基本概念

阻塞队列(BlockingQueue)是一个反对两个附加操作的队列。这两个附加的操作反对阻塞的插入和移除办法。
1)反对阻塞的插入方法:意思是当队列满时,队列会阻塞插入元素的线程,直到队列不满。

2)反对阻塞的移除办法:意思是在队列为空时,获取元素的线程会期待队列变为非空

阻塞队列一共有7种,咱们着重讲一下
ArrayBlockingQueue ,
LinkedBlockingQueue ,
DelayQueue,
SynchronousQueue
这四种阻塞队列

ArrayBlockingQueue

基于数组实现有界的阻塞队列(循环数组)

类的继承

public class ArrayBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E>        implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable

次要成员变量

private static final long serialVersionUID = -817911632652898426L;   final Object[] items; //底层存储元素的数组   int takeIndex; //进行取操作时的下标   int putIndex;//进行放操作时的下标      int count;//队列中元素的数量      final ReentrantLock lock;//阻塞时用的锁   private final Condition notEmpty;//满时的condition队列   private final Condition notFull;//空时的condition队列

结构器

参数有容量和全局锁是否是偏心锁

 public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {        if (capacity <= 0)            throw new IllegalArgumentException();        this.items = new Object[capacity];        lock = new ReentrantLock(fair);        notEmpty = lock.newCondition();        notFull =  lock.newCondition();    }

不必确定是否是偏心锁,默认是非偏心锁

public ArrayBlockingQueue(int capacity) {        this(capacity, false);    }

在第一个结构器的前提下,将整个汇合移入阻塞队列

public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair,                              Collection<? extends E> c) {        this(capacity, fair);        final ReentrantLock lock = this.lock;        lock.lock(); // Lock only for visibility, not mutual exclusion        try {            int i = 0;            try {                for (E e : c) {                    checkNotNull(e);                    items[i++] = e;                }            } catch (ArrayIndexOutOfBoundsException ex) {                throw new IllegalArgumentException();            }            count = i;            putIndex = (i == capacity) ? 0 : i;        } finally {            lock.unlock();        }    }

次要办法

put()

public void put(E e) throws InterruptedException {        checkNotNull(e);        final ReentrantLock lock = this.lock;        lock.lockInterruptibly();        try {            while (count == items.length)                notFull.await();            enqueue(e);        } finally {            lock.unlock();        }    }

1.首先判断增加的是否非空,是空的会抛出异样。
2.给put办法上锁
3.当汇合元素数量和汇合的长度相等时,调用put办法的线程将会被放入notFull队列上期待。
4.如果不相等,则enqueue(),也就是让e进入队列。
咱们再看看enqueue()办法(入队办法)

 private void enqueue(E x) {        // assert lock.getHoldCount() == 1;        // assert items[putIndex] == null;        final Object[] items = this.items;        items[putIndex] = x;        if (++putIndex == items.length)            putIndex = 0;        count++;        notEmpty.signal();    }

其实就是让该元素入队,并且唤醒因为汇合空而期待的线程。

take()办法同理。

LinkedBlockingQueue

LinkedBlockingQueue底层是基于链表实现的,所以其根本成员变量和LinkedList差不多。

类的继承关系

public class LinkedBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E>        implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable 

结构器

无参结构器,默认容量为最大容量

public LinkedBlockingQueue() {        this(Integer.MAX_VALUE);    }

手动设定容量

public LinkedBlockingQueue(int capacity) {        if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();        this.capacity = capacity;        last = head = new Node<E>(null);    }

将整个汇合挪入队列中,默认容量同样是最大容量。

public LinkedBlockingQueue(Collection<? extends E> c) {        this(Integer.MAX_VALUE);        final ReentrantLock putLock = this.putLock;        putLock.lock(); // Never contended, but necessary for visibility        try {            int n = 0;            for (E e : c) {                if (e == null)                    throw new NullPointerException();                if (n == capacity)                    throw new IllegalStateException("Queue full");                enqueue(new Node<E>(e));                ++n;            }            count.set(n);        } finally {            putLock.unlock();        }    }

次要成员变量

链表就肯定会有节点
外部节点类
和ArrayBlockingQueue不同的是,它有两个全局锁,一个负责放元素,一个负责取元素。

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; }    }

除了节点之外。

private transient Node<E> last;//尾节点transient Node<E> head;//头节点private final AtomicInteger count = new AtomicInteger();//计算以后阻塞队列中的元素个数 private final int capacity;//容量  //获取并移除元素时应用的锁,如take, poll, etcprivate final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();//notEmpty条件对象,当队列没有数据时用于挂起执行删除的线程private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();//增加元素时应用的锁如 put, offer, etcprivate final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();//notFull条件对象,当队列数据已满时用于挂起执行增加的线程private final Condition notFull = putLock.newCondition();

次要办法

put()办法

 public void put(E e) throws InterruptedException {       if (e == null) throw new NullPointerException();       // Note: convention in all put/take/etc is to preset local var       // holding count negative to indicate failure unless set.       int c = -1;       Node<E> node = new Node<E>(e);       final ReentrantLock putLock = this.putLock;       final AtomicInteger count = this.count;       putLock.lockInterruptibly();       try {             while (count.get() == capacity) {               notFull.await();           }           enqueue(node);           c = count.getAndIncrement();           if (c + 1 < capacity)               notFull.signal();       } finally {           putLock.unlock();       }       if (c == 0)           signalNotEmpty();   }

根本和ArrayBlockingQueue一样,只是锁的数量不同,导致有一些轻微的区别。

代码示例

public class TestDemo16 {    private static LinkedBlockingQueue<Integer> queue = new LinkedBlockingQueue<>(10);    public static void main(String[] args) {        new Thread("put"){            @Override            public void run() {                //增加元素                for(int i=0; i<10; i++){                    System.out.println("put: "+i);                    try {                        queue.put(i);                        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);                    } catch (InterruptedException e) {                        e.printStackTrace();                    }                }            }        }.start();        new Thread("take"){            @Override            public void run() {                //获取元素                for(int i=0; i<10; i++){                    try {                        System.out.println("take: "+queue.take());                        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);                    } catch (InterruptedException e) {                        e.printStackTrace();                    }                }            }        }.start();    }}

DelayQueue

基于PriorityQueue 延时阻塞队列,DelayQueue中的元素只有当其延时工夫达到,才可能去以后队列中获取到该元素,DelayQueue是一个无界队列。次要用于缓存零碎的设计、定时工作零碎的设计。
实现DelayQueue的三个步骤

第一步:继承Delayed接口

第二步:实现getDelay(TimeUnit unit),该办法返回以后元素还须要延时多长时间,单位是纳秒

第三步:实现compareTo办法来指定元素的程序
例如;

class Test implements Delayed {    private long time; //Test实例延时工夫    public Test(long time, TimeUnit unit){        this.time = System.currentTimeMillis() + unit.toMillis(time);    }    @Override    public long getDelay(TimeUnit unit) {        return this.time - System.currentTimeMillis();    }    @Override    public int compareTo(Delayed o) {        long diff = this.time - ((Test)o).time;        if(diff <= 0){            return -1;        }else{            return 1;        }    }}
        DelayQueue<Test> queue = new DelayQueue<>();        queue.put(new Test(5, TimeUnit.SECONDS));        queue.put(new Test(10, TimeUnit.SECONDS));        queue.put(new Test(15, TimeUnit.SECONDS));        System.out.println("begin time: "+ LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE_TIME));        for(int i=0; i<3; i++){            try {                Test test = queue.take();            } catch (InterruptedException e) {                e.printStackTrace();            }            System.out.println("time: "+LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE_TIME));        }

SynchronousQueue

SynchronousQueue是一个不存储元素的阻塞队列。每一个put操作必须期待一个take操作,否则不能持续增加元素。它反对偏心拜访队列。默认状况下线程采纳非公平性策略拜访队列。应用以下构造方法能够创立公平性拜访的SynchronousQueue,如果设置为true,则期待的线程会采纳先进先出的程序拜访队列

SynchronousQueue能够看成是一个传球手,负责把生产者线程解决的数据间接传递给消费者线程。队列自身并不存储任何元素,非常适合传递性场景。SynchronousQueue的吞吐量高于LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue.

 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        SynchronousQueue queue=new SynchronousQueue();        LinkedBlockingQueue        new Thread("put"){            @Override            public void run() {                System.out.println("put has started");                for(int i=0;i<5;i++){                    System.out.println("put after takeThread");                    try {                        queue.put((int)((Math.random() * 100) + 1));                    } catch (InterruptedException e) {                        e.printStackTrace();                    }                }                System.out.println("put has ended");            }        }.start();        new Thread("take"){            @Override            public void run() {                System.out.println("take has started");                for(int i=0;i<5;i++){                    try {                        System.out.println("take from putThread"+queue.take());                    } catch (InterruptedException e) {                        e.printStackTrace();                    }                }                System.out.println("put has ended");            }        }.start();        }

总结

1:ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue的区别和分割?
1)数据存储容器不一样,ArrayBlockingQueue采纳数组去存储数据、LinkedBlockingQueue采纳链表去存储数据。
2)ArrayBlockingQueue(循环数组)采纳数组去存储数据,不会产生额定的对象实例; LinkedBlockingQueue采纳链表去存储数据,在插入和删除元素只与一个节点无关,须要去生成一个额定的Node对象,这可能长时间内须要并发解决大批量的数据,对于性能和前期GC会产生影响。
3)ArrayBlockingQueue是有界的,初始化时必须要指定容量;LinkedBlockingQueue默认是无界的,Integer.MAX_VALUE, 当增加速度大于删除速度、有可能造成内存溢出。
4) ArrayBlockingQueue在读和写应用的锁是一样的,即增加操作和删除操作应用的是同一个ReentrantLock,没有实现锁拆散;LinkedBlockingQueue实现了锁拆散,增加的时候采纳putLock、删除的时候采纳takeLock,这样能进步队列的吞吐量。
2:ArrayBlockingQueue能够应用两把锁提高效率吗?
不能,次要起因是ArrayBlockingQueue底层循环数组来存储数据,LinkedBlockingQueue底层 链表来存储数据,链表队列的增加和删除,只是和某一个节点无关,为了避免head和last相互影响,就须要有一个原子性的计数器,每个增加操作先退出队列,计数器+1,这样是为了保障队列在移除的时候, 长度是大于等于计数器的,通过原子性的计数器,使得以后增加和移除互不烦扰。对于循环数据来说,当咱们走到最初一个地位须要返回到第一个地位,这样的操作是无奈原子化,只能应用同一把锁来解决。