并发队列ConcurrentLinkedQueue和阻塞队列LinkedBlockingQueue在入队操作高并发性能比较
ConcurrentLinkedQueue
ConcurrentLinkedQueueConcurrentLinkedQueue是⼀种⾮阻塞的线程安全队列，与阻塞队列LinkedBlockingQueue相对应，ConcurrentLinkedQueue同样也是使⽤链表实现的FIFO队列，但不同的是它没有使⽤任何锁机制，⽽是⽤CAS来实现线程安全。
1，成员变量1//头结点，transient表⽰该成员变量不会被序列化，volatile表⽰该变量的可见性和有序性2// head永远不会为null，它也不含数据域3//head.next是它本⾝，其他任何活动的节点通过succ⽅法，都能找到head节点4private transient volatile Node<E> head;5//可能的尾结点，该节点仅仅是⼀个优化，在O(1)的时间复杂度内查找尾结点6//最好还是使⽤head.next在O（n）的时间复杂度内找到节点7private transient volatile Node<E> tail; head和tail作为链表的⾸尾节点存在，说明ConcurrentLinkedQueue使⽤双向链表实现的，改双向链表存储着全部数据，但是head和tail 都被transient修饰，不会被序列化，由此可以推断， ConcurrentLinkedQueue应当实现了writeObject和readObject序列化⽅法来完成序列化。
1private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s) throws java.io.Exception {2 s.defaultWriteObject();3//从头遍历节点，写⼊流4for(Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p)) {5 Object item = p.item;6if(item != null) {7 s.writeObject(item);8 }9//写⼊null作为结束符10 s.writeObject(null);11 }12}1314private void readObject(java.io.ObjectInputStream s) throws java.io.IOException, ClassNotFoundException {15 s.defaultReadObject();16//读取元素直到读取到结束符null17 Node<E> h = null;18 Object item;19while((item = s.readObject()) != null) {20 @SuppressWarnings("unchecked")21 Node<E> newNode = new Node<E>((E)item);22if(h == null) {23 h = t = newNode;24 } else {25 zySetNext(newNode);26 t.newNode;27 }28 }29if(h == null) {30 h = t = new Node<E>(null);31 }32 head = h;33 tail = t;34 }2，UNSAFE和CAS在ConcurrentLinkedQueue⾥的应⽤ UNSAFE是java提供的⼀个不安全的操作类，他可以通过直接操作内存来灵活操作java对象，1static {2try {3//获取UNSAFE对象，只有jre的类才能使⽤此种⽅式获取4 UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();5 Class<?> k = ConcurrentLinkedQueue.class;6//获取head字段在ConcurrentLinkedQueue勒种内存地址偏移量7 headOffset = UNSAFE.objectFieldOffset(k.getDeclaredField("head"));8//获取tail字段在ConcurrentLinkedQueue类中的内存地址偏移量9 tailOffset = UNSAFE.objectFieldOffset(k.getDeclaredField("tail"));10 } catch (Exception e) {11throw new Error();12 }13 }ConcurrentLinkedQueue的CAS操作针对的是head和tail，其节点实现类的CAS操作则针对的是next(下⼀个节点)和item(数据域)。
cuncurrentlinkedqueue 原理
cuncurrentlinkedqueue 原理
ConcurrentLinkedQueue是一种无界线程安全的基于FIFO的非阻塞队列，基于wait-free实现。
它的原理如下：
- 结构组成：该队列由Node节点、head头节点、tail尾节点组成，其中Node节点是一个单链表结构，由item和next组成。
- 默认构造函数：head、tail节点默认指向一个item为null的Node节点。
- 入队过程：如果tail节点的next节点为空，则将入队节点设置为tail节点的next节点（此时不用更新tail节点）；如果tail节点的next节点不为空，则将入队节点设置为tail节点，tail节点不总是尾节点。
ConcurrentLinkedQueue在写场景中采用乐观锁的思想，使用CAS+失败重试来保证操作的原子性。
为了避免CAS开销过大，它采用延迟更新首尾节点的思想，来减少CAS次数。
也就是说，ConcurrentLinkedQueue中的首尾节点并不一定是最新的首尾节点。
ConcurrentLinkedQueue在高并发环境中具有较好的性能，适合在对性能要求相对较高，同时对队列的读写存在多个线程同时进行的场景中使用。
java线程队列的用法
java线程队列的用法
Java线程队列是一种用于管理和调度多线程任务的数据结构。
在Java中，线程队列通常使用ConcurrentLinkedQueue、LinkedBlockingQueue或PriorityBlockingQueue等类来实现。
这些队列提供了线程安全的操作，可以用于在多线程环境下进行任务调度和管理。
首先，让我们来看一下ConcurrentLinkedQueue。
这是一个基于链接节点的无界线程安全队列，它采用了无锁的线程安全算法，适用于高并发的场景。
它提供了常见的队列操作方法，如add、offer、poll、peek等，可以用于在线程池中管理任务。
另外一个常用的线程队列是LinkedBlockingQueue，它是一个基于链表的有界队列。
它可以指定队列的容量，当队列满时会阻塞生产者线程，直到队列有空间为止。
这种队列适合于限制任务数量的场景，比如控制线程池的最大任务数。
除了上述两种队列外，还有PriorityBlockingQueue，它是一个支持优先级的无界阻塞队列。
在这种队列中，元素按照它们的自然顺序或者根据构造队列时提供的Comparator进行排序。
这种队列
适合于需要按照优先级处理任务的场景。
在实际应用中，我们可以利用这些线程队列来实现生产者-消费者模式、任务调度和消息传递等功能。
通过合理选择队列类型和合理设置队列容量，可以提高多线程程序的效率和性能。
总的来说，Java线程队列是多线程编程中非常重要的一部分，它提供了一种安全、高效的方式来管理和调度多线程任务。
合理地使用线程队列可以帮助我们编写出稳定、高性能的多线程程序。
concurrentlinkedqueue 容量
concurrentlinkedqueue 容量并解释并发链表队列（ConcurrentLinkedQueue）的容量问题。
第一部分：介绍并发链表队列（ConcurrentLinkedQueue）并发链表队列是一种线程安全的队列数据结构，它广泛用于多线程应用程序中。
该队列采用链表的形式，支持高效地完成插入和删除操作，而不需要任何同步措施。
在多线程环境下，各个线程可以同时操作队列，而不会导致数据的错误或不一致。
这是因为并发链表队列使用了一系列的算法和数据结构，以确保线程安全性和高效性。
第二部分：并发链表队列的无界特性与许多其他队列实现不同，ConcurrentLinkedQueue是一种无界队列，它没有预先定义的容量限制。
这意味着队列可以根据需要自动调整大小，并支持无限数量的元素。
在任何时候，我们都可以将元素添加到队列中，而不需要担心容量是否已满或是否需要重新调整大小。
第三部分：为什么并发链表队列没有容量限制并发链表队列没有特定的容量限制，是由于其底层数据结构和算法的设计。
链表是一种动态数据结构，它可以根据需要随时增加或减少节点。
因此，并发链表队列可以根据元素的增加或删除调整其大小。
另外，并发链表队列是基于一种CAS（Compare And Swap）算法实现的。
CAS算法可以保证并发操作的线程安全性。
在插入或删除元素时，只有当队列的状态与操作之间的预期状态相符时，才能成功执行操作。
如果并发操作之间存在竞争，那么只有一个线程能够成功执行操作，而其他线程将重试。
第四部分：并发链表队列的性能考虑尽管并发链表队列没有容量限制，但是在实际应用中，我们仍然需要考虑性能问题。
首先，由于并发链表队列是无界的，所以在某些极端情况下，队列可能会无限增长，占用大量内存。
为了避免这种情况，我们可以使用其他方法来限制队列的大小，比如设置一个阈值，当达到该阈值时，停止向队列中添加元素。
其次，并发链表队列的性能取决于并发访问的数量和类型。
concurrentqueue linkedblockingqueue原理(一)
concurrentqueue linkedblockingqueue原理(一)concurrentqueue和LinkedBlockingQueue原理什么是concurrentqueue？concurrentqueue是一个多线程环境下线程安全的队列实现，它允许多个线程同时读写队列中的元素。
它主要用于解决多线程环境下的队列操作问题。
什么是LinkedBlockingQueue？LinkedBlockingQueue是Java中的一个阻塞队列实现，它基于链表结构，它允许多个线程同时读写队列中的元素，并且支持阻塞操作。
它主要用于解决多线程环境下的生产者-消费者问题。
concurrentqueue原理详解concurrentqueue的实现主要依赖于两个关键技术：CAS （Compare-and-Swap）和volatile。
CAS是一种无锁的同步机制，它通过比较内存中的值和期望值来确定是否进行更新。
当多个线程同时对一个变量进行更新时，只有一个线程能够成功更新，其他线程需要重试。
volatile是一种轻量级的同步机制，它保证了可见性和有序性。
当一个变量被声明为volatile，任何对该变量的修改都会立即刷新到主内存，并且任何对该变量的读取都会从主内存中获取最新的值。
concurrentqueue内部使用了一个环形数组作为底层数据结构，该数组中的每个元素都包含一个元素值和一个状态。
其中，状态用于标记元素是否可访问。
当一个线程要向队列中添加元素时，它首先通过CAS操作获取到队列的尾部指针，并将元素添加到尾部指针所指向的位置。
然后，它通过CAS操作将尾部指针向后移动一位。
当一个线程要从队列中弹出元素时，它首先通过CAS操作获取到队列的头部指针，并获取头部指针所指向的元素值。
然后，它通过CAS 操作将头部指针向后移动一位。
这样，多个线程可以同时对队列进行读写操作，而不会出现线程安全问题。
LinkedBlockingQueue原理详解LinkedBlockingQueue的实现也是基于链表结构，它使用了一个链表来存储队列中的元素。
java中的各种Queue
java中的各种Queue java中的各种并发Queue可以归为以下的⼏种： ConcurrentLinkedQueue：⼀个由链表结构组成的⾮阻塞队列ArrayBlockingQueue ：⼀个由数组结构组成的有界阻塞队列LinkedBlockingQueue ：⼀个由链表结构组成的有界阻塞队列PriorityBlockingQueue ：⼀个⽀持优先级排序的⽆界阻塞队列DelayQueue：⼀个使⽤优先级队列实现的⽆界阻塞队列SynchronousQueue：⼀个不存储元素的阻塞队列LinkedTransferQueue：⼀个由链表结构组成的⽆界阻塞队列LinkedBlockingDeque：⼀个由链表结构组成的双向阻塞队列 ConcurrentLinkedQueue ConcurrentLinkedQueue不能阻塞队列，但是速度快。
在不需要阻塞的情况下，应该优选ConcurrentLinkedQueue。
ArrayBlockingQueue ArrayBlockingQueue是⼀个⽤数组实现的有界阻塞队列。
在队列⼤⼩固定的情况下是优先选择，⼊队出队只有⼀把锁，锁的竞争会⽐较激烈。
LinkedBlockingQueue LinkedBlockingQueue是⼀个⽤链表实现的有界阻塞队列，此队列的默认和最⼤长度为Integer.MAX_VALUE。
在队列⼤⼩没有限制的情况下优先选择。
⼊队和出队做了锁分离，对于锁的竞争会⽐较⼩。
由于LinkedBlockingQueue是基于链表实现的，当队列容量较⼤，做查找操作时会⽐较耗时。
PriorityBlockingQueue PriorityBlockingQueue是⼀个⽀持优先级的⽆界队列。
默认情况下元素采取⾃然顺序排列，也可以通过⽐较器comparator来指定元素的排序规则。
需要对队列中的元素做排序操作时，PriorityBlockingQueue是唯⼀的选择。
concurrentlinkeddeque 的使用方式-概述说明以及解释
concurrentlinkeddeque 的使用方式-概述说明以及解释1.引言1.1 概述ConcurrentLinkedDeque是Java并发包(java.util.concurrent)中提供的一种线程安全的无界双向链表。
它是对Deque接口的一个实现，具有高效且线程安全的特性。
在多线程环境下，使用ConcurrentLinkedDeque可以实现并发地访问和修改数据，而无需显式地加锁。
这种高并发的特性使得ConcurrentLinkedDeque在并发编程中非常有用，尤其是在生产者-消费者模式或者任务调度等场景中。
与传统的LinkedList不同，ConcurrentLinkedDeque在插入和删除元素时，无需复制整个链表，而是采用一种无锁算法，利用CAS操作来实现线程安全。
这使得ConcurrentLinkedDeque的性能较好，能够保持较高的吞吐量。
ConcurrentLinkedDeque的结构是由一系列节点构成的双向链表，每个节点都包含了前一个节点和后一个节点的引用。
在并发情况下，节点的插入和删除操作只会影响到相邻节点，不会产生线程间的竞争。
在使用ConcurrentLinkedDeque时，需要注意的是，它不是一个有序的集合，因为无法保证元素的插入顺序与元素的遍历顺序完全一致。
如果需要有序的访问，可以考虑使用其他的线程安全有序集合，如ConcurrentSkipListSet等。
在接下来的正文部分，我们将详细介绍ConcurrentLinkedDeque的基本使用方式，包括如何插入、删除和遍历元素，以及如何处理并发访问时可能出现的一些情况。
同时，我们也会提供一些使用ConcurrentLinkedDeque的建议，帮助读者更好地利用这个高效的并发容器。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：文章的结构是指文章的整体布局和组织方式，包括各个章节的标题和内容顺序。
concurrentlinkedqueue 容量
concurrentlinkedqueue 容量ConcurrentLinkedQueue 是 Java.util.concurrent 包中的一个并发集合类，它实现了 Queue 接口，是一个先进先出（FIFO）的队列。
与其他并发队列不同的是，ConcurrentLinkedQueue 不是有界的，也就是说它没有固定的容量限制。
本文将重点讨论 ConcurrentLinkedQueue 的容量和其特点。
ConcurrentLinkedQueue 是基于链表实现的队列，它采用无锁算法（Lock-Free）来实现线程安全。
这意味着多个线程可以同时进行插入（offer）和删除（poll）操作，而不需要互斥锁，从而提高了并发性能。
ConcurrentLinkedQueue 使用 CAS （Compare and Swap）操作来保证数据的一致性。
由于底层是链表结构，ConcurrentLinkedQueue 不需要预先指定容量大小，因此理论上它的容量可以是无限的。
当队列中的元素超过 JVM 虚拟机内存限制时，ConcurrentLinkedQueue 会自动进行内存扩容，以适应更多的元素。
需要注意的是，虽然 ConcurrentLinkedQueue 没有明确的容量限制，但是在实践中，由于内存资源的有限性，实际的容量仍然是有限的。
当插入元素超过 JVM堆内存限制时，可能会导致 OutOfMemoryError 异常。
另外，在使用 ConcurrentLinkedQueue 时要注意，它是一个无界队列，即使队列为空，调用 poll 方法也不会返回 null 值，而是会立即返回一个空值。
因此，在使用 poll 方法时应该对返回值进行判空处理，以避免出现空指针异常。
在实际应用中，ConcurrentLinkedQueue 通常被用于多线程或并发环境下的任务调度、消息传递等场景。
由于它的高并发性和无锁算法的特点，ConcurrentLinkedQueue 在读多写少的场景下表现出色。
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并发队列ConcurrentLinkedQueue和阻塞队列LinkedBlockingQueue在入队操作高并发性能比较并发队列ConcurrentLinkedQueue和阻塞队列LinkedBlockingQueue在入队操作高并发性能比较2011-01-19 08:522802人阅读测试结果显示：阻塞队列和并发队列在高并发情况下，性能相差不大。
1 Test.java代码参考/arkblue/archive/2011/01/14/6138598.aspx[ja va] view plaincopyprint?public class ConcurrentQueueTest {private static int COUNT = 100000;private static int THREAD_NUM = 10;private static CyclicBarrierThread cyclicBarrierThread = new CyclicBarrierThread();private static ConcurrentLinkedQueue conQueue = newConcurrentLinkedQueue();private static LinkedBlockingQueue linkQueue = new LinkedBlockingQueue();static class ConcurrentLinkedQueueProducer extends Test {public ConcurrentLinkedQueueProducer(String id, CyclicBarrier barrier,long count, int threadNum, ExecutorService executor) { super(id, barrier, count, threadNum, executor);}@Overrideprotected void test() {conQueue.add(1);}}static class LinkedBlockingQueueProducer extends Test {public LinkedBlockingQueueProducer(String id, CyclicBarrier barrier,long count, int threadNum, ExecutorService executor) { super(id, barrier, count, threadNum, executor);}@Overrideprotected void test() {conQueue.add(1);}}static class CyclicBarrierThread extends Thread {@Overridepublic void run() {conQueue.clear();linkQueue.clear();}}public static void test(String id, long count, int threadNum, ExecutorService executor) {final CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(threadNum + 1,cyclicBarrierThread);System.out.println("==============================") ;System.out.println("count = " + count + "/t" + "Thread Count = "+ threadNum);concurrentTotalTime += new ConcurrentLinkedQueueProducer( "ConcurrentLinkedQueueProducer", barrier, COUNT, threadNum,executor).startTest();linkedBlockingTotalTime += new LinkedBlockingQueueProducer( "LinkedBlockingQueueProducer ", barrier, COUNT, threadNum,executor).startTest();totalThreadCount += threadNum;executor.shutdownNow();System.out.println("==============================")}static long concurrentTotalTime = 0;static long linkedBlockingTotalTime = 0;static long totalThreadCount = 0;public static void main(String[] args) throws InterruptedException {for (int i = 1; i 20; i++) {ExecutorService executor =Executors.newFixedThreadPool(THREAD_NUM* i);test("", COUNT, 10 * i, executor);}System.out.println("ConcurrentLinkedQueue Avg Time = " + concurrentTotalTime / totalThreadCount);System.out.println("LinkedBlockingQueue Avg Time = " + linkedBlockingTotalTime / totalThreadCount);} public class ConcurrentQueueTest {private static int COUNT = 100000;private static int THREAD_NUM = 10;private static CyclicBarrierThread cyclicBarrierThread = new CyclicBarrierThread(); private static ConcurrentLinkedQueue conQueue = new ConcurrentLinkedQueue();private static LinkedBlockingQueue linkQueue = new LinkedBlockingQueue(); static class ConcurrentLinkedQueueProducer extends Test { public ConcurrentLinkedQueueProducer(String id, CyclicBarrier barrier,long count, int threadNum, ExecutorService executor) {super(id, barrier, count, threadNum, executor);} @Overrideprotected void test() {conQueue.add(1);}} static class LinkedBlockingQueueProducer extends Test { public LinkedBlockingQueueProducer(String id,CyclicBarrier barrier,long count, int threadNum, ExecutorService executor) {super(id, barrier, count, threadNum, executor);} @Overrideprotected void test() {conQueue.add(1);}} static class CyclicBarrierThread extends Thread { @Overridepublic void run() {conQueue.clear();linkQueue.clear();}} public static void test(String id, long count, int threadNum,ExecutorService executor) { final CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(threadNum + 1,cyclicBarrierThread);System.out.println("============================= =");System.out.println("count = " + count + "/t" + "ThreadCount = "+ threadNum); concurrentTotalTime += new ConcurrentLinkedQueueProducer("ConcurrentLinkedQueueProducer", barrier, COUNT, threadNum,executor).startTest();linkedBlockingTotalTime += new LinkedBlockingQueueProducer("LinkedBlockingQueueProducer ", barrier, COUNT, threadNum,executor).startTest(); totalThreadCount += threadNum;executor.shutdownNow();System.out.println("============================= =");} static long concurrentTotalTime = 0;static long linkedBlockingTotalTime = 0; static long totalThreadCount = 0; public static void main(String[] args) throws InterruptedException {for (int i = 1; i < 20; i++) {ExecutorService executor =Executors.newFixedThreadPool(THREAD_NUM* i);test("", COUNT, 10 * i, executor);} System.out.println("ConcurrentLinkedQueue Avg Time = "+ concurrentTotalTime / totalThreadCount);System.out.println("LinkedBlockingQueue Avg Time = "+ linkedBlockingTotalTime / totalThreadCount);}}结果，执行100，000次的并发入队操作，并发队列需要49毫秒，阻塞队列需要53毫秒，比阻塞队列平均快4毫秒。