一，队列

1. 队列

• 是限定在一端进行插入，另一端进行删除的特殊线性表。
• 允许出队的一端称为队头，允许入队的一端称为队尾。
• 先进先出(FIFO)线性表。

  

  1.1 Queue接口

  

  2. 阻塞队列（BlockingQueue）

        阻塞队列 (BlockingQueue)是Java util.concurrent包下重要的数据结构，BlockingQueue提供了线程安全的队列访问方式： 当阻塞队列插入数据时，如果队列已满，线程将会阻塞等待直到队列非满；从 阻塞队列取数据时，如果队列已空，线程将会阻塞等待直到队列非空。 并发包下很多高级同步类的实现都是基于BlockingQueue实现的。

2.1 BlockingQueue接口

方法	抛出异常	返回特定值	阻塞	阻塞特定时间
入队	add(e)	offer(e)	put(e)	offer(e, time, unit)
出队	remove()	poll()	take()	poll(time, unit)
获取队首元素	element()	peek()	不支持	不支持

2.2 应用场景

        1. 线程池：线程池中的任务队列通常是一个阻塞队列。当任务数超过线程池的容量时，新提交的任务将被放入任务队列中等待执行。线程池中的工作线程从任务队列中取出任务进行处理，如果队列为空，则工作线程会被阻塞，直到队列中有新的任务被提交。

        2.生产者-消费者模型：在生产者-消费者模型中，生产者向队列中添加元素，消费者从队列中取出元素进行处理。阻塞队列可以很好地解决生产者和消费者之间的并发问题，避免线程间的竞争和冲突。

        3.消息队列：消息队列使用阻塞队列来存储消息，生产者将消息放入队列中，消费者从队列中取出消息进行处理。消息队列可以实现异步通信，提高系统的吞吐量和响应性能，同时还可以将不同的组件解耦，提高系统的可维护性和可扩展性。

        4.缓存系统：缓存系统使用阻塞队列来存储缓存数据，当缓存数据被更新时，它会被放入队列中，其他线程可以从队列中取出最新的数据进行使用。使用阻塞队列可以避免并发更新缓存数据时的竞争和冲突。

        5.并发任务处理：在并发任务处理中，可以将待处理的任务放入阻塞队列中，多个工作线程可以从队列中取出任务进行处理。使用阻塞队列可以避免多个线程同时处理同一个任务的问题，并且可以将任务的提交和执行解耦，提高系统的可维护性和可扩展性。

3. JUC包下的阻塞队列 

        BlockingQueue 接口的实现类都被放在了 juc 包中，它们的区别主要体现在存储结构上或对元素操作 上的不同，但是对于take与put操作的原理却是类似的。

3.1 常见的阻塞队列

队列	描述
ArrayBlockingQueue	基于数组结构实现的一个有界阻塞队列
LinkedBlockingQueue	基于链表结构实现的一个无界阻塞队列，指定容 量为有界阻塞队列
PriorityBlockingQueue	支持按优先级排序的无界阻塞队列
DelayQueue	基于优先级队列（PriorityBlockingQueue）实现 的无界阻塞队列
SynchronousQueue	不存储元素的阻塞队列
LinkedTransferQueue	基于链表结构实现的一个无界阻塞队列
LinkedBlockingDeque	基于链表结构实现的一个双端阻塞队列

4. ArrayBlockingQueue

        ArrayBlockingQueue是最典型的有界阻塞队列，其内部是用数组存储元素的，初始化时需要指定容量大小，利用 ReentrantLock 实现线程安全。ArrayBlockingQueue可以用于实现数据缓存、限流、生产者-消费者模式等各种应用。

        在生产者-消费者模型中使用时， 如果生产速度和消费速度基本匹配的情况下，使用

ArrayBlockingQueue是个不错选择； 当如果生产速度远远大于消费速度，则会导致队列填满，大量生产线程被阻塞。

        4.1 模拟生产者-消费者模式

package com.laoyang.Thread.blockingqueue;

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;

public class BlockingQueueExample {

    private static final int QUEUE_CAPACITY = 5;
    private static final int PRODUCER_DELAY_MS = 1000;
    private static final int CONSUMER_DELAY_MS = 2000;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建一个容量为QUEUE_CAPACITY的阻塞队列
        BlockingQueue<String> queue = new ArrayBlockingQueue<>(QUEUE_CAPACITY);

        // 创建一个生产者线程
        Runnable producer = () -> {
            while (true) {
                try {
                    // 在队列满时阻塞
                    queue.put("producer");
                    System.out.println("生产了一个元素，队列中元素个数：" + queue.size());
                    Thread.sleep(PRODUCER_DELAY_MS);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        };
        new Thread(producer).start();

        // 创建一个消费者线程
        Runnable consumer = () -> {
            while (true) {
                try {
                    // 在队列为空时阻塞
                    String element = queue.take();
                    System.out.println("消费了一个元素，队列中元素个数：" + queue.size());
                    Thread.sleep(CONSUMER_DELAY_MS);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        };
        new Thread(consumer).start();
    }
}

        4.2 ArrayBlockingQueue的原理

        ArrayBlockingQueue使用独占锁ReentrantLock实现线程安全，入队和出队操作使用同一个锁对象，也就是只能有一个线程可以进行入队或者出队操作；这也就意味着生产者和消费者无法并行操作，在高并发场景下会成为性能瓶颈。

 5.LinkedBlockingQueue

        LinkedBlockingQueue是一个基于链表实现的阻塞队列，默认情况下，该阻塞队列的大小为Integer.MAX_VALUE，由于这个数值特别大，所以 LinkedBlockingQueue 也被称作无界队列，代表它几乎没有界限，队列可以随着元素的添加而动态增长，但是如果没有剩余内存，则队列将抛出OOM错误。所以为了避免队列过大造成机器负载或者内存爆满的情况出现，我们在使用的时候建议手动传一个队列的大小。

5.1 LinkedBlockingQueue原理

        LinkedBlockingQueue内部由单链表实现，只能从head取元素，从tail添加元素。

LinkedBlockingQueue采用两把锁的锁分离技术实现入队出队互不阻塞，添加元素和获取元素都有独立的锁，也就是说LinkedBlockingQueue是读写分离的，读写操作可以并行执行。

5.2 LinkedBlockingQueue与ArrayBlockingQueue对比 

        LinkedBlockingQueue是一个阻塞队列，内部由两个ReentrantLock来实现出入队列的线程安全，由各自的Condition对象的await和signal来实现等待和唤醒功能。它和ArrayBlockingQueue的不同点在于：

• 队列大小有所不同，ArrayBlockingQueue是有界的初始化必须指定大小，而LinkedBlockingQueue可以是有界的也可以是无界的(Integer.MAX_VALUE)，对于后者而言，当添加速度大于移除速度时，在无界的情况下，可能会造成内存溢出等问题。
          
• 数据存储容器不同 ，ArrayBlockingQueue采用的是数组作为数据存储容器，而LinkedBlockingQueue采用的则是以Node节点作为连接对象的链表。
• 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。
• 两者的实现队列添加或移除的锁不一样， ArrayBlockingQueue实现的队列中的锁是没有分离的 ，即添加操作和移除操作采用的同一个ReenterLock锁，而 LinkedBlockingQueue实现的队列中的锁是分离的，其添加采用的是putLock，移除采用的则是takeLock，这样能大大提高队列的吞吐量， 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。

 6.DelayQueue

        DelayQueue 是一个支持延时获取元素的阻塞队列， 内部采用优先队列 PriorityQueue 存储元素，同时元素必须实现 Delayed 接口；在创建元素时可以指定多久才可以从队列中获取当前元素，只有在延迟期满时才能从队列中提取元素。延迟队列的特点是：不是先进先出，而是会按照延迟时间的长短来排序，下一个即将执行的任务会排到队列的最前面。

        

        它是无界队列，放入的元素必须实现 Delayed 接口，而 Delayed 接口又继承了 Comparable 接口，所以自然就拥有了比较和排序的能力，代码如下：

6.1 DelayQueue使用

        DelayQueue 实现延迟订单

        在实现一个延迟订单的场景中，我们可以定义一个 Order 类，其中包含订单的基本信息，例如订单编号、订单金额、订单创建时间等。同时，我们可以让 Order 类实现 Delayed 接口，重写 getDelay 和compareTo 方法。在 getDelay 方法中，我们可以计算订单的剩余延迟时间，而在 compareTo 方法中，我们可以根据订单的延迟时间进行比较。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用 DelayQueue 来实现一个延迟订单的场景：

package com.laoyang.Thread.blockingqueue;

import java.util.concurrent.DelayQueue;
import java.util.concurrent.Delayed;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class DelayQueueExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        DelayQueue<Order> delayQueue = new DelayQueue<>();

        // 添加三个订单，分别延迟 5 秒、2 秒和 3 秒
        delayQueue.put(new Order("order1", System.currentTimeMillis(), 5000));
        delayQueue.put(new Order("order2", System.currentTimeMillis(), 2000));
        delayQueue.put(new Order("order3", System.currentTimeMillis(), 3000));

        // 循环取出订单，直到所有订单都被处理完毕
        while (!delayQueue.isEmpty()) {
            Order order = delayQueue.take();
            System.out.println("处理订单：" + order.getOrderId());
        }
    }

    static class  Order implements Delayed{
        private String orderId;
        private long createTime;
        private long delayTime;

        public Order(String orderId, long createTime, long delayTime) {
            this.orderId = orderId;
            this.createTime = createTime;
            this.delayTime = delayTime;
        }

        public String getOrderId() {
            return orderId;
        }

        @Override
        public long getDelay(TimeUnit unit) {
            long diff = createTime + delayTime - System.currentTimeMillis();
            return unit.convert(diff, TimeUnit.MILLISECONDS);
        }

        @Override
        public int compareTo(Delayed o) {
            long diff = this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) - o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS);
            return Long.compare(diff, 0);
        }
    }
}

二，如何选择适合的阻塞队列 

        2.1 选择策略

                功能： 比如是否需要阻塞队列帮我们排序，如优先级排序、延迟执行等。如果有这个需要，我们就必须选择类似于 PriorityBlockingQueue 之类的有排序能力的阻塞队 列。

                容量：第 2 个需要考虑的是容量，或者说是否有存储的要求，还是只需要“直接传递”。在考虑这一点的时候，我们知道前面介绍的那几种阻塞队列，有的是容量固定的，如 ArrayBlockingQueue；有的默认是容量无限的，如 LinkedBlockingQueue；而有的里面没有任何容量，如SynchronousQueue；而对于 DelayQueue 而言，它的容量固定就是 Integer.MAX_VALUE。所以不同阻塞队列的容量是千差万别的，我们需要根据任务数量来推算出合适的容量，从而去选取合适的BlockingQueue。

                能否扩容：第 3 个需要考虑的是能否扩容。因为有时我们并不能在初始的时候很好的准确估计队列的大小， 因为业务可能有高峰期、低谷期。如果一开始就固定一个容量，可能无法应对所有的情况，也是不合适的，有可能需要动态扩容。如果我们需要动态扩容的话，那么就不能选择 ArrayBlockingQueue ，因为它的容量在创建时就确定了，无法扩容。相反PriorityBlockingQueue 即使在指定了初始容量之后，后续如果有需要，也可以自动扩容。所以我们可以根据是否需要扩容来选取合适的队列。

                内存结构：第 4 个需要考虑的点就是内存结构。我们分析过 ArrayBlockingQueue 的源码，看到了它的内部结构是“数组”的形式。和它不同的是，LinkedBlockingQueue 的内部是用链表实现的，所以这里就需要我们考虑到，ArrayBlockingQueue 没有链表所需要的“节点”，空间利用率更高。所以如果我们对性能有要求可以从内存的结构角度去考虑这个问题。

                性能：第 5 点就是从性能的角度去考虑。比如 LinkedBlockingQueue 由于拥有两把锁，它的操作粒度更细，在并发程度高的时候，相对于只有一把锁的 ArrayBlockingQueue 性能会更好。另外， SynchronousQueue 性能往往优于其他实现，因为它只需要“直接传递”，而不需要存储的过程。如果我们的场景需要直接传递的话，可以优先考虑 SynchronousQueue。

        2.2 线程池对于阻塞队列的选择

线程池有很多种，不同种类的线程池会根据自己的特点，来选择适合自己的阻塞队列。