共计 12187 个字符，预计需要花费 31 分钟才能阅读完成。
上篇文章 12 分钟从 Executor 自顶向下彻底搞懂线程池中咱们聊到线程池，而线程池中蕴含阻塞队列
这篇文章咱们次要聊聊并发包下的阻塞队列
阻塞队列
什么是队列？
队列的实现能够是数组、也能够是链表，能够实现先进先出的程序队列，也能够实现先进后出的栈队列
那什么是阻塞队列？
在经典的生产者 / 消费者模型中，生产者们将生产的元素放入队列，而消费者们从队列获取元素生产
当队列已满，咱们会手动阻塞生产者，直到消费者生产再来手动唤醒生产者
当队列为空，咱们会手动阻塞消费者，直到生产者生产再来手动唤醒消费者
在这个过程中因为应用的是一般队列，阻塞与唤醒咱们须要手动操作，保障同步机制
阻塞队列在队列的根底上提供期待 / 告诉性能，用于线程间的通信，防止线程竞争死锁
生产者能够看成往线程池增加工作的用户线程，而消费者则是线程池中的工作线程
当阻塞队列为空时阻塞工作线程获取工作，当阻塞队列已满时阻塞用户线程向队列中增加工作（创立非核心线程、回绝策略）
API
阻塞队列提供一下四种增加、删除元素的 API，咱们罕用阻塞期待 / 超时阻塞期待的 API
| 办法名 | 抛出异样 | 返回 true/false | 阻塞期待 | 超时阻塞期待 |
|---|---|---|---|---|
| 增加 | add(Object) | offer(Object) | put(Object) | offer(Object,long,TimeUnit) |
| 删除 | remove() | poll() | take() | poll(long,TimeUnit) |
- 抛出异样: 队满 add 抛出异样
IllegalStateExceptio；队空 remove 抛出异样NoSuchElementException - 返回值: 队满 offer 返回 false，队空 poll 返回 null
- 阻塞期待: 队满时 put 会阻塞线程 或 队空时 take 会阻塞线程
- 超时阻塞期待: 在阻塞期待、返回 true/false 的根底上减少超时期待（期待肯定工夫就退出期待）
阻塞队列的偏心与不偏心
什么是阻塞队列的偏心与不偏心？
当阻塞队列已满时，如果是偏心的，那么阻塞的线程依据先后顺序从阻塞队列中获取元素，不偏心则反之
实际上阻塞队列的偏心与不偏心，要看实现阻塞队列的锁是否偏心
阻塞队列个别默认应用不偏心锁
ArrayBlockingQueue
从名称看就能够晓得它是数组实现的，咱们先来看看它有哪些重要字段
public class ArrayBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E>
implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {
// 存储元素的数组
final Object[] items;
// 记录元素出队的下标
int takeIndex;
// 记录元素入队的下标
int putIndex;
// 队列中元素数量
int count；
// 应用的锁
final ReentrantLock lock;
// 出队的期待队列，作用于消费者
private final Condition notEmpty;
// 入队的期待队列，作用于生产者
private final Condition notFull;
}看完关键字段，咱们能够晓得：ArrayBlockingQueue由数组实现、应用并发包下的可重入锁、同时用两个期待队列作用生产者和消费者
为什么出队、入队要应用两个下标记录？
实际上它是一个环形数组，在初始化后就不扭转大小，后续查看源码天然能明确它是环形数组
在结构器中、初始化数组容量，同时应用非偏心锁
public ArrayBlockingQueue(int capacity) {this(capacity, false);
}
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {if (capacity <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
this.items = new Object[capacity];
// 锁是否为偏心锁
lock = new ReentrantLock(fair);
notEmpty = lock.newCondition();
notFull = lock.newCondition();}ArrayBlockingQueue 的公平性是由 ReentrantLock 来实现的
咱们来看看入队办法，入队办法都大同小异，咱们本文都查看反对超时、响应中断的办法
public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException {
// 查看空指针
checkNotNull(e);
// 获取超时纳秒
long nanos = unit.toNanos(timeout);
final ReentrantLock lock = this.lock;
// 加锁
lock.lockInterruptibly();
try {
// 如果队列已满
while (count == items.length) {
// 超时则返回入队失败，否则生产者期待对应工夫
if (nanos <= 0)
return false;
nanos = notFull.awaitNanos(nanos);
}
// 入队
enqueue(e);
return true;
} finally {
// 解锁
lock.unlock();}
}间接应用可重入锁保障同步，如果队列已满，在此期间判断是否超时，超时就返回，未超时期待；未满则执行入队办法
private void enqueue(E x) {
// 队列数组
final Object[] items = this.items;
// 往入队下标增加值
items[putIndex] = x;
// 自增入队下标 如果已满则定位到 0 成环
if (++putIndex == items.length)
putIndex = 0;
// 统计数量减少
count++;
// 唤醒消费者
notEmpty.signal();}在入队中，次要是增加元素、批改下次增加的下标、统计队列中的元素和唤醒消费者，到这以及能够阐明它的实现是环形数组
ArrayBlockingQueue由环形数组实现的阻塞队列，固定容量不反对动静扩容，应用非偏心的 ReertrantLock 保障入队、出队操作的原子性，应用两个期待队列存储期待的生产者、消费者，实用于在并发量不大的场景
LinkedBlockingQueue
LinkedBlockingQueue从名称上来看，就是应用链表实现的，咱们来看看它的关键字段
public class LinkedBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E>
implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {
// 节点
static class Node<E> {
// 存储元素
E item;
// 下一个节点
Node<E> next;
//...
}
// 容量下限
private final int capacity;
// 队列元素数量
private final AtomicInteger count = new AtomicInteger();
// 头节点
transient Node<E> head;
// 尾节点
private transient Node<E> last;
// 出队的锁
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();
// 出队的期待队列
private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();
// 入队的锁
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();
// 入队的期待队列
private final Condition notFull = putLock.newCondition();}从字段中，咱们能够晓得它应用单向链表的节点、且用首尾节点记录队列的头尾，并且它应用两把锁、两个期待队列作用于队头、尾，与 ArrayBlockingQueue 相比可能减少并发性能
有个奇怪的中央：都应用锁了，为什么记录元素数量 count 却应用原子类呢？
这是因为两把锁，作用于入队与出队的操作，入队与出队也可能并发执行，同时批改 count，因而要应用原子类保障批改数量的原子性
在初始化时须要设置容量大小，否则会设置成无界的阻塞队列（容量是 int 的最大值）
当生产速度小于生产速度时，阻塞队列中会沉积工作，进而导致容易产生 OOM
public LinkedBlockingQueue() {this(Integer.MAX_VALUE);
}
public LinkedBlockingQueue(int capacity) {if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
this.capacity = capacity;
last = head = new Node<E>(null);
}来看看入队操作
public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException {
if (e == null) throw new NullPointerException();
long nanos = unit.toNanos(timeout);
int c = -1;
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
final AtomicInteger count = this.count;
// 加锁
putLock.lockInterruptibly();
try {
// 队列已满，超时返回，不超时期待
while (count.get() == capacity) {if (nanos <= 0)
return false;
nanos = notFull.awaitNanos(nanos);
}
// 入队
enqueue(new Node<E>(e));
// 先获取再自增 c 中存储的是旧值
c = count.getAndIncrement();
// 如果数量没满 唤醒生产者
if (c + 1 < capacity)
notFull.signal();} finally {
// 解锁
putLock.unlock();}
// 如果旧值为 0 阐明该入队操作前是空队列，唤醒消费者来生产
if (c == 0)
signalNotEmpty();
return true;
}入队操作相似，只不过在此期间如果数量没满唤醒生产者生产，队列为空唤醒消费者来生产，从而减少并发性能
入队只是扭转指向关系
// 增加节点到开端
private void enqueue(Node<E> node) {last = last.next = node;}唤醒消费者前要先获取锁
private void signalNotEmpty() {
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lock();
try {notEmpty.signal();
} finally {takeLock.unlock();
}
}出队操作也相似
public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
E x = null;
int c = -1;
long nanos = unit.toNanos(timeout);
final AtomicInteger count = this.count;
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lockInterruptibly();
try {
// 队列为空 超时返回空，否则期待
while (count.get() == 0) {if (nanos <= 0)
return null;
nanos = notEmpty.awaitNanos(nanos);
}
// 出队
x = dequeue();
c = count.getAndDecrement();
// 队列中除了以后线程获取的工作外还有工作就去唤醒消费者生产
if (c > 1)
notEmpty.signal();} finally {takeLock.unlock();
}
// 原来队列已满就去唤醒生产者 生产
if (c == capacity)
signalNotFull();
return x;
}LinkedBlockingQueue与 ArrayBlockingQueue 的出队、入队实现相似
只不过 LinkedBlockingQueue 入队、出队获取 / 开释的锁不同，并且在此过程中不同状况回去唤醒其余的生产者、消费者从而进一步晋升并发性能
LinkedBlockingQueue 由单向链表实现的阻塞队列，记录首尾节点；默认是无界、非偏心的阻塞队列（初始化时要设置容量否则可能 OOM），应用两把锁、两个期待队列，别离操作入队、出队的生产者、消费者，在入队、出队操作期间不同状况还会去唤醒生产者、消费者，从而进一步晋升并发性能，实用于并发量大的场景
LinkedBlockingDeque
LinkedBlockingDeque实现与 LinkedBlockQueue 相似，在 LinkedBlockQueue 的根底上反对从队头、队尾进行增加、删除的操作
它是一个双向链表，带有一系列 First、Last 的办法，比方：offerLast、pollFirst
因为 LinkedBlockingDeque 双向，罕用其来 实现工作窃取算法，从而缩小线程的竞争
什么是工作窃取算法？
比方多线程解决多个阻塞队列的工作（一一对应），每个线程从队头获取工作解决，当 A 线程解决完它负责的阻塞队列所有工作时，它再从队尾窃取其余阻塞队列的工作，这样就不会产生竞争，除非队列中只剩一个工作，才会产生竞争
ForkJoin框架就应用其来充当阻塞队列，咱们后文再聊这个框架
PriorityBlockingQueue
PriorityBlockingQueue 是优先级排序的无界阻塞队列，阻塞队列依照优先级进行排序
应用堆排序，具体排序算法由 Comparable 或Comparator实现比拟规定
- 默认：泛型中的对象须要实现
Comparable比拟规定，依据 compareTo 办法规定排序 - 结构器中指定比拟器
Comparator依据比拟器规定排序
@Test
public void testPriorityBlockingQeque() {
// 默认应用 Integer 实现 Comparable 的升序
PriorityBlockingQueue<Integer> queue = new PriorityBlockingQueue<>(6);
queue.offer(99);
queue.offer(1099);
queue.offer(299);
queue.offer(992);
queue.offer(99288);
queue.offer(995);
//99 299 992 995 1099 99288
while (!queue.isEmpty()){System.out.print(" "+queue.poll());
}
System.out.println();
// 指定 Comparator 降序
queue = new PriorityBlockingQueue<>(6, (o1, o2) -> o2-o1);
queue.offer(99);
queue.offer(1099);
queue.offer(299);
queue.offer(992);
queue.offer(99288);
queue.offer(995);
//99288 1099 995 992 299 99
while (!queue.isEmpty()){System.out.print(" "+queue.poll());
}
}实用于须要依据优先级排序解决的场景
DelayQueue
Delay 是一个延时获取元素的无界阻塞队列，延时最长排在队尾
Delay 队列元素实现 Delayed 接口通过 getDelay 获取延时工夫
public class DelayQueue<E extends Delayed> extends AbstractQueue<E>
implements BlockingQueue<E> { }
public interface Delayed extends Comparable<Delayed> {long getDelay(TimeUnit unit);
}DelayQueue 利用场景
- 缓存零碎的设计：DelayQueue 寄存缓存有效期，当能够获取到元素时，阐明缓存过期
- 定时任务调度：将定时工作的工夫设置为延时工夫，一旦能够获取到工作就开始执行
以定时线程池 ScheduledThreadPoolExecutor 的定时工作 ScheduledFutureTask 为例，它实现 Delayed 获取提早执行的工夫
-
创建对象时, 初始化数据
ScheduledFutureTask(Runnable r, V result, long ns, long period) {super(r, result); //time 记录以后对象提早到什么时候能够应用, 单位是纳秒 this.time = ns; this.period = period; //sequenceNumber 记录元素在队列中先后顺序 sequencer 原子自增 //AtomicLong sequencer = new AtomicLong(); this.sequenceNumber = sequencer.getAndIncrement();} -
实现 Delayed 接口的 getDelay 办法
public long getDelay(TimeUnit unit) {return unit.convert(time - now(), NANOSECONDS); } -
Delay 接口继承了 Comparable 接口，目标是要实现 compareTo 办法来持续排序
public int compareTo(Delayed other) {if (other == this) // compare zero if same object return 0; if (other instanceof ScheduledFutureTask) {ScheduledFutureTask<?> x = (ScheduledFutureTask<?>)other; long diff = time - x.time; if (diff < 0) return -1; else if (diff > 0) return 1; else if (sequenceNumber < x.sequenceNumber) return -1; else return 1; } long diff = getDelay(NANOSECONDS) - other.getDelay(NANOSECONDS); return (diff < 0) ? -1 : (diff > 0) ? 1 : 0; }
SynchronousQueue
SynchronousQueue 是一个默认下反对非偏心不存储元素的阻塞队列
每个 put 操作要期待一个 take 操作, 否则不能持续增加元素会阻塞
应用偏心锁
@Test
public void testSynchronousQueue() throws InterruptedException {final SynchronousQueue<Integer> queue = new SynchronousQueue(true);
new Thread(() -> {
try {queue.put(1);
queue.put(2);
} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
}
}, "put12 线程").start();
new Thread(() -> {
try {queue.put(3);
queue.put(4);
} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
}
}, "put34 线程").start();
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "拿出" + queue.take());
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "拿出" + queue.take());
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "拿出" + queue.take());
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "拿出" + queue.take());
}
// 后果 因为应用偏心锁 1 在 2 前，3 在 4 前
//main 拿出 1
//main 拿出 3
//main 拿出 2
//main 拿出 4 SynchronousQueue 队列自身不存储元素，负责把生产者的数据传递给消费者，适宜传递性的场景
在该场景下吞吐量会比 ArrayBlockingQueue，LinkedBlockingQueue 高
LinkedTransferQueue
LinkedTransferQueue 是一个链表组成的无界阻塞队列，领有 transfer() 和tryTransfer()办法
transfer()
如果有消费者在期待接管元素，transfer(e)会把元素 e 传输给消费者
如果没有消费者在期待接管元素，transfer(e)会将元素 e 寄存在队尾，直到有消费者获取了才返回
@Test
public void testTransfer() throws InterruptedException {LinkedTransferQueue queue = new LinkedTransferQueue();
new Thread(()->{
try {
// 阻塞直到被获取
queue.transfer(1);
// 生产者放入的 1 被取走了
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"放入的 1 被取走了");
} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
}
},"生产者").start();
TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
//main 取出队列中的元素
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"取出队列中的元素");
queue.poll();}tryTransfer()无论消费者是否生产都间接返回
@Test
public void testTryTransfer() throws InterruptedException {LinkedTransferQueue<Integer> queue = new LinkedTransferQueue<>();
//false
System.out.println(queue.tryTransfer(1));
//null
System.out.println(queue.poll());
new Thread(()->{
try {
// 消费者取出 2
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"取出"+queue.poll(2, TimeUnit.SECONDS));
} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
}
},"消费者").start();
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
//true
System.out.println(queue.tryTransfer(2));
}tryTransfer(long,TimeUnit) 在超时工夫内消费者生产元素返回 true，反之返回 false
总结
ArrayBlockingQueue 由环形数组实现，固定容量无奈扩容，应用非偏心的可重入锁锁、两个期待队列操作入队、出队操作，适宜并发小的场景
LinkedBlockingQueue 由单向链表实现，默认无界，应用两个可重入锁、两个期待队列进行入队、出队操作，并在此期间可能唤醒生产者或消费者线程，以此进步并发性能
LinkedBlockingDeque 由双向链表实现，在 LinkedBlockingQueue 的根底上，可能在队头、队尾都进行增加、删除操作，实用工作窃取算法 1
PriorityBlockingQueue 由堆排序实现的优先级队列，具体排序算法由 Comparable、Comparator 来实现，实用于须要依据优先级排序解决工作的场景
DelayQueue 是一个延时队列，队列中存储的元素须要实现 Delayed 接口来获取延时工夫，实用于缓存生效、定时工作的场景
SynchronousQueue 不存储元素，只将生产者生产的元素传递给消费者，实用于传递性的场景，比方不同线程间传递数据
LinkedTransgerQueue 是传输形的阻塞队列，实用于单个元素传递的场景
在应用无界的阻塞队列时，须要设置容量，防止存储工作太多导致 OOM
最初（不要白嫖，一键三连求求拉~）
本篇文章被支出专栏 由点到线，由线到面，深入浅出构建 Java 并发编程常识体系，感兴趣的同学能够继续关注喔
本篇文章笔记以及案例被支出 gitee-StudyJava、github-StudyJava 感兴趣的同学能够 stat 下继续关注喔 \~
案例地址：
Gitee-JavaConcurrentProgramming/src/main/java/E_BlockQueue
Github-JavaConcurrentProgramming/src/main/java/E_BlockQueue
有什么问题能够在评论区交换，如果感觉菜菜写的不错，能够点赞、关注、珍藏反对一下~
关注菜菜，分享更多干货，公众号：菜菜的后端私房菜
本文由博客一文多发平台 OpenWrite 公布！
