09 | 队列:队列在线程池等有限资源池中的应用

队列定义

先进者先出,这就是典型的“队列”。队列跟栈一样,也是一种操作受限的线性表数据结构。

顺序队列和链式队列

  • 顺序队列:用数组实现的队列

// 用数组实现的队列
public class ArrayQueue {// 数组:items,数组大小:nprivate 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;}
}

问题一:经过不停的入队,出队操作,tail指针移动到最右边时如何处理?

数据搬移:每次出队操作相当于删除数组下标为0的数据,搬移一次,这样操作的时间复杂度为O(n);

优化方案: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。操作时间复杂度为O(1)

数组实现的非循环队列特征: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。

  // 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tailtail -= head;head = 0;}items[tail] = item;++tail;return true;}
  • 链式队列:用链表实现的队列: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:数组来实现队列的时候,在 tail==n 时,会有数据搬移操作,如何避免数据搬移?——用循环队列

循环队列的难点:确定好队空和队满的判定条件

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。

队列满的条件:(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循环队列会浪费一个数组的存储空间。

循环队列的实现代码:注意其中的 tail = (tail + 1) % n;    head = (head+1)%n;


public class CircularQueue {// 数组:items,数组大小:nprivate 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:在队列为空的时候,从队头取数据会被阻塞;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。“生产者 - 消费者模型”!是的,我们可以使用阻塞队列,轻松实现一个“生产者 - 消费者模型”!

基于阻塞队列,我们还可以通过协调“生产者”和“消费者”的个数,来提高数据的处理效率。比如前面的例子,我们可以多配置几个“消费者”,来应对一个“生产者”。

并发队列

如何实现一个线程安全的队列?简单粗暴的方式是直接在enqueue()、dequeue()方法上直接加锁;但是并发度较低;

对于基于数组的循环队列,利用cas操作可以实现更高效的并发;

循环队列比链式队列的应用广泛;

总结:

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?

两种处理策略:一种是非阻塞的处理方式,直接拒绝该请求;一种是阻塞的处理方式,将请求排队,等有空闲线程时再取出进行处理;

队列适应于存储排队请求。基于链表和基于数组的实现:基于链表的支持无限队列的无界排队,但是会导致过多的请求排队等待,造成响应时间过长,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。;而基于数组的队列的大小有限,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。关键的是设置一个合理的队列大小。

实际上,对于大部分有限资源的场景,当没有空闲资源基本都可以通过队列的数据结构来实现请求排队。例如数据库连接池

 

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/419139.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

PICT实现组合测试用例

成功安装后&#xff0c;在命令行中输入命令pict&#xff1a; 可以看到pict命令的一些选项&#xff1a;/o:N 组合数&#xff0c;默认值为2&#xff0c;即pict生成的测试用例集中每条测试数据会有两个值与其他测试集是不同的&#xff1b;/d:C 值与值之间的分隔符&#xff0c;…

10 | 递归:如何用三行代码找到“最终推荐人”?

什么是递归&#xff1f; 递归是一种应用非常广泛的算法&#xff08;或者编程技巧&#xff09;。很多数据结构和算法的编码实现都要用到递归&#xff0c;比如 DFS 深度优先搜索、前中后序二叉树遍历等等。 去的过程叫“递”&#xff0c;回来的过程叫“归” 场景 周末你带着女…

前端学习(1723):前端系列javascript之uniapp语法下

<template><view><view v-if"show">uniapp</view><view>geyao</view><view v-for"item in items">{{item}}</view><view v-on:click"onClick(uni-app)">点击</view></view> …

瑞星杀毒软件、奇虎360杀毒软件、360卫士、百度卫士联手,搞不定弹出广告 amp; 恶意广告图标...

一位网友说他的电脑近期出了问题&#xff1a;开机后桌面和任务栏上的高速启动栏会出现恶意图标。删除了下次开机又会出现&#xff1b;使用电脑过程中每分钟都会弹出广告。他为电脑安装了瑞星杀毒软件、奇虎360杀毒软件、360卫士、百度卫士。以及广告神盾&#xff0c;都不能解决…

11 | 排序(上):为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎?

划重点&#xff1a;特定算法是依赖特定的数据结构的&#xff0c;带着问题去学习&#xff0c;是最有效的学习方法 本节分析冒泡排序、插入排序、选择排序三种排序算法 如何分析一个排序算法&#xff1f; 分析一个排序算法&#xff0c;要从以下几个方面入手&#xff1a; 排序算…

12 | 排序(下):如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素?

算法对比&#xff1a; 算法时间复杂度适合场景冒泡排序、插入排序、选择排序O(n2)小规模数据归并排序、快速排序O(nlogn&#xff09;大规模数据 归并排序和快速排序都用到了分治思想&#xff0c;非常巧妙。我们可以借鉴这个思想&#xff0c;来解决非排序的问题&#xff0c;比如…

13 | 线性排序:如何根据年龄给100万用户数据排序?

三种时间复杂度是 O(n) 的排序算法&#xff1a;桶排序、计数排序、基数排序。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的&#xff0c;所以我们把这类排序算法叫作线性排序&#xff08;Linear sort&#xff09;。之所以能做到线性的时间复杂度&#xff0c;主要原因是&#xff0c;这三…

前端学习(1728):前端系列javascript之状态栏分析

<template><view class"content"><view class"todo-header"><view class"todo-header_left"><text class"active-text">全部</text><text>10条</text></view><view class&q…

MySQL索引知识复习

在你享受工作舒适的同时&#xff0c;你的危机也已经在慢慢靠近 正确的创建合适的索引才是保证数据库性能保证的基础 1、索引的底层数据结构&#xff1a;hash&#xff0c;b树&#xff0c;b树的区别&#xff0c;逐层分析为什么最后选用了b树作为索引结构&#xff1f; Mysql数据…

前端学习(1729):前端系列javascript之内容卡片布局

<template><view class"content"><view class"todo-header"><view class"todo-header_left"><text class"active-text">全部</text><text>10条</text></view><view class&q…

面试必问之JVM

Java的一次编译到处运行背后&#xff1a;JVM从软件层面屏蔽了底层硬件、指令字节码的细节&#xff08;JVM充当了适配器的角色和功能&#xff09; JVM\JDK\JRE关系 2、JVM运行时数据区 所有学过的知识是用来推导新的未知的知识的&#xff0c;踏入社会要学会运用自己的知识能力去…

前端学习(1730):前端系列javascript之发布窗口布局上

index.vue <template><view class"content"><view class"todo-header"><view class"todo-header_left"><text class"active-text">全部</text><text>10条</text></view><v…

赵雅智:service_startService生命周期

案例演示 布局文件 <RelativeLayout xmlns:android"http://schemas.android.com/apk/res/android"xmlns:tools"http://schemas.android.com/tools"android:layout_width"match_parent"android:layout_height"match_parent"tools:co…

16 | 二分查找(下):如何快速定位IP对应的省份地址?

问题&#xff1a;假设我们有 12 万条这样的 IP 区间与归属地的对应关系&#xff0c;如何快速定位出一个 IP 地址的归属地呢&#xff1f; 二分查找的变形问题&#xff1a; 变体一&#xff1a;查找第一个值等于给定值的元素 public int bsearch(int[] a, int n, int value) {int…

17 | 跳表:为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合?

问题&#xff1a;如果数据存储在链表中&#xff0c;就真的没法用二分查找算法了吗&#xff1f;可以对链表进行“改造”&#xff0c;就可以支持类似“二分”的查找算法。 跳表 定义&#xff1a;对链表经过改造之后的数据结构叫做跳表&#xff08;Skip list&#xff09;&#x…

18 | 散列表(上):Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的?

问题引入 在 Word 里输入一个错误的英文单词&#xff0c;它就会用标红的方式提示“拼写错误”&#xff0c;Word 文本编辑器的拼写检查功能是如何实现的呢&#xff1f;散列表&#xff08;Hash Table&#xff09; 散列表 散列表定义&#xff1a;散列表的英文叫“Hash Table”&…

19 | 散列表(中):如何打造一个工业级水平的散列表?

问题引入&#xff1a;如何实现一个工业级的散列表&#xff1f; 主要要求&#xff1a; 设计一个合适的散列函数&#xff1b;定义装载因子阈值&#xff0c;并且设计动态扩容策略&#xff1b;选择合适的散列冲突解决方法。 对于动态散列表来说&#xff0c;不管我们如何设计散列函…