【并发编程】--- 阻塞队列（BlockingQueue）简介

源码地址：https://github.com/nieandsun/concurrent-study.git

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1 阻塞队列的含义

相信大家肯定都知道 ： 队列是一个先进先出（FIFO—first in first out）线性数据结构。

那阻塞队列是什么呢？
顾名思义，首先它是一个队列，而一个阻塞队列在数据结构中所起的作用大致如下图所示:

• 当队列是空时，从队列中获取元素的操作将会被阻塞。
• 当队列是满时，往队列里添加元素的操作将会被阻塞。

这种队列就是所谓的阻塞队列。

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2 为什么用？ 有什么好处？

在多线程领域：所谓阻塞，在某些情况下会挂起线程(即阻塞)，一旦条件满足，被挂起的线程又会自动被唤醒

为什么需要BlockingQueue
好处是我们不需要关心什么时候需要阻塞线程，什么时候需要唤醒线程，因为这一切BlockingQueue都给你一手包办了。

在concurrent包发布以前，在多线程环境下，我们每个程序员都必须去自己控制这些细节，尤其还要兼顾效率和线程安全，而这会给我们的程序带来不小的复杂度。

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3 常用的BlockingQueue

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3.1 ArrayBlockingQueue简介

是一个用数组实现的有界阻塞队列。此队列按照先进先出（FIFO）的原则对元素进行排序。默认情况下不保证线程公平的访问队列，所谓公平访问队列是指阻塞的线程，可以按照阻塞的先后顺序访问队列，即先阻塞线程先访问队列。非公平性是对先等待的线程是非公平的，当队列可用时，阻塞的线程都可以争夺访问队列的资格，有可能先阻塞的线程最后才访问队列。初始化时有参数可以设置。

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3.2 LinkedBlockingQueue简介

是一个用链表实现的有界阻塞队列。此队列的默认和最大长度为Integer.MAX_VALUE。此队列按照先进先出的原则对元素进行排序。

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3.3 PriorityBlockingQueue简介

PriorityBlockingQueue是一个支持优先级的无界阻塞队列。默认情况下元素采取自然顺序升序排列。也可以自定义类实现compareTo()方法来指定元素排序规则，或者初始化PriorityBlockingQueue时，指定构造参数Comparator来对元素进行排序。需要注意的是不能保证同优先级元素的顺序。

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3.4 DelayQueue简介

是一个支持延时获取元素的无界阻塞队列。队列使用PriorityQueue来实现。队列中的元素必须实现Delayed接口，在创建元素时可以指定多久才能从队列中获取当前元素。只有在延迟期满时才能从队列中提取元素。

DelayQueue非常有用，可以将DelayQueue运用在以下应用场景。
缓存系统的设计：可以用DelayQueue保存缓存元素的有效期，使用一个线程循环查询DelayQueue，一旦能从DelayQueue中获取元素时，表示缓存有效期到了。还有订单到期，限时支付等等

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3.5 SynchronousQueue简介

是一个不存储元素的阻塞队列。每一个put操作必须等待一个take操作，否则不能继续添加元素。SynchronousQueue可以看成是一个传球手，负责把生产者线程处理的数据直接传递给消费者线程。队列本身并不存储任何元素，非常适合传递性场景。SynchronousQueue的吞吐量高于LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue。

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3.6 LinkedTransferQueue简介

多了tryTransfer和transfer方法，
（1）transfer方法
如果当前有消费者正在等待接收元素（消费者使用take()方法或带时间限制的poll()方法时），transfer方法可以把生产者传入的元素立刻transfer（传输）给消费者。如果没有消费者在等待接收元素，transfer方法会将元素存放在队列的tail节点，并等到该元素被消费者消费了才返回。

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（2）tryTransfer方法
tryTransfer方法是用来试探生产者传入的元素是否能直接传给消费者。如果没有消费者等待接收元素，则返回false。和transfer方法的区别是tryTransfer方法无论消费者是否接收，方法立即返回，而transfer方法是必须等到消费者消费了才返回。

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3.7 LinkedBlockingDeque简介

LinkedBlockingDeque是一个由链表结构组成的双向阻塞队列。所谓双向队列指的是可以从队列的两端插入和移出元素。双向队列因为多了一个操作队列的入口，在多线程同时入队时，也就减少了一半的竞争。

多了addFirst、addLast、offerFirst、offerLast、peekFirst和peekLast等方法，以First单词结尾的方法，表示插入、获取（peek）或移除双端队列的第一个元素。以Last单词结尾的方法，表示插入、获取或移除双端队列的最后一个元素。另外，插入方法add等同于addLast，移除方法remove等效于removeFirst。但是take方法却等同于takeFirst，不知道是不是JDK的bug，使用时还是用带有First和Last后缀的方法更清楚。在初始化LinkedBlockingDeque时可以设置容量防止其过度膨胀。另外，双向阻塞队列可以运用在“工作窃取”模式中。

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3.8 有界无界？

有限队列就是长度有限，满了以后生产者会阻塞，无界队列就是里面能放无数的东西而不会因为队列长度限制被阻塞，当然空间限制来源于系统资源的限制，如果处理不及时，导致队列越来越大越来越大，超出一定的限制致使内存超限，操作系统或者JVM帮你解决烦恼，直接把你 OOM kill 省事了。

无界也会阻塞，为何？因为阻塞不仅仅体现在生产者放入元素时会阻塞，消费者拿取元素时，如果没有元素，同样也会阻塞。

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3.9 ArrayBlockingQueue实现和LinkedBlockingQueue实现的区别

• 队列中锁的实现不同
  ArrayBlockingQueue实现的队列中的锁是没有分离的，即生产和消费用的是同一个锁；
  LinkedBlockingQueue实现的队列中的锁是分离的，即生产用的是putLock，消费是takeLock
• 在生产或消费时操作不同
  ArrayBlockingQueue实现的队列中在生产和消费的时候，是直接将枚举对象插入或移除的；
  LinkedBlockingQueue实现的队列中在生产和消费的时候，需要把枚举对象转换为Node进行插入或移除，会影响性能
• 队列大小初始化方式不同
  ArrayBlockingQueue实现的队列中必须指定队列的大小；
  LinkedBlockingQueue实现的队列中可以不指定队列的大小，但是默认是Integer.MAX_VALUE

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3.10 简单了解阻塞队列的实现原理

使用了等待通知模式实现。所谓通知模式，就是当生产者往满的队列里添加元素时会阻塞住生产者，当消费者消费了一个队列中的元素后，会通知生产者当前队列可用。通过查看JDK源码发现ArrayBlockingQueue使用了Condition来实现。其余队列的实现，大家可以自行查看，队列的实现的代码总体来说，并不复杂。

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4 BlockingQueue的核心方法

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5 SynchronousQueue深入学习

SynchronousQueue没有容量的队列，即：

每一个put操作必须要等待一个take操作， 否则不能继续添加元素，反之亦然。

其实看到上面这句话，我觉得你肯定就知道它的用法了，并且100%可以写出如下程序来进行证明：

• SynchronousQueue的用法：

package com.nrsc.ch5.bq;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.SynchronousQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Slf4j
public class SynchronousQueueDemo {

    public static void main(String[] args) {
        BlockingQueue<String> blockingQueue = new SynchronousQueue<>();

        new Thread(() -> {
            try {
                log.info("线程{}往队列中插入数据", Thread.currentThread().getName());
                blockingQueue.put("1");

                log.info("线程{}往队列中插入数据", Thread.currentThread().getName());
                blockingQueue.put("2");

                log.info("线程{}往队列中插入数据", Thread.currentThread().getName());
                blockingQueue.put("3");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "AAA").start();


        new Thread(() -> {
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                log.info("线程{}从队列中取出数据{}", Thread.currentThread().getName(), blockingQueue.take());

                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                log.info("线程{}从队列中取出数据{}", Thread.currentThread().getName(), blockingQueue.take());

                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                log.info("线程{}从队列中取出数据{}", Thread.currentThread().getName(), blockingQueue.take());

            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "BBB").start();

    }
}

• 测试结果如下：