前言
ConcurrentLinkedQueue是基于链接节点的无界线程安全队列。此队列按照FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。队列的头部是队列中存在时间最长的元素，而队列的尾部则是最近添加的元素。新的元素总是被插入到队列的尾部，而队列的获取操作（例如poll或peek）则是从队列头部开始。
与传统的LinkedList不同，ConcurrentLinkedQueue使用了一种高效的非阻塞算法，被称为无锁编程（Lock-Free programming），它通过原子变量和CAS(Compare-And-Swap)操作来保证线程安全，而不是通过传统的锁机制。这使得它在高并发场景下具有出色的性能表现。
可以看做一个线程安全的LinkedList，是一个线程安全的无界队列，但LinkedList是一个双向链表，而ConcurrentLinkedQueue是单向链表。
ConcurrentLinkedQueue线程安全在于设置head、tail以及next指针时都用的cas操作，而且node里的item和next变量都是用volatile修饰，保证了多线程下变量的可见性。而ConcurrentLinkedQueue的所有读操作都是无锁的，所以可能读会存在不一致性。
应用场景
如果对队列加锁的成本较高则适合使用无锁的 ConcurrentLinkedQueue来替代。适合在对性能要求相对较高，同时有多个线程对队列进行读写的场景。
ConcurrentLinkedQueue通过无锁来做到了更高的并发量，是个高性能的队列，但是使用场景相对不如阻塞队列常见，毕竟取数据也要不停的去循环，不如阻塞的设计，但是在并发量特别大的情况下，是个不错的选择，性能上好很多，而且这个队列的设计也是特别费力，尤其的使用的改良算法和对哨兵的处理。
主要方法
ConcurrentLinkedQueue提供了丰富的方法来操作队列，包括：
offer(E e)：将指定的元素插入此队列的尾部。add(E e)：将指定的元素插入此队列的尾部（与offer方法功能相同，但在失败时抛出异常）。poll()：获取并移除此队列的头部，如果此队列为空，则返回null。peek()：获取但不移除此队列的头部，如果此队列为空，则返回null。size()：返回此队列中的元素数量。需要注意的是，由于并发的原因，这个方法返回的结果可能并不准确。如果需要在并发环境下获取准确的元素数量，建议使用java.util.concurrent.atomic包中的原子变量进行计数。isEmpty()：检查此队列是否为空。与size()方法类似，由于并发的原因，这个方法返回的结果也可能不准确。
需要注意的是，在并发环境下使用size()和isEmpty()方法时需要特别小心，因为它们的结果可能并不准确。如果需要精确的元素数量或空队列检测，建议使用额外的同步机制或原子变量来实现。
底层源码
类的内部类
private static class Node<E> {
// 元素
volatile E item;
// next域
volatile Node<E> next;
/**
* Constructs a new node. Uses relaxed write because item can
* only be seen after publication via casNext.
*/
// 构造函数
Node(E item) {
// 设置item的值
UNSAFE.putObject(this, itemOffset, item);
}
// 比较并替换item值
boolean casItem(E cmp, E val) {
return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, itemOffset, cmp, val);
}
void lazySetNext(Node<E> val) {
// 设置next域的值，并不会保证修改对其他线程立即可见
UNSAFE.putOrderedObject(this, nextOffset, val);
}
// 比较并替换next域的值
boolean casNext(Node<E> cmp, Node<E> val) {
return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, nextOffset, cmp, val);
}
// Unsafe mechanics
// 反射机制
private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
// item域的偏移量
private static final long itemOffset;
// next域的偏移量
private static final long nextOffset;
static {
try {
UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class<?> k = Node.class;
itemOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("item"));
nextOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("next"));
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
}
说明: Node类表示链表结点，用于存放元素，包含item域和next域，item域表示元素，next域表示下一个结点，其利用反射机制和CAS机制来更新item域和next域，保证原子性。
类的属性
public class ConcurrentLinkedQueue<E> extends AbstractQueue<E>
implements Queue<E>, java.io.Serializable {
// 版本序列号
private static final long serialVersionUID = 196745693267521676L;
// 反射机制
private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
// head域的偏移量
private static final long headOffset;
// tail域的偏移量
private static final long tailOffset;
static {
try {
UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class<?> k = ConcurrentLinkedQueue.class;
headOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("head"));
tailOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("tail"));
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
// 头节点
private transient volatile Node<E> head;
// 尾结点
private transient volatile Node<E> tail;
}
说明: 属性中包含了head域和tail域，表示链表的头节点和尾结点，同时，ConcurrentLinkedQueue也使用了反射机制和CAS机制来更新头节点和尾结点，保证原子性。
类的构造函数
- ConcurrentLinkedQueue()
public ConcurrentLinkedQueue() {
// 初始化头节点与尾结点
head = tail = new Node<E>(null);
}
说明: 该构造函数用于创建一个最初为空的 ConcurrentLinkedQueue，头节点与尾结点指向同一个结点，该结点的item域为null，next域也为null。
- ConcurrentLinkedQueue(Collection<? extends E>)
public ConcurrentLinkedQueue(Collection<? extends E> c) {
Node<E> h = null, t = null;
for (E e : c) { // 遍历c集合
// 保证元素不为空
checkNotNull(e);
// 新生一个结点
Node<E> newNode = new Node<E>(e);
if (h == null) // 头节点为null
// 赋值头节点与尾结点
h = t = newNode;
else {
// 直接头节点的next域
t.lazySetNext(newNode);
// 重新赋值头节点
t = newNode;
}
}
if (h == null) // 头节点为null
// 新生头节点与尾结点
h = t = new Node<E>(null);
// 赋值头节点
head = h;
// 赋值尾结点
tail = t;
}
说明: 该构造函数用于创建一个最初包含给定 collection 元素的 ConcurrentLinkedQueue，按照此 collection 迭代器的遍历顺序来添加元素。
核心函数分析
offer函数
public boolean offer(E e) {
// 检查e是不是null，是的话抛出NullPointerException异常。
checkNotNull(e);
// 创建新的节点
final Node<E> newNode = new Node<E>(e);
// 将“新的节点”添加到链表的末尾。
for (Node<E> t = tail, p = t;;) {//这个for循环是个死循环，增加了两个指针p，t。
Node<E> q = p.next;
// 情况1：q为空，p就是尾节点，新节点插入
if (q == null) {
// CAS操作：如果“p的下一个节点为null”(即p为尾节点)，则设置p的下一个节点为newNode。
// 如果该CAS操作成功的话，则比较“p和t”(若p不等于t，则设置newNode为新的尾节点)，然后返回true。
// 如果该CAS操作失败，这意味着“其它线程对尾节点进行了修改”，则重新循环。
if (p.casNext(null, newNode)) {
if (p != t) // hop two nodes at a time
casTail(t, newNode); // Failure is OK.
return true;
}
}
// 情况2：p和q相等
else if (p == q)
p = (t != (t = tail)) ? t : head;
// 情况3：其它\\
//这里是移动p指针，意思就是此时如果p不是最后一个元素则把p指针指向tail，否则指向q，也就是指向p.next元素。
else
p = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q;
}
}
说明: offer函数用于将指定元素插入此队列的尾部。下面模拟offer函数的操作，队列状态的变化(假设单线程添加元素，连续添加10、20两个元素)。
若ConcurrentLinkedQueue的初始状态如上图所示，即队列为空。单线程添加元素，此时，添加元素10，则状态如下所示
如上图所示，添加元素10后，tail没有变化，还是指向之前的结点，继续添加元素20，则状态如下所示
如上图所示，添加元素20后，tail指向了最新添加的结点。
poll函数
public E poll() {
restartFromHead:
for (;;) { // 无限循环
for (Node<E> h = head, p = h, q;;) { // 保存头节点
// item项
E item = p.item;
if (item != null && p.casItem(item, null)) { // item不为null并且比较并替换item成功
// Successful CAS is the linearization point
// for item to be removed from this queue.
if (p != h) // p不等于h // hop two nodes at a time
// 更新头节点
updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p);
// 返回item
return item;
}
else if ((q = p.next) == null) { // q结点为null
// 更新头节点
updateHead(h, p);
return null;
}
else if (p == q) // p等于q
// 继续循环
continue restartFromHead;
else
// p赋值为q
p = q;
}
}
}
说明: 此函数用于获取并移除此队列的头，如果此队列为空，则返回null。下面模拟poll函数的操作，队列状态的变化(假设单线程操作，状态为之前offer10、20后的状态，poll两次)。
队列初始状态如上图所示，在poll操作后，队列的状态如下图所示
如上图可知，poll操作后，head改变了，并且head所指向的结点的item变为了null。再进行一次poll操作，队列的状态如下图所示。
如上图可知，poll操作后，head结点没有变化，只是指示的结点的item域变成了null。
remove函数
public boolean remove(Object o) {
// 元素为null，返回
if (o == null) return false;
Node<E> pred = null;
for (Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p)) { // 获取第一个存活的结点
// 第一个存活结点的item值
E item = p.item;
if (item != null &&
o.equals(item) &&
p.casItem(item, null)) { // 找到item相等的结点，并且将该结点的item设置为null
// p的后继结点
Node<E> next = succ(p);
if (pred != null && next != null) // pred不为null并且next不为null
// 比较并替换next域
pred.casNext(p, next);
return true;
}
// pred赋值为p
pred = p;
}
return false;
}
说明: 此函数用于从队列中移除指定元素的单个实例(如果存在)。其中，会调用到first函数和succ函数，first函数的源码如下
Node<E> first() {
restartFromHead:
for (;;) { // 无限循环，确保成功
for (Node<E> h = head, p = h, q;;) {
// p结点的item域是否为null
boolean hasItem = (p.item != null);
if (hasItem || (q = p.next) == null) { // item不为null或者next域为null
// 更新头节点
updateHead(h, p);
// 返回结点
return hasItem ? p : null;
}
else if (p == q) // p等于q
// 继续从头节点开始
continue restartFromHead;
else
// p赋值为q
p = q;
}
}
}
说明: first函数用于找到链表中第一个存活的结点。succ函数源码如下
final Node<E> succ(Node<E> p) {
// p结点的next域
Node<E> next = p.next;
// 如果next域为自身，则返回头节点，否则，返回next
return (p == next) ? head : next;
}
说明: succ用于获取结点的下一个结点。如果结点的next域指向自身，则返回head头节点，否则，返回next结点。下面模拟remove函数的操作，队列状态的变化(假设单线程操作，状态为之前offer10、20后的状态，执行remove(10)、remove(20)操作)。
如上图所示，为ConcurrentLinkedQueue的初始状态，remove(10)后的状态如下图所示
如上图所示，当执行remove(10)后，head指向了head结点之前指向的结点的下一个结点，并且head结点的item域置为null。继续执行remove(20)，状态如下图所示
如上图所示，执行remove(20)后，head与tail指向同一个结点，item域为null。
size函数
public int size() {
// 计数
int count = 0;
for (Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p)) // 从第一个存活的结点开始往后遍历
if (p.item != null) // 结点的item域不为null
// Collection.size() spec says to max out
if (++count == Integer.MAX_VALUE) // 增加计数，若达到最大值，则跳出循环
break;
// 返回大小
return count;
}
说明: 此函数用于返回ConcurrenLinkedQueue的大小，从第一个存活的结点(first)开始，往后遍历链表，当结点的item域不为null时，增加计数，之后返回大小。
HOPS(延迟更新的策略)的设计
通过上面对offer和poll方法的分析，我们发现tail和head是延迟更新的，两者更新触发时机为：
-
tail更新触发时机：当tail指向的节点的下一个节点不为null的时候，会执行定位队列真正的队尾节点的操作，找到队尾节点后完成插入之后才会通过casTail进行tail更新；当tail指向的节点的下一个节点为null的时候，只插入节点不更新tail。
-
head更新触发时机：当head指向的节点的item域为null的时候，会执行定位队列真正的队头节点的操作，找到队头节点后完成删除之后才会通过updateHead进行head更新；当head指向的节点的item域不为null的时候，只删除节点不更新head。
从上面更新时的状态图可以看出，head和tail的更新是“跳着的”即中间总是间隔了一个。那么这样设计的意图是什么呢?
如果让tail永远作为队列的队尾节点，实现的代码量会更少，而且逻辑更易懂。但是，这样做有一个缺点，如果大量的入队操作，每次都要执行CAS进行tail的更新，汇总起来对性能也会是大大的损耗。如果能减少CAS更新的操作，无疑可以大大提升入队的操作效率，所以doug lea大师每间隔1次(tail和队尾节点的距离为1)进行才利用CAS更新tail。对head的更新也是同样的道理，虽然，这样设计会多出在循环中定位队尾节点，但总体来说读的操作效率要远远高于写的性能，因此，多出来的在循环中定位尾节点的操作的性能损耗相对而言是很小的。
关于作者
来自一线程序员Seven的探索与实践，持续学习迭代中~
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