Java 并发编程ArrayBlockingQueue的实现

一、简介

ArrayBlockingQueue 顾名思义：基于数组的阻塞队列。数组是要指定长度的，所以使用 ArrayBlockingQueue 时必须指定长度，也就是它是一个有界队列。它实现了 BlockingQueue 接口，有着队列、集合以及阻塞队列的所有方法。

ArrayBlockingQueue 是线程安全的，内部使用 ReentrantLock 来保证。ArrayBlockingQueue 支持对生产者线程和消费者线程进行公平的调度。当然默认情况下是不保证公平性的，因为公平性通常会降低吞吐量，但是可以减少可变性和避免线程饥饿问题。

二、数据结构

通常，队列的实现方式有数组和链表两种方式。对于数组这种实现方式来说，我们可以通过维护一个队尾指针，使得在入队的时候可以在 O(1)O(1) 的时间内完成；但是对于出队操作，在删除队头元素之后，必须将数组中的所有元素都往前移动一个位置，这个操作的复杂度达到了 O(n)O(n)，效果并不是很好。如下图所示：

为了解决这个问题，我们可以使用另外一种逻辑结构来处理数组中各个位置之间的关系。假设现在我们有一个数组 A[1…n]，我们可以把它想象成一个环型结构，即 A[n] 之后是 A[1]，相信了解过一致性 Hash 算法的童鞋应该很容易能够理解。

如下图所示：我们可以使用两个指针，分别维护队头和队尾两个位置，使入队和出队操作都可以在 O(1O(1 )的时间内完成。当然，这个环形结构只是逻辑上的结构，实际的物理结构还是一个普通的数组。

讲完 ArrayBlockingQueue 的数据结构，接下来我们从源码层面看看它是如何实现阻塞的。

三、源码分析

3.1 属性

// 队列的底层结构
final Object[] items;
// 队头指针
int takeIndex;
// 队尾指针
int putIndex;
// 队列中的元素个数
int count;

final ReentrantLock lock;

// 并发时的两种状态
private final Condition notEmpty;
private final Condition notFull;

items 是一个数组，用来存放入队的数据；count 表示队列中元素的个数；takeIndex 和 putIndex 分别代表队头和队尾指针。

3.2 构造方法

public ArrayBlockingQueue(int capacity) {
  this(capacity, false);
}

public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
  if (capacity <= 0)
    throw new IllegalArgumentException();
  this.items = new Object[capacity];
  lock = new ReentrantLock(fair);
  notEmpty = lock.newCondition();
  notFull = lock.newCondition();
}

public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair, Collection<? extends E> c) {
  this(capacity, fair);

  final ReentrantLock lock = this.lock;
  lock.lock(); // Lock only for visibility, not mutual exclusion
  try {
    int i = 0;
    try {
      for (E e : c) {
        checkNotNull(e);
        items[i++] = e;
      }
    } catch (ArrayIndexOutOfBoundsException ex) {
      throw new IllegalArgumentException();
    }
    count = i;
    putIndex = (i == capacity) ? 0 : i;
  } finally {
    lock.unlock();
  }
}

第一个构造函数只需要指定队列大小，默认为非公平锁；第二个构造函数可以手动指定公平性和队列大小；第三个构造函数里面使用了 ReentrantLock 来加锁，然后把传入的集合元素按顺序一个个放入 items 中。这里加锁目的不是使用它的互斥性，而是让 items 中的元素对其他线程可见（参考 AQS 里的 state 的 volatile 可见性）。

3.3 方法

3.3.1 入队

ArrayBlockingQueue 提供了多种入队操作的实现来满足不同情况下的需求，入队操作有如下几种：

• boolean add(E e)
• void put(E e)
• boolean offer(E e)
• boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)

（1）add(E e)

public boolean add(E e) {
  return super.add(e);
}

//super.add(e)
public boolean add(E e) {
  if (offer(e))
    return true;
  else
    throw new IllegalStateException("Queue full");
}

可以看到 add 方法调用的是父类，也就是 AbstractQueue 的 add 方法，它实际上调用的就是 offer 方法。

（2）offer(E e)

我们接着上面的 add 方法来看 offer 方法：

public boolean offer(E e) {
  checkNotNull(e);
  final ReentrantLock lock = this.lock;
  lock.lock();
  try {
    if (count == items.length)
      return false;
    else {
      enqueue(e);
      return true;
    }
  } finally {
    lock.unlock();
  }
}

offer 方法在队列满了的时候返回 false，否则调用 enqueue 方法插入元素，并返回 true。

private void enqueue(E x) {
  final Object[] items = this.items;
  items[putIndex] = x;
  // 圆环的index操作
  if (++putIndex == items.length)
    putIndex = 0;
  count++;
  notEmpty.signal();
}

enqueue 方法首先把元素放在 items 的 putIndex 位置，接着判断在 putIndex+1 等于队列的长度时把 putIndex 设置为0，也就是上面提到的圆环的 index 操作。最后唤醒等待获取元素的线程。

（3）offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)

该方法在 offer(E e) 的基础上增加了超时的概念。

public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {

  checkNotNull(e);
  // 把超时时间转换成纳秒
  long nanos = unit.toNanos(timeout);
  final ReentrantLock lock = this.lock;
  // 获取一个可中断的互斥锁
  lock.lockInterruptibly();
  try {
    // while循环的目的是防止在中断后没有到达传入的timeout时间，继续重试
    while (count == items.length) {
      if (nanos <= 0)
        return false;
      // 等待nanos纳秒，返回剩余的等待时间(可被中断)
      nanos = notFull.awaitNanos(nanos);
    }
    enqueue(e);
    return true;
  } finally {
    lock.unlock();
  }
}

利用了 Condition 的 awaitNanos 方法，等待指定时间，因为该方法可中断，所以这里利用 while 循环来处理中断后还有剩余时间的问题，等待时间到了以后调用 enqueue 方法放入队列。

（4）put(E e)

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

put 方法在 count 等于 items 长度时，一直等待，直到被其他线程唤醒。唤醒后调用 enqueue 方法放入队列。

3.3.2 出队

入队列的方法说完后，我们来说说出队列的方法。ArrayBlockingQueue 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 poll()
• E poll(long timeout, TimeUnit unit)
• E take()
• drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements)

（1）poll()

public E poll() {
  final ReentrantLock lock = this.lock;
  lock.lock();
  try {
    return (count == 0) ? null : dequeue();
  } finally {
    lock.unlock();
  }
}

poll 方法是非阻塞方法，如果队列没有元素返回 null，否则调用 dequeue 把队首的元素出队列。

private E dequeue() {
  final Object[] items = this.items;
  @SuppressWarnings("unchecked")
  E x = (E) items[takeIndex];
  items[takeIndex] = null;
  if (++takeIndex == items.length)
    takeIndex = 0;
  count--;
  if (itrs != null)
    itrs.elementDequeued();
  notFull.signal();
  return x;
}

dequeue 会根据 takeIndex 获取到该位置的元素，并把该位置置为 null，接着利用圆环原理，在 takeIndex 到达列表长度时设置为0，最后唤醒等待元素放入队列的线程。

（2）poll(long timeout, TimeUnit unit)

该方法是 poll() 的可配置超时等待方法，和上面的 offer 一样，使用 while 循环配合 Condition 的 awaitNanos 来进行等待，等待时间到后执行 dequeue 获取元素。

public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
  long nanos = unit.toNanos(timeout);
  final ReentrantLock lock = this.lock;
  lock.lockInterruptibly();
  try {
    while (count == 0) {
      if (nanos <= 0)
        return null;
      nanos = notEmpty.awaitNanos(nanos);
    }
    return dequeue();
  } finally {
    lock.unlock();
  }
}

（3）take()

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

取走队列里排在首位的对象，不同于 poll() 方法，若BlockingQueue为空，就阻塞等待直到有新的数据被加入。
（4）drainTo()

public int drainTo(Collection<? super E> c) {
  return drainTo(c, Integer.MAX_VALUE);
}

public int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements) {
  checkNotNull(c);
  if (c == this)
    throw new IllegalArgumentException();
  if (maxElements <= 0)
    return 0;
  final Object[] items = this.items;
  final ReentrantLock lock = this.lock;
  lock.lock();
  try {
    int n = Math.min(maxElements, count);
    int take = takeIndex;
    int i = 0;
    try {
      while (i < n) {
        @SuppressWarnings("unchecked")
        E x = (E) items[take];
        c.add(x);
        items[take] = null;
        if (++take == items.length)
          take = 0;
        i++;
      }
      return n;
    } finally {
      // Restore invariants even if c.add() threw
      if (i > 0) {
        count -= i;
        takeIndex = take;
        if (itrs != null) {
          if (count == 0)
            itrs.queueIsEmpty();
          else if (i > take)
            itrs.takeIndexWrapped();
        }
        for (; i > 0 && lock.hasWaiters(notFull); i--)
          notFull.signal();
      }
    }
  } finally {
    lock.unlock();
  }
}

drainTo 相比于其他获取方法，能够一次性从队列中获取所有可用的数据对象（还可以指定获取数据的个数）。通过该方法，可以提升获取数据效率，不需要多次分批加锁或释放锁。

3.3.3 获取元素

public E peek() {
  final ReentrantLock lock = this.lock;
  lock.lock();
  try {
    return itemAt(takeIndex); // null when queue is empty
  } finally {
    lock.unlock();
  }
}

final E itemAt(int i) {
  return (E) items[i];
}

这里获取元素时上锁是为了避免脏数据的产生。

3.3.4 删除元素

我们可以想象一下，队列中删除某一个元素时，是不是要遍历整个数据找到该元素，并把该元素后的所有元素往前移一位，也就是说，该方法的时间复杂度为 O(n)O(n)。

public boolean remove(Object o) {
  if (o == null) return false;
  final Object[] items = this.items;
  final ReentrantLock lock = this.lock;
  lock.lock();
  try {
    if (count > 0) {
      final int putIndex = this.putIndex;
      int i = takeIndex;
       // 从takeIndex一直遍历到putIndex，直到找到和元素o相同的元素，调用removeAt进行删除
      do {
        if (o.equals(items[i])) {
          removeAt(i);
          return true;
        }
        if (++i == items.length)
          i = 0;
      } while (i != putIndex);
    }
    return false;
  } finally {
    lock.unlock();
  }
}

remove 方法比较简单，它从 takeIndex 一直遍历到 putIndex，直到找到和元素 o 相同的元素，调用 removeAt 进行删除。我们重点来看一下 removeAt 方法。

void removeAt(final int removeIndex) {
  final Object[] items = this.items;
  if (removeIndex == takeIndex) {
    // removing front item; just advance
    items[takeIndex] = null;
    if (++takeIndex == items.length)
      takeIndex = 0;
    count--;
    if (itrs != null)
      itrs.elementDequeued();
  } else {
    // an "interior" remove
    // slide over all others up through putIndex.
    final int putIndex = this.putIndex;
    for (int i = removeIndex;;) {
      int next = i + 1;
      if (next == items.length)
        next = 0;
      if (next != putIndex) {
        items[i] = items[next];
        i = next;
      } else {
        items[i] = null;
        this.putIndex = i;
        break;
      }
    }
    count--;
    if (itrs != null)
      itrs.removedAt(removeIndex);
  }
  notFull.signal();
}

removeAt 的处理方式和我想的稍微有一点出入，它内部分为两种情况来考虑：

• removeIndex == takeIndex
• removeIndex != takeIndex

也就是我考虑的时候没有考虑边界问题。当 removeIndex == takeIndex 时就不需要后面的元素整体往前移了，而只需要把 takeIndex的指向下一个元素即可（类比圆环）；当 removeIndex != takeIndex 时，通过 putIndex 将 removeIndex 后的元素往前移一位。

四、总结

ArrayBlockingQueue 是一个阻塞队列，内部由 ReentrantLock 来实现线程安全，由 Condition 的 await 和 signal 来实现等待唤醒的功能。它的数据结构是数组，准确的说是一个循环数组（可以类比一个圆环），所有的下标在到达最大长度时自动从 0 继续开始。

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