実際のアルゴリズム（III）：かく乱背後分析高性能キューデータ構造とアルゴリズム
かく乱は、メモリ、メッセージキューは、スレッド間のメッセージパッシングのキューです
かく乱は、高性能どうですか？基礎となるデータ構造は何に依存しますか？
循環キューに基づいて - 「生産者、消費者モデル」
消費データセンターの貯蔵容器から消費者の退避後に消費者モデル、生産者の生産データ、貯蔵容器へのデータセンター、 - このプロデューサで
データを保存センターの保管容器は、データ構造を達成するために使用何ですか？
最も一般的なデータ構造を達成するために使用されるデータはFIFOキューをサポートし、キュー・コンテナ保管センターでは、データは長い長い間、消費されてされて生成されます。アイデアを実装し、2つのキューがあり、1はキューリスト実装チェーンに基づいており、他方は異なる実装を選択するためのキュー配列の実装、さまざまなニーズに基づいています。
リストは速く動的な拡張をサポートしているため、キュー、選択リストを達成するために、事前に不確実であるキューサイズを実装無制限。あなたが有界キューを実現したい場合は、そのキューのサイズを事前に決定され、キューがデータでいっぱいであるとき、生産者は消費者がデータを支出するまで待つ必要があり、その後、生産者の位置にデータを入れるために、キュー内のスペースがあります。彼らはメモリにつながる可能性があるため、メモリキュー占有の無制限の量は、制御できないOOM（メモリー不足）エラーが増え続けています。
、削除データのプロジェクトを追加するために、非環式のキューは、データは、ほとんどの順序キューで使用されるシーンのように、単に問題を解決するためにパフォーマンスの低下、データの移動循環キューになり、選択の順番を移動操作が含まキュー循環キュー、円形キューメモリは、簡単な手段によって達成循環キューメッセージキューのプロトタイプです - キューが空のときに使用して、「生産消費者のモデルは」「キューがいっぱいになると、プロデューサーは、回転に待っています」回転待ち時間に消費した後
public class Queue {
private Long[] data;
private int size = 0, head = 0, tail = 0;
public Queue(int size) {
this.data = new Long[size];
this.size = size;
}
public boolean add(Long element) {
if ((tail + 1) % size == head) return false;
data[tail] = element;
tail = (tail + 1) % size;
return true;
}
public Long poll() {
if (head == tail) return null;
long ret = data[head];
head = (head + 1) % size;
return ret;
}
}
public class Producer {
private Queue queue;
public Producer(Queue queue) {
this.queue = queue;
}
public void produce(Long data) throws InterruptedException {
while (!queue.add(data)) {
Thread.sleep(100);
}
}
}
public class Consumer {
private Queue queue;
public Consumer(Queue queue) {
this.queue = queue;
}
public void comsume() throws InterruptedException {
while (true) {
Long data = queue.poll();
if (data == null) {
Thread.sleep(100);
} else {
// TODO:...消费数据的业务逻辑...
}
}
}
}
「 - 消費者モデルプロデューサー」ロックベースの同時実行
キュープロデューサーに私たちだけの書き込みデータならば、消費者は、キューからデータを読み込み、同時書き込みデータキューに複数のプロデューサ、同時複数のコンシューマのキューが存在する場合、上記のコードは、問題ありません消費データは、仕事をしません
- データは、複数の生産者がカバーできる書かれています
- 消費者はより多くの重複データを読み出して、
2つのスレッドが同時に実行キュークラスの追加の二つのスレッド（）関数に対応するキューデータに付加された、キューサイズの大きさが10、7テール電流インデックスポインティング、ヘッド添字3点、即ち、キューであると仮定自由空間、スレッドコールが追加この時間（）関数、キュー値12、2つの呼び出しが追加スレッド（にデータを追加）がキュー15にデータを追加する機能もあるである、端部がデータであってもよいです正常に追加され、別のデータが上書きされる可能性があり
アドオン（）関数内のキュー：
public boolean add(Long element){
if((tail + 1) % size == head) return false;
data[tail] = element;
tail =(tail + 1) % size;
return true;
}
DATA [尾]割付第3行は、わずか4つのインクリメント尾の値を整列するために、処理の割り当て動作はアトミック操作ではない、アトミック操作を中断スレッドスケジューリング機構の動作をしない指し、この動作が開始されるとそれが完了するまで実行され、中央には、それがもたらすであろう（別のスレッドに切り替えるために）どのようなコンテキストスイッチがありません：スレッド1とスレッド2同時に追加（）関数を実行すると、スレッド1は、第三のラインの実装を完了するために文は、data[7](tail=7)スレッド1のスレッドの前に2行う最初の3つは、あろう、即ち尾+ 1せずに、第四のラインステートメントに行われていない前の値は、12に設定されているdata[7] = 15、すなわち、データカバレッジデータスレッドに2スレッド1
最も簡単な方法は、唯一のスレッドの実行（）関数を追加し、我々はまた、CAS（比較およびスワップ比較およびスワップ）操作でロックのサイズを減少させることができる可能にする、コードをロックするために、同じ時間で
「 - 消費者モデルプロデューサー」ロックベースの同時実行
アイデアの実現 - かく乱は、キューと変更「消費者モデル、プロデューサー」であります
キューは、それがである、生産のために、追加および削除データとリードデータ、コードの追加（）関数とポール（）関数を、それぞれ、別の実装かく乱のアイデアを使用して、2つだけの操作をサポートデータキューを追加する前に、空き記憶ユニットがために適用するために使用することができ、連続塊状n個のメモリセルを適用して、連続したメモリ位置のセットに適用する場合、キューに追加された後続の要素が、ロックすることができず、メモリ以来このユニットは、スレッドに排他的である、メモリセルのアプリケーション・プロセスが必要とロックされています
消費者のために、連続読み取り可能な記憶ユニットの数を適用するために行く、アプリケーション・プロセスは、読み出し動作のその後の適用が完了していないロック後、ロックする必要があります
欠点である：Aプロデューサが連続したメモリ位置のセットを適用する場合、メモリセルはプロデューサインデックスBは、アプリケーション記憶部7-9に続いて、3-6を標識し、それは3-6に完全ではありませんデータを書き込む前に、データが7-9読めません
拡張概要
8つのテーブルがあると仮定ストアのユーザー情報に使用され、テーブルの各ユーザーIDフィールドのこの時間は、それ以外の場合は、繰り返し異なるテーブル間のユーザーIDの値が発生します、成長モードから生成することができない、我々はIDジェネレータを実装する必要がありますすべてのユーザーテーブルの一意のID番号を生成し、どのようにグローバルにユニークなIDを生成することが可能な同時、IDジェネレータ用の高性能、サポートを設計するには？
バルクロックを使用せず、世代IDをロックします
