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ArrayList和LinkedList有什么区别?

jf_ro2CN3Fa 来源:芋道源码 作者:芋道源码 2022-11-17 10:14 次阅读

来源:小姐姐味道
  • 延迟队列
  • 关键代码
  • 主要方法
  • 增加take方法的效率
  • End

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。

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。

publicclassArrayList<E>extendsAbstractList<E>
implementsList<E>,RandomAccess,Cloneable,java.io.Serializable

//VS

publicclassLinkedList<E>
extendsAbstractSequentialList<E>
implementsList<E>,Deque<E>,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。

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。

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  • 视频教程:https://doc.iocoder.cn/video/

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。

publiclonggetDelay(@NotNullTimeUnitunit){
returnMAX_CACHE_DUAL+this.enqueueTimeNs-System.nanoTime();
}
publicintcompareTo(@NotNullDelayedo){
longd=getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS)-o.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS);
return(d==0)?0:(d< 0?-1:1);
}

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。

publicclassLightweightDelayedQueue<EextendsDelayed>{
privatefinaltransientReentrantLocklock=newReentrantLock();
privatefinalLinkedListq=newLinkedList<>();
privatefinalConditionavailable=lock.newCondition();
privateThreadleader;

publicvoidput(Ee){
finalReentrantLocklock=this.lock;
lock.lock();
try{
q.offer(e);
if(q.peek()==e){
leader=null;
available.signal();
}
}finally{
lock.unlock();
}
}

publicEtake()throwsInterruptedException{
finalReentrantLocklock=this.lock;
lock.lockInterruptibly();
try{
for(;;){
Efirst=q.peek();
if(first==null)
available.await();
else{
longdelay=first.getDelay(NANOSECONDS);
if(delay<= 0L)
returnq.poll();
first=null;//don'tretainrefwhilewaiting
if(leader!=null)
available.await();
else{
ThreadthisThread=Thread.currentThread();
leader=thisThread;
try{
available.awaitNanos(delay);
}finally{
if(leader==thisThread)
leader=null;
}
}
}
}
}finally{
if(leader==null&&q.peek()!=null)
available.signal();
lock.unlock();
}
}

publicintsize(){
finalReentrantLocklock=this.lock;
lock.lock();
try{
returnq.size();
}finally{
lock.unlock();
}
}

publicintdrainTo(CollectionsuperE>c,intmaxElements){
Objects.requireNonNull(c);
if(c==this)
thrownewIllegalArgumentException();
if(maxElements<= 0)
return0;
finalReentrantLocklock=this.lock;
lock.lock();
try{
intn=0;
for(Efirst;
n< maxElements
                         && (first = q.peek()) != null
&&first.getDelay(NANOSECONDS)<= 0;){
c.add(first);//Inthisorder,incaseadd()throws.
q.poll();
++n;
}
returnn;
}finally{
lock.unlock();
}
}
}

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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。

finalThreadthread=Thread.currentThread();
while(!this.close&&!thread.isInterrupted()){
Datadata=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。

finalDatatakeItem=q.take();
finalListbuckets=newArrayList<>(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。



审核编辑 :李倩


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原文标题:当 LinkedList 不是列表时,速度快的兔子都追不上!

文章出处:【微信号:芋道源码,微信公众号:芋道源码】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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