数据结构与算法系列 - 05 队列

参考:09 | 队列:队列在线程池等有限资源池中的应用

队列跟栈一样,也是一种操作受限的线性表数据结构。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”

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

   队列的概念很好理解,基本操作也很容易掌握。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。它们在很多偏底层系统、框架、中间件的开发中,起着关键性的作用。比如高性能队列 Disruptor、Linux 环形缓存,都用到了循环并发队列;Java concurrent 并发包利用 ArrayBlockingQueue 来实现公平锁等。

顺序队列和链式队列

   跟栈一样,队列可以用数组来实现,也可以用链表来实现。用数组实现的栈叫作顺序栈,用链表实现的栈叫作链式栈。同样,用数组实现的队列叫作顺序队列,用链表实现的队列叫作链式队列

顺序队列

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// 用数组实现的队列
public class ArrayQueue {
// 数组:items,数组大小:n
private String[] items;
private int n = 0;
// head 表示队头下标,tail 表示队尾下标
private int head = 0;
private int tail = 0;

// 申请一个大小为 capacity 的数组
public ArrayQueue(int capacity) {
items = new String[capacity];
n = capacity;
}

// 入队
public boolean enqueue(String item) {
// 如果 tail == n 表示队列已经满了
if (tail == n) return false;
items[tail] = item;
++tail;
return true;
}

// 出队
public String dequeue() {
// 如果 head == tail 表示队列为空
if (head == tail) return null;
// 为了让其他语言的同学看的更加明确,把 -- 操作放到单独一行来写了
String ret = items[head];
++head;
return ret;
}
}

对于栈来说,我们只需要一个栈顶指针就可以了。但是队列需要两个指针:一个是 head 指针,指向队头;一个是 tail 指针,指向队尾。

你可以结合下面这幅图来理解。当 a、b、c、d 依次入队之后,队列中的 head 指针指向下标为 0 的位置,tail 指针指向下标为 4 的位置。

当我们调用两次出队操作之后,队列中 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。

   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了。这个问题该如何解决呢?
   实际上,我们在出队时可以不用搬移数据。如果没有空闲空间了,我们只需要在入队时,再集中触发一次数据的搬移操作。借助这个思想,出队函数 dequeue() 保持不变,我们稍加改造一下入队函数 enqueue() 的实现,就可以轻松解决刚才的问题了。下面是具体的代码:

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// 入队操作,将 item 放入队尾
public boolean enqueue(String item) {
// tail == n 表示队列末尾没有空间了
if (tail == n) {
// tail ==n && head==0,表示整个队列都占满了
if (head == 0) return false;
// 数据搬移
for (int i = head; i < tail; ++i) {
items[i-head] = items[i];
}
// 搬移完之后重新更新 head 和 tail
tail -= head;
head = 0;
}

items[tail] = item;
++tail;
return true;
}

   从代码中我们看到,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,整体搬移到数组中 0 到 tail-head 的位置。

链式队列

基于链表的实现,我们同样需要两个指针: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。如图所示,入队时,tail->next= new_node, tail = tail->next;出队时,head = head->next。

循环队列

上面用数组来实现队列的时候,在 tail==n 时,会有数据搬移操作,这样入队操作性能就会受到影响。那有没有办法能够避免数据搬移呢?我们来看看循环队列的解决思路。
循环队列,顾名思义,它长得像一个环。原本数组是有头有尾的,是一条直线。现在我们把首尾相连,扳成了一个环。我画了一张图,你可以直观地感受一下。

我们可以看到,图中这个队列的大小为 8,当前 head=4,tail=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,循环队列中的元素就变成了下面的样子:

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。要想写出没有 bug 的循环队列的实现代码,我个人觉得,最关键的是,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。那针对循环队列,如何判断队空和队满呢?
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。我画了一张队列满的图,你可以看一下,试着总结一下规律。

就像我图中画的队满的情况,tail=3,head=4,n=8,所以总结一下规律就是:(3+1)%8=4。多画几张队满的图,你就会发现,队列满的判断条件是(tail+1)%n=head
你有没有发现,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存储空间。

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public class CircularQueue {
// 数组:items,数组大小:n
private String[] items;
private int n = 0;
// head 表示队头下标,tail 表示队尾下标
private int head = 0;
private int tail = 0;

// 申请一个大小为 capacity 的数组
public CircularQueue(int capacity) {
items = new String[capacity];
n = capacity;
}

// 入队
public boolean enqueue(String item) {
// 队列满了
if ((tail + 1) % n == head) return false;
items[tail] = item;
tail = (tail + 1) % n;
return true;
}

// 出队
public String dequeue() {
// 如果 head == tail 表示队列为空
if (head == tail) return null;
String ret = items[head];
head = (head + 1) % n;
return ret;
}
}

阻塞队列和并发队列

阻塞队列 其实就是在队列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,直到队列中有空闲位置后再插入数据,然后再返回。

通过阻塞队列实现生产者-消费者模型

   阻塞队列在多线程情况下,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,那如何实现一个线程安全的队列呢?
   线程安全的队列我们叫作并发队列。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会比较低,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。例如: Disruptor 。

思考

线程池没有空闲线程时,新的任务请求线程资源时,线程池该如何处理?各种处理策略又是如何实现的呢?

  • 第一种是非阻塞的处理方式,直接拒绝任务请求;
  • 另一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。那如何存储排队的请求呢?

   我们希望公平地处理每个排队的请求,先进者先服务,所以队列这种数据结构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。这两种实现方式对于排队请求又有什么区别呢?

  • 基于链表的实现方式,可以实现一个支持无限排队的无界队列(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,基于链表实现的无限排队的线程池是不合适的。
  • 而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敏感的系统来说,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。

   除了前面讲到队列应用在线程池请求排队的场景之外,队列可以应用在任何有限资源池中,用于排队请求,比如数据库连接池等。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。