day16 为什么环形队列适合做Node数据流缓存？

如何实现队列和双队列
数据结构中队列的核心思想和我们排队买票看电影一样，关键是谁排在前面，谁就可以先买到票。入队（enqeue），顾名思义就是在队伍后面加了一个人排队。按照先入先出的规则，排在最前面的人买完票了以后，就会出队（dequeue）。
双队列（deque）
通常我们排队的时候，都是遵循先进先出的规则，但是在有些特殊的情况下，也会有特例。在 JavaScript 中呢，同样有一个 unshift() 的方法可以用来做到插队，我们在下面例子里把它叫做 dequeAdd。还有另外一种情况就是如果有的人在队尾等不及了，也有可能离开，这样的话我们可以借用弹出栈的 pop() 来实现，我们在下面例子里把它叫做 dequeRemove

class Queue {
  constructor () {
    this.queue = [];
  }
  enqueue(item) {
    return this.queue.push(item);
  }
  dequeue() {
    return this.queue.shift();
  }
  dequeAdd(item) {
    return this.queue.unshift(item);
  }
  dequeRemove(item) {
    return this.queue.pop(item);
  }
  peek() {
    return console.log(this.queue[0]);
  }
}

通过队列看浏览器任务管理
进程（process）和线程（thread）
Chromium 用的是多进程的架构（multi-process architecture）。一个新的标签页就是新的浏览器进程。
在一个浏览器进程里，会有多个线程。
Chromium 中有两个核心线程，一个是主线程，另外一个是 IO 线程。因为浏览器是面向前端用户的，所以对于它的架构设计来说，最主要的目标是让主线程和 IO 线程可以快速响应。为了达到这个目的，就要把阻塞 IO 或复杂运算分给其它的线程去处理，线程间通信问题通过消息传递来解决。
可以说 Chromium 用的是一个高并发，但不算是高并行的架构。对于页面加载的脚本中要执行的任务，会采用任务队列的方式通过事件循环给到 UI 主线程。如果问题是主线程可以解决的，就会处理，如果处理不了的，就会给到 IO 线程或特殊线程来处理，处理的结果会通过消息通信的方式给到主线程。
线程池有一个共享的任务队列
在 Chromium 线程管理当中，并不提倡用锁的结构，而是提倡序列或虚拟线程管理的概念。因为在 Google 看来，序列本身就带有线程安全性。
因为在虚拟线程管理中，只有当一个任务执行完，下一个任务才有可能被分配到线程池中的另一个工作线程来执行，所以下一个任务肯定是基于上一个任务的结果来执行的。任务的执行具有前后顺序。

这里我们可以打一个比方，比如我们在项目管理中，会有一个需求池，这个需求池就是我们的任务队列，而虚拟线程管理就如同一个项目经理。
在 Chromium 中，通常当有多个线程（worker thread）可以访问一个数据资源，但是同一时间只允许一个线程来访问这些资源或数据的时候，会用到锁。在 Chromium 当中使用的是互斥锁（mutex）。
环形队列和线程间数据传递
环形队列是一种特殊的队列。一个环形队列是首尾相连的。它也叫做环形缓冲区（ring buffer），可以用于进程或线程之间的数据传递。
为什么环形队列适合做 Node 数据流缓存？最核心的好处是当一个数据元素被用掉后，其余数据元素不需要移动其存储位置。
对于一个环形队列来说，我们一般需要两个指针，一个是头指针，一个是尾指针。头指针指向的是下一个要加入的数据，尾指针指向下一个要读取的数据。当数据被读取时，我们就增加尾指针；当数据被写入的时候，我们就增加头指针。
举个例子，假设我们有一个 16 位的缓冲，第一步，我们加入了 4 位数据，头指针就移动到了 3。如果再加 3 个的话，头指针就移动到了 6。如果这时，我们读取了前 4 个，那么尾指针就会到 4。

那么在程序中这种环形队列如何实现呢？从实现的角度，一般会建立两个数组，一个是原数组用来定义环形队列的属性和方法，第二个是实际用来存放数据的环形队列数组。在原数组里面，主要存放 3 个关键属性，分别是头指针、尾指针和环形队列长度。同时，包含几个核心方法：原数组中属性的获取和设置，以及环形队列数组中数据的读和写。通过这种方式，就可以实现一个环形队列了。
下面我们可以来看看它在缓存数据流中的应用。这种环形队列通常会和“生产者，消费者”模式一起用，也通常会加一个互斥锁到环形队列的读、写方法里，用来实现互斥访问。如下图所示，我们可以看到有 4 个工作线程。2 个是生产者，2 个是消费者。 生产者负责写入数据，消费者读取数据。通过加锁的方式，在同一时间，只有一个生产者可以写入，在读的时候，也只有一个消费者可以读取。

在数据流这种大量数据持续进入到列队中，再从队列中取出做缓存处理的情况下，使用环形队列就大大增加了生产者和消费者之间协同合作的效率。
数据流缓冲在很多应用中都有体现，除了进程管理外，在网络和文件系统中，都会用到数据流缓冲。在网络中，字节数据都是按照包的大小分成块儿来传输的；在文件系统中，数据块儿都是根据内核的缓冲大小分成块儿来处理的。所以无论是 HTTP 的数据请求和反馈，还是文件到目的地的传输，这些数据的传输都会用到环形队列缓冲。