在这篇博客中我们接触的队列都是非阻塞队列，比如PriorityQueue、LinkedList（LinkedList是双向链表，它实现了Dequeue接口）。
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。
一、认识BlockingQueue
阻塞队列，顾名思义，首先它是一个队列，而一个队列在数据结构中所起的作用大致如下图所示：
从上图我们可以很清楚看到，通过一个共享的队列，可以使得数据由队列的一端输入，从另外一端输出；
常用的队列主要有以下两种：
先进先出（FIFO）：先插入的队列的元素也最先出队列，类似于排队的功能。从某种程度上来说这种队列也体现了一种公平性。
后进先出（LIFO）：后插入队列的元素最先出队列，这种队列优先处理最近发生的事件。
阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者线程可以把生产结果存到阻塞队列中，而消费者线程把中间结果取出并在将来修改它们。
队列会自动平衡负载，如果生产者线程集运行的比消费者线程集慢，则消费者线程集在等待结果时就会阻塞；如果生产者线程集运行的快，那么它将等待消费者线程集赶上来。
作为BlockingQueue的使用者，我们再也不需要关心什么时候需要阻塞线程，什么时候需要唤醒线程，因为这一切BlockingQueue都给你一手包办了。
看下BlockingQueue的核心方法
1、放入数据
（1）put(E e):put方法用来向队尾存入元素，如果队列满，则等待。
（2）offer(E o, long timeout, TimeUnit unit)：offer方法用来向队尾存入元素，如果队列满，则等待一定的时间，当时间期限达到时，如果还没有插入成功，则返回false；否则返回true；
2、获取数据
（1）take()：take方法用来从队首取元素，如果队列为空，则等待；
（2）drainTo():一次性从BlockingQueue获取所有可用的数据对象（还可以指定获取数据的个数），通过该方法，可以提升获取数据效率；不需要多次分批加锁或释放锁。
（3）poll(time):取走BlockingQueue里排在首位的对象,若不能立即取出,则可以等time参数规定的时间,取不到时返回null;
（4）poll(long timeout, TimeUnit unit)：poll方法用来从队首取元素，如果队列空，则等待一定的时间，当时间期限达到时，如果取到，则返回null；否则返回取得的元素；
二、常见BlockingQueue
在了解了BlockingQueue的基本功能后，让我们来看看BlockingQueue家庭大致有哪些成员？
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、小案例
有关生产者-消费者，上篇博客我写了基于wait和notifyAll实现过，也基于await和signal实现过，网址：https://www.cnblogs.com/qdhxhz/p/9206076.html
这里已经是第三个相关生产消费者的小案例了。
这里通过LinkedBlockingQueue实现生产消费模式
(1)测试类
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了两个生产者和一个消费者，同时他们共用一个queue缓存队列
Producer producer1 = new Producer(queue);
Producer producer2 = new Producer(queue);
Consumer consumer = new Consumer(queue);
// 通过线程池启动线程
ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
service.execute(producer1);
service.execute(producer2);
service.execute(consumer);
// 执行5s
Thread.sleep(5 * 1000);
producer1.stop();
producer2.stop();
Thread.sleep(2000);
// 退出Executor
service.shutdown();
}
}(2)生产者
/**
* 生产者线程
*/
public class Producer implements Runnable {
private volatile boolean isRunning = true;//是否在运行标志
private BlockingQueue<String> queue;//阻塞队列
private static AtomicInteger count = new AtomicInteger();//自动更新的值
//构造函数
public Producer(BlockingQueue<String> queue) {
this.queue = queue;
}
public void run() {
String data = null;
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 启动生产者线程！");
try {
while (isRunning) {
Thread.sleep(1000);
//以原子方式将count当前值加1
data = "" + count.incrementAndGet();
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 将生产数据：" + data + "放入队列中");
//设定的等待时间为2s，如果超过2s还没加进去返回false
if (!queue.offer(data, 2, TimeUnit.SECONDS)) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 放入数据失败：" + data);
}
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
Thread.currentThread().interrupt();
} finally {
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 退出生产者线程！");
}
}
public void stop() {
isRunning = false;
}
}（3）消费者
/**
* 消费者线程
*/
public class Consumer implements Runnable {
private BlockingQueue<String> queue;
//构造函数
public Consumer(BlockingQueue<String> queue) {
this.queue = queue;
}
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 启动消费者线程！");
boolean isRunning = true;
try {
while (isRunning) {
//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
String data = queue.poll(2, TimeUnit.SECONDS);
if (null != data) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 正在消费数据：" + data);
Thread.sleep(1000);
} 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(Thread.currentThread().getName()+" 退出消费者线程！");
}
}
}运行结果(其中一种)
三、阻塞队列的实现原理
主要看两个关键方法的实现：put()和take()
1、put方法
public void put(E e) throws InterruptedException {
//首先可以看出，不能放null，否在报空指针异常
if (e == null) throw new NullPointerException();
final E[] items = this.items;
//发现采用的是Lock锁
final ReentrantLock lock = this.lock;
//如果当前线程不能获取锁则抛出异常
lock.lockInterruptibly();
try {
try {
while (count == items.length)
//这里才是关键，我们发现它的堵塞其实是通过await()和signal()来实现的
notFull.await();
} catch (InterruptedException ie) {
notFull.signal();
throw ie;
}
insert(e);
} finally {
lock.unlock();
}
}当被其他线程唤醒时，通过insert(e)方法插入元素，最后解锁。
我们看一下insert方法的实现：
private void insert(E x) {
items[putIndex] = x;
putIndex = inc(putIndex);
++count;
notEmpty.signal();
}它是一个private方法，插入成功后，通过notEmpty唤醒正在等待取元素的线程。
2、take()方法
public E take() throws InterruptedException {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();
try {
try {
while (count == 0)
notEmpty.await();
} catch (InterruptedException ie) {
notEmpty.signal();
throw ie;
}
E x = extract();
return x;
} finally {
lock.unlock();
}
}跟put方法实现很类似，只不过put方法等待的是notFull信号，而take方法等待的是notEmpty信号。在take方法中，如果可以取元素，则通过extract方法取得元素，
下面是extract方法的实现：
private E extract() {
final E[] items = this.items;
E x = items[takeIndex];
items[takeIndex] = null;
takeIndex = inc(takeIndex);
--count;
notFull.signal();
return x;
}跟insert方法也很类似。
其实从这里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，只不过它这里通过await()和signal()一起集成到了阻塞队列中实现。
