基于Kotlin协程的非阻塞优先级队列设计与实现

潜龙勿用之化骨龙
456 阅读5分钟

在并发编程中，队列是一个非常重要的数据结构，尤其是在生产者-消费者模式中。Java的阻塞队列（如ArrayBlockingQueue和PriorityBlockingQueue）提供了强大的并发支持，但它们是基于线程阻塞的。在Kotlin中，我们可以利用协程来实现一个非阻塞的优先级队列，这不仅能提高性能，还能简化代码结构。本文将介绍如何从Java的阻塞队列出发，使用Kotlin协程实现一个非阻塞的优先级队列。

Java 阻塞队列的特点

Java的阻塞队列通过锁和条件变量来管理并发访问。当队列为空时，消费者线程会被阻塞，直到有新元素加入队列；当队列已满时，生产者线程会被阻塞，直到队列有空闲空间。这种机制虽然有效，但会导致线程的阻塞和唤醒，增加了上下文切换的开销。

Java中的阻塞队列通常使用ReentrantLock和Condition来实现线程间的协调。例如，ArrayBlockingQueue的实现如下：

public class ArrayBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {
    // 队列的容量
    final Object[] items;
    // 锁对象
    final ReentrantLock lock;
    // 条件变量：队列非满
    private final Condition notFull;
    // 条件变量：队列非空
    private final Condition notEmpty;

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

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

这种实现方式虽然可靠，但在高并发场景下，频繁的线程阻塞和唤醒会带来性能瓶颈。

Kotlin 协程的优势

Kotlin协程提供了一种轻量级的并发模型，可以避免线程阻塞。协程可以挂起和恢复，而不会阻塞底层线程，这使得它们在处理大量并发任务时更加高效。通过使用协程和Mutex（互斥锁），我们可以实现一个非阻塞的优先级队列。

Kotlin协程的挂起函数（suspend function）允许我们在不阻塞线程的情况下挂起协程，并在条件满足时恢复执行。这种机制使得我们可以在高并发场景下实现更高效的并发控制。

实现非阻塞优先级队列

下面是一个使用Kotlin协程实现的非阻塞优先级队列的完整代码示例：

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.sync.Mutex
import kotlinx.coroutines.sync.withLock
import java.util.PriorityQueue
import java.util.concurrent.Executors
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger

class NotBlockingPriorityQueue<T>(private val capacity: Int) {
    private val queue = PriorityQueue<T>()
    private val mutex = Mutex()
    private val notEmpty = Condition(mutex)
    private val notFull = Condition(mutex)

    suspend fun put(item: T) {
        mutex.withLock {
            while (queue.size == capacity) {
                notFull.await()
            }
            queue.add(item)
            notEmpty.signal()
        }
    }

    suspend fun take(): T {
        return mutex.withLock {
            while (queue.isEmpty()) {
                notEmpty.await()
            }
            val item = queue.poll()
            notFull.signal()
            item
        }
    }
}

data class Task(val priority: Int, val name: String) : Comparable<Task> {
    override fun compareTo(other: Task): Int = other.priority.compareTo(this.priority)
}

class Condition(private val mutex: Mutex) {
    private val waiters = LinkedList<CancellableContinuation<Unit>>()

    suspend fun await() {
        mutex.unlock()
        try {
            suspendCancellableCoroutine<Unit> { cont ->
                waiters.add(cont)
            }
        } finally {
            mutex.lock()
        }
    }

    fun signal() {
        waiters.poll()?.resume(Unit)
    }

    fun signalAll() {
        while (waiters.isNotEmpty()) {
            waiters.poll()?.resume(Unit)
        }
    }
}

val consumedThread = Executors.newSingleThreadExecutor().asCoroutineDispatcher()
val produceThread = Executors.newSingleThreadExecutor().asCoroutineDispatcher()

fun main() = runBlocking {
    val taskQueue = NotBlockingPriorityQueue<Task>(50)
    val atomicInteger = AtomicInteger(0)

    launch(consumedThread) {
        delay(3000)
        while (true) {
            val item = taskQueue.take()
            println("Consumed: ${item.name} and Consumed ${atomicInteger.getAndIncrement()}")
            val popupDeferred = CompletableDeferred<Unit>()
            showPopup(item.name, popupDeferred)
            popupDeferred.await()
            delay(1000)
        }
    }

    repeat(10) {
        launch(produceThread) {
            val task = Task(1, "$it-->低优先级任务1")
            taskQueue.put(task)
            val task2 = Task(2, "$it-->低优先级任务2")
            taskQueue.put(task2)
            val task3 = Task(3, "$it-->低优先级任务3")
            taskQueue.put(task3)
            val task4 = Task(4, "$it-->低优先级任务4")
            taskQueue.put(task4)
            val task5 = Task(5, "$it-->低优先级任务5")
            taskQueue.put(task5)
            val task6 = Task(10, "$it-->高优先级任务10")
            taskQueue.put(task6)
            delay(2000)
        }
    }

    launch(consumedThread) {
        while (true) {
            delay(3000)
            println("Consumed can work")
        }
    }

    delay(20000)
}

代码解析

  1. NotBlockingPriorityQueue 类：

    • 使用PriorityQueue存储元素。
    • 使用Mutex进行同步，确保对队列的访问是线程安全的。
    • 使用Condition变量管理队列的非空和非满状态。

  2. put 方法：

    • 在队列已满时挂起协程，等待队列有空闲空间。
    • 添加元素到队列，并发出队列非空的信号。

  3. take 方法：

    • 在队列为空时挂起协程，等待队列有新元素。
    • 从队列中移除并返回元素，并发出队列非满的信号。

  4. Condition 类：

    • 管理等待的协程，通过await方法挂起协程，通过signal和signalAll方法恢复协程。

  5. 主函数：

    • 创建生产者和消费者协程，分别在单独的线程中运行。
    • 生产者协程创建并添加任务到队列中。
    • 消费者协程从队列中取出任务并处理。

从上面的日志可以看出消费者线程并没有被阻塞,这是与传统阻塞队列的根本区别。

实际应用场景

非阻塞优先级队列在许多实际应用场景中都有广泛的应用，例如：

  1. 任务调度：在任务调度系统中，不同任务可能具有不同的优先级。使用非阻塞优先级队列可以确保高优先级任务得到及时处理，同时避免线程阻塞，提高系统的整体性能。

  2. 实时系统：在实时系统中，响应时间至关重要。非阻塞优先级队列可以减少线程阻塞和上下文切换的开销，确保系统能够快速响应。

总结

通过使用Kotlin协程和Mutex，我们实现了一个非阻塞的优先级队列。与Java的阻塞队列相比，这种实现方式避免了线程的阻塞和唤醒，提高了并发性能（吞吐量）。协程挂起恢复成本远低于线程切换，协程的挂起和恢复机制使得代码更加简洁和高效，非常适合处理大量并发任务的场景。

这种非阻塞队列的实现展示了Kotlin协程在并发编程中的强大能力，为开发者提供了一种高效且易于维护的并发解决方案。

avatar
文章
阅读
粉丝