数据结构与算法之美学习笔记：第九讲
一、课前问题
我们知道，CPU资源是有限的，任务的处理速度与线程个数并不是线性正相关。相反，过多的线程反⽽会导致CPU频繁切换，处理性能下降。
所以，线程池的大小一般都是综合考虑要处理任务的特点和硬件环境，来事先设置的。
当我们向固定大小的线程池中请求一个线程时，如果线程池中没有空闲资源了，这个时候线程池如何处理这个请求？是拒绝请求还是排队请求？
各种处理策略又是怎么实现的呢？
实际上，这些问题并不复杂，其底层的数据结构就是我们今天要学的内容，队列（queue）。
二、如何理解“队列”？
1、什么是队列？
你可以把它想象成排队买票，先来的先买，后来的人只能站末尾，不允许插队。先进者先出，这就是典型的“队列”。
2、队列支持的操作
1、入队enqueue()，放一个数据到队列尾部；
2、出队dequeue()，从队列头部取一个元素。
3、队列的应用场景
1、高性能队列Disruptor、Linux环形缓存，都用到了循环并发队列；
2、Java concurrent并发包利用ArrayBlockingQueue来实现公平锁等。
队列和栈一样，也是一种操作受限的线性表数据结构
三、顺序队列和链式队列
1、如何实现队列
跟栈一样，队列可以用数组来实现，也可以用链表来实现。用数组实现的栈叫作顺序栈，用链表实现的栈叫作链式栈。同样，用数组实现的队列叫作顺序队列，
链链表实现的队列叫作链式队列。
2、顺序队列链
1、用数组实现的队列代码
// 用数组实现的队列
public class ArrayQueue {
// 数组：items，数组大小：n
private String[] items;
private int n = 0;
// head表示队头下标，tail表示队尾下标
private int head = 0;
private int tail = 0;
// 申请一个大小为capacity的数组
public ArrayQueue(int capacity) {
items = new String[capacity];
n = capacity;
}
// 入队
public boolean enqueue(String item) {
// 如果tail == n 表示队列已经满了
if (tail == n) return false;
items[tail] = item;
++tail;
return true;
}
// 出队
public String dequeue() {
// 如果head == tail 表示队列为空
if (head == tail) return null;
// 为了让其他语言的同学看的更加明确，把--操作放到单独一行来写了
String ret = items[head];
++head;
return ret;
}
}
2、实现思路
队列需要两个指针：
- 一个是head指针，指向队头；
- 一个是tail指针，指向队尾。
你可以结合下面这幅图来理解。当a、b、c、d依次入队之后，队列中的head指针指向下标为0的位置，tail指针指向下标为4的位置。
当我们调用两次出队操作之后，队列中head指针指向下标为2的位置，tail指针仍然指向下标为4的位置。
2、数据搬移
随着不停地进行入队、出队操作，head和tail都会持续往后移动。当tail移动到最右边，即使数组中还有空闲空间，也无法继续往队列中添加数据了。这个问题该如何解决呢？
但是，每次进行出队操作都相当于删除数组下标为0的数据，要搬移整个队列中的数据，这样出队操作的时间复杂度就会从原来的O(1)变为O(n)。能不能优化一下呢？
3、数据搬移带来的问题？如何优化？
实际上，我们在出队时可以不用搬移数据。如果没有空闲空间了，
我们只需要在入队时，再集中触发一次数据的搬移操作。借助这个思想，出队函数dequeue()保持不变，
我们稍加改造一下入队函数enqueue()的实现，就可以轻松解决刚才的问题了。下面是具体的代码：
// 入队操作，将item放入队尾
public boolean enqueue(String item) {
// tail == n表示队列末尾没有空间了
if (tail == n) {
// tail ==n && head==0，表示整个队列都占满了
if (head == 0) return false;
// 数据搬移
for (int i = head; i < tail; ++i) {
items[i-head] = items[i];
}
// 搬移完之后重新更新head和tail
tail -= head;
head = 0;
}
items[tail] = item;
++tail;
return true;
}
从代码中我们看到，当队列的tail指针移动到数组的最右边后，如果有新的数据入队，我们可以将head到tail之间的数据，整体搬移到数组中0到tail-head的位置。
4、链式队列
基于链表的实现，我们同样需要两个指针：head指针和tail指针。它们分别指向链表的第一个结点和最后一个结点。
如图所示：
- 入队时，tail->next= new_node, tail = tail->next；
- 出队时，head = head->next。
我将具体的代码放到GitHub上，你可以自己试着实现一下，然后再去GitHub上跟我实现的代码对比下，看写得对不对。
四、循环队列
1、什么是循环队列
循环队列，顾名思义，它长得像一个环。原本数组是有头有尾的，是一条直线。现在我们把首尾相连，扳成了一个环。我画了一张图，你可以直观地感受一下。
我们可以看到：
- 图中这个队列的大小为8，当前head=4，tail=7。当有一个新的元素a入队时，我们放入下标为7的位置。
- 但这个时候，我们并不把tail更新为8，而是将其在环中后移一位，到下标为0的位置。
- 当再有一个元素b入队时，我们将b放入下标为0的位置，然后tail加1更新为1。
所以，在a，b依次入队之后，循环队列中的元素就变成了下面的样子：
2、确定好队空的判定条件
要想写出没有bug的循环队列的实现代码，我个人觉得，最关键的是，确定好队空和队满的判定条件。
- 在用数组实现的非循环队列中，队满的判断条件是tail == n，队空的判断条件是head == tail。
- 那针对循环队列，如何判断队空和队满呢？
- 队列为空的判断条件仍然是head == tail。但队列满的判断条件就稍微有点复杂了。
我画了一张队列满的图，你可以看一下，试着总结一下规律：
3、确定队满的判定条件。
就像我图中画的队满的情况，tail=3，head=4，n=8，
所以总结一下规律就是：(3+1)%8=4。多画一张队满的图，你就会发现，当队满时，(tail+1)%n=head。
你有没有发现，当队列满时，图中的tail指向的位置实际上是没有存储数据的。所以，循环队列会浪费一个数组的存储空间。
Talk is cheap，如果还是没怎么理解，那就show you code吧。
public class CircularQueue {
// 数组：items，数组大小：n
private String[] items;
private int n = 0;
// head表示队头下标，tail表示队尾下标
private int head = 0;
private int tail = 0;
// 申请一个大小为capacity的数组
public CircularQueue(int capacity) {
items = new String[capacity];
n = capacity;
}
// 入队
public boolean enqueue(String item) {
// 队列满了
if ((tail + 1) % n == head) return false;
items[tail] = item;
tail = (tail + 1) % n;
return true;
}
// 出队
public String dequeue() {
// 如果head == tail 表示队列为空
if (head == tail) return null;
String ret = items[head];
head = (head + 1) % n;
return ret;
}
}
五、阻塞队列和并发队列
1、什么是阻塞队列
阻塞队列其实就是在队列基础上增加了阻塞操作。
- 简单来说，就是在队列为空的时候，从队头取数据会被阻塞。因为此时还没有数据可取，直到队列中有了数据才能返回；
- 如果队列已经满了，那么插入数据的操作就会被阻塞，直到队列中有空闲位置后再插入数据，然后再返回。
你应该已经发现了，上述的定义就是一个“生产者-消费者模型”！是的，我们可以使用阻塞队列，轻松实现一个“生产者-消费者模型”！
2、阻塞队列和《生产者-消费者模型”》
这种基于阻塞队列实现的“生产者-消费者模型”，可以有效地协调生产和消费的速度：
- 当“生产者”生产数据的速度过快，“消费者”来不及消费时，存储数据的队列很快就会满了。
- 这个时候，生产者就阻塞等待，直到“消费者”消费了数据，“生产者”才会被唤醒继续“生产”。
- 而且不仅如此，基于阻塞队列，我们还可以通过协调“生产者”和“消费者”的个数，来提交数据的处理效率。
- 比如前面的例子，我们可以多配置一个“消费者”，来应对一个“生产者”。
3、并发队列：如何实现一个线程安全的队列呢？
前面我们讲了阻塞队列，在多线程情况下，会有多个线程同时操作队列，这个时候就会存在线程安全问题，那如何实现一个线程安全的队列呢？
- 线程安全的队列我们叫作并发队列。最简单直接的实现方式是直接在enqueue()、dequeue()无法上加锁，
- 但是锁粒度大并发度会比较低，同一时刻仅允许一个存或者取操作。
- 实际上，基于数组的循环队列，利用CAS原子操作，可以实现非常高效的并发队列。这也是循环队列链链式队列应用更加广泛的原因。
在实战篇讲Disruptor的时候，我会再详细讲并发队列的应用。
六、解答开篇
1、两种处理策略
我们一般有两种处理策略。第一种是非阻塞的处理方式，直接拒绝任务请求；
另一种是阻塞的处理方式，将请求排队，等到有空闲线程时，取出排队的请求继续处理。
那如何存储排队的请求呢？
我们希望公平地处理每个排队的请求，先进者先服务，所以队列这种数据结构很适合来存储排队请求。我们前面说过，队列有基于链表和基于数组这两种实现方式。
这两种实现方式对于排队请求又有什么区别呢？
2、基于链表和数组实现队列有什么区别
基于链表的实现方式：
可以实现一个支持无限排队的有界队列（unbounded queue），但是可能会导致过多的请求排队等待，
请求处理的响应时间过长。所以，针对响应时间比较敏感的系统，基于链表实现的有限排队的线程池是不合适的。
而基于数组实现的有界队列（bounded queue）：
- 队列的大小有限，所以线程池中排队的请求超过队列大小时，接下来的请求就会被拒绝，
- 这种方式对响应时间敏感的系统来说，就相对更加合理。
- 不过，设置一个合理的队列大小，也是非常有讲究的。
- 队列太小导致等待的请求太多，队列太大会导致无法充分利用系统资源、发挥最大性能。
3、队列的其他应用场景
除了前面讲到队列应用在线程池请求排队的场景之外：
- 队列可以应用在任何有限资源池中，
- 用于排队请求，
- 比如数据库连接池等。
实际上，对于大部分资源有限的场景，当没有空闲资源时，基本上都可以通过“队列”这种数据结构来实现请求排队。
七、小结
今天我们讲了⼀种跟栈很相似的数据结构，队列。关于队列，你能掌握下面的内容，这节就没问题了。
- 队列最大的特点就是先进先出，主要的两个操作是入队和出队。跟栈一样，它既可以用数组来实现，也可以用链表来实现。
- 用数组实现的叫顺序队列，
- 用链表实现的叫链式队列。特别是长得像一个环的循环队列。
- 在数组实现队列的时候，会有数据搬移操作，要想解决数据搬移的问题，我们就需要像环一样的循环队列。
循环队列是我们这节的重点。要想写出没有bug的循环队列实现代码，关键要确定好队空和队满的判定条件，具体的代码你要能写出来。
除此之外，我们还讲了⼏种⾼级的队列结构，阻塞队列、并发队列，底层都还是队列这种数据结构，只不过在之上附加了很多其他功能。阻塞队列就是入队、
出队操作可以阻塞，并发队列就是队列的操作多线程安全。
八、课后思考
1. 除了线程池这种池结构会用到队列排队请求，你还知道有哪些类似的池结构或者场景中会用到队列的排队请求呢？
- 在网卡的收发数据包操作，linux内核协议栈采用循环队列的方式进行处理。
- 数据库代理就用到了基于数组的顺序队列
- 在redis的连接池中用到了基于数组的顺序队列
2. 今天讲到并发队列，关于如何实现无锁并发队列，网上有非常多的讨论。对这个问题，你怎么看呢？
- linux内核态ruc和用户态urcu实现了无锁并发访问共享数据，非常适合于读多写少的场景。
- 其核心思想是，拷贝复制链表数据，原子操作移动链表指针，实现真正的无锁操作。
