1.java并发之LBQ和ABQ(1)
2.java并发编程之深入学习Concurrent包(十一，并发并ConcurrentLinkedQueue类)
3.Java并发基础：LinkedBlockingQueue全面解析！队列队列
4.Java并发基础：PriorityBlockingQueue全面解析！源码
5.Java并发编程解析 | 基于JDK源码解析Java领域中并发锁之StampedLock锁的请求设计思想与实现原理 (三)
6.Java并发编程笔记之LinkedBlockingQueue源码探究

java并发之LBQ和ABQ(1)

       本文探讨的是Java并发编程中的两个重要队列：LinkedBlockingQueue (LBQ) 和 ArrayBlockingQueue (ABQ)。在生产者-消费者模型中，控制这两种队列作为缓冲机制，并发并jsp mysql源码安装有助于降低两端速率不匹配带来的队列队列风险。本文首先从JDK1.7的源码源码分析，后续也会涉及1.8的请求优化。

       核心在于，控制阻塞队列的并发并核心机制是生产者和消费者之间的同步与协调：当队列满时，生产者等待，队列队列队列空时，源码消费者等待。请求LBQ采用two-lock算法，控制有读写锁和条件变量，针对多写者-多读者模式提供资源控制。相比之下，LBQ的性能通常优于ABQ，这得益于其独特的dummy head结构，使得生产者和消费者独立工作。

       LBQ的构造中，初始化一个头节点，并使用单向链表存储数据。入队操作简便，仅需修改尾指针，时间复杂度为O(1)。而出队操作涉及头节点，虽与入队可能并发，但由于操作不同属性，不存在竞争，月线反转公式源码同样为O(1)。但LBQ的迭代器设计为弱一致性，允许队列结构改变，这可能导致内存管理和GC问题，尤其在多线程环境下。

       LBQ为了减少内存压力和GC负担，删除节点时会将next指针指向自身，避免跨代引用导致的GC问题。对于LBQ的深入理解，ABQ的内容将在后续篇章中继续探讨。

java并发编程之深入学习Concurrent包(十一，ConcurrentLinkedQueue类)

       深入学习ConcurrentLinkedQueue类，了解它作为非阻塞队列实现，采用链表形式构建的容器。

       ConcurrentLinkedQueue类遵循非阻塞算法，通过原子指令CAS（Compare and Swap）取代同步阻塞锁，以确保在并发访问下数据的一致性，并显著提升同步性能。根据Amdahl定律，最小化串行代码的粒度是提升并发性能的关键，ConcurrentLinkedQueue类的实现正是如此。它不严格保证链表头尾的一致性，而是通过CAS操作来确保新节点的插入和头尾节点的更新，实现高效并发。

       在非阻塞队列的操作中，通常需要原子化执行的两个步骤被分离，即插入新节点的入队和出队操作，与头尾节点的更新并非同步。这减少了需要原子更新的值范围，仅涉及唯一的腾飞点主图指标源码变量，从而提升了非阻塞队列操作的性能，这也是Amdahl定律的体现。

       ConcurrentLinkedQueue类的源代码中，节点类Node实现了这一设计，其item和next域被声明为普通的volatile类型，并使用AtomicReferenceFieldUpdater来更新。通过这种方式，能够实现高效、并发的节点操作。

       节点类型被分为有效节点（item不为null）、无效节点（item为null）和已删除节点（通过next链接到自身），其中，头节点是队列中的第一个有效节点，而尾节点是next为null的节点，注意这不一定是tail指向的节点。

       队列的初始化通过创建一个head和tail共同指向，item及next都为null的初始队列来实现。

       入队操作涉及将新节点插入到尾节点的后面，通过tail找到尾节点执行插入操作。如果插入不成功，会继续向后推进查找。这一过程确保了高效并发的实现。

       出队操作则涉及从头节点开始，循环查找下一个节点，直到找到满足条件的节点为止。一旦找到满足条件的节点，则更新头节点，并返回该节点的item值。

       当遍历过程已越过一个节点时，会寻找下一个节点。缥缈轩网络验证源码如果head的next等于head，则意味着到达了哨兵节点，此时下一节点从head重新开始查找。

       综上所述，ConcurrentLinkedQueue类通过非阻塞算法和高效的设计，提供了一个高性能的并发队列实现，适用于需要高并发访问场景的应用。

Java并发基础：LinkedBlockingQueue全面解析！

       LinkedBlockingQueue类以链表结构实现高效线程安全队列，具备出色的并发性能和灵活的阻塞与非阻塞操作，适用于生产者和消费者模式。它在多线程环境中的数据共享管理能力突出，是提高程序并发性能和稳定性的关键组件。

       设想在线购物平台，处理大量订单时，使用LinkedBlockingQueue可将订单信息放入排队等候区，后台处理程序从中取出进行处理，线程安全保证信息不重复处理或丢失。插入元素时可设置等待时间，控制新订单等待空间可用，避免阻塞过长时间。LinkedBlockingQueue常用于多线程间的数据共享和传输，尤其在生产者-消费者场景。

       下面代码演示生产者-消费者场景，生产者生成整数并放入队列，消费者取出处理，队列满时生产者等待。在main方法中，创建LinkedBlockingQueue实例，启动线程执行。小停牌指标源码程序完成后输出结束信息。

       LinkedBlockingQueue类实现BlockingQueue接口，基于链表存储元素，确保线程安全。优点在于高效的并发性能和可伸缩性，适用于生产者和消费者模式。然而，数据量大时链表结构可能导致较高内存开销，高并发场景下线程竞争可能影响性能。

Java并发基础：PriorityBlockingQueue全面解析！

       PriorityBlockingQueue 是一个线程安全的优先级队列，内部基于优先级堆实现，确保元素有序性，适用于多线程环境下的任务调度与资源管理。通过优先级队列，高优先级任务优先执行，简洁强大的 API 便于应对复杂并发场景。

       在打印服务中，用户提交任务时，可通过优先级队列管理任务，高优先级任务自动排在前面，工作线程安全高效地处理任务。此队列提供线程安全的队列操作，多线程并发访问无锁冲突。

       PriorityBlockingQueue 解决了多任务环境下，高效处理高优先级任务的需求，确保优先级顺序执行。代码示例展示了如何创建优先级队列，添加不同优先级任务，循环检索并处理优先级最高任务。通过 compareTo 方法自定义排序逻辑，实现不同优先级任务的有序管理。

       核心方法包括构造、插入、移除、检查及辅助操作，实现优先级队列的基本功能。此队列在高并发场景下提供并发安全性，但迭代过程中不保证元素顺序一致性，可能影响性能。

       总结，PriorityBlockingQueue 是处理优先级任务的理想选择，提供高效、线程安全的队列管理，适用于复杂并发场景。通过合理配置和使用，能够优化任务调度与资源管理，提升系统性能。

Java并发编程解析 | 基于JDK源码解析Java领域中并发锁之StampedLock锁的设计思想与实现原理 (三)

       在并发编程领域，核心问题涉及互斥与同步。互斥允许同一时刻仅一个线程访问共享资源，同步则指线程间通信协作。多线程并发执行历来面临两大挑战。为解决这些，设计原则强调通过消息通信而非内存共享实现进程或线程同步。

       本文探讨的关键术语包括Java语法层面实现的锁与JDK层面锁。Java领域并发问题主要通过管程解决。内置锁的粒度较大，不支持特定功能，因此JDK在内部重新设计，引入新特性，实现多种锁。基于JDK层面的锁大致分为4类。

       在Java领域，AQS同步器作为多线程并发控制的基石，包含同步状态、等待与条件队列、独占与共享模式等核心要素。JDK并发工具以AQS为基础，实现各种同步机制。

       StampedLock（印戳锁）是基于自定义API操作的并发控制工具，改进自读写锁，特别优化读操作效率。印戳锁提供三种锁实现模式，支持分散操作热点与削峰处理。在JDK1.8中，通过队列削峰实现。

       印戳锁基本实现包括共享状态变量、等待队列、读锁与写锁核心处理逻辑。读锁视图与写锁视图操作有特定队列处理，读锁实现包含获取、释放方式，写锁实现包含释放方式。基于Lock接口的实现区分读锁与写锁。

       印戳锁本质上仍为读写锁，基于自定义封装API操作实现，不同于AQS基础同步器。在Java并发编程领域，多种实现与应用围绕线程安全，根据不同业务场景具体实现。

       Java锁实现与运用远不止于此，还包括相位器、交换器及并发容器中的分段锁。在并发编程中，锁作为实现方式之一，提供线程安全，但实际应用中锁仅为单一应用，提供并发编程思想。

       本文总结Java领域并发锁设计与实现，重点介绍JDK层面锁与印戳锁。文章观点及理解可能存在不足，欢迎指正。技术研究之路任重道远，希望每一份努力都充满价值，未来依然充满可能。

Java并发编程笔记之LinkedBlockingQueue源码探究

       LinkedBlockingQueue 是基于单向链表实现的一种阻塞队列，其内部包含两个节点用于存放队列的首尾，并维护了一个表示元素个数的原子变量 count。同时，它利用了两个 ReentrantLock 实例（takeLock 和 putLock）来保证元素的原子性入队与出队操作。此外，notEmpty 和 notFull 两个信号量与条件队列用于实现阻塞操作，使得生产者和消费者模型得以实现。

       LinkedBlockingQueue 的实现主要依赖于其内部锁机制和信号量管理。构造函数默认容量为最大整数值，用户可自定义容量大小。offer 方法用于尝试将元素添加至队列尾部，若队列未满则成功，返回 true，反之返回 false。若元素为 null，则抛出 NullPointerException。put 方法尝试将元素添加至队列尾部，并阻塞当前线程直至队列有空位，若被中断则抛出 InterruptedException。通过使用 putLock 锁，确保了元素的原子性添加以及元素计数的原子性更新。

       在实现细节上，offer 方法通过在获取 putLock 的同时检查队列是否已满，避免了不必要的元素添加。若队列未满，则执行入队操作并更新计数器，同时考虑唤醒等待队列未满的线程。此过程中，通过 notFull 信号量与条件队列协调线程间等待与唤醒。

       put 方法则在获取 putLock 后立即检查队列是否满，若满则阻塞当前线程至 notFull 信号量被唤醒。在入队后，更新计数器，并考虑唤醒等待队列未满的线程，同样通过 notFull 信号量实现。

       poll 方法用于从队列头部获取并移除元素，若队列为空则返回 null。此方法通过获取 takeLock 锁，保证了在检查队列是否为空和执行出队操作之间的原子性。在出队后，计数器递减，并考虑激活因调用 poll 或 take 方法而被阻塞的线程。

       peek 方法类似，但不移除队列头部元素，返回 null 若队列为空。此方法也通过获取 takeLock 锁来保证操作的原子性。

       take 方法用于阻塞获取队列头部元素并移除，若队列为空则阻塞当前线程直至队列不为空。此方法与 put 方法类似，通过 notEmpty 信号量与条件队列协调线程间的等待与唤醒。

       remove 方法用于移除并返回指定元素，若存在则返回 true，否则返回 false。此方法通过双重加锁机制（fullyLock 和 fullyUnlock）来确保元素移除操作的原子性。

       size 方法用于返回当前队列中的元素数量，通过 count.get() 直接获取，确保了操作的准确性。

       综上所述，LinkedBlockingQueue 通过其独特的锁机制和信号量管理，实现了高效、线程安全的阻塞队列操作，适用于生产者-消费者模型等场景。