Java Concurrent包源码学习和使用心得 之 LinkedBlockingQueue源码解读
概述
LinkedBlockingQueue是java concurrent包提供的另一个多线程安全的阻塞队列，与ArrayBlockingQueu相比，此队列的使用链表实现（不熟悉链表的同学，请查阅大学的数据结构课本），可以提供高效的并发读写性能。
数据结构
链表节点
既然是链表，那么肯定少不了节点，节点自然包括节点内容和next指针。jdk开发人员，设计的节点是这样的：
static class Node<E> {
E item ;/*** One of:* - the real successor Node* - this Node, meaning the successor is head.next* - null, meaning there is no successor (this is the last node)*/Node < E > next ;Node ( E x ) { item = x ; }}
在这里，用到了java范型的机制，用来保存不同类型的对象。
上述节点，提供了一个构造函数，用来传入需要保存的内容，这里的构造函数没有判断传入参数是否合法，因为在所有public方法中，已经判断过了，这里无需进行再次判断。
链表的指针
LInkedBlockingQueue中的链表，包含头指针和尾指针，其中：
- 头指针用来管理元素出队，和 take(), poll(), peek() 三个操作关联
- 尾指针用来管理元素入队，和 put(), offer() 两个操作关联
具体的数据结构定义如下：
private transient Node < E > head ; /* 头结点, 头节点不保存数据信息 */private transient Node < E > last ; /* 尾节点, 尾节点保存最新入队的数据信息 */
链表的容量和大小
LinkedBlockingQueue是有大小限制的，当队列满后不能继续入队，同时，也有一个变量记录当前队列中的元素数量：
private final int capacity; /* 队列容量一般使用中，构造LinkedBlockingQueue时，需要传入当前队列大小，如果不传入，默认是Integer.MAX_VALUE */
private final AtomicInteger count = new AtomicInteger ( 0 ); // 队列当前大小
注意：这里的count对象，是原子类型，而不是一般的int类型，与ArrayBlockingQueue中的不符，这是因为LinkedBlockingQueue使用读和写两把锁来控制并发操作，读和写可能同时修改count字段的值，而ArrayBlockingQueue只有一把锁用于控制读写操作，所以count对象是普通的，线程不安全的类型
控制并发的lock和condition
LinkedBlockingQueue中，读和写分别由两把锁控制，两把锁分别管理head节点和last节点的操作，如下所示：
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock (); /* 读锁 */private final Condition notEmpty = takeLock . newCondition (); /* 读锁对应的条件 */private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock (); /* 写锁 */private final Condition notFull = putLock . newCondition (); /* 写锁对应的条件 */
jdk文档中，解释说，这两把锁的控制，是“two lock queue”算法的一种实现，但具体操作与其有些差异（A variant of the "two lock queue" algorithm.）
关于two lock queue可以参考： http://www.cs.rochester.edu/research/synchronization/pseudocode/queues.html
关键代码解读
入队和出队的核心操作
入队和出队的核心操作，就是对于链表头结点和尾节点的操作，与我们大学学习的数据结构基本一致。因为这些操作，都是private方法，外部已经进行了正确的同步，所以这些方法中，不带任何加锁和解锁的操作。
入队的代码如下所示：
private void enqueue(E x) {
last = last . next = new Node < E >( x );}
上述代码其实是将三行写成了一行，为了方便学习，这里把其拆开：
private void enqueue(E x) {
Node<E> newNode = new Node<E>(x); /* 新建一个Node对象，此对象的数据部分是新元素的指针，next指针为null */
last . next = newNode ; /* 将目前list节点的next指针指向新对象 */last = last . next ; /* 将last指针向后移动一个元素，指向新的尾端 */}
出队的代码如下所示：
private E dequeue () {Node < E > h = head ; /* 记录目前头节点的指针 */Node < E > first = h . next ; /* 得到头结点后的第一个节点，即需要出队的数据节点 *//* 将需要出队的数据的尾节点设置为自己，让此对象变为孤立对象，GC可以进行回收，更重要的是，如果 迭代器引用此节点，迭代器可以通过判断next是否等于自己，来了解迭代器的下一个节点是否应该重定向为头节点 */h . next = h ;head = first ; /* 将头指针指向新的头节点 */E x = first . item ; /* 获取数据元素的内容 *//* 将头节点所在数据元素设置为null，因为头节点的数据已出队，如果此时再持有其引用，可能造成内存泄漏 */
first . item = null ;return x ;}
入队的public方法
入队的方法有两种，一种是阻塞的方法，另一种是非阻塞的方法，其中：
- put()算法，为阻塞算法，直到队列有空余时，才能为队列加入新元素
- offer()算法为非阻塞算法，如果队列已满，立即返回或等待一会再返回，通过返回值ture或false，标记本次入队操作是否成功
offer的算法与put类似，这里不再赘述。public void put ( E e ) throws InterruptedException {if ( e == null ) throw new NullPointerException ();int c = - 1 ;final ReentrantLock putLock = this . putLock ;final AtomicInteger count = this . count ;putLock . lockInterruptibly ();try {while ( count . get () == capacity ) {notFull . await ();}enqueue ( e );c = count . getAndIncrement ();if ( c + 1 < capacity )notFull . signal (); /* 如果完成当前入队操作后，队列依然有剩余的空间，那么再唤醒另一个等待入队的线程 */} finally {putLock . unlock ();}if ( c == 0 ) /* 如果入队前，队列大小为空，那么唤醒一个等待出队的线程 */signalNotEmpty ();}
出队的public方法
出队的方法与入队类似，也分为阻塞和非阻塞两种，其中：
- take()算法为阻塞算法，直到队列有非空时，才将允许调用线程取出数据
- poll()算法为非阻塞算法，如果队列为空，立即返回或等待一会再返回，通过返回值ture或false，标记本次出队操作是否成功
- peek()算法比较特殊，只返回队列中的第一个元素，既不出队，也不阻塞，如果没有元素，就返回null
task操作的算法如下：
public E take () throws InterruptedException {E x ;int c = - 1 ;final AtomicInteger count = this . count ;final ReentrantLock takeLock = this . takeLock ;takeLock . lockInterruptibly ();try {while ( count . get () == 0 ) {notEmpty . await ();}x = dequeue ();c = count . getAndDecrement ();if ( c > 1 )notEmpty . signal (); /* 如果完成当前入队操作后，队列依然有剩余的元素，那么再唤醒另一个等待出队的线程 */} finally {takeLock . unlock ();}if ( c == capacity )signalNotFull (); /* 如果出队前，队列是满的，那么出队后，队列就空了，需要通知一个等待入队的线程 */return x ;}
其余算法，与上述算法类似，这里不再赘述。
多线程安全的迭代器
LinkedBlockingQueue的迭代器，是多线程安全的，在获取元素之前，会对上述读锁和写锁同时加锁，同时，为了防止死锁，读锁和写锁的加解锁顺序，也是经过设计的，代码如下：
void fullyLock() {
putLock . lock (); // 先加写锁takeLock.lock(); // 再加读锁}
void fullyUnlock () {takeLock . unlock (); /* 先解锁读锁 */putLock . unlock (); /* 再解锁写锁 */}
LinkedBlockingQueue的迭代器中，保存了以下内容：
private Node<E> current; /* 迭代器的下一个位置 */
private Node < E > lastRet ; /* 当前迭代器的位置 */private E currentElement ; /* 当前需要返回的元素内容 */
刚看到代码时，觉得好像只要一个指向当前位置的指针就行了，干嘛这么麻烦呢，但JDK的开发人员考虑的比我们周全多了，这三个参数，足以应付任何多线程的问题：
- 首先，保存了当前需要返回的内容，可以保证在当前节点移除的情况下，迭代器的next()方法，也能返回当前指向的内容，即使先调用hasNext()方法，其他线程删除了当前对象，那么next()方法也可以保证返回正确对象
- 其次，如果在迭代器中，调用remove()方法，删除了当前对象，那么 lastRet方法就用上了，可以通过再次遍历列表，找到需要删除的对象，并将其删除，同时为了防止remove()方法被调用两次，在删除时，会将 lastRet设置为null，如果只有这一个指针，那么remove()之后，这个迭代器就啥也干不了了
- 最后，current保存了迭代器的下一个指向的位置，调用hasNext()时，可以立即直到是否还有空余对象，更重要的是，如果在迭代器创建后，其他线程多次调用了出队的方法，可能导致lastRet和current都变成悬挂的指针了，这时，只要判断current的next是否为自己，就可以知道自己是否已经被出队，是否需要重定向current的位置
关于迭代器的代码精髓，就是上面的描述了，具体代码，不再赘述。
对锁的精巧使用和思考
LinkedBlockingQueue将读和写操作分离，可以让读写操作在不干扰对方的情况下，完成各自的功能，提高并发吞吐量。
在写这篇文章时，我曾经考虑过，如果使用java内置的同步机制，即 synchronized 关键字进行此类读写锁控制，但实际上实现不了，因为java对象在wait和notify时，需要对lock变量加锁，这样就失去了双锁的优势，同时会导致死锁。
防止内存泄漏
设计链表，最大的一点，就是不能出现内存泄漏。
LinkedBlockingQueue在这点上已经做的很优秀，每次移除节点，都将节点的内容字段设置为null，迭代器也是如此，确保不会发生内存泄漏。