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如何構建java高性能隊列

發布時間:2022-01-06 15:17:49 來源:億速云 閱讀:105 作者:iii 欄目:大數據

本篇內容介紹了“如何構建java高性能隊列”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!

隊列

隊列,是一種先進先出(First In First Out,FIFO)的數據結構,類似于實際生活場景中的排隊,先到的人先得。

使用數組和鏈表實現簡單的隊列,我們前面都介紹過了,這里就不再贅述了,有興趣的同學可以點擊以下鏈接查看:

重溫四大基礎數據結構:數組、鏈表、隊列和棧

說起高性能的隊列,當然是說在高并發環境下也能夠工作得很好的隊列,這里的很好主要是指兩個方面:并發安全、性能好。

并發安全的隊列

在Java中,默認地,也自帶了一些并發安全的隊列:

隊列有界性數據結構
ArrayBlockingQueue有界加鎖數組
LinkedBlockingQueue可選有界加鎖鏈表
ConcurrentLinkedQueue無界無鎖鏈表
SynchronousQueue無界無鎖隊列或棧
LinkedTransferQueue無界無鎖鏈表
PriorityBlockingQueue無界加鎖
DelayQueue無界加鎖

> 這些隊列的源碼解析快捷入口:死磕 Java并發集合之終結篇

總結起來,實現并發安全隊列的數據結構主要有:數組、鏈表和堆,堆主要用于實現優先級隊列,不具備通用性,暫且不討論。

從有界性來看,只有ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue可以實現有界隊列,其它的都是無界隊列。

從加鎖來看,ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue都采用了加鎖的方式,其它的都是采用的CAS這種無鎖的技術實現的。

從安全性的角度來說,我們一般都要選擇有界隊列,防止生產者速度過快導致內存溢出。

從性能的角度來說,我們一般要考慮無鎖的方式,減少線程上下文切換帶來的性能損耗。

從JVM的角度來說,我們一般選擇數組的實現方式,因為鏈表會頻繁的增刪節點,導致頻繁的垃圾回收,這也是一種性能損耗。

所以,最佳的選擇就是:數組 + 有界 + 無鎖。

而JDK并沒有提供這樣的隊列,因此,很多開源框架都自己實現了高性能的隊列,比如Disruptor,以及Netty中使用的jctools。

高性能隊列

我們這里不討論具體的某一個框架,只介紹實現高性能隊列的通用技術,并自己實現一個。

環形數組

通過上面的討論,我們知道實現高性能隊列使用的數據結構只能是數組,而數組實現隊列,必然要使用到環形數組。

環形數組,一般通過設置兩個指針實現:putIndex和takeIndex,或者叫writeIndex和readIndex,一個用于寫,一個用于讀。

當寫指針到達數組尾端時,會從頭開始,當然,不能越過讀指針,同理,讀指針到達數組尾端時,也會從頭開始,當然,不能讀取未寫入的數據。

而為了防止寫指針和讀指針重疊的時候,無法分清隊列到底是滿了還是空的狀態,一般會再添加一個size字段:

如何構建java高性能隊列

所以,使用環形數組實現隊列的數據結構一般為:

public class ArrayQueue<t> {
    private T[] array;
    private long wrtieIndex;
    private long readIndex;
    private long size;
}

在單線程的情況下,這樣不會有任何問題,但是,在多線程環境中,這樣會帶來嚴重的偽共享問題。

偽共享

什么是共享?

在計算機中,有很多存儲單元,我們接觸最多的就是內存,又叫做主內存,此外,CPU還有三級緩存:L1、L2、L3,L1最貼近CPU,當然,它的存儲空間也很小,L2比L1稍大一些,L3最大,可以同時緩存多個核心的數據。CPU取數據的時候,先從L1緩存中讀取,如果沒有再從L2緩存中讀取,如果沒有再從L3中讀取,如果三級緩存都沒有,最后會從內存中讀取。離CPU核心越遠,則相對的耗時就越長,所以,如果要做一些很頻繁的操作,要盡量保證數據緩存在L1中,這樣能極大地提高性能。

緩存行

而數據在三級緩存中,也不是說來一個數據緩存一下,而是一次緩存一批數據,這一批數據又稱作緩存行(Cache Line),通常為64字節。

如何構建java高性能隊列

每一次,當CPU去內存中拿數據的時候,都會把它后面的數據一并拿過來(組成64字節),我們以long型數組為例,當CPU取數組中一個long的時候,同時會把后續的7個long一起取到緩存行中。

這在一定程度上能夠加快數據的處理,因為,此時在處理下標為0的數據,下一個時刻可能就要處理下標為1的數據了,直接從緩存中取要快很多。

但是,這樣又帶來了一個新的問題——偽共享。

偽共享

試想一下,兩個線程(CPU)同時在處理這個數組中的數據,兩個CPU都緩存了,一個CPU在對array[0]的數據加1,另一個CPU在對array[1]的數據加1,那么,回寫到主內存的時候,到底以哪個緩存行的數據為準(寫回主內存的時候也是以緩存行的形式寫回),所以,此時,就需要對這兩個緩存行“加鎖”了,一個CPU先修改數據,寫回主內存,另一個CPU才能讀取數據并修改數據,再寫回主內存,這樣勢必會帶來性能的損耗,出現的這種現象就叫做偽共享,這種“加鎖”的方式叫做內存屏障,關于內存屏障的知識我們就不展開敘述了。

那么,怎么解決偽共享帶來的問題呢?

以環形數組實現的隊列為例,writeIndex、readIndex、size現在是這樣處理的:

如何構建java高性能隊列

所以,我們只需要在writeIndex和readIndex之間加7個long就可以把它們隔離開,同理,readIndex和size之間也是一樣的。

如何構建java高性能隊列

這樣就消除了writeIndex和readIndex之間的偽共享問題,因為writeIndex和readIndex肯定是在兩個不同的線程中更新,所以,消除偽共享之后帶來的性能提升是很明顯的。

假如有多個生產者,writeIndex是肯定會被爭用的,此時,要怎么友好地修改writeIndex呢?即一個生產者線程修改了writeIndex,另一個生產者線程要立馬可見。

你第一時間想到的肯定是volatile,沒錯,可是光volatile還不行哦,volatile只能保證可見性和有序性,不能保證原子性,所以,還需要加上原子指令CAS,CAS是誰提供的?原子類AtomicInteger和AtomicLong都具有CAS的功能,那我們直接使用他們嗎?肯定不是,仔細觀察,發現他們最終都是調用Unsafe實現的。

OK,下面就輪到最牛逼的底層殺手登場了——Unsafe。

Unsafe

Unsafe不僅提供了CAS的指令,還提供很多其它操作底層的方法,比如操作直接內存、修改私有變量的值、實例化一個類、阻塞/喚醒線程、帶有內存屏障的方法等。

> 關于Unsafe,可以看這篇文章:死磕 java魔法類之Unsafe解析

當然,構建高性能隊列,主要使用的是Unsafe的CAS指令以及帶有內存屏障的方法等:

// 原子指令
public final native boolean compareAndSwapLong(Object var1, long var2, long var4, long var6);
// 以volatile的形式獲取值,相當于給變量加了volatile關鍵字
public native long getLongVolatile(Object var1, long var2);
// 延遲更新,對變量的修改不會立即寫回到主內存,也就是說,另一個線程不會立即可見
public native void putOrderedLong(Object var1, long var2, long var4);

好了,底層知識介紹的差不多了,是時候展現真正的技術了——手寫高性能隊列。

手寫高性能隊列

我們假設這樣一種場景:有多個生產者(Multiple Producer),卻只有一個消費者(Single Consumer),這是Netty中的經典場景,這樣一種隊列該怎么實現?

直接上代碼:

/**
 * 多生產者單消費者隊列
 *
 * @param <t>
 */
public class MpscArrayQueue<t> {

    long p01, p02, p03, p04, p05, p06, p07;
    // 存放元素的地方
    private T[] array;
    long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
    // 寫指針,多個生產者,所以聲明為volatile
    private volatile long writeIndex;
    long p11, p12, p13, p14, p15, p16, p17;
    // 讀指針,只有一個消費者,所以不用聲明為volatile
    private long readIndex;
    long p21, p22, p23, p24, p25, p26, p27;
    // 元素個數,生產者和消費者都可能修改,所以聲明為volatile
    private volatile long size;
    long p31, p32, p33, p34, p35, p36, p37;

    // Unsafe變量
    private static final Unsafe UNSAFE;
    // 數組基礎偏移量
    private static final long ARRAY_BASE_OFFSET;
    // 數組元素偏移量
    private static final long ARRAY_ELEMENT_SHIFT;
    // writeIndex的偏移量
    private static final long WRITE_INDEX_OFFSET;
    // readIndex的偏移量
    private static final long READ_INDEX_OFFSET;
    // size的偏移量
    private static final long SIZE_OFFSET;

    static {
        Field f = null;
        try {
            // 獲取Unsafe的實例
            f = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
            f.setAccessible(true);
            UNSAFE = (Unsafe) f.get(null);

            // 計算數組基礎偏移量
            ARRAY_BASE_OFFSET = UNSAFE.arrayBaseOffset(Object[].class);
            // 計算數組中元素偏移量
            // 簡單點理解,64位系統中有壓縮指針占用4個字節,沒有壓縮指針占用8個字節
            int scale = UNSAFE.arrayIndexScale(Object[].class);
            if (4 == scale) {
                ARRAY_ELEMENT_SHIFT = 2;
            } else if (8 == scale) {
                ARRAY_ELEMENT_SHIFT = 3;
            } else {
                throw new IllegalStateException("未知指針的大小");
            }

            // 計算writeIndex的偏移量
            WRITE_INDEX_OFFSET = UNSAFE
                    .objectFieldOffset(MpscArrayQueue.class.getDeclaredField("writeIndex"));
            // 計算readIndex的偏移量
            READ_INDEX_OFFSET = UNSAFE
                    .objectFieldOffset(MpscArrayQueue.class.getDeclaredField("readIndex"));
            // 計算size的偏移量
            SIZE_OFFSET = UNSAFE
                    .objectFieldOffset(MpscArrayQueue.class.getDeclaredField("size"));
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException();
        }
    }

    // 構造方法
    public MpscArrayQueue(int capacity) {
        // 取整到2的N次方(未考慮越界)
        capacity = 1 &lt;&lt; (32 - Integer.numberOfLeadingZeros(capacity - 1));
        // 實例化數組
        this.array = (T[]) new Object[capacity];
    }

    // 生產元素
    public boolean put(T t) {
        if (t == null) {
            return false;
        }
        long size;
        long writeIndex;
        do {
            // 每次循環都重新獲取size的大小
            size = this.size;
            // 隊列滿了直接返回
            if (size &gt;= this.array.length) {
                return false;
            }

            // 每次循環都重新獲取writeIndex的值
            writeIndex = this.writeIndex;

            // while循環中原子更新writeIndex的值
            // 如果失敗了重新走上面的過程
        } while (!UNSAFE.compareAndSwapLong(this, WRITE_INDEX_OFFSET, writeIndex, writeIndex + 1));

        // 到這里,說明上述原子更新成功了
        // 那么,就把元素的值放到writeIndex的位置
        // 且更新size
        long eleOffset = calcElementOffset(writeIndex, this.array.length-1);
        // 延遲更新到主內存,讀取的時候才更新
        UNSAFE.putOrderedObject(this.array, eleOffset, t);

        // 往死里更新直到成功
        do {
            size = this.size;
        } while (!UNSAFE.compareAndSwapLong(this, SIZE_OFFSET, size, size + 1));

        return true;
    }

    // 消費元素
    public T take() {
        long size = this.size;
        // 如果size為0,表示隊列為空,直接返回
        if (size &lt;= 0) {
            return null;
        }
        // size大于0,肯定有值
        // 只有一個消費者,不用考慮線程安全的問題
        long readIndex = this.readIndex;
        // 計算讀指針處元素的偏移量
        long offset = calcElementOffset(readIndex, this.array.length-1);
            // 獲取讀指針處的元素,使用volatile語法,強制更新生產者的數據到主內存
        T e = (T) UNSAFE.getObjectVolatile(this.array, offset);

        // 增加讀指針
        UNSAFE.putOrderedLong(this, READ_INDEX_OFFSET, readIndex+1);
        // 減小size
        do {
            size = this.size;
        } while (!UNSAFE.compareAndSwapLong(this, SIZE_OFFSET, size, size-1));

        return e;
    }

    private long calcElementOffset(long index, long mask) {
        // index &amp; mask 相當于取余數,表示index到達數組尾端了從頭開始
        return ARRAY_BASE_OFFSET + ((index &amp; mask) &lt;&lt; ARRAY_ELEMENT_SHIFT);
    }

}

“如何構建java高性能隊列”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!

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