前面的文章ArrayBlockingQueue源码分析中，已经对JDK中的BlockingQueue中的做了一个回顾，同时对ArrayBlockingQueue中的核心方法作了说明，而LinkedBlockingQueue作为JDK中BlockingQueue家族系列中一员，由于其作为固定大小线程池(Executors.newFixedThreadPool())底层所使用的阻塞队列，分析它的目的主要在于2点：
(1) 与ArrayBlockingQueue进行类比学习，加深各种数据结构的理解
(2) 了解底层实现，能够更好地理解每一种阻塞队列对线程池性能的影响，做到真正的知其然，且知其所以然
源码分析LinkedBlockingQueue的实现
与ArrayBlockingQueue进行比较
说明为什么选择LinkedBlockingQueue作为固定大小的线程池的阻塞队列
如发现有分析不对或不准确的地方，请您及时纠正(在此谢过)
1.LinkedBlockingQueue深入分析
LinkedBlockingQueue，见名之意，它是由一个基于链表的阻塞队列，首先看一下的核心组成：
// 所有的元素都通过Node这个静态内部类来进行存储，这与LinkedList的处理方式完全一样staticclassNode{//使用item来保存元素本身E item;//保存当前节点的后继节点Node next; Node(E x) { item = x; } }/**
阻塞队列所能存储的最大容量
用户可以在创建时手动指定最大容量,如果用户没有指定最大容量
那么最默认的最大容量为Integer.MAX_VALUE.
*/privatefinalintcapacity;/**
当前阻塞队列中的元素数量
PS:如果你看过ArrayBlockingQueue的源码,你会发现
ArrayBlockingQueue底层保存元素数量使用的是一个
普通的int类型变量。其原因是在ArrayBlockingQueue底层
对于元素的入队列和出队列使用的是同一个lock对象。而数
量的修改都是在处于线程获取锁的情况下进行操作，因此不
会有线程安全问题。
而LinkedBlockingQueue却不是，它的入队列和出队列使用的是两个
不同的lock对象,因此无论是在入队列还是出队列，都会涉及对元素数
量的并发修改，(之后通过源码可以更加清楚地看到)因此这里使用了一个原子操作类
来解决对同一个变量进行并发修改的线程安全问题。
*/privatefinalAtomicInteger count =newAtomicInteger(0);/**
* 链表的头部
* LinkedBlockingQueue的头部具有一个不变性:
* 头部的元素总是为null，head.item==null
*/privatetransientNode head;/**
* 链表的尾部
* LinkedBlockingQueue的尾部也具有一个不变性:
* 即last.next==null
*/privatetransientNode last;/**
元素出队列时线程所获取的锁
当执行take、poll等操作时线程需要获取的锁
*/privatefinalReentrantLock takeLock =newReentrantLock();/**
当队列为空时，通过该Condition让从队列中获取元素的线程处于等待状态
*/privatefinalCondition notEmpty = takeLock.newCondition();/**
元素入队列时线程所获取的锁
当执行add、put、offer等操作时线程需要获取锁
*/privatefinalReentrantLock putLock =newReentrantLock();/**
当队列的元素已经达到capactiy，通过该Condition让元素入队列的线程处于等待状态
*/privatefinalCondition notFull = putLock.newCondition();
通过上面的分析，我们可以发现LinkedBlockingQueue在入队列和出队列时使用的不是同一个Lock，这也意味着它们之间的操作不会存在互斥操作。在多个CPU的情况下，它们可以做到真正的在同一时刻既消费、又生产，能够做到并行处理。
下面让我们看下LinkedBlockingQueue的构造方法：
/**
* 如果用户没有显示指定capacity的值，默认使用int的最大值
*/publicLinkedBlockingQueue(){this(Integer.MAX_VALUE); }/**
可以看到,当队列中没有任何元素的时候,此时队列的头部就等于队列的尾部,
指向的是同一个节点,并且元素的内容为null
*/publicLinkedBlockingQueue(intcapacity){if(capacity <=0)thrownewIllegalArgumentException();this.capacity = capacity; last = head =newNode(null); }/*
在初始化LinkedBlockingQueue的时候，还可以直接将一个集合
中的元素全部入队列，此时队列最大容量依然是int的最大值。
*/publicLinkedBlockingQueue(Collection c){this(Integer.MAX_VALUE); final ReentrantLock putLock =this.putLock;//获取锁putLock.lock();// Never contended, but necessary for visibilitytry{//迭代集合中的每一个元素,让其入队列,并且更新一下当前队列中的元素数量intn =0;for(E e : c) {if(e == null)thrownewNullPointerException();if(n == capacity)thrownewIllegalStateException("Queue full");//参考下面的enqueue分析 enqueue(newNode(e)); ++n; } count.set(n); } finally {//释放锁putLock.unlock(); } }/**
* 我去，这代码其实可读性不怎么样啊。
* 其实下面的代码等价于如下内容:
* last.next=node;
* last = node;
* 其实也没有什么花样:
就是让新入队列的元素成为原来的last的next，让进入的元素称为last
*
*/privatevoidenqueue(Node node){// assert putLock.isHeldByCurrentThread();// assert last.next == null;last = last.next = node; }
在分析完LinkedBlockingQueue的核心组成之后,下面让我们再看下核心的几个操作方法,首先分析一下元素入队列的过程:
publicvoidput(E e)throwsInterruptedException{if(e ==null)thrownewNullPointerException();// Note: convention in all put/take/etc is to preset local var/*注意上面这句话,约定所有的put/take操作都会预先设置本地变量,
可以看到下面有一个将putLock赋值给了一个局部变量的操作
*/intc = -1; Node node =newNode(e);/*
在这里首先获取到putLock,以及当前队列的元素数量
即上面所描述的预设置本地变量操作
*/finalReentrantLock putLock =this.putLock;finalAtomicInteger count =this.count;/*
执行可中断的锁获取操作,即意味着如果线程由于获取
锁而处于Blocked状态时，线程是可以被中断而不再继
续等待，这也是一种避免死锁的一种方式，不会因为
发现到死锁之后而由于无法中断线程最终只能重启应用。
*/putLock.lockInterruptibly();try{/*
当队列的容量到底最大容量时,此时线程将处于等待状
态，直到队列有空闲的位置才继续执行。使用while判
断依旧是为了放置线程被"伪唤醒”而出现的情况,即当
线程被唤醒时而队列的大小依旧等于capacity时，线
程应该继续等待。
*/while(count.get() == capacity) { notFull.await(); }//让元素进行队列的末尾,enqueue代码在上面分析过了enqueue(node);//首先获取原先队列中的元素个数,然后再对队列中的元素个数+1.c = count.getAndIncrement();/*注:c+1得到的结果是新元素入队列之后队列元素的总和。
当前队列中的总元素个数小于最大容量时,此时唤醒其他执行入队列的线程
让它们可以放入元素,如果新加入元素之后,队列的大小等于capacity，
那么就意味着此时队列已经满了,也就没有必须要唤醒其他正在等待入队列的线程,因为唤醒它们之后，它们也还是继续等待。
*/if(c +1< capacity) notFull.signal(); }finally{//完成对锁的释放putLock.unlock(); }/*当c=0时，即意味着之前的队列是空队列,出队列的线程都处于等待状态，
现在新添加了一个新的元素,即队列不再为空,因此它会唤醒正在等待获取元素的线程。
*/if(c ==0) signalNotEmpty(); }/*
唤醒正在等待获取元素的线程,告诉它们现在队列中有元素了
*/privatevoidsignalNotEmpty(){finalReentrantLock takeLock =this.takeLock; takeLock.lock();try{//通过notEmpty唤醒获取元素的线程notEmpty.signal(); }finally{ takeLock.unlock(); } }
看完put方法，下面再看看下offer是如何处理的方法：
/**
在BlockingQueue接口中除了定义put方法外(当队列元素满了之后就会阻塞，
直到队列有新的空间可以方法线程才会继续执行)，还定义一个offer方法，
该方法会返回一个boolean值，当入队列成功返回true,入队列失败返回false。
该方法与put方法基本操作基本一致，只是有细微的差异。
*/publicbooleanoffer(E e){if(e ==null)thrownewNullPointerException();finalAtomicInteger count =this.count;/*
当队列已经满了，它不会继续等待,而是直接返回。
因此该方法是非阻塞的。
*/if(count.get() == capacity)returnfalse;intc = -1; Node node =newNode(e);finalReentrantLock putLock =this.putLock; putLock.lock();try{/*
当获取到锁时，需要进行二次的检查,因为可能当队列的大小为capacity-1时，
两个线程同时去抢占锁，而只有一个线程抢占成功，那么此时
当线程将元素入队列后，释放锁，后面的线程抢占锁之后，此时队列
大小已经达到capacity，所以将它无法让元素入队列。
下面的其余操作和put都一样，此处不再详述
*/if(count.get() < capacity) { enqueue(node); c = count.getAndIncrement();if(c +1< capacity) notFull.signal(); } }finally{ putLock.unlock(); }if(c ==0) signalNotEmpty();returnc >=0; }
BlockingQueue还定义了一个限时等待插入操作，即在等待一定的时间内，如果队列有空间可以插入，那么就将元素入队列，然后返回true,如果在过完指定的时间后依旧没有空间可以插入，那么就返回false，下面是限时等待操作的分析:
/**
通过timeout和TimeUnit来指定等待的时长
timeout为时间的长度,TimeUnit为时间的单位
*/publicbooleanoffer(E e,longtimeout, TimeUnit unit)throwsInterruptedException{if(e ==null)thrownewNullPointerException();//将指定的时间长度转换为毫秒来进行处理longnanos = unit.toNanos(timeout);intc = -1;finalReentrantLock putLock =this.putLock;finalAtomicInteger count =this.count; putLock.lockInterruptibly();try{while(count.get() == capacity) {//如果等待的剩余时间小于等于0，那么直接返回if(nanos <=0)returnfalse;/*
通过condition来完成等待，此时当前线程会完成锁的，并且处于等待状态
直到被其他线程唤醒该线程、或者当前线程被中断、
等待的时间截至才会返回，该返回值为从方法调用到返回所经历的时长。
注意：上面的代码是condition的awitNanos()方法的通用写法，
可以参看Condition.awaitNaos的API文档。
下面的其余操作和put都一样，此处不再详述
*/nanos = notFull.awaitNanos(nanos); } enqueue(newNode(e)); c = count.getAndIncrement();if(c +1< capacity) notFull.signal(); }finally{ putLock.unlock(); }if(c ==0) signalNotEmpty();returntrue; }
通过上面的分析，我们应该比较清楚地知道了LinkedBlockingQueue的入队列的操作，其主要是通过获取到putLock锁来完成，当队列的数量达到最大值，此时会导致线程处于阻塞状态或者返回false(根据具体的方法来看)；如果队列还有剩余的空间，那么此时会新创建出一个Node对象，将其设置到队列的尾部，作为LinkedBlockingQueue的last元素。
在分析完入队列的过程之后，我们接下来看看LinkedBlockingQueue出队列的过程；由于BlockingQueue的方法都具有对称性，此处就只分析take方法的实现，其余方法的实现都如出一辙：
publicEtake()throwsInterruptedException{ E x;intc = -1;finalAtomicInteger count =this.count;finalReentrantLock takeLock =this.takeLock;//通过takeLock获取锁，并且支持线程中断takeLock.lockInterruptibly();try{//当队列为空时，则让当前线程处于等待while(count.get() ==0) { notEmpty.await(); }//完成元素的出队列x = dequeue();/*
队列元素个数完成原子化操作-1,可以看到count元素会
在插入元素的线程和获取元素的线程进行并发修改操作。
*/c = count.getAndDecrement();/*
当一个元素出队列之后，队列的大小依旧大于1时
当前线程会唤醒其他执行元素出队列的线程,让它们也
可以执行元素的获取
*/if(c >1) notEmpty.signal(); }finally{//完成锁的释放takeLock.unlock(); }/*
当c==capaitcy时，即在获取当前元素之前，
队列已经满了，而此时获取元素之后，队列就会
空出一个位置，故当前线程会唤醒执行插入操作的线
程通知其他中的一个可以进行插入操作。
*/if(c == capacity) signalNotFull();returnx; }/**
* 让头部元素出队列的过程
* 其最终的目的是让原来的head被GC回收，让其的next成为head
* 并且新的head的item为null.
* 因为LinkedBlockingQueue的头部具有一致性:即元素为null。
*/privateEdequeue(){ Node h = head; Node first = h.next; h.next = h;// help GChead = first; E x = first.item; first.item =null;returnx; }
LinkedBlockingQueue出队列大致过程.png
对于LinkedBlockingQueue的源码分析就到这里，下面让我们将LinkedBlockingQueue与ArrayBlockingQueue进行一个比较。
2.LinkedBlockingQueue与ArrayBlockingQueue的比较
ArrayBlockingQueue由于其底层基于数组，并且在创建时指定存储的大小，在完成后就会立即在内存分配固定大小容量的数组元素，因此其存储通常有限，故其是一个“有界“的阻塞队列；而LinkedBlockingQueue可以由用户指定最大存储容量，也可以无需指定，如果不指定则最大存储容量将是Integer.MAX_VALUE，即可以看作是一个“无界”的阻塞队列，由于其节点的创建都是动态创建，并且在节点出队列后可以被GC所回收，因此其具有灵活的伸缩性。但是由于ArrayBlockingQueue的有界性，因此其能够更好的对于性能进行预测，而LinkedBlockingQueue由于没有限制大小，当任务非常多的时候，不停地向队列中存储，就有可能导致内存溢出的情况发生。
其次，ArrayBlockingQueue中在入队列和出队列操作过程中，使用的是同一个lock，所以即使在多核CPU的情况下，其读取和操作的都无法做到并行，而LinkedBlockingQueue的读取和插入操作所使用的锁是两个不同的lock，它们之间的操作互相不受干扰，因此两种操作可以并行完成，故LinkedBlockingQueue的吞吐量要高于ArrayBlockingQueue。
3.选择LinkedBlockingQueue的理由
/**
下面的代码是Executors创建固定大小线程池的代码，其使用了
LinkedBlockingQueue来作为任务队列。
*/publicstaticExecutorServicenewFixedThreadPool(intnThreads){returnnewThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,newLinkedBlockingQueue()); }
JDK中选用LinkedBlockingQueue作为阻塞队列的原因就在于其无界性。因为线程大小固定的线程池，其线程的数量是不具备伸缩性的，当任务非常繁忙的时候，就势必会导致所有的线程都处于工作状态，如果使用一个有界的阻塞队列来进行处理，那么就非常有可能很快导致队列满的情况发生，从而导致任务无法提交而抛出RejectedExecutionException，而使用无界队列由于其良好的存储容量的伸缩性，可以很好的去缓冲任务繁忙情况下场景，即使任务非常多，也可以进行动态扩容，当任务被处理完成之后，队列中的节点也会被随之被GC回收，非常灵活。
至此，LinkedBlockingQueue的分析就到这里，如果您发现有任何编写不对的地方，请指出(万分感谢！)。
作者：Peter潘的博客
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