极客时间-数据结构与算法之美笔记-9 队列:队列在线程池等有限资源池中的应用

极客时间-数据结构与算法之美笔记-9 队列:队列在线程池等有限资源池中的应用

我们知道,CPU 资源是有限的,任务的处理速度与线程个数并不是线性正相关。相反,过多的线程反而会导致 CPU 频繁切换,处理性能下降。所以,线程池的大小一般都是综合考虑要处理任务的特点和硬件环境,来事先设置的。

当我们向固定大小的线程池中请求一个线程时,如果线程池中没有空闲资源了,这个时候线程池如何处理这个请求?是拒绝请求还是排队请求?各种处理策略又是怎么实现的呢?其底层的数据结构就是我们今天要学的内容,队列(queue)。

一、如何理解“队列”?

队列这个概念非常好理解。你可以把它想象成排队买票,先来的先买,后来的人只能站末尾,不允许插队。先进者先出,这就是典型的“队列”。

我们知道,栈只支持两个基本操作:入栈 push()和出栈 pop()。队列跟栈非常相似,支持的操作也很有限,最基本的操作也是两个:入队 enqueue(),放一个数据到队列尾部;出队dequeue(),从队列头部取一个元素。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gQlyrNTn-1582166004259)(C:\Users\Mr.Hou\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1556068219588.png)]

所以,队列跟栈一样,也是一种操作受限的线性表数据结构

作为一种非常基础的数据结构,队列的应用也非常广泛,特别是一些具有某些额外特性的队列,比如循环队列、阻塞队列、并发队列。它们在很多偏底层系统、框架、中间件的开发中,起着关键性的作用。比如高性能队列 Disruptor、Linux 环形缓存,都用到了循环并发队列;Java concurrent 并发包利用 ArrayBlockingQueue来实现公平锁等。

二、顺序队列和链式队列

如何实现一个队列呢?

跟栈一样,队列可以用数组来实现,也可以用链表来实现。用数组实现的栈叫作顺序栈,用链表实现的栈叫作链式栈。同样,用数组实现的队列叫作顺序队列,用链表实现的队列叫作链式队列

如下是基于数组的Java实现方法

// 用数组实现的队列
public class ArrayQueue {
  // 数组:items,数组大小:n
  private String[] items;
  private int n = 0;
  // head 表示队头下标,tail 表示队尾下标
  private int head = 0;
  private int tail = 0;

  // 申请一个大小为 capacity 的数组
  public ArrayQueue(int capacity) {
    items = new String[capacity];
    n = capacity;
  }

  // 入队
  public boolean enqueue(String item) {
    // 如果 tail == n 表示队列已经满了
    if (tail == n) return false;
    items[tail] = item;
    ++tail;
    return true;
  }

  // 出队
  public String dequeue() {
    // 如果 head == tail 表示队列为空
    if (head == tail) return null;
    String ret = items[head];
    ++head;
    return ret;
  }
}

对于栈来说,我们只需要一个栈顶指针就可以了。但是队列需要两个指针:一个是 head 指针,指向队头;一个是 tail 指针,指向队尾。

当 a、b、c、d 依次入队之后,队列中的 head 指针指向下标为0 的位置,tail 指针指向下标为 4 的位置。

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当我们调用两次出队操作之后,队列中 head 指针指向下标为 2 的位置,tail 指针仍然指向下标为 4 的位置。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-x6alB358-1582166004280)(C:\Users\Mr.Hou\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1556070063856.png)]

随着不停地进行入队、出队操作,head 和 tail 都会持续往后移动。当 tail移动到最右边,即使数组中还有空闲空间,也无法继续往队列中添加数据了。这个问题该如何解决呢?

我们可以进行数据搬移!但是,每次进行出队操作都相当于删除数组下标为 0 的数据,要搬移整个队列中的数据,这样出队操作的时间复杂度就会从原来的 O(1) 变为 O(n)。能不能优化一下呢?

实际上,我们在出队时可以不用搬移数据。如果没有空闲空间了,我们只需要在入队时,再集中触发一次数据的搬移操作。借助这个思想,出队函数 dequeue() 保持不变,我们稍加改造一下入队函数 enqueue() 的实现,就可以轻松解决刚才的问题了。下面是具体的代码:

// 入队操作,将 item 放入队尾
public boolean enqueue(String item) {
    // tail == n 表示队列末尾没有空间了
    if (tail == n) {
        // tail ==n && head==0,表示整个队列都占满了
        if (head == 0) return false;
        // 数据搬移
        for (int i = head; i < tail; ++i) {
            items[i-head] = items[i];
        }
        // 搬移完之后重新更新 head 和 tail
        tail -= head;
        head = 0;
    }

    items[tail] = item;
    ++tail;
    return true;
}

从代码中我们看到,当队列的 tail 指针移动到数组的最右边后,如果有新的数据入队,我们可以将 head 到 tail 之间的数据,整体搬移到数组中 0 到 tail-head 的位置。

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这种实现思路中,入队(均摊)、出队操作的时间复杂度仍然是 O(1)。

接下来,我们再来看下基于链表的队列实现方法

基于链表的实现,我们同样需要两个指针: head 指针和 tail 指针。它们分别指向链表的第一个结点和最后一个结点。如图所示,入队时,tail->next= new_node, tail = tail->next ;出队时,head = head->next 。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HWSksUnQ-1582166004287)(C:\Users\Mr.Hou\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1582081112945.png)]

代码实现:

public class LinkedQueue {
    // 定义一个节点类
    private class Node{
        String value;
        Node next;
    }

    // 记录队列元素个数
    private int size = 0;

    //head 指向队头结点, tail 指向队尾节点
    private Node head;
    private Node tail;

    // 入队
    public boolean enqueue(String item){
        Node newNode = new Node();
        newNode.value = item;
        if (size == 0){
            head = newNode;
            tail = newNode;
        }else{
            tail.next = newNode;
            tail = newNode;
        }
        size++;
        return true;
    }
    // 出队
    public String dequeue(){
        String res = null;
        if(size == 0) return res;
        res = head.value;
        head = head.next;
        size--;
        return res;
    }
    public static void main(String[] args){
        LinkedQueue test = new LinkedQueue();
        System.out.println("initial size:" + test.size);

        // 入队abcdef
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            test.enqueue(String.valueOf((char)(i+97)));
        }
        System.out.println("enqueued size:" + test.size);

        // 出队四个元素
        for (int i = 0; i < 4; i++){
            test.dequeue();
        }
        System.out.println("dequeued size:" + test.size);
    }
}

三、循环队列

我们刚才用数组来实现队列的时候,在 tail==n 时,会有数据搬移操作,这样入队操作性能就会受到影响。那有没有办法能够避免数据搬移呢?我们来看看循环队列的解决思路。

循环队列,顾名思义,它长得像一个环。原本数组是有头有尾的,是一条直线。现在我们把首尾相连,扳成了一个环。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-oiHEAOLI-1582166004291)(C:\Users\Mr.Hou\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1582081281000.png)]

我们可以看到,图中这个队列的大小为 8 ,当前 head=4 , tail=7 。当有一个新的元素 a 入队时,我们放入下标为 7 的位置。但这个时候,我们并不把 tail 更新为 8 ,而是将其在环中后移一位,到下标为 0 的位置。当再有一个元素 b 入队时,我们将 b 放入下标为 0 的位置,然后 tail 加 1 更新为 1 。所以,在 a,b 依次入队之后,循环队列中的元素就变成了下面的样子:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-uqezkuRX-1582166004293)(C:\Users\Mr.Hou\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1582081296596.png)]

通过这样的方法,我们成功避免了数据搬移操作。看起来不难理解,但是循环队列的代码实现难度要比前面讲的非循环队列难多了。要想写出没有 bug 的循环队列的实现代码,最关键的是,确定好队空和队满的判定条件

在用数组实现的非循环队列中,队满的判断条件是 tail == n ,队空的判断条件是 head == tail 。那针对循环队列,如何判断队空和队满呢?

队列为空的判断条件仍然是 head == tail 。但队列满的判断条件就稍微有点复杂了。我画了一张队列满的图,你可以看一下,试着总结一下规律。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Nte7DhWO-1582166004296)(C:\Users\Mr.Hou\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1582081681320.png)]

就像我图中画的队满的情况,tail=3,head=4, n=8 ,所以总结一下规律就是: (3+1)%8=4 。多画几张队满的图,你就会发现,当队满时, (tail+1)%n=head 。

你有没有发现,当队列满时,图中的 tail 指向的位置实际上是没有存储数据的。所以,循环队列会浪费一个数组的存储空间。

public class CircularQueue {
    // 数组:items,数组大小:n
    private String[] items;
    private int n = 0;
    // head表示队头下标,tail表示队尾下标
    private int head = 0;
    private int tail = 0;
    // 申请一个大小为capacity的数组
    public CircularQueue(int capacity) {
        items = new String[capacity];
        n = capacity;
    }
    // 入队
    public boolean enqueue(String item) {
        // 队列满了
        if ((tail + 1) % n == head) return false;
        items[tail] = item;
        tail = (tail + 1) % n;
        return true;
    }
    // 出队
    public String dequeue() {
        // 如果head == tail 表示队列为空
        if (head == tail) return null;
        String ret = items[head];
        head = (head + 1) % n;
        return ret;
    }
}

四、阻塞队列和并发队列

前面讲的内容理论比较多,看起来很难跟实际的项目开发扯上关系。确实,队列这种数据结构很基础,平时的业务开发不大可能从零实现一个队列,甚至都不会直接用到。而一些具有特殊特性的队列应用却比较广泛,比如阻塞队列和并发队列。

阻塞队列其实就是在队列基础上增加了阻塞操作。简单来说,就是在队列为空的时候,从队头取数据会被阻塞。因为此时还没有数据可取,直到队列中有了数据才能返回;如果队列已经满了,那么插入数据的操作就会被阻塞,直到队列中有空闲位置后再插入数据,然后再返回。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4o4qyv7S-1582166004301)(C:\Users\Mr.Hou\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1582083055134.png)]

你应该已经发现了,上述的定义就是一个 “ 生产者 - 消费者模型 ” !是的,我们可以使用阻塞队列,轻松实现一个 “ 生产者 - 消费者模型 ” !

这种基于阻塞队列实现的 “ 生产者 - 消费者模型 ” ,可以有效地协调生产和消费的速度。当 “ 生产者 ” 生产数据的速度过快, “ 消费者 ” 来不及消费时,存储数据的队列很快就会满了。这个时候,生产者就阻塞等待,直到 “ 消费者 ” 消费了数据, “ 生产者 ” 才会被唤醒继续 “ 生产 ” 。

而且不仅如此,基于阻塞队列,我们还可以通过协调 “ 生产者 ” 和 “ 消费者 ” 的个数,来提高数据的处理效率。比如前面的例子,我们可以多配置几个 “ 消费者 ” ,来应对一个 “ 生产者 ” :

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-AcTiQOMO-1582166004309)(C:\Users\Mr.Hou\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1582083468159.png)]

前面我们讲了阻塞队列,在多线程情况下,会有多个线程同时操作队列,这个时候就会存在线程安全问题,那如何实现一个线程安全的队列呢?

线程安全的队列我们叫作并发队列。最简单直接的实现方式是直接在enqueue()、dequeue()方法上加锁,但是锁粒度大并发度会比较低,同一时刻仅允许一个存或者取操作。实际上,基于数组的循环队列,利用 CAS 原子操作,可以实现非常高效的并发队列。这也是循环队列比链式队列应用更加广泛的原因。在实战篇讲 Disruptor 的时候,我会再详细讲并发队列的应用。

解答开篇

队列的知识就讲完了,我们现在回过来看下开篇的问题。线程池没有空闲线程时,新的任务请求线程资源时,线程池该如何处理?各种处理策略又是如何实现的呢?

我们一般有两种处理策略。第一种是非阻塞的处理方式,直接拒绝任务请求;另一种是阻塞的处理方式,将请求排队,等到有空闲线程时,取出排队的请求继续处理。那如何存储排队的请求呢?

我们希望公平地处理每个排队的请求,先进者先服务,所以队列这种数据结构很适合来存储排队请求。我们前面说过,队列有基于链表和基于数组这两种实现方式。这两种实现方式对于排队请求又有什么区别呢?

基于链表的实现方式,可以实现一个支持无限排队的无界队列( unbounded queue ),但是可能会导致过多的请求排队等待,请求处理的响应时间过长。所以,针对响应时间比较敏感的系统,基于链表实现的无限排队的线程池是不合适的

而基于数组实现的有界队列( bounded queue ),队列的大小有限,所以线程池中排队的请求超过队列大小时,接下来的请求就会被拒绝,这种方式对响应时间敏感的系统来说,就相对更加合理。不过,设置一个合理的队列大小,也是非常有讲究的。队列太大导致等待的请求太多,队列太小会导致无法充分利用系统资源、发挥最大性能。

除了前面讲到队列应用在线程池请求排队的场景之外,队列可以应用在任何有限资源池中,用于排队请求,比如数据库连接池等。实际上,对于大部分资源有限的场景,当没有空闲资源时,基本上都可以通过“队列”这种数据结构来实现请求排队。

内容小结

今天我们讲了一种跟栈很相似的数据结构,队列。关于队列,你能掌握下面的内容,这节就没问题了。

队列最大的特点就是先进先出,主要的两个操作是入队和出队。跟栈一样,它既可以用数组来实现,也可以用链表来实现。用数组实现的叫顺序队列,用链表实现的叫链式队列。特别是长得像一个环的循环队列。在数组实现队列的时候,会有数据搬移操作,要想解决数据搬移的问题,我们就需要像环一样的循环队列

循环队列是我们这节的重点。要想写出没有 bug 的循环队列实现代码,关键要确定好队空和队满的判定条件,具体的代码你要能写出来。

除此之外,我们还讲了几种高级的队列结构,阻塞队列、并发队列,底层都还是队列这种数据结构,只不过在之上附加了很多其他功能。阻塞队列就是入队、出队操作可以阻塞,并发队列就是队列的操作多线程安全

课后思考

  1. 除了线程池这种池结构会用到队列排队请求,你还知道有哪些类似的池结构或者场景中会用到队列的排队请求呢?

  2. 今天讲到并发队列,关于如何实现无锁并发队列,网上有非常多的讨论。对这个问题,你怎么看呢?

  3. 队列的应用非常广泛,特别是一些具有某些额外特性的队列,比如循环队列、阻塞队列、并发队列。它们在很多偏底层的系统、框架、中间件的开发中,起着关键性的作用。比如高性能队列 Disruptor 、 Linux 环形缓存,都用到了循环并发队列; Java concurrent 并发包利用 ArrayBlockingQueue 来实现公平锁等。分布式应用中的消息队列,也是一种队列结构。

  4. 考虑使用 CAS 实现无锁队列,则在入队前,获取 tail 位置,入队时比较 tail 是否发生变化,如果否,则允许入队,反之,本次入队失败。出队则是获取 head 位
    置,进行 cas 。

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