面试题：Java ConcurrentLinkedQueue与其他并发队列在复杂业务场景下的性能对比及选择

Question

假设存在一个复杂的业务场景，其中既有大量的并发插入操作，又有频繁的并发删除和查询操作。请对比ConcurrentLinkedQueue与其他如ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue等并发队列在该场景下的性能表现，并说明在不同业务侧重点下（如侧重于插入速度、侧重于查询效率等）如何选择最合适的队列，阐述原因。

Answer 1

性能表现对比

1. ConcurrentLinkedQueue
   • 并发插入：基于链表结构，无锁实现，在高并发插入场景下，由于不需要获取锁，不会因为锁竞争而阻塞线程，插入性能较好。但由于链表节点动态分配内存，频繁插入可能导致内存碎片。
   • 并发删除：同样无锁，删除操作通过修改链表指针完成，性能也不错，但如果删除操作过于频繁，链表结构调整可能带来一定开销。
   • 并发查询：由于无锁且为链表结构，查询时需要从头遍历链表，在数据量较大时查询效率较低。而且在遍历过程中，如果有其他线程进行插入或删除操作，可能会影响遍历结果的一致性。
2. ArrayBlockingQueue
   • 并发插入：基于数组结构，有界队列，使用ReentrantLock实现线程安全。在高并发插入时，由于锁的存在，可能会出现锁竞争，导致性能瓶颈，尤其是当并发度较高时。但数组结构在内存分配上相对连续，不会像链表那样产生过多内存碎片。
   • 并发删除：同样受锁影响，删除操作需要获取锁，在高并发下可能存在性能问题。
   • 并发查询：可以通过数组索引直接访问元素，查询效率较高。但在并发环境下，查询操作同样需要获取锁，可能会受到其他线程的锁竞争影响。
3. LinkedBlockingQueue
   • 并发插入：基于链表结构，有界队列（也可通过构造函数设置为无界），使用两把锁（putLock和takeLock）分别控制插入和删除操作，在一定程度上减少了锁竞争。在高并发插入时，相比ArrayBlockingQueue，由于锁粒度更细，性能可能更好。但链表结构的动态内存分配仍可能导致内存碎片问题。
   • 并发删除：通过takeLock控制，由于锁粒度较细，并发删除性能相对ArrayBlockingQueue可能更好。
   • 并发查询：和ConcurrentLinkedQueue类似，需要遍历链表，查询效率较低，且并发环境下遍历可能受其他线程操作影响。

不同业务侧重点下的队列选择及原因

1. 侧重于插入速度
   • 选择ConcurrentLinkedQueue：原因是其无锁实现，在高并发插入场景下能避免锁竞争带来的性能损耗，从而获得较高的插入速度。虽然可能产生内存碎片，但在插入速度优先的场景下，这一缺点相对可以接受。
2. 侧重于查询效率
   • 选择ArrayBlockingQueue：由于它基于数组结构，可通过索引直接访问元素，查询效率高。尽管并发操作受锁影响，但如果查询操作远多于插入和删除操作，整体性能仍能得到保证。在这种情况下，锁竞争对性能的影响相对较小，而数组结构带来的查询优势更为突出。
3. 兼顾插入和删除性能，且有界队列需求
   • 选择LinkedBlockingQueue：其两把锁的设计减少了插入和删除操作之间的锁竞争，相比ArrayBlockingQueue在高并发的插入和删除场景下性能更好。同时，有界队列特性可有效控制内存使用，适用于需要对队列大小进行限制的场景。