介绍大部分并发容器。深入分析原理细节。领悟多线程设计的技巧。
6.1 ConcurrentHashMap的实现原理与使用
ConcurrentHashMap是线程安全且高效的HashMap。
6.1.1 为什么要使用ConcurrentHashMap
在并发编程中使用HashMap可能导致程序死循环。
而使用线程安全的HashTable效率又非常低下，基于以上两个原因，便有了ConcurrentHashMap的登场机会。
（1）线程不安全的HashMap
在多线程环境下，使用HashMap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，所以在并发情况下不能使用HashMap。例如，执行以下代码会引起死循环。
final HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(2);
Thread t = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
map.put(UUID.randomUUID().toString(), "");
}
}, "ftf" + i).start();
}
}
}, "ftf");
t.start();
t.join();
HashMap在并发执行put操作时会引起死循环，是因为多线程会导致HashMap的Entry链表形成环形数据结构，一旦形成环形数据结构，Entry的next节点永远不为空，就会产生死循环获取Entry。
（2）效率低下的HashTable
HashTable容器使用synchronized来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。
因为当一个线程访问HashTable的同步方法，其他线程也访问HashTable的同步方法时，会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行元素添加，线程2不但不能使用put方法添加元素，也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。
（3）ConcurrentHashMap的锁分段技术可有效提升并发访问率HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因是所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术。
首先将数据分成一段一段地存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。
6.1.2 ConcurrentHashMap的结构
通过ConcurrentHashMap的类图来分析ConcurrentHashMap的结构，如图6-1所示。
ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。
Segment是一种可重入锁（ReentrantLock），在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色；
HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组。
Segment的结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构。
一个Segment里包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素，每个Segment守护着一个HashEntry数组里的元素，当HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得与它对应的Segment锁，如图6-2所示。
ConcurrentHashMap的类图
ConcurrentHashMap的结构图
6.1.3 ConcurrentHashMap的初始化
ConcurrentHashMap初始化方法是通过initialCapacity、loadFactor和concurrencyLevel等几个参数来初始化segment数组、段偏移量segmentShift、段掩码segmentMask和每个segment里的HashEntry数组来实现的。
1.初始化segments数组
让我们来看一下初始化segments数组的源代码。
/**
* Creates a new, empty map with an initial table size
* accommodating the specified number of elements without the need
* to dynamically resize.
*
* @param initialCapacity The implementation performs internal
* sizing to accommodate this many elements.
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity of
* elements is negative
*/
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException();
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
this.sizeCtl = cap;
}
由上面的代码可知，segments数组的长度ssize是通过concurrencyLevel计算得出的。
为了能通过按位与的散列算法来定位segments数组的索引，必须保证segments数组的长度是2的N次方（power-of-two size），所以必须计算出一个大于或等于concurrencyLevel的最小的2的N次方值来作为segments数组的长度。假如concurrencyLevel等于14、15或16，ssize都会等于16，即容器里锁的个数也是16。
注意 concurrencyLevel的最大值是65535，这意味着segments数组的长度最大为65536，对应的二进制是16位。
2.初始化segmentShift和segmentMask
这两个全局变量需要在定位segment时的散列算法里使用，sshift等于ssize从1向左移位的次数，在默认情况下concurrencyLevel等于16，1需要向左移位移动4次，所以sshift等于4。
segmentShift用于定位参与散列运算的位数，segmentShift等于32减sshift，所以等于28，这里之所以用32是因为ConcurrentHashMap里的hash()方法输出的最大数是32位的，后面的测试中我们
可以看到这点。
segmentMask是散列运算的掩码，等于ssize减1，即15，掩码的二进制各个位的值都是1。因为ssize的最大长度是65536，所以segmentShift最大值是16，segmentMask最大值是65535，对应的二进制是16位，每个位都是1。
3.初始化每个segment
输入参数initialCapacity是ConcurrentHashMap的初始化容量，loadfactor是每个segment的负载因子，在构造方法里需要通过这两个参数来初始化数组中的每个segment。
/**
* Creates a new, empty map with an initial table size based on
* the given number of elements ({@code initialCapacity}), table
* density ({@code loadFactor}), and number of concurrently
* updating threads ({@code concurrencyLevel}).
*
* @param initialCapacity the initial capacity. The implementation
* performs internal sizing to accommodate this many elements,
* given the specified load factor.
* @param loadFactor the load factor (table density) for
* establishing the initial table size
* @param concurrencyLevel the estimated number of concurrently
* updating threads. The implementation may use this value as
* a sizing hint.
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is
* negative or the load factor or concurrencyLevel are
* nonpositive
*/
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (initialCapacity < concurrencyLevel) // Use at least as many bins
initialCapacity = concurrencyLevel; // as estimated threads
long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
this.sizeCtl = cap;
}
上面代码中的变量cap就是segment里HashEntry数组的长度，它等于initialCapacity除以ssize的倍数c，如果c大于1，就会取大于等于c的2的N次方值，所以cap不是1，就是2的N次方。
segment的容量threshold＝（int）cap*loadFactor，默认情况下initialCapacity等于16，loadfactor等于0.75，通过运算cap等于1，threshold等于零。
6.1.4 定位Segment
既然ConcurrentHashMap使用分段锁Segment来保护不同段的数据，那么在插入和获取元素的时候，必须先通过散列算法定位到Segment。可以看到ConcurrentHashMap会首先使用Wang/Jenkins hash的变种算法对元素的hashCode进行一次再散列。
private static int hash(int h) {
h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d;
h ^= (h >>> 10);
h += (h << 3);
h ^= (h >>> 6);
h += (h << 2) + (h << 14);
return h ^ (h >>> 16);
}
之所以进行再散列，目的是减少散列冲突，使元素能够均匀地分布在不同的Segment上，从而提高容器的存取效率。假如散列的质量差到极点，那么所有的元素都在一个Segment中，不仅存取元素缓慢，分段锁也会失去意义。
默认情况下segmentShift为28，segmentMask为15，再散列后的数最大是32位二进制数据，向右无符号移动28位，意思是让高4位参与到散列运算中，（hash>>>segmentShift）&segmentMask的运算结果分别是4、15、7和8，可以看到散列值没有发生冲突。
6.1.5 ConcurrentHashMap的操作
3种操作——get操作、put操作和size操作。
1.get操作
Segment的get操作实现非常简单和高效。先经过一次再散列，然后使用这个散列值通过散列运算定位到Segment，再通过散列算法定位到元素。
（get操作的高效之处在于整个get过程不需要加锁，除非读到的值是空才会加锁重读。）
get操作的高效之处在于整个get过程不需要加锁，除非读到的值是空才会加锁重读。
我们知道HashTable容器的get方法是需要加锁的，那ConcurrentHashMap的get操作是如何做到不加锁的呢？
原因是它的get方法里将要使用的共享变量都定义成volatile类型，如用于统计当前Segement大小的count字段和用于存储值的HashEntry的value。定义成volatile的变量，能够在线程之间保持可见性，能够被多线程同时读，并且保证不会读到过期的值，但是只能被单线程写（有一种情况可以被多线程写，就是写入的值不依赖于原值），在get操作里只需要读不需要写共享变量count和value，所以可以不用加锁。
之所以不会读到过期的值，是因为根据Java内存模型的happen before原则，对volatile字段的写入操作先于读操作，即使两个线程同时修改和获取volatile变量，get操作也能拿到最新的值，这是用volatile替换锁的经典应用场景。
2.put操作
由于put方法里需要对共享变量进行写入操作，所以为了线程安全，在操作共享变量时必须加锁。put方法首先定位到Segment，然后在Segment里进行插入操作。
插入操作需要经历两个步骤，第一步判断是否需要对Segment里的HashEntry数组进行扩容，第二步定位添加元素的位置，然后将其放在HashEntry数组里。
（1）是否需要扩容
在插入元素前会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量（threshold），如果超过阈值，则对数组进行扩容。值得一提的是，Segment的扩容判断比HashMap更恰当，因为HashMap是在插入元素后判断元素是否已经到达容量的，如果到达了就进行扩容，但是很有可能扩容之后没有新元素插入，这时HashMap就进行了一次无效的扩容。
（2）如何扩容
在扩容的时候，首先会创建一个容量是原来容量两倍的数组，然后将原数组里的元素进行再散列后插入到新的数组里。为了高效，ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容，而只对某个segment进行扩容。
3.size操作
如果要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小，就必须统计所有Segment里元素的大小后求和。
Segment里的全局变量count是一个volatile变量，那么在多线程场景下，是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整个ConcurrentHashMap大小了呢？ 不是的，虽然相加时可以获取每个Segment的count的最新值，但是可能累加前使用的count发生了变化，那么统计结果就不准了。所以，最安全的做法是在统计size的时候把所有Segment的put、remove和clean方法全部锁住，但是这种做法显然非常低效。
因为在累加count操作过程中，之前累加过的count发生变化的几率非常小，所以ConcurrentHashMap的做法是先尝试2次通过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小，如果统计的过程中，容器的count发生了变化，则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小。
那么ConcurrentHashMap是如何判断在统计的时候容器是否发生了变化呢？
使用modCount变量，在put、remove和clean方法里操作元素前都会将变量modCount进行加1，那么在统计size前后比较modCount是否发生变化，从而得知容器的大小是否发生变化。
6.2 ConcurrentLinkedQueue
在并发编程中，有时候需要使用线程安全的队列。如果要实现一个线程安全的队列有两种方式：
一种是使用阻塞算法，另一种是使用非阻塞算法。使用阻塞算法的队列可以用一个锁（入队和出队用同一把锁）或两个锁（入队和出队用不同的锁）等方式来实现。
非阻塞的实现方式则可以使用循环CAS的方式来实现。
研究一下Doug Lea是如何使用非阻塞的方式来实现线程安全队列ConcurrentLinkedQueue的，相信从大师身上我们能学到不少并发编程的
技巧。
ConcurrentLinkedQueue是一个基于链接节点的无界线程安全队列，它采用先进先出的规则对节点进行排序，当我们添加一个元素的时候，它会添加到队列的尾部；当我们获取一个元素时，它会返回队列头部的元素。它采用了“wait-free”算法（即CAS算法）来实现，该算法在Michael&Scott算法上进行了一些修改。
6.2.1 ConcurrentLinkedQueue的结构
通过ConcurrentLinkedQueue的类图来分析一下它的结构，如图6-3所示。
ConcurrentLinkedQueue的类图
6.3 Java中的阻塞队列
将介绍什么是阻塞队列，以及Java中阻塞队列的4种处理方式，并介绍Java 7中提供的7种阻塞队列，最后分析阻塞队列的一种实现方式。
6.3.1 什么是阻塞队列
阻塞队列（BlockingQueue）是一个支持两个附加操作的队列。这两个附加的操作支持阻塞
的插入和移除方法。
1）支持阻塞的插入方法：意思是当队列满时，队列会阻塞插入元素的线程，直到队列不满。
2）支持阻塞的移除方法：意思是在队列为空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。
阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是向队列里添加元素的线程，消费者是从队列里取元素的线程。阻塞队列就是生产者用来存放元素、消费者用来获取元素的容器。
在阻塞队列不可用时，这两个附加操作提供了4种处理方式，如表6-1所示。
插入和移除操作的4中处理方式
- 抛出异常：
当队列满时，如果再往队列里插入元素，会抛出IllegalStateException（"Queuefull"）异常。当队列空时，从队列里获取元素会抛出NoSuchElementException异常。 - 返回特殊值：当往队列插入元素时，会返回元素是否插入成功，成功返回true。如果是移除方法，则是从队列里取出一个元素，如果没有则返回null。
- 一直阻塞：当阻塞队列满时，如果生产者线程往队列里put元素，队列会一直阻塞生产者线程，直到队列可用或者响应中断退出。当队列空时，如果消费者线程从队列里take元素，队列会阻塞住消费者线程，直到队列不为空。
- 超时退出：当阻塞队列满时，如果生产者线程往队列里插入元素，队列会阻塞生产者线程一段时间，如果超过了指定的时间，生产者线程就会退出。
注意 如果是无界阻塞队列，队列不可能会出现满的情况，所以使用put或offer方法永远不会被阻塞，而且使用offer方法时，该方法永远返回true。
6.3.2 Java里的阻塞队列
JDK 7提供了7个阻塞队列，如下。
- ArrayBlockingQueue：一个由数组结构组成的有界阻塞队列。
- LinkedBlockingQueue：一个由链表结构组成的有界阻塞队列。
- PriorityBlockingQueue：一个支持优先级排序的无界阻塞队列。
- DelayQueue：一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列。
- SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。
- LinkedTransferQueue：一个由链表结构组成的无界阻塞队列。
- LinkedBlockingDeque：一个由链表结构组成的双向阻塞队列。
1.ArrayBlockingQueue
ArrayBlockingQueue是一个用数组实现的有界阻塞队列。此队列按照先进先出（FIFO）的原则对元素进行排序。
默认情况下不保证线程公平的访问队列，所谓公平访问队列是指阻塞的线程，可以按照阻塞的先后顺序访问队列，即先阻塞线程先访问队列。非公平性是对先等待的线程是非公平的，当队列可用时，阻塞的线程都可以争夺访问队列的资格，有可能先阻塞的线程最后才访问队列。
为了保证公平性，通常会降低吞吐量。我们可以使用以下代码创建一个公平的阻塞队列。
ArrayBlockingQueue fairQueue = new ArrayBlockingQueue(1000,true);
/**
* Creates an {@code ArrayBlockingQueue} with the given (fixed)
* capacity and the specified access policy.
*
* @param capacity the capacity of this queue
* @param fair if {@code true} then queue accesses for threads blocked
* on insertion or removal, are processed in FIFO order;
* if {@code false} the access order is unspecified.
* @throws IllegalArgumentException if {@code capacity < 1}
*/
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();
}
2.LinkedBlockingQueue
LinkedBlockingQueue是一个用链表实现的有界阻塞队列。此队列的默认和最大长度为Integer.MAX_VALUE。此队列按照先进先出的原则对元素进行排序。
3.PriorityBlockingQueue
PriorityBlockingQueue是一个支持优先级的无界阻塞队列。默认情况下元素采取自然顺序升序排列。也可以自定义类实现compareTo()方法来指定元素排序规则，或者初始化PriorityBlockingQueue时，指定构造参数Comparator来对元素进行排序。需要注意的是不能保证同优先级元素的顺序。
4.DelayQueue
DelayQueue是一个支持延时获取元素的无界阻塞队列。队列使用PriorityQueue来实现。队列中的元素必须实现Delayed接口，在创建元素时可以指定多久才能从队列中获取当前元素。只有在延迟期满时才能从队列中提取元素。
DelayQueue非常有用，可以将DelayQueue运用在以下应用场景。
- 缓存系统的设计：可以用DelayQueue保存缓存元素的有效期，使用一个线程循环查询DelayQueue，一旦能从DelayQueue中获取元素时，表示缓存有效期到了。
- 定时任务调度：使用DelayQueue保存当天将会执行的任务和执行时间，一旦从DelayQueue中获取到任务就开始执行，比如TimerQueue就是使用DelayQueue实现的。
（1）如何实现Delayed接口
DelayQueue队列的元素必须实现Delayed接口。我们可以参考ScheduledThreadPoolExecutor里ScheduledFutureTask类的实现，一共有三步。
第一步：在对象创建的时候，初始化基本数据。使用time记录当前对象延迟到什么时候可以使用，使用sequenceNumber来标识元素在队列中的先后顺序。代码如下。
package java.util.concurrent;
public class ScheduledThreadPoolExecutor
extends ThreadPoolExecutor
implements ScheduledExecutorService {
/**
* Creates a one-shot action with given nanoTime-based trigger time.
*/
ScheduledFutureTask(Runnable r, V result, long ns) {
super(r, result);
this.time = ns;
this.period = 0;
this.sequenceNumber = sequencer.getAndIncrement();
}
}
第二步：实现getDelay方法，该方法返回当前元素还需要延时多长时间，单位是纳秒，代码如下。
public long getDelay(TimeUnit unit) {
return unit.convert(time - now(), NANOSECONDS);
}
public int compareTo(Delayed other) {
if (other == this) // compare zero if same object
return 0;
if (other instanceof ScheduledFutureTask) {
ScheduledFutureTask<?> x = (ScheduledFutureTask<?>)other;
long diff = time - x.time;
if (diff < 0)
return -1;
else if (diff > 0)
return 1;
else if (sequenceNumber < x.sequenceNumber)
return -1;
else
return 1;
}
long diff = getDelay(NANOSECONDS) - other.getDelay(NANOSECONDS);
return (diff < 0) ? -1 : (diff > 0) ? 1 : 0;
}
通过构造函数可以看出延迟时间参数ns的单位是纳秒，自己设计的时候最好使用纳秒，因为实现getDelay()方法时可以指定任意单位，一旦以秒或分作为单位，而延时时间又精确不到纳秒就麻烦了。使用时请注意当time小于当前时间时，getDelay会返回负数。
第三步：实现compareTo方法来指定元素的顺序。例如，让延时时间最长的放在队列的末尾。实现代码如下。
（2）如何实现延时阻塞队列
延时阻塞队列的实现很简单，当消费者从队列里获取元素时，如果元素没有达到延时时间，就阻塞当前线程。
long delay = first.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS);
if (delay <= 0)
return q.poll();
else if (leader != null)
available.await();
else {
Thread thisThread = Thread.currentThread();
leader = thisThread;
try {
available.awaitNanos(delay);
} finally {
if (leader == thisThread)
leader = null;
}
}
代码中的变量leader是一个等待获取队列头部元素的线程。如果leader不等于空，表示已经有线程在等待获取队列的头元素。所以，使用await()方法让当前线程等待信号。如果leader等于空，则把当前线程设置成leader，并使用awaitNanos()方法让当前线程等待接收信号或等待delay时间。
5.SynchronousQueue
SynchronousQueue是一个不存储元素的阻塞队列。每一个put操作必须等待一个take操作，否则不能继续添加元素。
它支持公平访问队列。默认情况下线程采用非公平性策略访问队列。使用以下构造方法可以创建公平性访问的SynchronousQueue，如果设置为true，则等待的线程会采用先进先出的
顺序访问队列。
public SynchronousQueue(boolean fair) {
transferer = fair new TransferQueue() : new TransferStack();
}
SynchronousQueue可以看成是一个传球手，负责把生产者线程处理的数据直接传递给消费者线程。队列本身并不存储任何元素，非常适合传递性场景。SynchronousQueue的吞吐量高于LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue。
6.LinkedTransferQueue
LinkedTransferQueue是一个由链表结构组成的无界阻塞TransferQueue队列。相对于其他阻塞队列，LinkedTransferQueue多了tryTransfer和transfer方法。
（1）transfer方法
如果当前有消费者正在等待接收元素（消费者使用take()方法或带时间限制的poll()方法时），transfer方法可以把生产者传入的元素立transfer（传输）给消费者。如果没有消费者在等待接收元素，transfer方法会将元素存放在队列的tail节点，并等到该元素被消费者消费了才返回。transfer方法的关键代码如下。
Node pred = tryAppend(s, haveData);
return awaitMatch(s, pred, e, (how == TIMED), nanos);
第一行代码是试图把存放当前元素的s节点作为tail节点。第二行代码是让CPU自旋等待消费者消费元素。因为自旋会消耗CPU，所以自旋一定的次数后使用Thread.yield()方法来暂停当前正在执行的线程，并执行其他线程。
（2）tryTransfer方法
tryTransfer方法是用来试探生产者传入的元素是否能直接传给消费者。如果没有消费者等待接收元素，则返回false。和transfer方法的区别是tryTransfer方法无论消费者是否接收，方法立即返回，而transfer方法是必须等到消费者消费了才返回。
对于带有时间限制的tryTransfer（E e，long timeout，TimeUnit unit）方法，试图把生产者传入的元素直接传给消费者，但是如果没有消费者消费该元素则等待指定的时间再返回，如果超时还没消费元素，则返回false，如果在超时时间内消费了元素，则返回true。
7.LinkedBlockingDeque
LinkedBlockingDeque是一个由链表结构组成的双向阻塞队列。所谓双向队列指的是可以从队列的两端插入和移出元素。双向队列因为多了一个操作队列的入口，在多线程同时入队时，也就减少了一半的竞争。相比其他的阻塞队列，LinkedBlockingDeque多了addFirst、addLast、offerFirst、offerLast、peekFirst和peekLast等方法，以First单词结尾的方法，表示插入、获取（peek）或移除双端队列的第一个元素。以Last单词结尾的方法，表示插入、获取或移除双端队列的最后一个元素。另外，插入方法add等同于addLast，移除方法remove等效于removeFirst。但是take方法却等同于takeFirst，不知道是不是JDK的bug，使用时还是用带有First和Last后缀的方法更清楚。
在初始化LinkedBlockingDeque时可以设置容量防止其过度膨胀。另外，双向阻塞队列可以运用在“工作窃取”模式中。
6.3.3 阻塞队列的实现原理
如果队列是空的，消费者会一直等待，当生产者添加元素时，消费者是如何知道当前队列有元素的呢？ 如果让你来设计阻塞队列你会如何设计，如何让生产者和消费者进行高效率的通信呢？ 让我们先来看看JDK是如何实现的。
使用通知模式实现。
所谓通知模式，就是当生产者往满的队列里添加元素时会阻塞住生
产者，当消费者消费了一个队列中的元素后，会通知生产者当前队列可用。通过查看JDK源码发现ArrayBlockingQueue使用了Condition来实现，代码如下。
private final Condition notFull;
private final Condition notEmpty;
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
// 省略其他代码
notEmpty = lock.newCondition();
notFull = lock.newCondition();
}
public void put(E e) throws InterruptedException {
checkNotNull(e);
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();
try {
while (count == items.length)
notFull.await();
insert(e);
} finally {
lock.unlock();
}
}p
ublic E take() throws InterruptedException {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();
try {
while (count == 0)
notEmpty.await();
return extract();
} finally {
lock.unlock();
}
}p
rivate void insert(E x) {
items[putIndex] = x;
putIndex = inc(putIndex);
++count;
notEmpty.signal();
}当往队列里插入一个元素时，如果队列不可用，那么阻塞生产者主要通过
LockSupport.park（this）来实现。
public final void await() throws InterruptedException {
if (Thread.interrupted())
throw new InterruptedException();
Node node = addConditionWaiter();
int savedState = fullyRelease(node);
int interruptMode = 0;
while (!isOnSyncQueue(node)) {
LockSupport.park(this);
if ((interruptMode = checkInterruptWhileWaiting(node)) != 0)
break;
}i
f (acquireQueued(node, savedState) && interruptMode != THROW_IE)
interruptMode = REINTERRUPT;
if (node.nextWaiter != null) // clean up if cancelled
unlinkCancelledWaiters();
if (interruptMode != 0)
reportInterruptAfterWait(interruptMode);
}
继续进入源码，发现调用setBlocker先保存一下将要阻塞的线程，然后调用unsafe.park阻塞
当前线程。
public static void park(Object blocker) {
Thread t = Thread.currentThread();
setBlocker(t, blocker);
unsafe.park(false, 0L);
setBlocker(t, null);
}
unsafe.park是个native方法，代码如下。
public native void park(boolean isAbsolute, long time);
park这个方法会阻塞当前线程，只有以下4种情况中的一种发生时，该方法才会返回。
- 与park对应的unpark执行或已经执行时。“已经执行”是指unpark先执行，然后再执行park的情况。
- 线程被中断时。
- 等待完time参数指定的毫秒数时。
- 异常现象发生时，这个异常现象没有任何原因。
继续看一下JVM是如何实现park方法：park在不同的操作系统中使用不同的方式实现，在Linux下使用的是系统方法pthread_cond_wait实现。实现代码在JVM源码路径
src/os/linux/vm/os_linux.cpp里的os::PlatformEvent::park方法。
6.4 Fork/Join框架
Fork/Join框架的基本原理、算法、设计方式、应用与实现等。
Fork/Join框架是Java 7提供的一个用于并行执行任务的框架，是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。
我们再通过Fork和Join这两个单词来理解一下Fork/Join框架。Fork就是把一个大任务切分为若干子任务并行的执行，Join就是合并这些子任务的执行结果，最后得到这个大任务的结果。
比如计算1+2+…+10000，可以分割成10个子任务，每个子任务分别对1000个数进行求和，最终汇总这10个子任务的结果。Fork/Join的运行流程如图6-6所示。
Fork Join的运行流程图
6.4.2 工作窃取算法
工作窃取（work-stealing）算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。
那么，为什么需要使用工作窃取算法呢？
假如我们需要做一个比较大的任务，可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务，为了减少线程间的竞争，把这些子任务分别放到不同的队列里，并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务，线程和队列一一对应。比如A线程负责处理A队列里的任务。
但是，有的线程会先把自己队列里的任务干完，而其他线程对应的队列里还有任务等待处理。干完活的线程与其等着，不如去帮其他线程干活，于是它就去其他线程的队列里窃取一个任务来执行。而在这时它们会访问同一个队列，所以为了减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争，通常会使用双端队列，被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿
任务执行，而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行。
工作窃取运行流程图
工作窃取算法的优点：
充分利用线程进行并行计算，减少了线程间的竞争。
工作窃取算法的缺点：
在某些情况下还是存在竞争，比如双端队列里只有一个任务时。并
且该算法会消耗了更多的系统资源，比如创建多个线程和多个双端队列。
6.4.3 Fork/Join框架的设计
如何来设计？？
步骤1 分割任务。
首先我们需要有一个fork类来把大任务分割成子任务，有可能子任务还是很大，所以还需要不停地分割，直到分割出的子任务足够小。
步骤2 执行任务并合并结果。
分割的子任务分别放在双端队列里，然后几个启动线程分别从双端队列里获取任务执行。子任务执行完的结果都统一放在一个队列里，启动一个线程从队列里拿数据，然后合并这些数据。
Fork/Join使用两个类来完成以上两件事情。
①ForkJoinTask：
我们要使用ForkJoin框架，必须首先创建一个ForkJoin任务。它提供在任务中执行fork()和join()操作的机制。通常情况下，我们不需要直接继承ForkJoinTask类，只需要继承它的子类，Fork/Join框架提供了以下两个子类。
·RecursiveAction：用于没有返回结果的任务。
·RecursiveTask：用于有返回结果的任务。
②ForkJoinPool：ForkJoinTask需要通过ForkJoinPool来执行。
任务分割出的子任务会添加到当前工作线程所维护的双端队列中，进入队列的头部。当一个工作线程的队列里暂时没有任务时，它会随机从其他工作线程的队列的尾部获取一个任务。
6.4.4 使用Fork/Join框架
让我们通过一个简单的需求来使用Fork/Join框架，需求是：计算1+2+3+4的结果。
使用Fork/Join框架首先要考虑到的是如何分割任务，如果希望每个子任务最多执行两个数的相加，那么我们设置分割的阈值是2，由于是4个数字相加，所以Fork/Join框架会把这个任务fork成两个子任务，子任务一负责计算1+2，子任务二负责计算3+4，然后再join两个子任务的结果。因为是有结果的任务，所以必须继承RecursiveTask，实现代码如下。
package chapter6;
import java.util.concurrent.*;
/**
* 利用fork/join框架
* 样例
*/
public class ForkJoinMain extends RecursiveTask<Integer> {
private static final int THRESHOLD = 2; // 阈值
private int start;
private int end;
public ForkJoinMain(int start, int end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Integer compute() {
int sum = 0;
// 如果任务足够小就计算任务
boolean canCompute = (end - start) <= THRESHOLD;
if (canCompute) {
for (int i = start; i <= end; i++) {
sum += i;
}
} else {
// 如果任务大于阈值，就分裂成两个子任务计算
int middle = (start + end) / 2;
ForkJoinMain leftTask = new ForkJoinMain(start, middle);
ForkJoinMain rightTask = new ForkJoinMain(middle + 1, end);
// 执行子任务
leftTask.fork();
rightTask.fork();
// 等待子任务执行完，合并结果
int s1 = leftTask.join();
int s2 = rightTask.join();
// 合并结果
sum = s1 + s2;
}
return sum;
}
public static void main(String[] args) {
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
// 生成一个任务
ForkJoinMain task = new ForkJoinMain(1, 100);
// 执行任务
Future<Integer> res = pool.submit(task);
try {
System.out.println(res.get());
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
通过这个例子，我们进一步了解ForkJoinTask，ForkJoinTask与一般任务的主要区别在于它需要实现compute方法，在这个方法里，首先需要判断任务是否足够小，如果足够小就直接执行任务。如果不足够小，就必须分割成两个子任务，每个子任务在调用fork方法时，又会进入compute方法，看看当前子任务是否需要继续分割成子任务，如果不需要继续分割，则执行当前子任务并返回结果。使用join方法会等待子任务执行完并得到其结果。
6.4.5 Fork/Join框架的异常处理
ForkJoinTask在执行的时候可能会抛出异常，但是我们没办法在主线程里直接捕获异常所以ForkJoinTask提供了isCompletedAbnormally()方法来检查任务是否已经抛出异常或已经被取消了，并且可以通过ForkJoinTask的getException方法获取异常。使用如下代码。
if(task.isCompletedAbnormally())
{
System.out.println(task.getException());
}
getException方法返回Throwable对象，如果任务被取消了则返回CancellationException。如果任务没有完成或者没有抛出异常则返回null。
6.4.6 Fork/Join框架的实现原理
ForkJoinPool由ForkJoinTask数组和ForkJoinWorkerThread数组组成，ForkJoinTask数组负责将存放程序提交给ForkJoinPool的任务，而ForkJoinWorkerThread数组负责执行这些任务。
（1）ForkJoinTask的fork方法实现原理
当我们调用ForkJoinTask的fork方法时，程序会调用ForkJoinWorkerThread的pushTask方法异步地执行这个任务，然后立即返回结果。代码如下。
public final ForkJoinTask<V> fork() {
((ForkJoinWorkerThread) Thread.currentThread())
.pushTask(this);
return this;
}
pushTask方法把当前任务存放在ForkJoinTask数组队列里。然后再调用ForkJoinPool的signalWork()方法唤醒或创建一个工作线程来执行任务。代码如下。
final void pushTask(ForkJoinTask<> t) {
ForkJoinTask<>[] q; int s, m;
if ((q = queue) != null) { // ignore if queue removed
long u = (((s = queueTop) & (m = q.length - 1)) << ASHIFT) + ABASE;
UNSAFE.putOrderedObject(q, u, t);
queueTop = s + 1; // or use putOrderedInt
if ((s -= queueBase) <= 2)
pool.signalWork();
else if (s == m)
growQueue();
}
}
（2）ForkJoinTask的join方法实现原理
Join方法的主要作用是阻塞当前线程并等待获取结果。让我们一起看看ForkJoinTask的join方法的实现，代码如下。
public final V join() {
if (doJoin() != NORMAL)
return reportResult();
else
return getRawResult();
}p
rivate V reportResult() {
int s; Throwable ex;
if ((s = status) == CANCELLED)
throw new CancellationException();
if (s == EXCEPTIONAL && (ex = getThrowableException()) != null)
UNSAFE.throwException(ex);
return getRawResult();
}
首先，它调用了doJoin()方法，通过doJoin()方法得到当前任务的状态来判断返回什么结果，任务状态有4种：已完成（NORMAL）、被取消（CANCELLED）、信号（SIGNAL）和出现异常（EXCEPTIONAL）。
·如果任务状态是已完成，则直接返回任务结果。
·如果任务状态是被取消，则直接抛出CancellationException。
·如果任务状态是抛出异常，则直接抛出对应的异常。
让我们再来分析一下doJoin()方法的实现代码。
private int doJoin() {
Thread t; ForkJoinWorkerThread w; int s; boolean completed;
if ((t = Thread.currentThread()) instanceof ForkJoinWorkerThread) {
if ((s = status) < 0)
return s;
if ((w = (ForkJoinWorkerThread)t).unpushTask(this)) {
try {
completed = exec();
} catch (Throwable rex) {
return setExceptionalCompletion(rex);
}i
f (completed)
return setCompletion(NORMAL);
}r
eturn w.joinTask(this);
}e
lse
return externalAwaitDone();
}
在doJoin()方法里，首先通过查看任务的状态，看任务是否已经执行完成，如果执行完成，则直接返回任务状态；如果没有执行完，则从任务数组里取出任务并执行。如果任务顺利执行完成，则设置任务状态为NORMAL，如果出现异常，则记录异常，并将任务状态设置为EXCEPTIONAL。
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