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当 LinkedList 不是列表时,速度快的兔子都追不上!

2022-10-10 07:47:34来源:小姐姐味道

ArrayList和LinkedList有什么区别?

这种侮辱人的问题,默认就把这两者限定在了同一个场景之中,它甚至连八股文都算不上。

一旦你被问到这种问题,也证明面试基本上泡汤了--面试官已经实在是找不到其他问题与你交流了。


【资料图】

你Over了。

但当我们细看一下LinkedList的class定义,就会发现,它并不像是ArrayList的那样具有纯洁的列表精神。

public class ArrayList extends AbstractList        implements List, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable//VSpublic class LinkedList    extends AbstractSequentialList    implements List, Deque, Cloneable, java.io.Serializable

LinkedList除了能够当作普通的列表,它还是一个Deque。双向链表,听着就比较唬人,这就是一个既能当做队列、又能当做栈的存在。

有了这种双重Buff的叠加,LinkedList的应用场景比ArrayList丰富的多。除了能做最简单的LRU缓存,LinkedList在刷题的时候也是充满了正能量。

关于类似Deque的API,xjjdog以前有专门的文章来介绍这些爆炸性的方法。

王者ConcurrentLinkedQueue,一个阻塞的双向队列,它的基本操作方法有:(3[基本]x2[异常与返回值]+4[阻塞加超时])x3[队头队尾]=5x2x3=30,足足有30个方法。看完上面的文章,这30个方法可以很快手到擒来。

不过我们今天要聊的一个重点,是使用Deque来实现更快的延迟队列。

延迟队列

如果你想要某些数据延迟一段时间再进行处理,或者要再某段时间内按照分组进行一些计算,那延迟队列无疑是非常合适的。

在Java的Concurrent包里,就静悄悄的躺着DelayQueue。只要你的数据实现了Delayed接口,那么就可以放心大胆的把它们往里面塞。

可惜的是,DelayQueue的底层存储,使用的是PriorityQueue。

PriorityQueue是堆实现的,offer和poll数据的时间复杂度是O(logN)。这就意味着,当DelayQueue中的数据比较多的时候,它的性能就会下降。

除了把数据分片,使用多个DelayQueue来完成工作,我们有没有速度更快的方法?比如把PriorityQueue使用LinkedList来替换?

这要看场景。

如果你向DelayQueue中添加数据,是与当前添加的时间相关的,那完全可以使用LinkedList来替换PriorityQueue。

关键代码

要了解DelayQueue的运行原理,我们可以需要先看一下Delayed接口。任何想要存储到DelayQueue中的数据,都需要实现这个接口。

其中,getDelay就是用来判断当前数据是否超时的方法。而compareTo,则是PriorityQueue用来排序的,如果我们是按照当前塞入数据的,则compareTo方法就不是必要的。

按照以上的思路,我们把DelayQueue的代码拷贝一份,仅保留关键代码,如下。

public long getDelay(@NotNull TimeUnit unit) {    return MAX_CACHE_DUAL + this.enqueueTimeNs - System.nanoTime();}public int compareTo(@NotNull Delayed o) {    long d = getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) - o.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS);    return (d == 0) ? 0 : (d < 0 ? -1 : 1);}
主要方法

轻量级的延迟队列,如果一旦采用了LinkedList,那么它的入队、出队方法,就都变成了O(1)的时间复杂度。在延迟队列中的数据增加时,时间复杂度也能维持不变,可以说是速度快的连兔子都追不上了。

一般,在java中,put和take方法,都是代表阻塞性方法。比如,take方法,我们可以将其安全的阻塞在某个线程上,而不用担心太多的资源浪费。

final Thread thread = Thread.currentThread();while (!this.close && !thread.isInterrupted()) {    Data data = q.take();}

这一切都是Condition办到的,它和wait、notify的作用是一样的。

当我们通过put方法添加新的数据到队列中,会通过signal方法,来通知等待的线程获取数据。

相同的,如果take方法发现队列中的数据为空,它将进入等待状态。如果有数据,也并不是马上把这些数据取出来,因为数据还没到期。比如最老的数据还剩下5秒才到期,代码也对这种情况进行了处理,它会尝试awaitNanos对应的时间。

这样,我们就可以使用这种简单的轮询方式来实现延迟队列,而不需要单独的线程去检测队列中的数据。

增加take方法的效率

但是这样还不够。

当数据量比较大的时候,队列的数据可能有多条已经到期。如果我们通过take方法来一条一条获取的话,效率自然不如批量获取高。

drainTo方法,可以一股脑的把到期的数据转移到其他的集合中,但它并不是一个阻塞性的方法。

我们可以先使用take来阻塞线程,然后再批量取出所有数据。

下面代码,会一次性获取100条数据作为一个批量。

final Data takeItem = q.take();final List buckets = new ArrayList<>(100);q.drainTo(buckets, 99);buckets.add(takeItem);
End

实际上,我们的某个业务,当采用LinkedList来替代PriorityQueue,并进行批量操作后,CPU的使用直接降低了1/3。

Deque是xjjdog最喜欢的一个接口。每当使用offerFirst、offerLast这样精准的API进行操作,都会体验到多巴胺的乐趣。LinkedList作为它的儿子,自然拥有了这些所有的功能。

当我们使用concurrent包里的基本API,对这些淳朴的工具进行封装,它们就会焕发出新的活力。

作者简介:小姐姐味道(xjjdog),一个不允许程序员走弯路的公众号。聚焦基础架构和Linux。十年架构,日百亿流量,与你探讨高并发世界,给你不一样的味道。

关键词: 时间复杂度 你不一样的 使用的是 轮询方式 这种情况

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