Java Deque与LinkedBlockingDeque深入分析
来源：互联网 发布：apm软件 编辑：程序博客网 时间：2024/05/01 08:09
一、双向队列Deque
Queue除了前面介绍的实现外，还有一种双向的Queue实现Deque。这种队列允许在队列头和尾部进行入队出队操作，因此在功能上比Queue显然要更复杂。下图描述的是Deque的完整体系图。需要说明的是LinkedList也已经加入了Deque的一部分（LinkedList是从jdk1.2 开始就存在数据结构）。
Deque在Queue的基础上增加了更多的操作方法。
从上图可以看到，Deque不仅具有FIFO的Queue实现，也有FILO的实现，也就是不仅可以实现队列，也可以实现一个堆栈。
同时在Deque的体系结构图中可以看到，实现一个Deque可以使用数组（ArrayDeque），同时也可以使用链表（LinkedList），还可以同实现一个支持阻塞的线程安全版本队列LinkedBlockingDeque。
1、ArrayDeque实现Deque
22对于数组实现的Deque来说，数据结构上比较简单，只需要一个存储数据的数组以及头尾两个索引即可。由于数组是固定长度的，所以很容易就得到数组的头和尾，那么对于数组的操作只需要移动头和尾的索引即可。
特别说明的是ArrayDeque并不是一个固定大小的队列，每次队列满了以后就将队列容量扩大一倍（doubleCapacity()），因此加入一个元素总是能成功，而且也不会抛出一个异常。也就是说ArrayDeque是一个没有容量限制的队列。
同样继续性能的考虑，使用System.arraycopy复制一个数组比循环设置要高效得多。
1.1、ArrayDeque的源码解析
//数组双端队列ArrayDeque的源码解析 public class ArrayDeque<E> extends AbstractCollection<E> implements Deque<E>, Cloneable, Serializable{ /** * 存放队列元素的数组，数组的长度为“2的指数” */ private transient E[] elements; /** *队列的头部索引位置，（被remove（）或pop（）操作的位置），当为空队列时，首尾index相同 */ private transient int head; /** * 队列的尾部索引位置，(被 addLast(E), add(E), 或 push(E)操作的位置). */ private transient int tail; /** * 队列的最小容量（大小必须为“2的指数”） */ private static final int MIN_INITIAL_CAPACITY = 8; // ****** Array allocation and resizing utilities ****** /** * 根据所给的数组长度，得到一个比该长度大的最小的2^p的真实长度，并建立真实长度的空数组 */ private void allocateElements(int numElements) { int initialCapacity = MIN_INITIAL_CAPACITY; if (numElements >= initialCapacity) { initialCapacity = numElements; initialCapacity |= (initialCapacity >>> 1); initialCapacity |= (initialCapacity >>> 2); initialCapacity |= (initialCapacity >>> 4); initialCapacity |= (initialCapacity >>> 8); initialCapacity |= (initialCapacity >>> 16); initialCapacity++; if (initialCapacity < 0) // Too many elements, must back off initialCapacity >>>= 1;// Good luck allocating 2 ^ 30 elements } elements = (E[]) new Object[initialCapacity]; } /** * 当队列首尾指向同一个引用时，扩充队列的容量为原来的两倍，并对元素重新定位到新数组中 */ private void doubleCapacity() { assert head == tail; int p = head; int n = elements.length; int r = n - p; // number of elements to the right of p int newCapacity = n << 1; if (newCapacity < 0) throw new IllegalStateException("Sorry, deque too big"); Object[] a = new Object[newCapacity]; System.arraycopy(elements, p, a, 0, r); System.arraycopy(elements, 0, a, r, p); elements = (E[])a; head = 0; tail = n; } /** * 拷贝队列中的元素到新数组中 */ private <T> T[] copyElements(T[] a) { if (head < tail) { System.arraycopy(elements, head, a, 0, size()); } else if (head > tail) { int headPortionLen = elements.length - head; System.arraycopy(elements, head, a, 0, headPortionLen); System.arraycopy(elements, 0, a, headPortionLen, tail); } return a; } /** * 默认构造队列，初始化一个长度为16的数组 */ public ArrayDeque() { elements = (E[]) new Object[16]; } /** * 指定元素个数的构造方法 */ public ArrayDeque(int numElements) { allocateElements(numElements); } /** * 用一个集合作为参数的构造方法 */ public ArrayDeque(Collection<? extends E> c) { allocateElements(c.size()); addAll(c); } //插入和删除的方法主要是： addFirst(),addLast(), pollFirst(), pollLast()。 //其他的方法依赖于这些实现。 /** * 在双端队列的前端插入元素,元素为null抛异常 */ public void addFirst(E e) { if (e == null) throw new NullPointerException(); elements[head = (head - 1) & (elements.length - 1)] = e; if (head == tail) doubleCapacity(); } /** *在双端队列的末端插入元素，元素为null抛异常 */ public void addLast(E e) { if (e == null) throw new NullPointerException(); elements[tail] = e; if ( (tail = (tail + 1) & (elements.length - 1)) == head) doubleCapacity(); } /** * 在前端插入，调用addFirst实现，返回boolean类型 */ public boolean offerFirst(E e) { addFirst(e); return true; } /** * 在末端插入，调用addLast实现，返回boolean类型 */ public boolean offerLast(E e) { addLast(e); return true; } /** * 删除前端，调用pollFirst实现 */ public E removeFirst() { E x = pollFirst(); if (x == null) throw new NoSuchElementException(); return x; } /** * 删除后端，调用pollLast实现 */ public E removeLast() { E x = pollLast(); if (x == null) throw new NoSuchElementException(); return x; } //前端出对（删除前端） public E pollFirst() { int h = head; E result = elements[h]; // Element is null if deque empty if (result == null) return null; elements[h] = null; // Must null out slot head = (h + 1) & (elements.length - 1); return result; } //后端出对（删除后端） public E pollLast() { int t = (tail - 1) & (elements.length - 1); E result = elements[t]; if (result == null) return null; elements[t] = null; tail = t; return result; } /** * 得到前端头元素 */ public E getFirst() { E x = elements[head]; if (x == null) throw new NoSuchElementException(); return x; } /** * 得到末端尾元素 */ public E getLast() { E x = elements[(tail - 1) & (elements.length - 1)]; if (x == null) throw new NoSuchElementException(); return x; } public E peekFirst() { return elements[head]; // elements[head] is null if deque empty } public E peekLast() { return elements[(tail - 1) & (elements.length - 1)]; } /** * 移除此双端队列中第一次出现的指定元素（当从头部到尾部遍历双端队列时）。 */ public boolean removeFirstOccurrence(Object o) { if (o == null) return false; int mask = elements.length - 1; int i = head; E x; while ( (x = elements[i]) != null) { if (o.equals(x)) { delete(i); return true; } i = (i + 1) & mask; } return false; } /** * 移除此双端队列中最后一次出现的指定元素（当从头部到尾部遍历双端队列时）。 */ public boolean removeLastOccurrence(Object o) { if (o == null) return false; int mask = elements.length - 1; int i = (tail - 1) & mask; E x; while ( (x = elements[i]) != null) { if (o.equals(x)) { delete(i); return true; } i = (i - 1) & mask; } return false; } // *** 队列方法（Queue methods） *** /** * add方法，添加到队列末端 */ public boolean add(E e) { addLast(e); return true; } /** * 同上 */ public boolean offer(E e) { return offerLast(e); } /** * remove元素，删除队列前端 */ public E remove() { return removeFirst(); } /** * 弹出前端（出对，删除前端） */ public E poll() { return pollFirst(); } public E element() { return getFirst(); } public E peek() { return peekFirst(); } // *** 栈 方法（Stack methods） *** public void push(E e) { addFirst(e); } public E pop() { return removeFirst(); } private void checkInvariants() { …… } private boolean delete(int i) { …… } // *** 集合方法（Collection Methods） *** …… // *** Object methods *** …… } 整体来说:1个数组，2个index（head 索引和tail索引）。实现比较简单，容易理解。 2、LinkedList实现Deque
对于LinkedList本身而言，数据结构就更简单了，除了一个size用来记录大小外，只有head一个元素Entry。对比Map和Queue的其它数据结构可以看到这里的Entry有两个引用，是双向的队列。
在示意图中，LinkedList总是有一个“傀儡”节点，用来描述队列“头部”，但是并不表示头部元素，它是一个执行null的空节点。
队列一开始只有head一个空元素，然后从尾部加入E1(add/addLast)，head和E1之间建立双向链接。然后继续从尾部加入E2，E2就在head和E1之间建立双向链接。最后从队列的头部加入E3(push/addFirst)，于是E3就在E1和head之间链接双向链接。
双向链表的数据结构比较简单，操作起来也比较容易，从事从“傀儡”节点开始，“傀儡”节点的下一个元素就是队列的头部，前一个元素是队列的尾部，换句话说，“傀儡”节点在头部和尾部之间建立了一个通道，是整个队列形成一个循环，这样就可以从任意一个节点的任意一个方向能遍历完整的队列。
同样LinkedList也是一个没有容量限制的队列，因此入队列（不管是从头部还是尾部）总能成功。
3、小结
上面描述的ArrayDeque和LinkedList是两种不同方式的实现，通常在遍历和节省内存上ArrayDeque更高效（索引更快，另外不需要Entry对象），但是在队列扩容下LinkedList更灵活，因为不需要复制原始的队列，某些情况下可能更高效。
同样需要注意的上述两个实现都不是线程安全的，因此只适合在单线程环境下使用，下面章节要介绍的LinkedBlockingDeque就是线程安全的可阻塞的Deque。事实上也应该是功能最强大的Queue实现，当然了实现起来也许会复杂一点。
二、双向并发阻塞队列 LinkedBlockingDeque
1、LinkedBlockingDeque数据结构
双向并发阻塞队列。所谓双向是指可以从队列的头和尾同时操作，并发只是线程安全的实现，阻塞允许在入队出队不满足条件时挂起线程，这里说的队列是指支持FIFO/FILO实现的链表。
首先看下LinkedBlockingDeque的数据结构。通常情况下从数据结构上就能看出这种实现的优缺点，这样就知道如何更好的使用工具了。
从数据结构和功能需求上可以得到以下结论：
- 要想支持阻塞功能，队列的容量一定是固定的，否则无法在入队的时候挂起线程。也就是capacity是final类型的。
- 既然是双向链表，每一个结点就需要前后两个引用，这样才能将所有元素串联起来，支持双向遍历。也即需要prev/next两个引用。
- 双向链表需要头尾同时操作，所以需要first/last两个节点，当然可以参考LinkedList那样采用一个节点的双向来完成，那样实现起来就稍微麻烦点。
- 既然要支持阻塞功能，就需要锁和条件变量来挂起线程。这里使用一个锁两个条件变量来完成此功能。
2、LinkedBlockingDeque源码分析
public class LinkedBlockingDeque<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingDeque<E>, java.io.Serializable { /** 包含前驱和后继节点的双向链式结构 */ static final class Node<E> { E item; Node<E> prev; Node<E> next; Node(E x, Node<E> p, Node<E> n) { item = x; prev = p; next = n; } } /** 头节点 */ private transient Node<E> first; /** 尾节点 */ private transient Node<E> last; /** 元素个数*/ private transient int count; /** 队列容量 */ private final int capacity; /** 锁 */ private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); /** notEmpty条件 */ private final Condition notEmpty = lock.newCondition(); /** notFull条件 */ private final Condition notFull = lock.newCondition(); /** 构造方法 */ public LinkedBlockingDeque() { this(Integer.MAX_VALUE); } public LinkedBlockingDeque(int capacity) { if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException(); this.capacity = capacity; } public LinkedBlockingDeque(Collection<? extends E> c) { this(Integer.MAX_VALUE); for (E e : c) add(e); } /** * 添加元素作为新的头节点 */ private boolean linkFirst(E e) { if (count >= capacity) return false; ++count; Node<E> f = first; Node<E> x = new Node<E>(e, null, f); first = x; if (last == null) last = x; else f.prev = x; notEmpty.signal(); return true; } /** * 添加尾元素 */ private boolean linkLast(E e) { if (count >= capacity) return false; ++count; Node<E> l = last; Node<E> x = new Node<E>(e, l, null); last = x; if (first == null) first = x; else l.next = x; notEmpty.signal(); return true; } /** * 返回并移除头节点 */ private E unlinkFirst() { Node<E> f = first; if (f == null) return null; Node<E> n = f.next; first = n; if (n == null) last = null; else n.prev = null; --count; notFull.signal(); return f.item; } /** * 返回并移除尾节点 */ private E unlinkLast() { Node<E> l = last; if (l == null) return null; Node<E> p = l.prev; last = p; if (p == null) first = null; else p.next = null; --count; notFull.signal(); return l.item; } /** * 移除节点x */ private void unlink(Node<E> x) { Node<E> p = x.prev; Node<E> n = x.next; if (p == null) {//x是头的情况 if (n == null) first = last = null; else { n.prev = null; first = n; } } else if (n == null) {//x是尾的情况 p.next = null; last = p; } else {//x是中间的情况 p.next = n; n.prev = p; } --count; notFull.signalAll(); } //--------------------------------- BlockingDeque 双端阻塞队列方法实现 public void addFirst(E e) { if (!offerFirst(e)) throw new IllegalStateException("Deque full"); } public void addLast(E e) { if (!offerLast(e)) throw new IllegalStateException("Deque full"); } public boolean offerFirst(E e) { if (e == null) throw new NullPointerException(); lock.lock(); try { return linkFirst(e); } finally { lock.unlock(); } } public boolean offerLast(E e) { if (e == null) throw new NullPointerException(); lock.lock(); try { return linkLast(e); } finally { lock.unlock(); } } public void putFirst(E e) throws InterruptedException { if (e == null) throw new NullPointerException(); lock.lock(); try { while (!linkFirst(e)) notFull.await(); } finally { lock.unlock(); } } public void putLast(E e) throws InterruptedException { if (e == null) throw new NullPointerException(); lock.lock(); try { while (!linkLast(e)) notFull.await(); } finally { lock.unlock(); } } public boolean offerFirst(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException { if (e == null) throw new NullPointerException(); long nanos = unit.toNanos(timeout); lock.lockInterruptibly(); try { for (;;) { if (linkFirst(e)) return true; if (nanos <= 0) return false; nanos = notFull.awaitNanos(nanos); } } finally { lock.unlock(); } } public boolean offerLast(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException { if (e == null) throw new NullPointerException(); long nanos = unit.toNanos(timeout); lock.lockInterruptibly(); try { for (;;) { if (linkLast(e)) return true; if (nanos <= 0) return false; nanos = notFull.awaitNanos(nanos); } } finally { lock.unlock(); } } public E removeFirst() { E x = pollFirst(); if (x == null) throw new NoSuchElementException(); return x; } public E removeLast() { E x = pollLast(); if (x == null) throw new NoSuchElementException(); return x; } public E pollFirst() { lock.lock(); try { return unlinkFirst(); } finally { lock.unlock(); } } public E pollLast() { lock.lock(); try { return unlinkLast(); } finally { lock.unlock(); } } public E takeFirst() throws InterruptedException { lock.lock(); try { E x; while ( (x = unlinkFirst()) == null) notEmpty.await(); return x; } finally { lock.unlock(); } } public E takeLast() throws InterruptedException { lock.lock(); try { E x; while ( (x = unlinkLast()) == null) notEmpty.await(); return x; } finally { lock.unlock(); } } public E pollFirst(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException { long nanos = unit.toNanos(timeout); lock.lockInterruptibly(); try { for (;;) { E x = unlinkFirst(); if (x != null) return x; if (nanos <= 0) return null; nanos = notEmpty.awaitNanos(nanos); } } finally { lock.unlock(); } } public E pollLast(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException { long nanos = unit.toNanos(timeout); lock.lockInterruptibly(); try { for (;;) { E x = unlinkLast(); if (x != null) return x; if (nanos <= 0) return null; nanos = notEmpty.awaitNanos(nanos); } } finally { lock.unlock(); } } public E getFirst() { E x = peekFirst(); if (x == null) throw new NoSuchElementException(); return x; } public E getLast() { E x = peekLast(); if (x == null) throw new NoSuchElementException(); return x; } public E peekFirst() { lock.lock(); try { return (first == null) ? null : first.item; } finally { lock.unlock(); } } public E peekLast() { lock.lock(); try { return (last == null) ? null : last.item; } finally { lock.unlock(); } } public boolean removeFirstOccurrence(Object o) { if (o == null) return false; lock.lock(); try { for (Node<E> p = first; p != null; p = p.next) { if (o.equals(p.item)) { unlink(p); return true; } } return false; } finally { lock.unlock(); } } public boolean removeLastOccurrence(Object o) { if (o == null) return false; lock.lock(); try { for (Node<E> p = last; p != null; p = p.prev) { if (o.equals(p.item)) { unlink(p); return true; } } return false; } finally { lock.unlock(); } } //---------------------------------- BlockingQueue阻塞队列 方法实现 public boolean add(E e) { addLast(e); return true; } public boolean offer(E e) { return offerLast(e); } public void put(E e) throws InterruptedException { putLast(e); } public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException { return offerLast(e, timeout, unit); } public E remove() { return removeFirst(); } public E poll() { return pollFirst(); } public E take() throws InterruptedException { return takeFirst(); } public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException { return pollFirst(timeout, unit); } public E element() { return getFirst(); } public E peek() { return peekFirst(); } //------------------------------------------- Stack 方法实现 public void push(E e) { addFirst(e); } public E pop() { return removeFirst(); } //------------------------------------------- Collection 方法实现 public boolean remove(Object o) { return removeFirstOccurrence(o); } public int size() { lock.lock(); try { return count; } finally { lock.unlock(); } } public boolean contains(Object o) { if (o == null) return false; lock.lock(); try { for (Node<E> p = first; p != null; p = p.next) if (o.equals(p.item)) return true; return false; } finally { lock.unlock(); } } boolean removeNode(Node<E> e) { lock.lock(); try { for (Node<E> p = first; p != null; p = p.next) { if (p == e) { unlink(p); return true; } } return false; } finally { lock.unlock(); } } …… } 3、LinkedBlockingDeque的优缺点
有了上面的结论再来研究LinkedBlockingDeque的优缺点。
优点当然是功能足够强大，同时由于采用一个独占锁，因此实现起来也比较简单。所有对队列的操作都加锁就可以完成。同时独占锁也能够很好的支持双向阻塞的特性。
凡事有利必有弊。缺点就是由于独占锁，所以不能同时进行两个操作，这样性能上就大打折扣。从性能的角度讲LinkedBlockingDeque要比LinkedBlockingQueue要低很多，比CocurrentLinkedQueue就低更多了，这在高并发情况下就比较明显了。
前面分析足够多的Queue实现后，LinkedBlockingDeque的原理和实现就不值得一提了，无非是在独占锁下对一个链表的普通操作。
4、LinkedBlockingDeque的序列化、反序列化
有趣的是此类支持序列化，但是Node并不支持序列化，因此fist/last就不能序列化，那么如何完成序列化/反序列化过程呢？
清单4 LinkedBlockingDeque的序列化、反序列化
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s) throws java.io.IOException { lock.lock(); try { // Write out capacity and any hidden stuff s.defaultWriteObject(); // Write out all elements in the proper order. for (Node<E> p = first; p != null; p = p.next) s.writeObject(p.item); // Use trailing null as sentinel s.writeObject(null); } finally { lock.unlock(); } } private void readObject(java.io.ObjectInputStream s) throws java.io.IOException, ClassNotFoundException { s.defaultReadObject(); count = 0; first = null; last = null; // Read in all elements and place in queue for (;;) { E item = (E)s.readObject(); if (item == null) break; add(item); } } 清单4 描述的是LinkedBlockingDeque序列化/反序列化的过程。序列化时将真正的元素写入输出流，最后还写入了一个null。读取的时候将所有对象列表读出来，如果读取到一个null就表示结束。这就是为什么写入的时候写入一个null的原因，因为没有将count写入流，所以就靠null来表示结束，省一个整数空间。
参考内容来源：
集合框架 Queue篇（1）---ArrayDeque
http://hi.baidu.com/yao1111yao/item/1a1346f65a50d9c8521c266d
集合框架 Queue篇（7）---LinkedBlockingDeque
http://hi.baidu.com/yao1111yao/item/b1649cff2cf60be91a111f6d
深入浅出 Java Concurrency (24): 并发容器 part 9 双向队列集合 Deque
http://www.blogjava.net/xylz/archive/2010/08/12/328587.html
深入浅出 Java Concurrency (25): 并发容器 part 10 双向并发阻塞队列 BlockingDeque
http://www.blogjava.net/xylz/archive/2010/08/18/329227.html
http://hi.baidu.com/yao1111yao/item/1a1346f65a50d9c8521c266d
集合框架 Queue篇（7）---LinkedBlockingDeque
http://hi.baidu.com/yao1111yao/item/b1649cff2cf60be91a111f6d
深入浅出 Java Concurrency (24): 并发容器 part 9 双向队列集合 Deque
http://www.blogjava.net/xylz/archive/2010/08/12/328587.html
深入浅出 Java Concurrency (25): 并发容器 part 10 双向并发阻塞队列 BlockingDeque
http://www.blogjava.net/xylz/archive/2010/08/18/329227.html
参考：http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3503480.html
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