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：发送到块设备的块数
  bo：从块设备接收到的块数
• 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。