BlockingQueue（阻塞队列）和ConcurrentLinkedQueue（无界非阻塞队列）

た入场券 2022-03-08 12:16 359阅读 0赞

# 概述 #

队列是一种特殊的线性表，遵循的原则就是“先入先出”。在我们日常使用中，经常会用来并发操作数据。在并发编程中，有时候需要使用线程安全的队列。如果要实现一个线程安全的队列通常有两种方式：一种是使用阻塞队列，另一种是使用线程同步锁。

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ArrayDueue也实现了Dueue

# 常用方法 #

<table>  队列常用方法  
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="width:159px;">&nbsp;boolean offer(E e);</td> 
   <td style="width:237px;">添加一个元素并返回true</td> 
   <td style="width:453px;">如果队列满，则返回false</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:159px;">&nbsp;E poll();</td> 
   <td style="width:237px;">移出并返回队列的头元素</td> 
   <td style="width:453px;">如果队列为空，则返回null</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:159px;">&nbsp;E peek();</td> 
   <td style="width:237px;">返回队列的头元素</td> 
   <td style="width:453px;">如果队列为空，则返回null</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:159px;">&nbsp;boolean add(E e);</td> 
   <td style="width:237px;">添加一个元素并返回true</td> 
   <td style="width:453px;">如果队列满，则抛出IllegalStateException异常</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:159px;">&nbsp;E remove();</td> 
   <td style="width:237px;">移出并返回头元素</td> 
   <td style="width:453px;">如果队列空，则抛出NoSuchElementException异常</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:159px;">&nbsp;E element()</td> 
   <td style="width:237px;">返回队列的头元素</td> 
   <td style="width:453px;">如果队列为空，则抛出NoSuchElementException异常</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:159px;">&nbsp;put() &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</td> 
   <td style="width:237px;">添加一个元素&nbsp;&nbsp;</td> 
   <td style="width:453px;">如果队列满，则阻塞&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 阻塞队列（Blocking queue）提供</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:159px;">&nbsp;take()</td> 
   <td style="width:237px;">移出并返回头元素</td> 
   <td style="width:453px;">如果队列空，则阻塞&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 阻塞队列（Blocking queue）提供</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 什么是阻塞队列？ #

阻塞队列与普通队列的区别在于，当队列是空的时，从队列中获取元素的操作将会被阻塞，或者当队列是满时，往队列里添加元素的操作会被阻塞。试图从空的阻塞队列中获取元素的线程将会被阻塞，直到其他的线程往空的队列插入新的元素。同样，试图往已满的阻塞队列中添加新元素的线程同样也会被阻塞，直到其他的线程使队列重新变得空闲起来，如从队列中移除一个或者多个元素，或者完全清空队列.

假设有一个面包房，里面有一个客人吃面包，一个师傅烤面包。篮子里面最多放2个面包，师傅考完了面包放到篮子里，而客人吃面包则从篮子里面往外拿，为了保证客人吃面包的时候篮子里有面包或者师傅烤面包的时候篮子不会溢出，这时候就需要引用出来阻塞队列的概念，就是我们常说的生产者消费者的模式。

阻塞队列是一个支持两个附加操作的队列。这两个附加的操作支持阻塞的插入和移除方法。

1）支持阻塞的插入方法：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）支持阻塞的移除方法：意思是在队列为空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是向队列里添加元素的线程，消费者是从队列里取元素的线程。阻塞队列就是生产者用来存放元素、消费者用来获取元素的容器。

使用非阻塞队列的时候有一个很大问题就是：它不会对当前线程产生阻塞，那么在面对类似消费者-生产者的模型时，就必须额外地实现同步策略以及线程间唤醒策略，这个实现起来就非常麻烦。但是有了阻塞队列就不一样了，它会对当前线程产生阻塞，比如一个线程从一个空的阻塞队列中取元素，此时线程会被阻塞直到阻塞队列中有了元素。当队列中有元素后，**被阻塞的线程会自动被唤醒（不需要我们编写代码去唤醒**）。这样提供了极大的方便性。

**         阻塞队列底层用的琐是ReentrantLock（）。利用Condition（）实现等待/通知模式。**

## 几种主要的阻塞队列 ##

*  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。
 *  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。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。

### 1. **ArrayBlockingQueue** ###

基于数组的阻塞队列实现，在ArrayBlockingQueue内部，维护了一个定长数组，以便缓存队列中的数据对象，这是一个常用的阻塞队列，除了一个定长数组外，ArrayBlockingQueue内部还保存着两个整形变量，分别标识着队列的头部和尾部在数组中的位置。

public class ArrayBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E>
            implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {
    
    
        /** Main lock guarding all access */
        final ReentrantLock lock;
    
            
        public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
            if (capacity <= 0)
                throw new IllegalArgumentException();
            this.items = new Object[capacity];
            lock = new ReentrantLock(fair);      // 初始化实例对象时，会创建一个锁对象。
            notEmpty = lock.newCondition();
            notFull =  lock.newCondition();
        }
    
            ......
    }

**ArrayBlockingQueue在生产者放入数据和消费者获取数据，都是共用同一个锁对象，由此也意味着两者无法真正并行运行，这点尤其不同于LinkedBlockingQueue；**

按照实现原理来分析，ArrayBlockingQueue完全可以采用分离锁，从而实现生产者和消费者操作的完全并行运行。Doug Lea之所以没这样去做，也许是因为ArrayBlockingQueue的数据写入和获取操作已经足够轻巧，以至于引入独立的锁机制，除了给代码带来额外的复杂性外，其在性能上完全占不到任何便宜。

### 2.**LinkedBlockingQueue** ###

基于链表的阻塞队列，同ArrayListBlockingQueue类似，其内部也维持着一个数据缓冲队列（该队列由一个链表构成），当生产者往队列中放入一个数据时，队列会从生产者手中获取数据，并缓存在队列内部，而生产者立即返回；只有当队列缓冲区达到最大值缓存容量时（LinkedBlockingQueue可以通过构造函数指定该值），才会阻塞生产者队列，直到消费者从队列中消费掉一份数据，生产者线程会被唤醒，反之对于消费者这端的处理也基于同样的原理。而LinkedBlockingQueue之所以能够高效的处理并发数据，还因为其对于**生产者端和消费者端分别采用了独立的锁来控制数据同步，这也意味着在高并发的情况下生产者和消费者可以并行地操作队列中的数据，以此来提高整个队列的并发性能**。

public class LinkedBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E>
            implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {
        
        /** Lock held by take, poll, etc */
        private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();
        
        /** Lock held by put, offer, etc */
        private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();
    
        ......
    }

ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue是两个最普通也是最常用的阻塞队列，一般情况下，在处理多线程间的生产者消费者问题，使用这两个类足以。

**分析测试ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue的区别，得出结论如下：**

1.    队列中锁的实现不同  
       ArrayBlockingQueue实现的队列中的锁是没有分离的，即生产和消费用的是同一个锁；  
       LinkedBlockingQueue实现的队列中的锁是分离的，即生产用的是putLock，消费是takeLock  
     
2.    在生产或消费时操作不同  
       ArrayBlockingQueue实现的队列中在生产和消费的时候，是直接将枚举对象插入或移除的；  
       LinkedBlockingQueue实现的队列中在生产和消费的时候，需要把枚举对象转换为Node<E>进行插入或移除，会影响性能。

3.    队列大小初始化方式不同  
       ArrayBlockingQueue实现的队列中必须指定队列的大小；  
       LinkedBlockingQueue实现的队列中可以不指定队列的大小，但是默认是Integer.MAX\_VALUE  
     
注意:

*  1.    在使用LinkedBlockingQueue时，若用默认大小且当生产速度大于消费速度时候，有可能会内存溢出
 *  2.    在使用ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue分别对1000000个简单字符做入队操作时，LinkedBlockingQueue的消耗是ArrayBlockingQueue消耗的10倍左右，即LinkedBlockingQueue消耗在1500毫秒左右，而ArrayBlockingQueue只需150毫秒左右。

由于ArrayBlockingQueue采用的是数组的存储容器，因此在插入或删除元素时不会产生或销毁任何额外的对象实例，而LinkedBlockingQueue则会生成一个额外的Node对象。这可能在长时间内需要高效并发地处理大批量数据的时，对于GC可能存在较大影响。

下面的代码演示了如何使用BlockingQueue：

(1) 测试类

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
    import java.util.concurrent.ExecutorService;
    import java.util.concurrent.Executors;
    import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue; 
    
    public class BlockingQueueTest {
     
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            // 声明一个容量为10的缓存队列
            BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<String>(10);
     
            //new了三个生产者和一个消费者
            Producer producer1 = new Producer(queue);
            Producer producer2 = new Producer(queue);
            Producer producer3 = new Producer(queue);
            Consumer consumer = new Consumer(queue);
     
            // 借助Executors
            ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
            // 启动线程
            service.execute(producer1);
            service.execute(producer2);
            service.execute(producer3);
            service.execute(consumer);
     
            // 执行10s
            Thread.sleep(10 * 1000);
            producer1.stop();
            producer2.stop();
            producer3.stop();
     
            Thread.sleep(2000);
            // 退出Executor
            service.shutdown();
        }
    }

（2）生产者类

import java.util.Random;
    import java.util.concurrent.BlockingQueue;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
     
    /**
     * 生产者线程
     * 
     * @author jackyuj
     */
    public class Producer implements Runnable {
        
        private volatile boolean  isRunning = true;//是否在运行标志
        private BlockingQueue queue;//阻塞队列
        private static AtomicInteger count = new AtomicInteger();//自动更新的值
        private static final int DEFAULT_RANGE_FOR_SLEEP = 1000;
     
        //构造函数
        public Producer(BlockingQueue queue) {
            this.queue = queue;
        }
     
        public void run() {
            String data = null;
            Random r = new Random();
     
            System.out.println("启动生产者线程！");
            try {
                while (isRunning) {
                    System.out.println("正在生产数据...");
                    Thread.sleep(r.nextInt(DEFAULT_RANGE_FOR_SLEEP));//取0~DEFAULT_RANGE_FOR_SLEEP值的一个随机数
     
                    data = "data:" + count.incrementAndGet();//以原子方式将count当前值加1
                    System.out.println("将数据：" + data + "放入队列...");
                    if (!queue.offer(data, 2, TimeUnit.SECONDS)) {//设定的等待时间为2s，如果超过2s还没加进去返回true
                        System.out.println("放入数据失败：" + data);
                    }
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
                Thread.currentThread().interrupt();
            } finally {
                System.out.println("退出生产者线程！");
            }
        }
     
        public void stop() {
            isRunning = false;
        }
    }

（3）消费者类

import java.util.Random;
    import java.util.concurrent.BlockingQueue;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
     
    /**
     * 消费者线程
     * 
     * @author jackyuj
     */
    public class Consumer implements Runnable {
        
        private BlockingQueue<String> queue;
        private static final int DEFAULT_RANGE_FOR_SLEEP = 1000;
     
        //构造函数
        public Consumer(BlockingQueue<String> queue) {
            this.queue = queue;
        }
     
        public void run() {
            System.out.println("启动消费者线程！");
            Random r = new Random();
            boolean isRunning = true;
            try {
                while (isRunning) {
                    System.out.println("正从队列获取数据...");
                    String data = queue.poll(2, TimeUnit.SECONDS);//有数据时直接从队列的队首取走，无数据时阻塞，在2s内有数据，取走，超过2s还没数据，返回失败
                    if (null != data) {
                        System.out.println("拿到数据：" + data);
                        System.out.println("正在消费数据：" + data);
                        Thread.sleep(r.nextInt(DEFAULT_RANGE_FOR_SLEEP));
                    } else {
                        // 超过2s还没数据，认为所有生产线程都已经退出，自动退出消费线程。
                        isRunning = false;
                    }
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
                Thread.currentThread().interrupt();
            } finally {
                System.out.println("退出消费者线程！");
            }
        }
     
        
    }

### **3. DelayQueue** ###

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是一个没有大小限制的队列，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。

使用场景：

DelayQueue使用场景较少，但都相当巧妙，常见的例子比如使用一个DelayQueue来管理一个超时未响应的连接队列。

### **4. PriorityBlockingQueue** ###

基于优先级的阻塞队列（优先级的判断通过构造函数传入的Compator对象来决定），但需要注意的是**PriorityBlockingQueue并不会阻塞数据生产者**，而只会在没有可消费的数据时，阻塞数据的消费者。因此使用的时候要特别注意，生产者生产数据的速度绝对不能快于消费者消费数据的速度，否则时间一长，会最终耗尽所有的可用堆内存空间。在实现PriorityBlockingQueue时，内部控制线程同步的锁采用的是公平锁。

### **5. SynchronousQueue** ###

一种无缓冲的等待队列，类似于无中介的直接交易，有点像原始社会中的生产者和消费者，生产者拿着产品去集市销售给产品的最终消费者，而消费者必须亲自去集市找到所要商品的直接生产者，如果一方没有找到合适的目标，那么对不起，大家都在集市等待。相对于有缓冲的BlockingQueue来说，少了一个中间经销商的环节（缓冲区），如果有经销商，生产者直接把产品批发给经销商，而无需在意经销商最终会将这些产品卖给那些消费者，由于经销商可以库存一部分商品，因此相对于直接交易模式，总体来说采用中间经销商的模式会吞吐量高一些（可以批量买卖）；但另一方面，又因为经销商的引入，使得产品从生产者到消费者中间增加了额外的交易环节，单个产品的及时响应性能可能会降低。

声明一个SynchronousQueue有两种不同的方式，它们之间有着不太一样的行为。公平模式和非公平模式的区别:

如果采用公平模式：SynchronousQueue会采用公平锁，并配合一个FIFO队列来阻塞多余的生产者和消费者，从而体系整体的公平策略；

但如果是非公平模式（SynchronousQueue默认）：SynchronousQueue采用非公平锁，同时配合一个LIFO队列来管理多余的生产者和消费者，而后一种模式，如果生产者和消费者的处理速度有差距，则很容易出现饥渴的情况，即可能有某些生产者或者是消费者的数据永远都得不到处理。

### **6、ConcurrentLinkedQueue** ###

ConcurrentLinkedQueue是一个基于链接节点的无界线程安全队列，它采用先进先出的规则对节点进行排序，当我们添加一个元素的时候，它会添加到队列的尾部；当我们获取一个元素时，它会返回队列头部的元素。

public class ConcurrentLinkedQueue<E> extends AbstractQueue<E>  
            implements Queue<E>, java.io.Serializable {  
        private transient volatile Node<E> head;//头指针  
        private transient volatile Node<E> tail;//尾指针  
        public ConcurrentLinkedQueue() {//初始化，head=tail=（一个空的头结点）  
            head = tail = new Node<E>(null);  
        }  
        private static class Node<E> {  
            volatile E item;  
            volatile Node<E> next;//内部是使用单向链表实现  
            ......  
        }  
        ......  
    }

入队和出队操作均利用CAS（compare and set）更新，这样允许多个线程并发执行，并且不会因为加锁而阻塞线程，使得并发性能更好。

[参考ConcurrentLinkedQueue：https://www.cnblogs.com/Joe-Go/p/9757394.html][ConcurrentLinkedQueue_https_www.cnblogs.com_Joe-Go_p_9757394.html]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppblhZYW4_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220308/466bd3a6f4774181ab26417ed7c3ec0c.png
[ConcurrentLinkedQueue_https_www.cnblogs.com_Joe-Go_p_9757394.html]: https://www.cnblogs.com/Joe-Go/p/9757394.html