如果是自己实现一个简单的队列功能，我们该如何设计它的存储结构呢？一般来说有这两种方式：数组或者链表，先来简单分析下。
我们都知道，数组是固定空间的集合，意味着初始化的时候要指定数组大小，但是队列的长度是随时变化的，超出数组大小了怎么办？这时候就必须要对数组进行扩容。问题又来了，扩容要扩多少呢，少了不够用多了浪费内存空间。与之相反的，链表是动态空间类型的数据结构，元素之间通过指针相连，不需要提前分配空间，需要多少分配多少。但随之而来的问题是，大量的出队入队操作伴随着大量对象的创建销毁，GC的压力又变得非常大。
回到主题，要实现一个高性能的线程安全队列，我们试着回答以下问题：
存储结构是怎样的如何初始化（初始容量给多少比较好？）常用操作（入队出队）如何实现线程安全是如何保证的通过源码可以看到ConcurrentQueue采用了数组+链表的组合模式，充分吸收了2种结构的优点。
具体来说，它的总体结构是一个链表，链表的每个节点是一个包含数组的特殊对象，我们称之为Segment（段或节，原话是a queue is a linked list of small arrays, each node is called a segment.），它里面的数组是存储真实数据的地方，容量固定大小是32，每一个Segment有指向下一个Segment的的指针，以此形成链表结构。而队列中维护了2个特殊的指针，他们分别指向队列的首段（head segment）和尾段（tail segment），他们对入队和出队有着重要的作用。用一张图来解释队列的内部结构：
嗯，画图画到这里突然联想到，搞成双向链表的话是不是就神似B+树的叶子节点？技术就是这么奇妙~
段的核心定义为：
/// <summary>
/// private class for ConcurrentQueue.
/// 链表节点（段）
/// </summary>
private class Segment
{
//实际存储数据的容器
internal volatile T[] m_array;
//存储对应位置数据的状态，当数据的对应状态位标记为true时该数据才是有效的
internal volatile VolatileBool[] m_state;
//下一段的指针
private volatile Segment m_next;
//当前段在队列中的索引
internal readonly long m_index;
//两个位置指针
private volatile int m_low;
private volatile int m_high;
//所属的队列实例
private volatile ConcurrentQueue<T> m_source;
}
队列的核心定义为：
/// <summary>
/// 线程安全的先进先出集合，
/// </summary>
public class ConcurrentQueue<T> : IProducerConsumerCollection<T>, IReadOnlyCollection<T>
{
//首段
[NonSerialized]
private volatile Segment m_head;
//尾段
[NonSerialized]
private volatile Segment m_tail;
//每一段的大小
private const int SEGMENT_SIZE = 32;
//截取快照的操作数量
[NonSerialized]
internal volatile int m_numSnapshotTakers = 0;
}
先从初始化一个队列开始看起。
创建队列实例与普通Queue不同的是，ConcurrentQueue不再支持初始化时指定队列大小（capacity），仅仅提供一个无参构造函数和一个IEnumerable<T>参数的构造函数。
/// <summary>
/// Initializes a new instance of the <see cref="ConcurrentQueue{T}"/> class.
/// </summary>
public ConcurrentQueue()
{
m_head = m_tail = new Segment(0, this);
}
无参构造函数很简单，创建了一个Segment实例并把首尾指针都指向它，此时队列只包含一个Segment，它的索引是0，队列容量是32。继续看一下Segment是如何被初始化的：
/// <summary>
/// Create and initialize a segment with the specified index.
/// </summary>
internal Segment(long index, ConcurrentQueue<T> source)
{
m_array = new T[SEGMENT_SIZE];
m_state = new VolatileBool[SEGMENT_SIZE]; //all initialized to false
m_high = -1;
Contract.Assert(index >= 0);
m_index = index;
m_source = source;
}
Segment只提供了一个构造函数，接受的参数分别是队列索引和队列实例，它创建了一个长度为32的数组，并创建了与之对应的状态数组，然后初始化了位置指针（m_low=0，m_high=-1，此时表示一个空的Segment）。到这里，一个并发队列就创建好了。
使用集合创建队列的过程和上面类似，只是多了两个步骤：入队和扩容，下面会重点描述这两部分所以这里不再过多介绍。
先亮出源码：
/// <summary>
/// Adds an object to the end of the <see cref="ConcurrentQueue{T}"/>.
/// </summary>
/// <param name="item">The object to add to the end of the <see
/// cref="ConcurrentQueue{T}"/>. The value can be a null reference
/// (Nothing in Visual Basic) for reference types.
/// </param>
public void Enqueue(T item)
{
SpinWait spin = new SpinWait();
while (true)
{
Segment tail = m_tail;
if (tail.TryAppend(item))
return;
spin.SpinOnce();
}
}
通过源码可以看到，入队操作是在队尾（m_tail）进行的，它尝试在最后一个Segment中追加指定的元素，如果成功了就直接返回，失败的话就自旋等待，直到成功为止。那什么情况下会失败呢？这就要继续看看是如何追加元素的：
internal bool TryAppend(T value)
{
//先判断一下高位指针有没有达到数组边界（也就是数组是否装满了）
if (m_high >= SEGMENT_SIZE - 1)
{
return false;
}
int newhigh = SEGMENT_SIZE;
try
{ }
finally
{
//使用原子操作让高位指针加1
newhigh = Interlocked.Increment(ref m_high);
//如果数组还有空位
if (newhigh <= SEGMENT_SIZE - 1)
{
//把数据放到数组中，同时更新状态
m_array[newhigh] = value;
m_state[newhigh].m_value = true;
}
//数组满了要触发扩容
if (newhigh == SEGMENT_SIZE - 1)
{
Grow();
}
}
return newhigh <= SEGMENT_SIZE - 1;
}
所以，只有当尾段m_tail装满的情况下追加元素才会失败，这时候必须要等待下一个段产生，也就是扩容（细细品一下Grow这个词真的很妙），自旋就是在等扩容完成才能有地方放数据。而在保存数据的时候，通过原子自增操作保证了同一个位置只会有一个数据被写入，从而实现了线程安全。
注意：这里的装满并不是指数组每个位置都有数据，而是指最后一个位置已被使用。
继续看一下扩容是怎么一个过程：
/// <summary>
/// Create a new segment and append to the current one
/// Update the m_tail pointer
/// This method is called when there is no contention
/// </summary>
internal void Grow()
{
//no CAS is needed, since there is no contention (other threads are blocked, busy waiting)
Segment newSegment = new Segment(m_index + 1, m_source); //m_index is Int64, we don't need to worry about overflow
m_next = newSegment;
Contract.Assert(m_source.m_tail == this);
m_source.m_tail = m_next;
}
在普通队列中，扩容是通过创建一个更大的数组然后把数据拷贝过去实现扩容的，这个操作比较耗时。而在并发队列中就非常简单了，首先创建一个新Segment，然后把当前Segment的next指向它，最后挂到队列的末尾去就可以了，全部是指针操作非常高效。而且从代码注释中可以看到，这里不会出现线程竞争的情况，因为其他线程都因为位置不够被阻塞都在自旋等待中。
元素出队还是先亮出源码：
public bool TryDequeue(out T result)
{
while (!IsEmpty)
{
Segment head = m_head;
if (head.TryRemove(out result))
return true;
//since method IsEmpty spins, we don't need to spin in the while loop
}
result = default(T);
return false;
}
可以看到只有在队列不为空（IsEmpty==false）的情况下才会尝试出队操作，而出队是在首段上进行操作的。关于如何判断队列是否为空总结就一句话：当首段m_head不包含任何数据且没有下一段的时候队列才为空，详细的判断过程源码注释中写的很清楚，限于篇幅不详细介绍。
出队的本质是从首段中移除低位指针所指向的元素，看一下具体实现步骤：
internal bool TryRemove(out T result)
{
SpinWait spin = new SpinWait();
int lowLocal = Low, highLocal = High;
//判断当前段是否为空
while (lowLocal <= highLocal)
{
//判断低位指针位置是否可以移除
if (Interlocked.CompareExchange(ref m_low, lowLocal + 1, lowLocal) == lowLocal)
{
SpinWait spinLocal = new SpinWait();
//判断元素是否有效
while (!m_state[lowLocal].m_value)
{
spinLocal.SpinOnce();
}
//取出元素
result = m_array[lowLocal];
//释放引用关系
if (m_source.m_numSnapshotTakers <= 0)
{
m_array[lowLocal] = default(T);
}
//判断当前段的元素是否全部被移除了，要丢弃它
if (lowLocal + 1 >= SEGMENT_SIZE)
{
spinLocal = new SpinWait();
while (m_next == null)
{
spinLocal.SpinOnce();
}
Contract.Assert(m_source.m_head == this);
m_source.m_head = m_next;
}
return true;
}
else
{
//线程竞争失败，自旋等待并重置
spin.SpinOnce();
lowLocal = Low; highLocal = High;
}
}//end of while
result = default(T);
return false;
}
首先，只有当前Segment不为空的情况下才尝试移除元素，否则就直接返回false。然后通过一个原子操作Interlocked.CompareExchange判断当前低位指针上是否有其他线程同时也在移除，如果有那就进入自旋等待，没有的话就从这个位置取出元素并把低位指针往前推进一位。如果当前队列没有正在进行截取快照的操作，那取出元素后还要把这个位置给释放掉。当这个Segment的所有元素都被移除掉了，这时候要把它丢弃，简单来说就是让队列的首段指针指向它的下一段即可，丢弃的这一段等着GC来收拾它。
这里稍微提一下Interlocked.CompareExchange，它的意思是比较和交换，也就是更为大家所熟悉的CAS（Compare-and-Swap），它主要做了以下2件事情：
比较m_low和lowLocal的值是否相等如果相等则m_low=lowLocal+1，如果不相等就什么都不做，不管是否相等，始终返回m_low的原始值整个操作是原子性的，对CPU而言就是一条指令，这样就可以保证当前位置只有一个线程执行出队操作。
获取队列中元素的数量还有一个TryPeek()方法和出队类似，它是从队首获取一个元素但是无需移除该元素，可以看做Dequeue的简化版，不再详细介绍。
与普通Queue不同的是，ConcurrentQueue并没有维护一个表示队列中元素个数的计数器，那就意味着要得到这个数量必须实时去计算。我们看一下计算过程：
public int Count
{
get
{
Segment head, tail;
int headLow, tailHigh;
GetHeadTailPositions(out head, out tail, out headLow, out tailHigh);
if (head == tail)
{
return tailHigh - headLow + 1;
}
int count = SEGMENT_SIZE - headLow;
count += SEGMENT_SIZE * ((int)(tail.m_index - head.m_index - 1));
count += tailHigh + 1;
return count;
}
}
大致思路是，先计算（GetHeadTailPositions）出首段的低位指针和尾段的高位指针，这中间的总长度就是我们要的数量，然后分成3节依次累加每一个Segment包含的元素个数得到最终的队列长度，可以看到这是一个开销比较大的操作。正因为如此，微软官方推荐使用IsEmpty属性来判断队列是否为空，而不是使用队列长度Count==0来判断，使用ConcurrentStack也是一样。
截取快照（take snapshot）所谓的take snapshot就是指一些格式转换的操作，例如ToArray()、ToList()、GetEnumerator()这种类型的方法。在前面队列的核心定义中我们提到有一个m_numSnapshotTakers字段，这时候就派上用场了。下面以比较典型的ToList()源码举例说明：
private List<T> ToList()
{
// Increments the number of active snapshot takers. This increment must happen before the snapshot is
// taken. At the same time, Decrement must happen after list copying is over. Only in this way, can it
// eliminate race condition when Segment.TryRemove() checks whether m_numSnapshotTakers == 0.
Interlocked.Increment(ref m_numSnapshotTakers);
List<T> list = new List<T>();
try
{
Segment head, tail;
int headLow, tailHigh;
GetHeadTailPositions(out head, out tail, out headLow, out tailHigh);
if (head == tail)
{
head.AddToList(list, headLow, tailHigh);
}
else
{
head.AddToList(list, headLow, SEGMENT_SIZE - 1);
Segment curr = head.Next;
while (curr != tail)
{
curr.AddToList(list, 0, SEGMENT_SIZE - 1);
curr = curr.Next;
}
tail.AddToList(list, 0, tailHigh);
}
}
finally
{
// This Decrement must happen after copying is over.
Interlocked.Decrement(ref m_numSnapshotTakers);
}
return list;
}
可以看到，ToList的逻辑和Count非常相似，都是先计算出两个首尾位置指针，然后把队列分为3节依次遍历处理，最大的不同之处在于方法的开头和结尾分别对m_numSnapshotTakers做了一个原子操作。在方法的第一行，使用Interlocked.Increment做了一次递增，这时候表示队列正在进行一次截取快照操作，在处理完后又在finally中用Interlocked.Decrement做了一次递减表示当前操作已完成，这样确保了在进行快照时不被出队影响。感觉这块很难描述的特别好，所以保留了原始的英文注释，大家慢慢体会。
到这里，基本把ConcurrentQueue的核心说清楚了。
总结一下回到文章开头提出的几个问题，现在应该有了很清晰的答案：
存储结构 -- 采用数组和链表的组合形式如何初始化 -- 创建固定大小的段，无需指定初始容量常用操作如何实现 -- 尾段入队，首段出队线程安全问题 -- 使用SpinWait自旋等待和原子操作实现最后多说一句，很多人学Python过程中会遇到各种烦恼问题，没有人解答容易放弃。小编是一名python开发工程师，这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以关注小编，并在后台私信小编：“01”即可领取。
