlockingQueue中取出任务执行
}
} catch (InterruptedException e) {
}
System.out.println("Finished PrioritizedTaskConsumer");
}
}
工作原理
PriorityBlockingQueue 是 JDK1.5 的时候出来的一个阻塞队列。但是该队列入队的时候是不会阻塞的，永远会加到队尾。下面我们介绍下它的几个特点：
- PriorityBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue 一样是基于数组实现的，但后者在初始化时需要指定长度，前者默认长度是 11。
- 该队列可以说是真正的无界队列，它在队列满的时候会进行扩容，而前面说的无界阻塞队列其实都有有界，只是界限太大可以忽略（最大值是 2147483647）
- 该队列属于权重队列，可以理解为它可以进行排序，但是排序不是从小到大排或从大到小排，是基于数组的堆结构（具体如何排下面会进行分析）
- 出队方式和前面的也不同，是根据权重来进行出队，和前面所说队列中那种先进先出或者先进后出方式不同。
- 其存入的元素必须实现Comparator，或者在创建队列的时候自定义Comparator。
注意：
- 堆结构实际上是一种完全二叉树。关于二叉树可以查看 《树、二叉树、二叉搜索树的实现和特性》
- 堆又分为大顶堆和小顶堆 。大顶堆中第一个元素肯定是所有元素中最大的，小顶堆中第一个元素是所有元素中最小的。关于二叉堆可以查看《堆和二叉堆的实现和特性》
源码分析
定义
PriorityBlockingQueue的类继承关系如下：
其包含的方法定义如下：
成员属性
从下面的字段我们可以知道，该队列可以排序，使用显示锁来保证操作的原子性，在空队列时，出队线程会堵塞等。
欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!/**
* 默认数组长度
*/
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;
/**
* 最大达容量，分配时超出可能会出现 OutOfMemoryError 异常
*/
private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
/**
* 队列，存储我们的元素
*/
private transient Object[] queue;
/**
* 队列长度
*/
private transient int size;
/**
* 比较器，入队进行权重的比较
*/
private transient Comparator<? super E> comparator;
/**
* 显示锁
*/
private final ReentrantLock lock;
/**
* 空队列时进行线程阻塞的 Condition 对象
*/
private final Condition notEmpty;
构造函数
/**
* 默认构造，使用长度为 11 的数组，比较器为空
*/
public PriorityBlockingQueue() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);
}
/**
* 自定义数据长度构造，比较器为空
*/
public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, null);
}
/**
* 自定义数组长度，可以自定义比较器
*/
public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity,
Comparator<? super E> comparator) {
if (initialCapacity < 1)
throw new IllegalArgumentException();
this.lock = new ReentrantLock();
this.notEmpty = lock.newCondition();
this.comparator = comparator;
this.queue = new Object[initialCapacity];
}
/**
* 构造函数，带有初始内容的队列
*/
public PriorityBlockingQueue(Collection<? extends E> c) {
this.lock = new ReentrantLock();
this.notEmpty = lock.newCondition();
boolean heapify = true; // true if not known to be in heap order
boolean screen = true; // true if must screen for nulls
if (c instanceof SortedSet<?>) {
SortedSet<? extends E> ss = (SortedSet<? extends E>) c;
this.comparator = (Comparator<? super E>) ss.comparator();
heapify = false;
}
else if (c instanceof PriorityBlockingQueue<?>) {
PriorityBlockingQueue<? extends E> pq =
(PriorityBlockingQueue<? extends E>) c;
this.comparator = (Comparator<? super E>) pq.comparator();
screen = false;
if (pq.getClass() == PriorityBlockingQueue.class) // exact match
heapify = false;
}
Object[] a = c.toArray();
int n = a.length;
// If c.toArray incorrectly doesn't return Object[], copy it.
if (a.getClass() != Object[].class)
a = Arrays.copyOf(a, n, Object[].class);
if (screen && (n == 1 || this.comparator != null)) {
for (int i = 0; i < n; ++i)
if (a[i] == null)
throw new NullPointerException();
}
this.queue = a;
this.size = n;
if (heapify)
heapify();
}
入队方法
入队方法，下面可以看到 put 方法最终会调用 offer 方法，所以我们只看 offer 方法即可。
offer(E e)
public void put(E e) {
offer(e); // never need to block
}
public boolean offer(E e) {
//判断是否为空
if (e == null)
throw new NullPointerException();
//显示锁
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
//定义临时对象
int n, cap;
Object[] array;
//判断数组是否满了
while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))
//数组扩容
tryGrow(array, cap);
try {
//拿到比较器
Comparator<? super E> cmp = comparator;
//判断是否有自定义比较器
if (cmp == null)
//堆上浮
siftUpComparable(n, e, array);
else
//使用自定义比较器进行堆上浮
siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);
//队列长度 +1
size = n + 1;
//唤醒休眠的出队线程
notEmpty.signal();
} finally {
//释放锁
lock.unlock();
}
return true;
}
siftUpComparable(int k, T x, Object[] array)
上浮调整比较器方法的实现
private static <T> void siftUpComparable(int k, T x, Object[] array) {
Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>) x;
while (k > 0) {
//无符号向左移，目的是找到放入位置的父节点
int parent = (k - 1) >>> 1;
//拿到父节点的值
Object e = array[parent];
//比较是否大于该元素，不大于就没比较交换
if (key.compareTo((T) e) >= 0)
break;
//以下都是元素位置交换
array[k] = e;
k = parent;
}
array[k] = key;
}
根据上面的代码，可以看出这是完全二叉树在进行上浮调整。调整入队的元素，找出最小的，将元素排列有序化。简单理解就是：父节点元素值一定要比它的子节点得小，如果父节点大于子节点了，那就两者位置进行交换。
入队图解
例子：85 添加到二叉堆中(大顶堆)
package com.niuh.queue.priority;
import java.util.Comparator;
import java.util.concurrent.PriorityBlockingQueue;
/**
* <p>
* PriorityBlockingQueue 简单演示 demo
* </p>
*/
public class TestPriorityBlockingQueue {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 大顶堆
PriorityBlockingQueue<Integer> concurrentLinkedQueue = new PriorityBlockingQueue<Integer>(10, new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o2 - o1;
}
});
concurrentLinkedQueue.offer(90);
concurrentLinkedQueue.offer(80);
concurrentLinkedQueue.offer(70);
concurrentLinkedQueue.offer(60);
concurrentLinkedQueue.offer(40);
concurrentLinkedQueue.offer(30);
concurrentLinkedQueue.offer(20);
concurrentLinkedQueue.offer(10);
concurrentLinkedQueue.offer(50);
concurrentLinkedQueue.offer(85);
//输出元素排列
concurrentLinkedQueue.stream().forEach(e-> System.out.print(e+" "));
//取出元素
Integer take = concurrentLinkedQueue.take();
System.out.println();
concurrentLinkedQueue.stream().forEach(e-> System.out.print(e+" "));
}
}
操作的细节分为两步：
- 第一步：首先把新元素插入到堆的尾部再说；（新的元素可能是特别大或者特别小，那么要做的一件事情就是重新维护一下堆的所有元素，把新元素挪到这个堆的相应的位置）
- 第二步：依次向上调整整个堆的结构，就叫 HeapifyUp
85 按照上面讲的先插入到堆的尾部，也就是一维数组的尾部，一维数组的尾部的话就上图的位置，因为这是一个完全二叉树，所以它的尾部就是50后面这个结点。插进来之后这个时候就破坏了堆，它的每一个结点都要大于它的儿子的这种属性了，接下来要做的事情就是要把 85 依次地向上浮动，怎么浮动？就是 85 大于它的父亲结点，那么就和父亲结点进行交换，直到走到根如果大于根的话，就和根也进行交换。
85 再继续往前走之后，它要和 80 再进行比较，同理可得：也就是说这个结点每次和它的父亲比，如果它大于它的父亲的话就交换，直到它不再大于它的父亲。
出队方法
入队列的方法说完后，我们来说说出队列的方法。PriorityBlockingQueue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 take();
- E poll();
- E poll(long timeout, TimeUnit unit);
- E peek()
poll 和 peek 与上面类似，这里不做说明
take()
出队方法，该方法会阻塞
public E take() throws InterruptedException {
//显示锁
final ReentrantLock lock = this.lock;
//可中断锁
lock.lockInterruptibly();
//结果接收对象
E result;
try {
//判断队列是否为空
while ( (result = dequeue()) == null)
//线程阻塞
notEmpty.await();
} finally {
lock.unlock();
}
return result;
}
dequeue()
我们再来看看具体出队方法的实现，dequeue方法
private E dequeue() {
//长度减少 1
int n = size - 1;
//判断队列中是否有元素
if (n < 0)
return null;
else {
//队列对象
Object[] array = queue;
//取出第一个元素
E result = (E) array[0];
//拿出最后一个元素
E x = (E) array[n];
//置空
array[n] = null;
Comparator<? super E> cmp = comparator;
if (cmp == null)
//下沉调整
siftDownComparable(0, x, array, n);
else
siftDownUsingComparator(0, x, array, n, cmp);
//成功则减少队列中的元素数量
size = n;
return result;
}
}
总体就是找到父节点与两个子节点中最小的一个节点，然后进行交换位置，不断重复，由上而下的交换。
siftDownComparable(int k, T x, Object[] array, int n)
再来看看下沉比较器方法的实现
private static <T> void siftDownComparable(int k, T x, Object[] array,
int n) {
//判断队列长度
if (n > 0) {
Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>)x;
//找到队列最后一个元素的父节点的索引。
int half = n >>> 1; // loop while a non-leaf
while (k < half) {
//拿到 k 节点下的左子节点
int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least
//取得子节点对应的值
Object c = array[child];
//取得 k 右子节点的索引
int right = child + 1;
//比较右节点的索引是否小于队列长度和左右子节点的值进行比较
if (right < n &&
((Comparable<? super T>) c).compareTo((T) array[right]) > 0)
c = array[child = right];
//比较父节点值是否大于子节点
if (key.compareTo((T) c) <= 0)
break;
//下面都是元素替换
array[k] = c;
k = child;
}
array[k] = key;
}
}
出队图解
- 将堆尾元素替换到顶部（即堆顶被替代删除掉）
- 依次从根部向下调整整个堆的结构（一直到堆尾即可） HeapifyDown
例子：90 从二叉堆中删除（大顶堆）
总结
PriorityBlockingQueue 真的是个神奇的队列，可以实现优先出队。最特别的是它只有一个锁，入队操作永远成功，而出队只有在空队列的时候才会进行线程阻塞。可以说有一定的应用场景吧，比如：有任务要执行，可以对任务加一个优先级的权重，这样队列会识别出来，对该任务优先进行出队。
PS：以上代码提交在 Github ：
https://github.com/Niuh-Study/niuh-juc-final.git
文章持续更新，可以公众号搜一搜「 一角钱技术 」第一时间阅读， 本文 GitHub org_hejianhui/JavaStudy 已经收录，欢迎 Star。
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