1.concurrentlinkedqueue的源码实现原理是什么?
2.死磕 java集合之ConcurrentLinkedQueue源码分析
3.Java并发编程笔记之LinkedBlockingQueue源码探究
4.从源码全面解析 LinkedBlockingQueue的来龙去脉
5.双向循环链表：鸿蒙轻内核中数据的“驿站”
6.java并发编程之深入学习Concurrent包(十一，ConcurrentLinkedQueue类)

concurrentlinkedqueue的源码实现原理是什么?

       在并发场景下，高性能的源码并发容器ConcurrentLinkedQueue在实现上采用了链表结构。它的源码设计思想旨在优化并发性能，避免了锁的源码使用，采用 CAS 和 volatile 关键字来保证线程安全。源码公司年会活动源码ConcurrentLinkedQueue 的源码设计包含以下几个关键点：

       1. **数据结构**：它由单向链表实现，使用 volatile 标记关键字段，源码确保读取操作的源码可见性。这些关键字段包括记录队首和队尾的源码节点。

       2. **设计思想**：采用延迟更新首尾节点的源码思想，减少 CAS 的源码开销，优化并发性能。源码首尾节点并不总是源码最新的节点，这有助于减少 CAS 操作的源码频率。

       3. **哨兵节点**：引入哨兵节点（虚拟节点）简化代码逻辑，特别是在链表操作中，它可以避免特殊处理第一个节点的情况，同时在只有一个节点时减少并发冲突。

       4. **源码实现**：

        - **offer**：入队操作涉及变量 t、p 和 q，用于迭代和 CAS 操作。入队分为几种情况，每种情况对应不同的操作逻辑。

        - **poll**：出队操作类似，涉及变量 h、p 和 q，逻辑与入队相反，设置动态壁纸源码网址用于删除队首节点。

       5. **流程图实现**：通过流程图直观地展示了入队和出队的详细步骤，包括节点的添加、更新以及哨兵节点的使用，有助于理解实际操作流程。

       6. **总结**：ConcurrentLinkedQueue 的实现通过优化数据结构和操作逻辑，利用 CAS 和 volatile 关键字，提供了高效且线程安全的并发容器。其适用于数据量大、并发量高、频繁读写操作的场景，特别在队列的头部和尾部操作中表现优异。

       要理解 ConcurrentLinkedQueue 的实现原理，关键是掌握并发编程基础、链表操作和 CAS 技术。通过分析其源代码和流程图，可以深入理解其高效并发性能的来源。

死磕 java集合之ConcurrentLinkedQueue源码分析

       ConcurrentLinkedQueue

       （1）不是阻塞队列

       （2）通过CAS+自旋保证并发安全

       （3）可用于多线程环境，但不能用在线程池中

       简介

       主要属性

       两个属性：头节点与尾节点

       主要内部类

       典型单链表结构

       主要构造方法

       构造简单，实现无界单链表队列

       入队

       add(e)与offer(e)方法

       无异常抛出，流程清晰

       出队

       remove()与poll()方法

       逻辑清晰，不阻塞线程

       总结

       非阻塞队列，不适用于线程池

       彩蛋

       与LinkedBlockingQueue对比

       线程安全与返回null特性相似

       效率与锁机制差异显著

       无法实现等待元素与用在线程池中的限制

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）来保证元素的微生物指标源码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。小说网 源码js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，杰科3606音响源码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。

从源码全面解析 LinkedBlockingQueue的来龙去脉

       并发编程是互联网技术的核心，面试官常在此领域对求职者进行深入考察。为了帮助读者在面试中占据优势，本文将解析 LinkedBlockingQueue 的工作原理。

       阻塞队列是并发编程中常见的数据结构，它在生产者和消费者模型中扮演重要角色。生产者负责向队列中添加元素，而消费者则从队列中取出元素。LinkedBlockingQueue 是 Java 中的一种高效阻塞队列实现，它底层基于链表结构。

       在初始化阶段，LinkedBlockingQueue 不需要指定队列大小。除了基本成员变量，它还包含两把锁，分别用于读取和写入操作。有读者疑惑，为何需要两把锁，而其他队列只用一把？本文后续将揭晓答案。

       生产者使用 `add()`、`offer()`、`offer(time)` 和 `put()` 方法向队列中添加元素。消费者则通过 `remove()`、`poll()`、`poll(time)` 和 `take()` 方法从队列中获取元素。

       在解析源码时，发现 LinkedBlockingQueue 与 ArrayBlockingQueue 在锁的使用上有所不同。ArrayBlockingQueue 使用互斥锁，而 LinkedBlockingQueue 使用读锁和写锁。这是否意味着 ArrayBlockingQueue 可以使用相同类型的锁？答案是肯定的，且使用两把锁的 ArrayBlockingQueue 在性能上有所提升。

       流程图展示了 LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue 之间的相似之处。有兴趣的读者可以自行绘制。

       总结而言，LinkedBlockingQueue 是一种高效的阻塞队列实现，其底层结构基于链表。它通过读锁和写锁管理线程安全，为生产者和消费者提供了并发支持。通过优化锁的使用，LinkedBlockingQueue 在某些场景下展现出更好的性能。

       互联网寒冬虽在，但学习和分享是抵御寒冬的最佳方式。通过交流经验，可以减少弯路，提高效率。如果你对后端架构和中间件源码感兴趣，欢迎与我交流，共同进步。

双向循环链表：鸿蒙轻内核中数据的“驿站”

       摘要：双向循环链表Doubly Linked List在鸿蒙轻内核中扮演重要角色，广泛应用于各个模块。本文旨在深入解析双向循环链表在源代码中的应用，帮助读者理解和学习其在鸿蒙轻内核中的使用方法。以OpenHarmony LiteOS-M内核为例，通过详细讲解数据结构、初始化、判断、插入、删除、获取及遍历操作，本文将提供全面的双向循环链表操作指南。本文内容基于开源站点gitee.com/openharmony/k...

       1 双向循环链表

       双向循环链表的结构体LOS_DL_LIST在utils/los_list.h头文件中定义。它包含前驱和后继两个节点指针，用于实现环状数据结构。双向链表不存储业务数据，通常与业务数据结构结合使用。

       双向链表的节点间操作方便，便于查找、插入和删除。通过定义一个LOS_DL_LIST类型的头结点，业务结构体的链表成员依次挂载，从而实现遍历。例如，互斥锁结构体LosMuxCB中，双向链表LOS_DL_LIST muxList与互斥锁业务信息成员协同工作。

       初始化双向链表，可使用LOS_ListInit()函数为链表节点申请内存并链接环状。通过LOS_DL_LIST_HEAD()宏定义也可以直接初始化链表。

       判断链表是否为空，使用LOS_ListEmpty()函数检查前驱和后继节点是否均为自身。

       插入双向链表节点，提供三种方法：在指定节点后、尾部或头部插入。使用LOS_ListAdd()、LOS_ListTailInsert()和LOS_ListHeadInsert()内联函数分别实现。

       删除双向链表节点，可使用LOS_ListDelete()函数移除指定节点，或使用LOS_ListDelInit()重置节点为新链表。

       获取双向链表节点，可通过LOS_DL_LIST_LAST()和LOS_DL_LIST_FIRST()获取前驱和后继节点。

       遍历双向循环链表节点，使用LOS_DL_LIST_FOR_EACH()、LOS_DL_LIST_FOR_EACH_SAFE()和LOS_DL_LIST_FOR_EACH_ENTRY()等宏定义，实现节点的遍历。

       获取链表节点所在结构体，利用LOS_OFF_SET_OF()和LOS_DL_LIST_ENTRY()宏定义，计算结构体内存地址。

       基于以上操作，双向循环链表在鸿蒙轻内核中提供了高效、灵活的数据结构支持，是实现模块间高效数据传递和管理的关键。

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。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。