Lesson2.1:LinkedList、ConcurrentLinkedQueue、LinkedBlockingQueue对比分析

      写这篇文章源于我经历过的一次生产事故,在某家公司的时候,有个服务会收集业务系统的日志,此服务的开发人员在给业务系统的sdk中就因为使用了LinkedList,又没有做并发控制,就造成了此服务经常不能正常收集到业务系统的日志(丢日志以及日志上报的线程停止运行)。看一下add()方法的源码,我们就可以知道原因了:

    public boolean add(E e) {
        linkLast(e);//调用linkLast,在队列尾部添加元素
        return true;
    }

    void linkLast(E e) {
        final Node<E> l = last;
        final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
        last = newNode;
        if (l == null)
            first = newNode;
        else
            l.next = newNode;
        size++;//多线程情况下,如果业务系统没做并发控制,size的数量会远远大于实际元素的数量
        modCount++;
    }

    demo  Lesson2LinkedListThreads 展示了在多线程且没有做并发控制的环境下,size的值远远大于了队列的实际值,100个线程,每个添加1000个元素,最后实际只加进去2030个元素:

         List的变量size值为:88371
         第2031个元素取出为null

    解决方案,使用锁或者使用ConcurrentLinkedQueue、LinkedBlockingQueue等支持添加元素为原子操作的队列。

    上一节我们已经分析过LinkedBlockingQueue的put等方法的源码,是使用ReentrantLock来实现的添加元素原子操作。我们再简单看一下高并发queue的add和offer()方法,方法中使用了CAS来实现的无锁的原子操作:

   public boolean add(E e) {
       return offer(e);
     }


public boolean offer(E e) { checkNotNull(e); final Node<E> newNode = new Node<E>(e); for (Node<E> t = tail, p = t;;) { Node<E> q = p.next; if (q == null) { // p is last node if (p.casNext(null, newNode)) { // Successful CAS is the linearization point // for e to become an element of this queue, // and for newNode to become "live". if (p != t) // hop two nodes at a time casTail(t, newNode); // Failure is OK. return true; } // Lost CAS race to another thread; re-read next } else if (p == q) // We have fallen off list. If tail is unchanged, it // will also be off-list, in which case we need to // jump to head, from which all live nodes are always // reachable. Else the new tail is a better bet. p = (t != (t = tail)) ? t : head; else // Check for tail updates after two hops. p = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q; } }

  接下来,我们再利用高并发queue对上面的demo进行改造,大家只要改变demo中的内容,讲下面两行的注释内容颠倒,即可发现没有丢失任何的元素:

      public static LinkedList list = new LinkedList();
      //public static ConcurrentLinkedQueue list = new ConcurrentLinkedQueue();

     再看一下高性能queue的poll()方法,才觉得NB,取元素的方法也用CAS实现了原子操作,因此在实际使用的过程中,当我们在不那么在意元素处理顺序的情况下,队列元素的消费者,完全可以是多个,不会丢任何数据:

    public E poll() {
        restartFromHead:
        for (;;) {
            for (Node<E> h = head, p = h, q;;) {
                E item = p.item;

                if (item != null && p.casItem(item, null)) {
                    // Successful CAS is the linearization point
                    // for item to be removed from this queue.
                    if (p != h) // hop two nodes at a time
                        updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p);
                    return item;
                }
                else if ((q = p.next) == null) {
                    updateHead(h, p);
                    return null;
                }
                else if (p == q)
                    continue restartFromHead;
                else
                    p = q;
            }
        }
    }

    关于ConcurrentLinkedQueue和LinkedBlockingQueue:

    1.LinkedBlockingQueue是使用锁机制,ConcurrentLinkedQueue是使用CAS算法,虽然LinkedBlockingQueue的底层获取锁也是使用的CAS算法

    2.关于取元素,ConcurrentLinkedQueue不支持阻塞去取元素,LinkedBlockingQueue支持阻塞的take()方法,如若大家需要ConcurrentLinkedQueue的消费者产生阻塞效果,需要自行实现

    3.关于插入元素的性能,从字面上和代码简单的分析来看ConcurrentLinkedQueue肯定是最快的,但是这个也要看具体的测试场景,我做了两个简单的demo做测试,测试的结果如下,两个的性能差不多,但在实际的使用过程中,尤其在多cpu的服务器上,有锁和无锁的差距便体现出来了,ConcurrentLinkedQueue会比LinkedBlockingQueue快很多:

demo Lesson2ConcurrentLinkedQueuePerform:在使用ConcurrentLinkedQueue的情况下100个线程循环增加的元素数为:33828193

demo Lesson2LinkedBlockingQueuePerform:在使用LinkedBlockingQueue的情况下100个线程循环增加的元素数为:33827382

posted @ 2016-08-24 22:12 【刘光亮】 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏