队列在线程池等有限资源池中的应用

阳光穿透心脏的1/2处 2022-12-11 13:53 126阅读 0赞

## 一 概述 ##

CPU的资源是有限的，任务的处理速度与线程个数并不是完全线性正相关的。相反，过多的线程反而会导致CPU资源频繁的切换，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。

## 二 队列 ##

队列的概念非常好理解，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"。队列是一种操作受限的线程表数据结构，存在两个基本操作：**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。

对了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。其实队列是很多偏底层系统的，框架，中间件开发的重要底层数据结构。比如高性能队列Disruptor，Linux环型缓存，都用到了循环并发队列；此外Java concurrent并发包利用ArrayBlockingQueue来实现公平锁等。

## 三 顺序队列和链式队列 ##

队列和栈一样，也是一种抽象的数据结构。它具有先进先出的特性，支持在队尾插入元素，在对头删除元素。我们可以用数组来实现，也可以用链表来实现。用数组实现的队列叫做**顺序队列**，用链表实现的队列叫作**链式队列**。

**顺序队列**

栈的出栈入栈都是操作同一个头结点，队列的入队和出队分别操作队尾和队头。

![20201002145815650.png][]

当我们调用两次出队操作之后，队列中的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。

![20201002145929543.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。此时可以通过数据搬移，使得每次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)，实际上，我们在出队时可以不用搬移数据，如果没有空闲时间了，我们只需要在入队时，再集中触发一次数据的搬移操作。

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，整体搬移到数组下标为0的位置。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NhbG1fZW5jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

**链式队列**

基于链表的实现的队列中，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。

入队时：**tail ->next = new node（增加结点）**， **tail = tail->next（增加的结点为尾部结点）**；

出队时：**head = head->next（将删除前的头节点下一个作为新的头结点）。**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NhbG1fZW5jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

## **四 循环队列** ##

当通过数组实现循环队列的时候，再tail = n的时候，会有数据搬移操作，这样入队的性能就会收到影响。为了解决数据搬移的问题，我们可以通过循环队列来解决问题。

循环队列，顾名思义，他长得像一个环。原来数组时有头有尾的，时一条直线。现在我们把首尾相连，组成一个队列环。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NhbG1fZW5jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

图中的队列的大小为8，当前head为4，tail为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依次入队之后的样子。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NhbG1fZW5jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

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。要像写出没有bug的循环队列的实现代码，最关键的时，**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。在循环队列中，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。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NhbG1fZW5jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

如图为队满的情况，tail = 3，head = 4，n = 8；有数据发现(3+1)%8=4。根据规律，队列满时，可以得到队满的公式为(tail +1)%n = head。

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内存空间。

## 五 阻塞队列和并发队列 ##

**阻塞队列**

阻塞队列其实就是在队列的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，直到队列中有空闲的位置后再插入数据，然后再返回。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NhbG1fZW5jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

"生产者-消费者模型"可以通过阻塞队列来完成。这种基于阻塞队列实现的"生产者-消费者模型"，可以有效的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"。

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。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NhbG1fZW5jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

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。线程安全的队列叫作并发队列。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。

## 六 队列在线程池等有限资源池中的应用 ##

**当线程池没有空闲线程时，处理新的任务请求资源时，线程池存在两种处理策略：**

1.  第一种是非阻塞的处理方式，直接拒绝任务请求；
2.  第二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。

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。

基于链表的实现方式，可以实现一个支持无限队列的无界队列（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，基于链表实现的无线排队的线程池时不合适的。

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铭感的系统来说，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。

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。

[20201002145815650.png]: /images/20221123/67a2227304d34eb1bcba5d5d7168e14b.png
[20201002145929543.png]: /images/20221123/54c280fd12664407b5fb4ba9387c4a3d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NhbG1fZW5jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221123/b5d9d6eed65c4e9d96ac35ff187a59b2.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NhbG1fZW5jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221123/3ca61c8883f744bda3ab4b98c5202064.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NhbG1fZW5jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221123/d92faf65f3084538baf841d7faa73415.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NhbG1fZW5jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221123/f461346ee0e844919548fb984493e8df.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NhbG1fZW5jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221123/faf5d3fbeb23492d9d529a0aae30124a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NhbG1fZW5jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221123/5aa97365381a4173baad31abfdc0c673.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NhbG1fZW5jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20221123/10fd83f15ff347b7a38898ec6fad6f9e.png