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ConcurrentLinkedQueue是Queue的一個(gè)線(xiàn)程安全實(shí)現(xiàn)。先來(lái)看一段文檔說(shuō)明。

一個(gè)基于鏈接節(jié)點(diǎn)的無(wú)界線(xiàn)程安全隊(duì)列。此隊(duì)列按照 FIFO（先進(jìn)先出）原則對(duì)元素進(jìn)行排序。隊(duì)列的頭部 是隊(duì)列中時(shí)間最長(zhǎng)的元素。隊(duì)列的尾部 是隊(duì)列中時(shí)間最短的元素。新的元素插入到隊(duì)列的尾部，隊(duì)列獲取操作從隊(duì)列頭部獲得元素。當(dāng)多個(gè)線(xiàn)程共享訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)公共 collection 時(shí)，ConcurrentLinkedQueue 是一個(gè)恰當(dāng)?shù)倪x擇。此隊(duì)列不允許使用 null 元素。

由于ConcurrentLinkedQueue只是簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)了一個(gè)隊(duì)列Queue，因此從API的角度講，沒(méi)有多少值的介紹，使用起來(lái)也很簡(jiǎn)單，和前面遇到的所有FIFO隊(duì)列都類(lèi)似。出隊(duì)列只能操作頭節(jié)點(diǎn)，入隊(duì)列只能操作尾節(jié)點(diǎn)，任意節(jié)點(diǎn)操作就需要遍歷完整的隊(duì)列。

重點(diǎn)放在解釋ConcurrentLinkedQueue的原理和實(shí)現(xiàn)上。

在繼續(xù)探討之前，結(jié)合前面線(xiàn)程安全的相關(guān)知識(shí)，我來(lái)分析設(shè)計(jì)一個(gè)線(xiàn)程安全的隊(duì)列哪幾種方法。

第一種：使用synchronized同步隊(duì)列，就像Vector或者Collections.synchronizedList/Collection那樣。顯然這不是一個(gè)好的并發(fā)隊(duì)列，這會(huì)導(dǎo)致吞吐量急劇下降。

第二種：使用Lock。一種好的實(shí)現(xiàn)方式是使用ReentrantReadWriteLock來(lái)代替ReentrantLock提高讀取的吞吐量。但是顯然ReentrantReadWriteLock的實(shí)現(xiàn)更為復(fù)雜，而且更容易導(dǎo)致出現(xiàn)問(wèn)題，另外也不是一種通用的實(shí)現(xiàn)方式，因?yàn)镽eentrantReadWriteLock適合哪種讀取量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于寫(xiě)入量的場(chǎng)合。當(dāng)然了ReentrantLock是一種很好的實(shí)現(xiàn)，結(jié)合Condition能夠很方便的實(shí)現(xiàn)阻塞功能，這在后面介紹BlockingQueue的時(shí)候會(huì)具體分析。

第三種：使用CAS操作。盡管Lock的實(shí)現(xiàn)也用到了CAS操作，但是畢竟是間接操作，而且會(huì)導(dǎo)致線(xiàn)程掛起。一個(gè)好的并發(fā)隊(duì)列就是采用某種非阻塞算法來(lái)取得最大的吞吐量。

ConcurrentLinkedQueue采用的就是第三種策略。它采用了參考資料1 中的算法。

在鎖機(jī)制中談到過(guò)，要使用非阻塞算法來(lái)完成隊(duì)列操作，那么就需要一種“循環(huán)嘗試”的動(dòng)作，就是循環(huán)操作隊(duì)列，直到成功為止，失敗就會(huì)再次嘗試。這在前面的章節(jié)中多次介紹過(guò)。

針對(duì)各種功能深入分析。

在開(kāi)始之前先介紹下ConcurrentLinkedQueue的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

在上面的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，ConcurrentLinkedQueue只有頭結(jié)點(diǎn)、尾節(jié)點(diǎn)兩個(gè)元素，而對(duì)于一個(gè)節(jié)點(diǎn)Node而言除了保存隊(duì)列元素item外，還有一個(gè)指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的引用next。 看起來(lái)整個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)還是比較簡(jiǎn)單的。但是也有幾點(diǎn)是需要說(shuō)明：

1. 所有結(jié)構(gòu)（head/tail/item/next）都是volatile類(lèi)型。 這是因?yàn)镃oncurrentLinkedQueue是非阻塞的，所以只有volatile才能使變量的寫(xiě)操作對(duì)后續(xù)讀操作是可見(jiàn)的（這個(gè)是有happens-before法則保證的）。同樣也不會(huì)導(dǎo)致指令的重排序。
2. 所有結(jié)構(gòu)的操作都帶有原子操作，這是由AtomicReferenceFieldUpdater保證的，這在原子操作中介紹過(guò)。它能保證需要的時(shí)候?qū)ψ兞康男薷牟僮魇窃拥摹?
3. 由于隊(duì)列中任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)（Node）只有下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的引用，所以這個(gè)隊(duì)列是單向的，根據(jù)FIFO特性，也就是說(shuō)出隊(duì)列在頭部(head)，入隊(duì)列在尾部(tail)。頭部保存有進(jìn)入隊(duì)列最長(zhǎng)時(shí)間的元素，尾部是最近進(jìn)入的元素。
4. 沒(méi)有對(duì)隊(duì)列長(zhǎng)度進(jìn)行計(jì)數(shù)，所以隊(duì)列的長(zhǎng)度是無(wú)限的，同時(shí)獲取隊(duì)列的長(zhǎng)度的時(shí)間不是固定的，這需要遍歷整個(gè)隊(duì)列，并且這個(gè)計(jì)數(shù)也可能是不精確的。
5. 初始情況下隊(duì)列頭和隊(duì)列尾都指向一個(gè)空節(jié)點(diǎn)，但是非null，這是為了方便操作，不需要每次去判斷head/tail是否為空。但是head卻不作為存取元素的節(jié)點(diǎn)，tail在不等于head情況下保存一個(gè)節(jié)點(diǎn)元素。也就是說(shuō)head.item這個(gè)應(yīng)該一直是空，但是tail.item卻不一定是空（如果head!=tail，那么tail.item!=null）。

對(duì)于第5點(diǎn)，可以從ConcurrentLinkedQueue的初始化中看到。這種頭結(jié)點(diǎn)也叫“偽節(jié)點(diǎn)”，也就是說(shuō)它不是真正的節(jié)點(diǎn)，只是一標(biāo)識(shí)，就像c中的字符數(shù)組后面的\0以后，只是用來(lái)標(biāo)識(shí)結(jié)束，并不是真正字符數(shù)組的一部分。

private transient volatile Node<E> head = new Node<E>(null, null);
private transient volatile Node<E> tail = head;

有了上述5點(diǎn)再來(lái)解釋相關(guān)API操作就容易多了。

在上一節(jié)中列出了add/offer/remove/poll/element/peek等價(jià)方法的區(qū)別，所以這里就不再重復(fù)了。

清單1 入隊(duì)列操作

public boolean offer(E e) {
    if (e == null) throw new NullPointerException();
    Node<E> n = new Node<E>(e, null);
    for (;;) {
        Node<E> t = tail;
        Node<E> s = t.getNext();
        if (t == tail) {
            if (s == null) {
                if (t.casNext(s, n)) {
                    casTail(t, n);
                    return true;
                }
            } else {
                casTail(t, s);
            }
        }
    }
}

清單1 描述的是入隊(duì)列的過(guò)程。整個(gè)過(guò)程是這樣的。

1. 獲取尾節(jié)點(diǎn)t，以及尾節(jié)點(diǎn)的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)s。如果尾節(jié)點(diǎn)沒(méi)有被別人修改，也就是t==tail，進(jìn)行2，否則進(jìn)行1。
2. 如果s不為空，也就是說(shuō)此時(shí)尾節(jié)點(diǎn)后面還有元素，那么就需要把尾節(jié)點(diǎn)往后移，進(jìn)行1。否則進(jìn)行3。
3. 修改尾節(jié)點(diǎn)的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)為新節(jié)點(diǎn)，如果成功就修改尾節(jié)點(diǎn)，返回true。否則進(jìn)行1。

從操作3中可以看到是先修改尾節(jié)點(diǎn)的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)，然后才修改尾節(jié)點(diǎn)位置的，所以這才有操作2中為什么獲取到的尾節(jié)點(diǎn)的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)不為空的原因。

特別需要說(shuō)明的是，對(duì)尾節(jié)點(diǎn)的tail的操作需要換成臨時(shí)變量t和s，一方面是為了去掉volatile變量的可變性，另一方面是為了減少volatile的性能影響。

清單2 描述的出隊(duì)列的過(guò)程，這個(gè)過(guò)程和入隊(duì)列相似，有點(diǎn)意思。

頭結(jié)點(diǎn)是為了標(biāo)識(shí)隊(duì)列起始，也為了減少空指針的比較，所以頭結(jié)點(diǎn)總是一個(gè)item為null的非null節(jié)點(diǎn)。也就是說(shuō)head!=null并且head.item==null總是成立。所以實(shí)際上獲取的是head.next，一旦將頭結(jié)點(diǎn)head設(shè)置為head.next成功就將新head的item設(shè)置為null。至于以前就的頭結(jié)點(diǎn)h，h.item=null并且h.next為新的head，但是由于沒(méi)有對(duì)h的引用，所以最終會(huì)被GC回收。這就是整個(gè)出隊(duì)列的過(guò)程。

清單2 出隊(duì)列操作

public E poll() {
    for (;;) {
        Node<E> h = head;
        Node<E> t = tail;
        Node<E> first = h.getNext();
        if (h == head) {
            if (h == t) {
                if (first == null)
                    return null;
                else
                    casTail(t, first);
            } else if (casHead(h, first)) {
                E item = first.getItem();
                if (item != null) {
                    first.setItem(null);
                    return item;
                }
                // else skip over deleted item, continue loop,
            }
        }
    }
}

另外對(duì)于清單3 描述的獲取隊(duì)列大小的過(guò)程，由于沒(méi)有一個(gè)計(jì)數(shù)器來(lái)對(duì)隊(duì)列大小計(jì)數(shù)，所以獲取隊(duì)列的大小只能通過(guò)從頭到尾完整的遍歷隊(duì)列，顯然這個(gè)代價(jià)是很大的。所以通常情況下ConcurrentLinkedQueue需要和一個(gè)AtomicInteger搭配才能獲取隊(duì)列大小。后面介紹的BlockingQueue正是使用了這種思想。

清單3 遍歷隊(duì)列大小

public int size() {
    int count = 0;
    for (Node<E> p = first(); p != null; p = p.getNext()) {
        if (p.getItem() != null) {
            // Collections.size() spec says to max out
            if (++count == Integer.MAX_VALUE)
                break;
        }
    }
    return count;
}

參考資料：

1. Simple, Fast, and Practical Non-Blocking and Blocking Concurrent Queue Algorithms
2. 多線(xiàn)程基礎(chǔ)總結(jié)十一—ConcurrentLinkedQueue
3. 對(duì)ConcurrentLinkedQueue進(jìn)行的并發(fā)測(cè)試