在Java多线程应用中,队列的使用率很高,多数生产消费模型的首选数据结构就是队列。Java提供的线程安全的Queue可以分为阻塞队列和非阻塞队列,其中阻塞队列的典型例子是BlockingQueue,非阻塞队列的典型例子是ConcurrentLinkedQueue,在实际应用中要根据实际需要选用阻塞队列或者非阻塞队列。
LinkedBlockingQueue
由于LinkedBlockingQueue实现是线程安全的,实现了先进先出等特性,是作为生产者消费者的首选,LinkedBlockingQueue 可以指定容量,也可以不指定,不指定的话,默认最大是Integer.MAX_VALUE,其中主要用到put和take方法,put方法在队列满的时候会阻塞直到有队列成员被消费,take方法在队列空的时候会阻塞,直到有队列成员被放进来。
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
/**
* 多线程模拟实现生产者/消费者模型
*
*/
public class BlockingQueueTest2 {
/**
*
* 定义装苹果的篮子
*
*/
public class Basket {
// 篮子,能够容纳3个苹果
BlockingQueue<String> basket = new LinkedBlockingQueue<String>(3);
// 生产苹果,放入篮子
public void produce() throws InterruptedException {
// put方法放入一个苹果,若basket满了,等到basket有位置
basket.put("An apple");
}
// 消费苹果,从篮子中取走
public String consume() throws InterruptedException {
// take方法取出一个苹果,若basket为空,等到basket有苹果为止(获取并移除此队列的头部)
return basket.take();
}
}
// 定义苹果生产者
class Producer implements Runnable {
private String instance;
private Basket basket;
public Producer(String instance, Basket basket) {
this.instance = instance;
this.basket = basket;
}
public void run() {
try {
while (true) {
// 生产苹果
System.out.println("生产者准备生产苹果:" + instance);
basket.produce();
System.out.println("!生产者生产苹果完毕:" + instance);
// 休眠300ms
Thread.sleep(300);
}
} catch (InterruptedException ex) {
System.out.println("Producer Interrupted");
}
}
}
// 定义苹果消费者
class Consumer implements Runnable {
private String instance;
private Basket basket;
public Consumer(String instance, Basket basket) {
this.instance = instance;
this.basket = basket;
}
public void run() {
try {
while (true) {
// 消费苹果
System.out.println("消费者准备消费苹果:" + instance);
System.out.println(basket.consume());
System.out.println("!消费者消费苹果完毕:" + instance);
// 休眠1000ms
Thread.sleep(1000);
}
} catch (InterruptedException ex) {
System.out.println("Consumer Interrupted");
}
}
}
public static void main(String[] args) {
BlockingQueueTest2 test = new BlockingQueueTest2();
// 建立一个装苹果的篮子
Basket basket = test.new Basket();
ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
Producer producer = test.new Producer("生产者001", basket);
Producer producer2 = test.new Producer("生产者002", basket);
Consumer consumer = test.new Consumer("消费者001", basket);
service.submit(producer);
service.submit(producer2);
service.submit(consumer);
// 程序运行5s后,所有任务停止
// try {
// Thread.sleep(1000 * 5);
// } catch (InterruptedException e) {
// e.printStackTrace();
// }
// service.shutdownNow();
}
}
ConcurrentLinkedQueue
ConcurrentLinkedQueue是Queue的一个安全实现.Queue中元素按FIFO原则进行排序.采用CAS操作,来保证元素的一致性。
LinkedBlockingQueue是一个线程安全的阻塞队列,它实现了BlockingQueue接口,BlockingQueue接口继承自java.util.Queue接口,并在这个接口的基础上增加了take和put方法,这两个方法正是队列操作的阻塞版本。
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class ConcurrentLinkedQueueTest {
private static ConcurrentLinkedQueue<Integer> queue = new ConcurrentLinkedQueue<Integer>();
private static int count = 2; // 线程个数
//CountDownLatch,一个同步辅助类,在完成一组正在其他线程中执行的操作之前,它允许一个或多个线程一直等待。
private static CountDownLatch latch = new CountDownLatch(count);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
long timeStart = System.currentTimeMillis();
ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(4);
ConcurrentLinkedQueueTest.offer();
for (int i = 0; i < count; i++) {
es.submit(new Poll());
}
latch.await(); //使得主线程(main)阻塞直到latch.countDown()为零才继续执行
System.out.println("cost time " + (System.currentTimeMillis() - timeStart) + "ms");
es.shutdown();
}
/**
* 生产
*/
public static void offer() {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
queue.offer(i);
}
}
/**
* 消费
*
*/
static class Poll implements Runnable {
public void run() {
// while (queue.size()>0) {
while (!queue.isEmpty()) {
System.out.println(queue.poll());
}
latch.countDown();
}
}
}
运行结果:
costtime 2360ms
改用while (queue.size()>0)后
运行结果:
cost time 46422ms
结果居然相差那么大,看了下ConcurrentLinkedQueue的API原来.size()是要遍历一遍集合的,难怪那么慢,所以尽量要避免用size而改用isEmpty().