java中的阻塞队列和性能对比

java.util.PriorityQueue

 

E 集合中所保存元素的类型。

public class PriorityQueue extends AbstractQueue implements Serializable

 

一个基于优先级堆的极大优先级队列。此队列按照在构造时所指定的顺序对元素排序，既可以 根据元素的自然顺序（Comparable）来指定排序，也可以根据Comparator来指定，这取决于使用那种构造方法。优先级队列不允许null元 素。依靠自然排序的优先级队列还不允许插入不可比较的对象，这样做可能导致ClassCastException。

此队列的头是按指定排序的最小元素。如果有多个元素都是最小值，则头是其中一个元素——选择方法是任意的。队列检索操作poll , remove , peek 和 element访问处于队列头的元素。

优先级队列是无界的，但是有一个内部容量，控制着用于存储队列元素的数组的大小。它总是至少与队列的大小相同。随着不断向优先级队列中添加元素，其容量会自动增加。无需指定容量增加策略的细节。

注意，此实现不是同步的。如果多个线程中的任意线程从结构上修改了列表，则这些线程不应同时访问PriorityQueue实例。相反，请使用线程安全的PriorityBlockingQueue类。

接口BlockingQueue

public interface BlockingQueue extends Queue

 

支持两个附加操作的Queue，这两个操作是：检索元素时等待队列变为非空，以及存储元素时等待空间变得可用。

BlockingQueue不接受null元素。

BlockingQueue可以是限定容量的。

BlockingQueue实现主要用于生产者-使用者队列，但它另外还支持Collection接口。因此，举例来说，使用remove(x)从队列中移除任意一个元素是有可能的。然而，这种操作通常不会有效执行，只能有计划地偶尔使用，比如在取消排队信息时。

BlockingQueue实现是线程安全的。注意，BlockingQueue可以安全地与多个生产者和多个使用者一起使用。

class Producer implements Runnable {
   private final BlockingQueue queue;
   Producer(BlockingQueue q) { queue = q; }
   public void run() {
     try {
       while(true) { queue.put(produce()); }
     } catch (InterruptedException ex) { ... handle ...}
   }
   Object produce() { ... }
}

class Consumer implements Runnable {
   private final BlockingQueue queue;
   Consumer(BlockingQueue q) { queue = q; }
   public void run() {
     try {
       while(true) { consume(queue.take()); }
     } catch (InterruptedException ex) { ... handle ...}
   }
   void consume(Object x) { ... }
}

class Setup {
   void main() {
     BlockingQueue q = new SomeQueueImplementation();
     Producer p = new Producer(q);
     Consumer c1 = new Consumer(q);
     Consumer c2 = new Consumer(q);
     new Thread(p).start();
     new Thread(c1).start();
     new Thread(c2).start();
   }
}

 

此接口是Java Collecitons Framework的成员。

类PriorityBlockingQueue

public class PriorityBlockingQueue

extends AbstractQueue implments BlockingQueue ,Serializable

 

一个无界的阻塞队列，它使用与类PriorityQueue相同的顺序规则，并且提供了 阻塞检索的操作。虽然此队列逻辑上是无界的，但是由于资源被耗尽，所以试图执行添加操作可能会失败，导致OutOfMemoryError。此类不允许使 用null元素，依赖自然顺序的优先级队列也不允许插入不可比较的对象。

如果需要有序的遍历，则应考虑使用Arrays.sort(pq.toArray())

接口Compara

public interface Comparable

 

此接口强行对实现它的每个类的对象进行整体排序。次排序被称为该类的自然排序，类的 compareTo方法被称为它的自然比较方法。实现此接口的对象列表和数组可以通过Collections.sort(和Arrays.sort)进行 自动排序。实现此接口的对象可以用作有序映射表中的键或有序集合中的元素，无需指定比较器。

阻塞队列的性能对比

主要是比较offer跟poll两个方法的性能，开N个线程，每个线程往队列里写或者取500个整数。线程数 20 50 100 200 500 1000
LinkedBlockingQueue     15,0 31,15 32,16 63,32 203,47 563,110
ArrayBlockingQueue 15,0 16,15 31,15 47,16 125,47 364,68
PriorityBlockingQueue 78,78 172,188 360,422 813,969 3094,2641 6547,5453

逗号前的数字是offer测试花费的时间，逗号后的数字是poll测试花费的时间。
结论：
1、ArrayBlockingQueue性能优于LinkedBlockingQueue,但是LinkedBlockingQueue是无界的。
2、ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue的poll方法总是比offer方法快，并发越高，差距越大
3、ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue的性能远高于PriorityBlockingQueue，显然优先队列在比较优先级上的操作上耗费太多
4、PriorityBlockingQueue的offer方法与poll方法的性能差距很小，基本维持在近似1：1