一、摘要
在之前的文章中，我们介绍了生产者和消费者模型的最基本实现思路，相信大家对它已经有一个初步的认识。
在 Java 的并发包里面还有一个非常重要的接口：BlockingQueue。
BlockingQueue是一个阻塞队列，更为准确的解释是：BlockingQueue是一个基于阻塞机制实现的线程安全的队列。通过它也可以实现生产者和消费者模型，并且效率更高、安全可靠，相比之前介绍的生产者和消费者模型，它可以同时实现生产者和消费者并行运行。
那什么是阻塞队列呢？
简单的说，就是当参数在入队和出队时，通过加锁的方式来避免线程并发操作时导致的数据异常问题。
在 Java 中，能对线程并发执行进行加锁的方式主要有synchronized和ReentrantLock，其中BlockingQueue采用的是ReentrantLock方式实现。
与此对应的还有非阻塞机制的队列，主要是采用 CAS 方式来控制并发操作，例如：ConcurrentLinkedQueue，这个我们在后面的文章再进行分享介绍。
今天我们主要介绍BlockingQueue相关的知识和用法，废话不多说了，进入正题！
二、BlockingQueue 方法介绍
打开BlockingQueue的源码，你会发现它继承自Queue，正如上文提到的，它本质是一个队列接口。
public interface BlockingQueue extends Queue {
//...省略
}
关于队列，我们在之前的集合系列文章中对此有过深入的介绍，本篇就再次简单的介绍一下。
队列其实是一个数据结构，元素遵循先进先出的原则，所有新元素的插入，也被称为入队操作，会插入到队列的尾部；元素的移除，也被称为出队操作，会从队列的头部开始移除，从而保证先进先出的原则。
在Queue接口中，总共有 6 个方法，可以分为 3 类，分别是：插入、移除、查询，内容如下：
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| add(e) | 插入元素，如果插入失败，就抛异常 |
| offer(e) | 插入元素，如果插入成功，就返回 true；反之 false |
| remove() | 移除元素，如果移除失败，就抛异常 |
| poll() | 移除元素，如果移除成功，返回 true；反之 false |
| element() | 获取队首元素，如果获取结果为空，就抛异常 |
| peek() | 获取队首元素，如果获取结果为空，返回空对象 |
因为BlockingQueue是Queue的子接口，了解Queue接口里面的方法，有助于我们对BlockingQueue的理解。
除此之外，BlockingQueue还单独扩展了一些特有的方法，内容如下：
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| put(e) | 插入元素，如果没有插入成功，线程会一直阻塞，直到队列中有空间再继续 |
| offer(e, time, unit) | 插入元素，如果在指定的时间内没有插入成功，就返回 false；反之 true |
| take() | 移除元素，如果没有移除成功，线程会一直阻塞，直到队列中新的数据被加入 |
| poll(time, unit) | 移除元素，如果在指定的时间内没有移除成功，就返回 false；反之 true |
| drainTo(Collection c, int maxElements) | 一次性取走队列中的数据到 c 中，可以指定取的个数。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 |
分析源码，你会发现相比普通的Queue子类，BlockingQueue子类主要有以下几个明显的不同点：
- 1.元素插入和移除时线程安全：主要是通过在入队和出队时进行加锁，保证了队列线程安全，加锁逻辑采用
ReentrantLock实现 - 2.支持阻塞的入队和出队方法：当队列满时，会阻塞入队的线程，直到队列不满；当队列为空时，会阻塞出队的线程，直到队列中有元素；同时支持超时机制，防止线程一直阻塞
三、BlockingQueue 用法详解
打开源码，BlockingQueue接口的实现类非常多，我们重点讲解一下其中的 5 个非常重要的实现类，分别如下表所示。
| 实现类 | 功能 |
|---|---|
ArrayBlockingQueue |
基于数组的阻塞队列，使用数组存储数据，需要指定长度，所以是一个有界队列 |
LinkedBlockingQueue |
基于链表的阻塞队列，使用链表存储数据，默认是一个无界队列；也可以通过构造方法中的capacity设置最大元素数量，所以也可以作为有界队列 |
SynchronousQueue |
一种没有缓冲的队列，生产者产生的数据直接会被消费者获取并且立刻消费 |
PriorityBlockingQueue |
基于优先级别的阻塞队列，底层基于数组实现，是一个无界队列 |
DelayQueue |
延迟队列，其中的元素只有到了其指定的延迟时间，才能够从队列中出队 |
下面我们对以上实现类的用法，进行一一介绍。
3.1、ArrayBlockingQueue
ArrayBlockingQueue是一个基于数组的阻塞队列，初始化的时候必须指定队列大小，源码实现比较简单，采用的是ReentrantLock和Condition实现生产者和消费者模型，部分核心源码如下：
public class ArrayBlockingQueue extends AbstractQueue
implements BlockingQueue, java.io.Serializable {
/** 使用数组存储队列中的元素 */
final Object[] items;
/** 使用独占锁ReetrantLock */
final ReentrantLock lock;
/** 等待出队的条件 */
private final Condition notEmpty;
/** 等待入队的条件 */
private final Condition notFull;
/** 初始化时，需要指定队列大小 */
public ArrayBlockingQueue(int capacity) {
this(capacity, false);
}
/** 初始化时，也指出指定是否为公平锁， */
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
if (capacity ArrayBlockingQueue采用ReentrantLock进行加锁，只有一个ReentrantLock对象，这意味着生产者和消费者无法并行运行。
我们看一个简单的示例代码如下：
public class Container {
/**
* 初始化阻塞队列
*/
private final BlockingQueue queue = new ArrayBlockingQueue(10);
/**
* 添加数据到阻塞队列
* @param value
*/
public void add(Integer value) {
try {
queue.put(value);
System.out.println("生产者："+ Thread.currentThread().getName()+"，add：" + value);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 从阻塞队列获取数据
*/
public void get() {
try {
Integer value = queue.take();
System.out.println("消费者："+ Thread.currentThread().getName()+"，value：" + value);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
/**
* 生产者
*/
public class Producer extends Thread {
private Container container;
public Producer(Container container) {
this.container = container;
}
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i /**
* 消费者
*/
public class Consumer extends Thread {
private Container container;
public Consumer(Container container) {
this.container = container;
}
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i /**
* 测试类
*/
public class MyThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Container container = new Container();
Producer producer = new Producer(container);
Consumer consumer = new Consumer(container);
producer.start();
consumer.start();
}
}
运行结果如下：
生产者：Thread-0，add：0
生产者：Thread-0，add：1
生产者：Thread-0，add：2
生产者：Thread-0，add：3
生产者：Thread-0，add：4
生产者：Thread-0，add：5
消费者：Thread-1，value：0
消费者：Thread-1，value：1
消费者：Thread-1，value：2
消费者：Thread-1，value：3
消费者：Thread-1，value：4
消费者：Thread-1，value：5
可以很清晰的看到，生产者线程执行完毕之后，消费者线程才开始消费。
3.2、LinkedBlockingQueue
LinkedBlockingQueue是一个基于链表的阻塞队列，初始化的时候无须指定队列大小，默认队列长度为Integer.MAX_VALUE，也就是 int 型最大值。
同样的，采用的是ReentrantLock和Condition实现生产者和消费者模型，不同的是它使用了两个lock，这意味着生产者和消费者可以并行运行，程序执行效率进一步得到提升。
部分核心源码如下：
public class LinkedBlockingQueue extends AbstractQueue
implements BlockingQueue, java.io.Serializable {
/** 使用出队独占锁ReetrantLock */
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();
/** 等待出队的条件 */
private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();
/** 使用入队独占锁ReetrantLock */
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();
/** 等待入队的条件 */
private final Condition notFull = putLock.newCondition();
/**入队操作*/
public void put(E e) throws InterruptedException {
if (e == null) throw new NullPointerException();
int c = -1;
Node node = new Node(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 1)
notEmpty.signal();
} finally {
takeLock.unlock();
}
if (c == capacity)
signalNotFull();
return x;
}
}
把最上面的样例Container中的阻塞队列实现类换成LinkedBlockingQueue，调整如下：
/**
* 初始化阻塞队列
*/
private final BlockingQueue queue = new LinkedBlockingQueue();
再次运行结果如下：
生产者：Thread-0，add：0
消费者：Thread-1，value：0
生产者：Thread-0，add：1
消费者：Thread-1，value：1
生产者：Thread-0，add：2
消费者：Thread-1，value：2
生产者：Thread-0，add：3
生产者：Thread-0，add：4
生产者：Thread-0，add：5
消费者：Thread-1，value：3
消费者：Thread-1，value：4
消费者：Thread-1，value：5
可以很清晰的看到，生产者线程和消费者线程，交替并行执行。
3.3、SynchronousQueue
SynchronousQueue是一个没有缓冲的队列，生产者产生的数据直接会被消费者获取并且立刻消费，相当于传统的一个请求对应一个应答模式。
相比ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue，SynchronousQueue实现机制也不同，它主要采用队列和栈来实现数据的传递，中间不存储任何数据，生产的数据必须得消费者处理，线程阻塞方式采用 JDK 提供的LockSupport park/unpark函数来完成，也支持公平和非公平两种模式。
- 当采用公平模式时：使用一个 FIFO 队列来管理多余的生产者和消费者
- 当采用非公平模式时：使用一个 LIFO 栈来管理多余的生产者和消费者，这也是
SynchronousQueue默认的模式
部分核心源码如下：
public class SynchronousQueue extends AbstractQueue
implements BlockingQueue, java.io.Serializable {
/**不同的策略实现*/
private transient volatile Transferer transferer;
/**默认非公平模式*/
public SynchronousQueue() {
this(false);
}
/**可以选策略，也可以采用公平模式*/
public SynchronousQueue(boolean fair) {
transferer = fair ? new TransferQueue() : new TransferStack();
}
/**入队操作*/
public void put(E e) throws InterruptedException {
if (e == null) throw new NullPointerException();
if (transfere服务器托管网r.transfer(e, false, 0) == null) {
Thread.interrupted();
throw new InterruptedException();
}
}
/**出队操作*/
public E take() throws InterruptedException {
E e = transferer.transfer(null, false, 0);
if (e != null)
return e;
Thread.interrupted();
throw new InterruptedException();
}
}
同样的，把最上面的样例Container中的阻塞队列实现类换成SynchronousQueue，代码如下：
public class Container {
/**
* 初始化阻塞队列
*/
private final BlockingQueue queue = new SynchronousQueue();
/**
* 添加数据到阻塞队列
* @param value
*/
public void add(Integer value) {
try {
queue.put(value);
Thread.sleep(100);
System.out.println("生产者："+ Thread.currentThread().getName()+"，add：" + value);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 从阻塞队列获取数据
*/
public void get() {
try {
Integer value = queue.take();
Thread.sleep(200);
System.out.println("消费者："+ Thread.currentThread().getName()+"，value：" + value);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
再次运行结果如下：
生产者：Thread-0，add：0
消费者：Thread-1，value：0
生产者：Thread-0，add：1
消费者：Thread-1，value：1
生产者：Thread-0，add：2
消费者：Thread-1，value：2
生产者：Thread-0，add：3
消费者：Thread-1，value：3
生产者：Thread-0，add：4
消费者：Thread-1，value：4
生产者：Thread-0，add：5
消费者：Thread-1，value：5
可以很清晰的看到，生产者线程和消费者线程，交替串行执行，生产者每投递一条数据，消费者处理一条数据。
3.4、PriorityBlockingQueue
PriorityBlockingQueue是一个基于优先级别的阻塞队列，底层基于数组实现，可以认为是一个无界队列。
PriorityBlockingQueue与ArrayBlockingQueue的实现逻辑，基本相似，也是采用ReentrantLock来实现加锁的操作。
最大不同点在于：
- 1.
PriorityBlockingQueue内部基于数组实现的最小二叉堆算法，可以对队列中的元素进行排序，插入队列的元素需要实现Comparator或者Comparable接口，以便对元素进行排序 - 2.其次，队列的长度是可扩展的，不需要显式指定长度，上限为
Integer.MAX_VALUE - 8
部分核心源码如下：
public class PriorityBlockingQueue extends AbstractQueue
implements BlockingQueue, java.io.Serializable {
/**队列元素*/
private transient Object[] queue;
/**比较器*/
private transient Comparator super E> comparator;
/**采用ReentrantLock进行加锁*/
private final ReentrantLock lock;
/**条件等待与通知*/
private final Condition notEmpty;
/**入队操作*/
public boolean offer(E e) {
if (e == null)
throw new NullPointerException();
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
int n, cap;
Object[] array;
while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))
tryGrow(array, cap);
try {
Comparator super E> cmp = comparator;
if (cmp == null)
siftUpComparable(n, e, array);
else
siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);
size = n + 1;
notEmpty.signal();
} finally {
lock.unlock();
}
return true;
}
/**出队操作*/
public E take() throws InterruptedException {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();
E result;
try {
while ( (result = dequeue()) == null)
notEmpty.await();
} finally {
lock.unlock();
}
return result;
}
}
同样的，把最上面的样例Container中的阻塞队列实现类换成PriorityBlockingQueue，调整如下：
/**
* 初始化阻塞队列
*/
private final BlockingQueue queue = new PriorityBlockingQueue();
生产者插入数据的内容，我们改下插入顺序。
/**
* 生产者
*/
public class Producer extends Thread {
private Container container;
public Producer(Container container) {
this.container = container;
}
@Override
public void run() {
container.add(5);
container.add(3);
container.add(1);
container.add(2);
container.add(0);
container.add(4);
}
}
最后运行结果如下：
生产者：Thread-0，add：5
生产者：Thread-0，add：3
生产者：Thread-0，add：1
生产者：Thread-0，add：2
生产者：Thread-0，add：0
生产者：Thread-0，add：4
消费者：Thread-1，value：0
消费者：Thread-1，value：1
消费者：Thread-1，value：2
消费者：Thread-1，value：3
消费者：Thread-1，value：4
消费者：Thread-1，value：5
从日志上可以很明显看出，对于整数，默认情况下，按照升序排序，消费者默认从 0 开始处理。
3.5、DelayQueue
DelayQueue是一个线程安全的延迟队列，存入队列的元素不会立刻被消费，只有到了其指定的延迟时间，才能够从队列中出队。
底层采用的是PriorityQueue来存储元素，DelayQueue的特点在于：插入队列中的数据可以按照自定义的delay时间进行排序，快到期的元素会排列在前面，只有delay时间小于 0 的元素才能够被取出。
部分核心源码如下：
public class DelayQueue extends AbstractQueue
implements BlockingQueue {
/**采用ReentrantLock进行加锁*/
private final transient ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
/**采用PriorityQueue进行存储数据*/
private final PriorityQueue q = new PriorityQueue();
/**条件等待与通知*/
private final Condition available = lock.newCondition();
/**入队操作*/
public boolean offer(E e) {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
q.offer(e);
if (q.peek() == e) {
leader = null;
available.signal();
}
return true;
} finally {
lock.unlock();
}
}
/**出队操作*/
public E poll() {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
E first = q.peek();
if (first == null || first.getDelay(NANOSECONDS) > 0)
return null;
else
return q.poll();
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
同样的，把最上面的样例Container中的阻塞队列实现类换成DelayQueue，代码如下：
public class Container {
/**
* 初始化阻塞队列
*/
private final BlockingQueue queue = new DelayQueue();
/**
* 添加数据到阻塞队列
* @param value
*/
public void add(DelayedUser value) {
try {
queue.put(value);
System.out.println("生产者："+ Thread.currentThread().getName()+"，add：" + value);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 从阻塞队列获取数据
*/
public void get() {
try {
DelayedUser value = queue.take();
String time = new SimpleDateForm服务器托管网at("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date());
System.out.println(time + " 消费者："+ Thread.currentThread().getName()+"，value：" + value);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
DelayQueue队列中的元素需要显式实现Delayed接口，定义一个DelayedUser类，代码如下：
public class DelayedUser implements Delayed {
/**
* 当前时间戳
*/
private long start;
/**
* 延迟时间(单位：毫秒)
*/
private long delayedTime;
/**
* 名称
*/
private String name;
public DelayedUser(long delayedTime, String name) {
this.start = System.currentTimeMillis();
this.delayedTime = delayedTime;
this.name = name;
}
@Override
public long getDelay(TimeUnit unit) {
// 获取当前延迟的时间
long diffTime = (start + delayedTime) - System.currentTimeMillis();
return unit.convert(diffTime,TimeUnit.MILLISECONDS);
}
@Override
public int compareTo(Delayed o) {
// 判断当前对象的延迟时间是否大于目标对象的延迟时间
return (int) (this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) - o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS));
}
@Override
public String toString() {
return "DelayedUser{" +
"delayedTime=" + delayedTime +
", name='" + name + ''' +
'}';
}
}
生产者插入数据的内容，做如下调整。
/**
* 生产者
*/
public class Producer extends Thread {
private Container container;
public Producer(Container container) {
this.container = container;
}
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i 最后运行结果如下：
生产者：Thread-0，add：DelayedUser{delayedTime=0, name='张三0'}
生产者：Thread-0，add：DelayedUser{delayedTime=1000, name='张三1'}
生产者：Thread-0，add：DelayedUser{delayedTime=2000, name='张三2'}
生产者：Thread-0，add：DelayedUser{delayedTime=3000, name='张三3'}
生产者：Thread-0，add：DelayedUser{delayedTime=4000, name='张三4'}
生产者：Thread-0，add：DelayedUser{delayedTime=5000, name='张三5'}
2023-11-03 14:55:33 消费者：Thread-1，value：DelayedUser{delayedTime=0, name='张三0'}
2023-11-03 14:55:34 消费者：Thread-1，value：DelayedUser{delayedTime=1000, name='张三1'}
2023-11-03 14:55:35 消费者：Thread-1，value：DelayedUser{delayedTime=2000, name='张三2'}
2023-11-03 14:55:36 消费者：Thread-1，value：DelayedUser{delayedTime=3000, name='张三3'}
2023-11-03 14:55:37 消费者：Thread-1，value：DelayedUser{delayedTime=4000, name='张三4'}
2023-11-03 14:55:38 消费者：Thread-1，value：DelayedUser{delayedTime=5000, name='张三5'}
可以很清晰的看到，延迟时间最低的排在最前面。
四、小结
最后我们来总结一下BlockingQueue阻塞队列接口，它提供了很多非常丰富的生产者和消费者模型的编程实现，同时兼顾了线程安全和执行效率的特点。
开发者可以通过BlockingQueue阻塞队列接口，简单的代码编程即可实现多线程中数据高效安全传输的目的，确切的说，它帮助开发者减轻了不少的编程难度。
在实际的业务开发中，其中LinkedBlockingQueue使用的是最广泛的，因为它的执行效率最高，在使用的时候，需要平衡好队列长度，防止过大导致内存溢出。
举个最简单的例子，比如某个功能上线之后，需要做下压力测试，总共需要请求 10000 次，采用 100 个线程去执行，测试服务是否能正常工作。如何实现呢？
可能有的同学想到，每个线程执行 100 次请求，启动 100 个线程去执行，可以是可以，就是有点笨拙。
其实还有另一个办法，就是将 10000 个请求对象，存入到阻塞队列中，然后采用 100 个线程去消费执行，这种编程模型会更佳灵活。
具体示例代码如下：
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 将每个用户访问百度服务的请求任务，存入阻塞队列中
// 也可以也采用多线程写入
BlockingQueue queue = new LinkedBlockingQueue();
for (int i = 0; i 本文主要围绕BlockingQueue阻塞队列接口，从方法介绍到用法详解，做了一次知识总结，如果有描述不对的地方，欢迎留言指出！
五、参考
1、https://www.cnblogs.com/xrq730/p/4855857.html
2、https://juejin.cn/post/6999798721269465102
服务器托管，北京服务器托管，服务器租用 http://www.fwqtg.net
机房租用，北京机房租用，IDC机房托管， http://www.fwqtg.net
相关推荐: 【译】代码更快、更好，借助 GitHub Copilot 的新功能：斜杠命令和上下文变量
你是否曾经希望有一个人工智能助手可以帮助你更快更好地编写代码？那就是 Visual Studio Copilot Chat 为您提供的：一个人工智能驱动的结对程序员，可以回答您的问题，建议代码片段，解释代码逻辑，并与您讨论您的项目。您可以使用 Copilo…
