ArrayBlockingQueue:基于数组实现的一个阻塞队列,在创建ArrayBlockingQueue对象时必须制定容量大小。并且可以指定公平性与非公平性,默认情况下为非公平的,即不保证等待时间最长的队列最优先能够访问队列。
LinkedBlockingQueue:基于链表实现的一个阻塞队列,在创建LinkedBlockingQueue对象时如果不指定容量大小,则默认大小为Integer.MAX_VALUE,每次插入后都将动态地创建链接节点。
PriorityBlockingQueue:以上2种队列都是先进先出队列,而PriorityBlockingQueue却不是,它会按照元素的优先级对元素进行排序,按照优先级顺序出队,每次出队的元素都是优先级最高的元素,依据对象的自然排序顺序或者是构造函数所带的Comparator决定的顺序。注意,此阻塞队列为无界阻塞队列,即容量没有上限(通过源码就可以知道,它没有容器满的信号标志),前面2种都是有界队列。
DelayQueue:基于PriorityQueue,一种延时阻塞队列,DelayQueue中的元素只有当其指定的延迟时间到了,才能够从队列中获取到该元素。DelayQueue也是一个无界队列,因此往队列中插入数据的操作(生产者)永远不会被阻塞,而只有获取数据的操作(消费者)才会被阻塞。
SynchronousQueue:特殊的BlockingQueue,对其的操作必须是放和取交替完成的。其中每个插入操作必须等待另一个线程的对应移除操作 ,反之亦然。
BlockingQueue主要方法:
抛出异常 | 特殊值 | 阻塞 | 超时 | |
插入 | add(e) |
offer(e) |
put(e) |
offer(e, time, unit) |
移除 | remove() |
poll() |
take() |
poll(time, unit) |
检查 | element() |
peek() |
不可用 | 不可用 |
对于非阻塞队列,一般情况下建议使用offer、poll和peek三个方法,不建议使用add和remove方法。因为使用offer、poll和peek三个方法可以通过返回值判断操作成功与否,而使用add和remove方法却不能达到这样的效果。注意,非阻塞队列中的方法都没有进行同步措施。
以ArrayBlockingQueue为例,查看其源代码,其中主要包含以下对象:
public class ArrayBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable { private static final long serialVersionUID = -817911632652898426L; /** 数组对象,用于放置对象 */ final Object[] items; /** put, offer, or add方法放入数组的索引 */ int putIndex; /** take, poll, peek or remove方法取出数据的数组索引 */ int takeIndex; /** queue队列的总数 */ int count; /**可重入锁,控制并发*/ final ReentrantLock lock; /** 非空信号量,可以取数*/ private final Condition notEmpty; /** 非满信号量,可以放数 */ private final Condition notFull; }
下面主要介绍下put()和take()方法,来观察其同步的实现:
1 public void put(E e) throws InterruptedException { 2 checkNotNull(e); 3 final ReentrantLock lock = this.lock; 4 lock.lockInterruptibly(); 5 try { 6 while (count == items.length) 7 notFull.await(); 8 insert(e); 9 } finally { 10 lock.unlock(); 11 } 12 }
1 public E take() throws InterruptedException { 2 final ReentrantLock lock = this.lock; 3 lock.lockInterruptibly(); 4 try { 5 while (count == 0) 6 notEmpty.await(); 7 return extract(); 8 } finally { 9 lock.unlock(); 10 } 11 }
大家应该明白了阻塞队列的实现原理,事实它和我们用Object.wait()、Object.notify()和非阻塞队列实现生产者-消费者的思路类似,只不过它把这些工作一起集成到了阻塞队列中实现。并且在前面Condition中我们也模拟实现了一个阻塞队列,实现与其大同小异。
1:启动两个线程实现互斥等待:
1 public class BlockingQueueTest { 2 public static void main(String[] args) { 3 final BlockingQueue<Integer> queue = new ArrayBlockingQueue<Integer>(3); 4 for (int i = 0; i < 2; i++) { 5 new Thread(new Runnable() { 6 @Override 7 public void run() { 8 while (true) { 9 System.out.println("Thread "+Thread.currentThread().getName()+"正在准备放入数据"); 10 try { 11 //模拟线程的放数速度 12 Thread.sleep(new Random().nextInt(1000)); 13 } catch (InterruptedException e) { 14 // TODO Auto-generated catch block 15 e.printStackTrace(); 16 } 17 try { 18 queue.put(1); 19 } catch (InterruptedException e) { 20 // TODO Auto-generated catch block 21 e.printStackTrace(); 22 } 23 System.out.println("Thread "+Thread.currentThread().getName()+"放入数据,此时队列中的数据为:"+queue.size()); 24 } 25 } 26 }).start(); 27 new Thread(new Runnable() { 28 @Override 29 public void run() { 30 while (true) { 31 System.out.println("Thread "+Thread.currentThread().getName()+"正在取得数据"); 32 try { 33 //模拟线程的去数速度 34 Thread.sleep(100); 35 } catch (InterruptedException e) { 36 // TODO Auto-generated catch block 37 e.printStackTrace(); 38 } 39 try { 40 queue.take(); 41 } catch (InterruptedException e) { 42 // TODO Auto-generated catch block 43 e.printStackTrace(); 44 } 45 System.out.println("Thread "+Thread.currentThread().getName()+"取得数据,此时队列中的数据为:"+queue.size()); 46 } 47 } 48 }).start(); 49 } 50 51 } 52 }
2:前面介绍传统线程通信中,主线程和子线程交替运行,现在以阻塞队列来实现。
1 public class BlockingQueueCommunication { 2 public static void main(String[] args) { 3 final Business business = new Business(); 4 new Thread(new Runnable() { 5 6 @Override 7 public void run() { 8 // TODO Auto-generated method stub 9 for (int i = 0; i < 50; i++) { 10 try { 11 business.sub(i); 12 } catch (InterruptedException e) { 13 // TODO Auto-generated catch block 14 e.printStackTrace(); 15 } 16 } 17 } 18 }).start(); 19 for (int i = 0; i < 50; i++) { 20 try { 21 business.main(i); 22 } catch (InterruptedException e) { 23 // TODO Auto-generated catch block 24 e.printStackTrace(); 25 } 26 } 27 } 28 static class Business{ 29 BlockingQueue<Integer> queue1 = new ArrayBlockingQueue<Integer>(1); 30 BlockingQueue<Integer> queue2 = new ArrayBlockingQueue<Integer>(1); 31 { 32 try { 33 queue2.put(1);//保证queue2阻塞 34 } catch (InterruptedException e) { 35 // TODO Auto-generated catch block 36 e.printStackTrace(); 37 } 38 } 39 40 public void main(int i) throws InterruptedException{ 41 queue1.put(1);//阻塞queue1 42 for (int j = 0; j < 100; j++) { 43 System.out.println("main thread is looping of "+j +" in " + i); 44 } 45 queue2.take();//唤醒queue2 46 } 47 public void sub(int i) throws InterruptedException{ 48 queue2.put(1);//阻塞queue2 49 for (int j = 0; j < 10; j++) { 50 System.out.println("sub thread is looping of "+j +" in " + i); 51 } 52 queue1.take();//唤醒queue1 53 } 54 } 55 }
BlockingQueue实现了线程同步,不可在方法中再次加入同步限制,否则会出现死锁。
3:在API中有一个阻塞对象实现生产者和消费者的例子
1 class Producer implements Runnable { 2 private final BlockingQueue queue; 3 Producer(BlockingQueue q) { queue = q; } 4 public void run() { 5 try { 6 while(true) { queue.put(produce()); } 7 } catch (InterruptedException ex) { ... handle ...} 8 } 9 Object produce() { ... } 10 } 11 12 class Consumer implements Runnable { 13 private final BlockingQueue queue; 14 Consumer(BlockingQueue q) { queue = q; } 15 public void run() { 16 try { 17 while(true) { consume(queue.take()); } 18 } catch (InterruptedException ex) { ... handle ...} 19 } 20 void consume(Object x) { ... } 21 } 22 23 class Setup { 24 void main() { 25 BlockingQueue q = new SomeQueueImplementation(); 26 Producer p = new Producer(q); 27 Consumer c1 = new Consumer(q); 28 Consumer c2 = new Consumer(q); 29 new Thread(p).start(); 30 new Thread(c1).start(); 31 new Thread(c2).start(); 32 } 33 }
使用阻塞队列代码要简单得多,不需要再单独考虑同步和线程间通信的问题。
在并发编程中,一般推荐使用阻塞队列,这样实现可以尽量地避免程序出现意外的错误。
阻塞队列使用最经典的场景就是socket客户端数据的读取和解析,读取数据的线程不断将数据放入队列,然后解析线程不断从队列取数据解析。还有其他类似的场景,只要符合生产者-消费者模型的都可以使用阻塞队列。
参考资料:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3932906.html
javaAPI