20 答疑课堂：模块三热点问题解答
你好，我是刘超。
不知不觉“多线程性能优化“已经讲完了，今天这讲我来解答下各位同学在这个模块集中提出的两大问题，第一个是有关监测上下文切换异常的命令排查工具，第二个是有关blockingQueue的内容。
也欢迎你积极留言给我，让我知晓你想了解的内容，或者说出你的困惑，我们共同探讨。下面我就直接切入今天的主题了。
使用系统命令查看上下文切换
在第15讲中我提到了上下文切换，其中有用到一些工具进行监测，由于篇幅关系就没有详细介绍，今天我就补充总结几个常用的工具给你。
1. Linux命令行工具之vmstat命令
vmstat是一款指定采样周期和次数的功能性监测工具，我们可以使用它监控进程上下文切换的情况。
vmstat 1 3 命令行代表每秒收集一次性能指标，总共获取3次。以下为上图中各个性能指标的注释：
- procs
r：等待运行的进程数
b：处于非中断睡眠状态的进程数 - memory
swpd：虚拟内存使用情况
free：空闲的内存
buff：用来作为缓冲的内存数
cache：缓存大小 - swap
si：从磁盘交换到内存的交换页数量
so：从内存交换到磁盘的交换页数量 - io
bi：每秒从块读取数据的量
bo：每秒写入块数据的量 - system
in：每秒中断数
cs：每秒上下文切换次数 - cpu
us：用户CPU使用时间
sy：内核CPU系统使用时间
id：空闲时间
wa：等待I/O时间
st：运行虚拟机窃取的时间
2. Linux命令行工具之pidstat命令
我们通过上述的vmstat命令只能观察到哪个进程的上下文切换出现了异常，那如果是要查看哪个线程的上下文出现了异常呢？
pidstat命令就可以帮助我们监测到具体线程的上下文切换。pidstat是Sysstat中一个组件，也是一款功能强大的性能监测工具。我们可以通过命令 yum install sysstat 安装该监控组件。
通过pidstat -help命令，我们可以查看到有以下几个常用参数可以监测线程的性能：
常用参数：
- -u：默认参数，显示各个进程的cpu使用情况；
- -r：显示各个进程的内存使用情况；
- -d：显示各个进程的I/O使用情况；
- -w：显示每个进程的上下文切换情况；
- -p：指定进程号；
- -t：显示进程中线程的统计信息
首先，通过pidstat -w -p pid 命令行，我们可以查看到进程的上下文切换：
- cswch/s：每秒主动任务上下文切换数量
- nvcswch/s：每秒被动任务上下文切换数量
之后，通过pidstat -w -p pid -t 命令行，我们可以查看到具体线程的上下文切换：
3. JDK工具之jstack命令
查看具体线程的上下文切换异常，我们还可以使用jstack命令查看线程堆栈的运行情况。jstack是JDK自带的线程堆栈分析工具，使用该命令可以查看或导出 Java 应用程序中的线程堆栈信息。
jstack最常用的功能就是使用 jstack pid 命令查看线程堆栈信息，通常是结合pidstat -p pid -t一起查看具体线程的状态，也经常用来排查一些死锁的异常。
每个线程堆栈的信息中，都可以查看到线程ID、线程状态（wait、sleep、running等状态）以及是否持有锁等。
我们可以通过jstack 16079 > /usr/dump将线程堆栈信息日志dump下来，之后打开dump文件，通过查看线程的状态变化，就可以找出导致上下文切换异常的具体原因。例如，系统出现了大量处于BLOCKED状态的线程，我们就需要立刻分析代码找出原因。
多线程队列
针对这讲的第一个问题，一份上下文切换的命令排查工具就总结完了。下面我来解答第二个问题，是在17讲中呼声比较高的有关blockingQueue的内容。
在Java多线程应用中，特别是在线程池中，队列的使用率非常高。Java提供的线程安全队列又分为了阻塞队列和非阻塞队列。
1.阻塞队列
我们先来看下阻塞队列。阻塞队列可以很好地支持生产者和消费者模式的相互等待，当队列为空的时候，消费线程会阻塞等待队列不为空；当队列满了的时候，生产线程会阻塞直到队列不满。
在Java线程池中，也用到了阻塞队列。当创建的线程数量超过核心线程数时，新建的任务将会被放到阻塞队列中。我们可以根据自己的业务需求来选择使用哪一种阻塞队列，阻塞队列通常包括以下几种：
- ArrayBlockingQueue：一个基于数组结构实现的有界阻塞队列，按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序，使用ReentrantLock、Condition来实现线程安全；
- LinkedBlockingQueue：一个基于链表结构实现的阻塞队列，同样按FIFO （先进先出） 原则对元素进行排序，使用ReentrantLock、Condition来实现线程安全，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue；
- PriorityBlockingQueue：一个具有优先级的无限阻塞队列，基于二叉堆结构实现的无界限（最大值Integer.MAX_VALUE - 8）阻塞队列，队列没有实现排序，但每当有数据变更时，都会将最小或最大的数据放在堆最上面的节点上，该队列也是使用了ReentrantLock、Condition实现的线程安全；
- DelayQueue：一个支持延时获取元素的无界阻塞队列，基于PriorityBlockingQueue扩展实现，与其不同的是实现了Delay延时接口；
- SynchronousQueue：一个不存储多个元素的阻塞队列，每次进行放入数据时, 必须等待相应的消费者取走数据后，才可以再次放入数据，该队列使用了两种模式来管理元素，一种是使用先进先出的队列，一种是使用后进先出的栈，使用哪种模式可以通过构造函数来指定。
Java线程池Executors还实现了以下四种类型的ThreadPoolExecutor，分别对应以上队列，详情如下：
2.非阻塞队列
我们常用的线程安全的非阻塞队列是ConcurrentLinkedQueue，它是一种无界线程安全队列(FIFO)，基于链表结构实现，利用CAS乐观锁来保证线程安全。
下面我们通过源码来分析下该队列的构造、入列以及出列的具体实现。
构造函数：ConcurrentLinkedQueue由head 、tail节点组成，每个节点（Node）由节点元素（item）和指向下一个节点的引用 (next) 组成，节点与节点之间通过 next 关联，从而组成一张链表结构的队列。在队列初始化时， head 节点存储的元素为空，tail 节点等于 head 节点。
public ConcurrentLinkedQueue() {
head = tail = new Node<E>(null);
}
private static class Node<E> {
volatile E item;
volatile Node<E> next;
.
.
}
入列：当一个线程入列一个数据时，会将该数据封装成一个Node节点，并先获取到队列的队尾节点，当确定此时队尾节点的next值为null之后，再通过CAS将新队尾节点的next值设为新节点。此时p != t，也就是设置next值成功，然后再通过CAS将队尾节点设置为当前节点即可。
public boolean offer(E e) {
checkNotNull(e);
//创建入队节点
final Node<E> newNode = new Node<E>(e);
//t，p为尾节点，默认相等，采用失败即重试的方式，直到入队成功
for (Node<E> t = tail, p = t;;) {
//获取队尾节点的下一个节点
Node<E> q = p.next;
//如果q为null，则代表p就是队尾节点
if (q == null) {
//将入列节点设置为当前队尾节点的next节点
if (p.casNext(null, newNode)) {
//判断tail节点和p节点距离达到两个节点
if (p != t) // hop two nodes at a time
//如果tail不是尾节点则将入队节点设置为tail。
// 如果失败了，那么说明有其他线程已经把tail移动过
casTail(t, newNode); // Failure is OK.
return true;
}
}
// 如果p节点等于p的next节点，则说明p节点和q节点都为空，表示队列刚初始化，所以返回
else if (p == q)
p = (t != (t = tail)) ? t : head;
else
// Check for tail updates after two hops.
p = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q;
}
}
出列：首先获取head节点，并判断item是否为null，如果为空，则表示已经有一个线程刚刚进行了出列操作，然后更新head节点；如果不为空，则使用CAS操作将head节点设置为null，CAS就会成功地直接返回节点元素，否则还是更新head节点。
public E poll() {
// 设置起始点
restartFromHead:
for (;;) {
//p获取head节点
for (Node<E> h = head, p = h, q;;) {
//获取头节点元素
E item = p.item;
//如果头节点元素不为null，通过cas设置p节点引用的元素为null
if (item != null && p.casItem(item, null)) {
// Successful CAS is the linearization point
// for item to be removed from this queue.
if (p != h) // hop two nodes at a time
updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p);
return item;
}
//如果p节点的下一个节点为null，则说明这个队列为空，更新head结点
else if ((q = p.next) == null) {
updateHead(h, p);
return null;
}
//节点出队失败，重新跳到restartFromHead来进行出队
else if (p == q)
continue restartFromHead;
else
p = q;
}
}
}
ConcurrentLinkedQueue是基于CAS乐观锁实现的，在并发时的性能要好于其它阻塞队列，因此很适合作为高并发场景下的排队队列。
今天的答疑就到这里，如果你还有其它问题，请在留言区中提出，我会一一解答。最后欢迎你点击“请朋友读”，把今天的内容分享给身边的朋友，邀请他加入讨论。
- 张德 👍（24） 💬（1）
老师 Disruptor是不是比ConcurrentLinkedQueue性能更强呢???
2019-07-15 - -W.LI- 👍（21） 💬（1）
老师好!FGC正常情况多久一次比较合适啊?我们项目1.2天一次FGC老年代给了3G年轻代1G想吧年轻代给多点。有个定时任务，2小时一次用的线程池。给了40个线程并发请求4K次。设置了空闲回收策略回收核心线程。现在就是定时任务，每次都新建40个线程一张吃老年代内存。不设置回收这些线程不实用的那个吧小时就一直阻塞。怎么处理比较合适
2019-07-04 - Liam 👍（8） 💬（1）
我有2个问题想请教老师： 1 系统出现问题时我们一般会首先关注资源的使用情况，什么情况下可能是是上下文切换过多导致的呢？CPU消耗过高？ 2 ConcurrentLinkedQueue是非阻塞的，是否意味着它会消耗过多的CPu
2019-07-04 - Dowen Liu 👍（6） 💬（1）
LinkedBlockingQueue为什么会比ArrayBlockingQueue 快？我记得ArrayBlockingQueue内部应该是循环数组的方式，没有数据搬移和复制的。
2020-03-18 - 咬你 👍（2） 💬（1）
老师，通过vmstat参数获取的参数，可否结合一些真实场景，分析下什么样的数据范围属于正常范围，出现什么样的参数，我们就需要重点关注
2019-07-04 - 徐云天 👍（2） 💬（0）
云里雾里的：有篇文章详解了ConcurrentLinkedQueue https://www.jianshu.com/p/08e8b0c424c0
2021-11-10 - 钱 👍（1） 💬（0）
打卡+点赞
2019-09-10 - 白不吃 👍（0） 💬（0）
CAS是不是比加锁的方案，更消耗CPU资源一些
2022-03-14 - 渔村蓝 👍（0） 💬（0）
一个不存储多个元素的阻塞队列，每次进行放入数据时, 必须等待相应的消费者取走数据后，才可以再次放入数据。都不存储多个了，还哪来的先进先出？
2021-07-06 - 惘 闻 👍（0） 💬（0）
Node t = tail, p = t; p和t都是指向的tail指向的堆空间. p.casNext 修改的是tail节点的下一个节点. 为什么修改下一个节点之后就会出现p!=t的情况呢?这俩不还是tail指向的堆内存空间吗? 我好晕啊老师...
2020-12-29 - 惘 闻 👍（0） 💬（0）
老师代码里的 if (p != t) 不太明白. Node t = tail, p = t; 这样的话 p不是永远都等于t吗?
2020-12-29 - 惘 闻 👍（0） 💬（0）
SynchronousQueue：一个不存储多个元素的阻塞队列，每次进行放入数据时, 必须等待相应的消费者取走数据后，才可以再次放入数据，该队列使用了两种模式来管理元素，一种是使用先进先出的队列，一种是使用后进先出的栈，使用哪种模式可以通过构造函数来指定。 老师这个队列就存放一个元素,先进先出还是先进后出有意义吗?
2020-12-29 - nightmare 👍（0） 💬（1）
性能好是一方面，如果是抢购应用在需要用有界队列
2019-07-04