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ConcurrentLinkedQueue

ConcurrentLinkedQueue 的设计与 LinkedBlockingQueue 非常像，也是

两把【锁】，同一时刻，可以允许两个线程同时（一个生产者与一个消费者）执行
dummy 节点的引入让两把【锁】将来锁住的是不同对象，避免竞争
只是这【锁】使用了 cas 来实现

事实上，ConcurrentLinkedQueue 应用还是非常广泛的

例如之前讲的 Tomcat 的 Connector 结构时，Acceptor 作为生产者向 Poller 消费者传递事件信息时，正是采用了 ConcurrentLinkedQueue 将 SocketChannel 给 Poller 使用


graph LR

subgraph Connector->NIO EndPoint
t1(LimitLatch)
t2(Acceptor)
t3(SocketChannel 1)
t4(SocketChannel 2)
t5(Poller)
subgraph Executor
t7(worker1)
t8(worker2)
end
t1 --> t2
t2 --> t3
t2 --> t4
t3 --有读--> t5
t4 --有读--> t5
t5 --socketProcessor--> t7
t5 --socketProcessor--> t8
end

ConcurrentLinkedQueue 原理

模仿 ConcurrentLinkedQueue

初始代码

package cn.itcast.concurrent.thirdpart.test;
import java.util.Collection;
import java.util.Iterator;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;
public class Test3 {
    public static void main(String[] args) {
        MyQueue<String> queue = new MyQueue<>();
        queue.offer("1");
        queue.offer("2");
        queue.offer("3");
        System.out.println(queue);
    }
}
class MyQueue<E> implements Queue<E> {
    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (Node<E> p = head; p != null; p = p.next.get()) {
            E item = p.item;
            if (item != null) {
                sb.append(item).append("->");
            }
        }
        sb.append("null");
        return sb.toString();
    }
    @Override
    public int size() {
        return 0;
    }
    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return false;
    }
    @Override
    public boolean contains(Object o) {
        return false;
    }
    @Override
    public Iterator<E> iterator() {
        return null;
    }
    @Override
    public Object[] toArray() {
        return new Object[0];
    }
    @Override
    public <T> T[] toArray(T[] a) {
        return null;
    }
    @Override
    public boolean add(E e) {
        return false;
    }
    @Override
    public boolean remove(Object o) {
        return false;
    }
    @Override
    public boolean containsAll(Collection<?> c) {
        return false;
    }
    @Override
    public boolean addAll(Collection<? extends E> c) {
        return false;
    }
    @Override
    public boolean removeAll(Collection<?> c) {
        return false;
    }
    @Override
    public boolean retainAll(Collection<?> c) {
        return false;
    }
    @Override
    public void clear() {
    }
    @Override
    public E remove() {
        return null;
    }
    @Override
    public E element() {
        return null;
    }
    @Override
    public E peek() {
        return null;
    }
    public MyQueue() {
        head = last = new Node<>(null, null);
    }
    private volatile Node<E> last;
    private volatile Node<E> head;
    private E dequeue() {
        /*Node<E> h = head;
 		Node<E> first = h.next;
 		h.next = h;
 		head = first;
        E x = first.item;
 		first.item = null;
 		return x;*/
        return null;
    }
    @Override
    public E poll() {
        return null;
    }
    @Override
    public boolean offer(E e) {
        return true;
    }
    static class Node<E> {
        volatile E item;
        public Node(E item, Node<E> next) {
            this.item = item;
            this.next = new AtomicReference<>(next);
        }
        AtomicReference<Node<E>> next;
    }
}

offer

public boolean offer(E e) {
    Node<E> n = new Node<>(e, null);
    while(true) {
        // 获取尾节点
        AtomicReference<Node<E>> next = last.next;
        // S1: 真正尾节点的 next 是 null, cas 从 null 到新节点
        if(next.compareAndSet(null, n)) {
            // 这时的 last 已经是倒数第二, next 不为空了, 其它线程的 cas 肯定失败
            // S2: 更新 last 为倒数第一的节点
            last = n;
            return true;
        }
    }
}

CopyOnWriteArrayList

CopyOnWriteArraySet是它的马甲底层实现采用了写入时拷贝的思想，增删改操作会将底层数组拷贝一份，更改操作在新数组上执行，这时不影响其它线程的并发读，读写分离。以新增为例：

public boolean add(E e) {
    synchronized (lock) {
        // 获取旧的数组
        Object[] es = getArray();
        int len = es.length;
        // 拷贝新的数组（这里是比较耗时的操作，但不影响其它读线程）
        es = Arrays.copyOf(es, len + 1);
        // 添加新元素
        es[len] = e;
        // 替换旧的数组
        setArray(es);
        return true;
    }
}

这里的源码版本是 Java 11，在 Java 1.8 中使用的是可重入锁而不是 synchronized

其它读操作并未加锁，例如：

public void forEach(Consumer<? super E> action) {
    Objects.requireNonNull(action);
    for (Object x : getArray()) {
        @SuppressWarnings("unchecked") E e = (E) x;
        action.accept(e);
    }
}

适合『读多写少』的应用场景

get 弱一致性

时间点	操作
1	Thread-0 getArray()
2	Thread-1 getArray()
3	Thread-1 setArray(arrayCopy)
4	Thread-0 array[index]

不容易测试，但问题确实存在

迭代器弱一致性

CopyOnWriteArrayList<Integer> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
list.add(1);
list.add(2);
list.add(3);
Iterator<Integer> iter = list.iterator();
new Thread(() -> {
    list.remove(0);
    System.out.println(list);
}).start();
sleep1s();
//此时主线程的iterator依旧指向旧的数组。
while (iter.hasNext()) {
    System.out.println(iter.next());
}

不要觉得弱一致性就不好

数据库MySQL的 MVCC 都是弱一致性的表现
并发高和一致性是矛盾的，需要权衡

并发编程-ConcurrentLinkedQueue