本篇将详细介绍BlockingQueue，以下是涉及的主要内容：
| 1、初识阻塞队列 |
在新增的Concurrent包中，BlockingQueue很好的解决了多线程中，如何高效安全“传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类，为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利。本文详细介绍了BlockingQueue家庭中的所有成员，包括他们各自的功能以及常见使用场景。
BlockingQueue的核心方法：
public interface BlockingQueue<E> extends Queue<E> { //将给定元素设置到队列中，如果设置成功返回true, 否则返回false。如果是往限定了长度的队列中设置值，推荐使用offer()方法。 boolean add(E e); //将给定的元素设置到队列中，如果设置成功返回true, 否则返回false. e的值不能为空，否则抛出空指针异常。 boolean offer(E e); //将元素设置到队列中，如果队列中没有多余的空间，该方法会一直阻塞，直到队列中有多余的空间。 void put(E e) throws InterruptedException; //将给定元素在给定的时间内设置到队列中，如果设置成功返回true, 否则返回false. boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException; //从队列中获取值，如果队列中没有值，线程会一直阻塞，直到队列中有值，并且该方法取得了该值。 E take() throws InterruptedException; //在给定的时间里，从队列中获取值，时间到了直接调用普通的poll方法，为null则直接返回null。 E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException; //获取队列中剩余的空间。 int remainingCapacity(); //从队列中移除指定的值。 boolean remove(Object o); //判断队列中是否拥有该值。 public boolean contains(Object o); //将队列中值，全部移除，并发设置到给定的集合中。 int drainTo(Collection<? super E> c); //指定最多数量限制将队列中值，全部移除，并发设置到给定的集合中。 int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements);}在深入之前先了解下下ReentrantLock 和 Condition:
重入锁ReentrantLock:
ReentrantLock锁在同一个时间点只能被一个线程锁持有；而可重入的意思是，ReentrantLock锁，可以被单个线程多次获取。
ReentrantLock分为“公平锁”和“非公平锁”。它们的区别体现在获取锁的机制上是否公平。“锁”是为了保护竞争资源，防止多个线程同时操作线程而出错，ReentrantLock在同一个时间点只能被一个线程获取(当某线程获取到“锁”时，其它线程就必须等待)；ReentraantLock是通过一个FIFO的等待队列来管理获取该锁所有线程的。在“公平锁”的机制下，线程依次排队获取锁；而“非公平锁”在锁是可获取状态时，不管自己是不是在队列的开头都会获取锁。
主要方法：
Condition：await()、signal()方法分别对应之前的Object的wait()和notify()
| 2、阻塞队列的成员 |
| 队列 | 有界性 | 锁 | 数据结构 |
|---|---|---|---|
| ArrayBlockingQueue | bounded(有界) | 加锁 | arrayList |
| LinkedBlockingQueue | optionally-bounded | 加锁 | linkedList |
| PriorityBlockingQueue | unbounded | 加锁 | heap |
| DelayQueue | unbounded | 加锁 | heap |
| SynchronousQueue | bounded | 加锁 | 无 |
| LinkedTransferQueue | unbounded | 加锁 | heap |
| LinkedBlockingDeque | unbounded | 无锁 | heap |
下面分别简单介绍一下：
ArrayBlockingQueue：是一个用数组实现的有界阻塞队列，此队列按照先进先出（FIFO）的原则对元素进行排序。支持公平锁和非公平锁。【注：每一个线程在获取锁的时候可能都会排队等待，如果在等待时间上，先获取锁的线程的请求一定先被满足，那么这个锁就是公平的。反之，这个锁就是不公平的。公平的获取锁，也就是当前等待时间最长的线程先获取锁】
LinkedBlockingDeque： 一个由链表结构组成的双向阻塞队列。队列头部和尾部都可以添加和移除元素，多线程并发时，可以将锁的竞争最多降到一半。
接下来重点介绍下：ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue以及DelayQueue
| 3、阻塞队列原理以及使用 |
DelayQueue的泛型参数需要实现Delayed接口，Delayed接口继承了Comparable接口，DelayQueue内部使用非线程安全的优先队列（PriorityQueue），并使用Leader/Followers模式，最小化不必要的等待时间。DelayQueue不允许包含null元素。
Leader/Followers模式：
所有线程会有三种身份中的一种：leader和follower，以及一个干活中的状态：proccesser。它的基本原则就是，永远最多只有一个leader。而所有follower都在等待成为leader。线程池启动时会自动产生一个Leader负责等待网络IO事件，当有一个事件产生时，Leader线程首先通知一个Follower线程将其提拔为新的Leader，然后自己就去干活了，去处理这个网络事件，处理完毕后加入Follower线程等待队列，等待下次成为Leader。这种方法可以增强CPU高速缓存相似性，及消除动态内存分配和线程间的数据交换。
参数以及构造函数：
// 可重入锁 private final transient ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); // 存储队列元素的队列——优先队列 private final PriorityQueue<E> q = new PriorityQueue<E>(); //用于优化阻塞通知的线程元素leader，Leader/Followers模式 private Thread leader = null; //用于实现阻塞和通知的Condition对象 private final Condition available = lock.newCondition(); public DelayQueue() {} public DelayQueue(Collection<? extends E> c) { this.addAll(c); }先看offer()方法：
public boolean offer(E e) { final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); try { q.offer(e); // 如果原来队列为空，重置leader线程，通知available条件 if (q.peek() == e) { leader = null; available.signal(); } return true; } finally { lock.unlock(); } } //因为DelayQueue不限制长度，因此添加元素的时候不会因为队列已满产生阻塞，因此带有超时的offer方法的超时设置是不起作用的 public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) { // 和不带timeout的offer方法一样 return offer(e); }普通的poll()方法：如果延迟时间没有耗尽的话，直接返回null
public E poll() { final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); try { E first = q.peek(); if (first == null || first.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) > 0) return null; else return q.poll(); } finally { lock.unlock(); } }再看看take()方法：
public E take() throws InterruptedException { final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lockInterruptibly(); try { for (;;) { // 如果队列为空，需要等待available条件被通知 E first = q.peek(); if (first == null) available.await(); else { long delay = first.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS); // 如果延迟时间已到，直接返回第一个元素 if (delay <= 0) return q.poll(); // leader线程存在表示有其他线程在等待，那么当前线程肯定需要等待 else if (leader != null) available.await(); else { Thread thisThread = Thread.currentThread(); leader = thisThread; // 如果没有leader线程，设置当前线程为leader线程 // 尝试等待直到延迟时间耗尽（可能提前返回，那么下次 // 循环会继续处理） try { available.awaitNanos(delay); } finally { // 如果leader线程还是当前线程，重置它用于下一次循环。 // 等待available条件时，锁可能被其他线程占用从而导致 // leader线程被改变，所以要检查 if (leader == thisThread) leader = null; } } } } } finally { // 如果没有其他线程在等待，并且队列不为空，通知available条件 if (leader == null && q.peek() != null) available.signal(); lock.unlock(); } }最后看看带有timeout的poll方法:
public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException { long nanos = unit.toNanos(timeout); final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lockInterruptibly(); try { for (;;) { E first = q.peek(); if (first == null) { if (nanos <= 0) return null; else // 尝试等待available条件，记录剩余的时间 nanos = available.awaitNanos(nanos); } else { long delay = first.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS); if (delay <= 0) return q.poll(); if (nanos <= 0) return null; // 当leader线程不为空时（此时delay>=nanos），等待的时间 // 似乎delay更合理，但是nanos也可以，因为排在当前线程前面的 // 其他线程返回时会唤醒available条件从而返回， if (nanos < delay || leader != null) nanos = available.awaitNanos(nanos); else { Thread thisThread = Thread.currentThread(); leader = thisThread; try { long timeLeft = available.awaitNanos(delay); // nanos需要更新 nanos -= delay - timeLeft; } finally { if (leader == thisThread) leader = null; } } } } } finally { if (leader == null && q.peek() != null) available.signal(); lock.unlock(); } }参数以及构造函数：
// 存储队列元素的数组 final Object[] items; // 拿数据的索引，用于take，poll，peek，remove方法 int takeIndex; // 放数据的索引，用于put，offer，add方法 int putIndex; // 元素个数 int count; // 可重入锁 final ReentrantLock lock; // notEmpty条件对象，由lock创建 private final Condition notEmpty; // notFull条件对象，由lock创建 private final Condition notFull; public ArrayBlockingQueue(int capacity) { this(capacity, false);//默认构造非公平锁的阻塞队列 } public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) { if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException(); this.items = new Object[capacity]; //初始化ReentrantLock重入锁，出队入队拥有这同一个锁 lock = new ReentrantLock(fair); //初始化非空等待队列 notEmpty = lock.newCondition(); //初始化非满等待队列 notFull = lock.newCondition(); } 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; //将集合添加进数组构成的队列中 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(); } }
这里的add方法和offer方法最终调用的是enqueue(E x)方法，其方法内部通过putIndex索引直接将元素添加到数组items中，这里可能会疑惑的是当putIndex索引大小等于数组长度时，需要将putIndex重新设置为0，这是因为当前队列执行元素获取时总是从队列头部获取，而添加元素从中从队列尾部获取所以当队列索引（从0开始）与数组长度相等时，下次我们就需要从数组头部开始添加了，如下图演示
//入队操作 private void enqueue(E x) { final Object[] items = this.items; //通过putIndex索引对数组进行赋值 items[putIndex] = x; //索引自增，如果已是最后一个位置，重新设置 putIndex = 0; if (++putIndex == items.length) putIndex = 0; count++; notEmpty.signal(); }接着看put方法：
put方法是一个阻塞的方法，如果队列元素已满，那么当前线程将会被notFull条件对象挂起加到等待队列中，直到队列有空档才会唤醒执行添加操作。但如果队列没有满，那么就直接调用enqueue(e)方法将元素加入到数组队列中。到此我们对三个添加方法即put，offer，add都分析完毕，其中offer，add在正常情况下都是无阻塞的添加，而put方法是阻塞添加。这就是阻塞队列的添加过程。说白了就是当队列满时通过条件对象Condtion来阻塞当前调用put方法的线程，直到线程又再次被唤醒执行。总得来说添加线程的执行存在以下两种情况，一是，队列已满，那么新到来的put线程将添加到notFull的条件队列中等待，二是，有移除线程执行移除操作，移除成功同时唤醒put线程，如下图所示
public void put(E e) throws InterruptedException { checkNotNull(e); final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lockInterruptibly(); try { //当队列元素个数与数组长度相等时，无法添加元素 while (count == items.length) //将当前调用线程挂起，添加到notFull条件队列中等待唤醒 notFull.await(); enqueue(e); } finally { lock.unlock(); } }poll方法，该方法获取并移除此队列的头元素，若队列为空，则返回 null
public E poll() { final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); try { //判断队列是否为null，不为null执行dequeue()方法，否则返回null return (count == 0) ? null : dequeue(); } finally { lock.unlock(); } } //删除队列头元素并返回 private E dequeue() { //拿到当前数组的数据 final Object[] items = this.items; @SuppressWarnings("unchecked") //获取要删除的对象 E x = (E) items[takeIndex]; 将数组中takeIndex索引位置设置为null items[takeIndex] = null; //takeIndex索引加1并判断是否与数组长度相等， //如果相等说明已到尽头，恢复为0 if (++takeIndex == items.length) takeIndex = 0; count--;//队列个数减1 if (itrs != null) itrs.elementDequeued();//同时更新迭代器中的元素数据 //删除了元素说明队列有空位，唤醒notFull条件对象添加线程，执行添加操作 notFull.signal(); return x; }接着看remove(Object o)方法
public boolean remove(Object o) { if (o == null) return false; //获取数组数据 final Object[] items = this.items; final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock();//加锁 try { //如果此时队列不为null，这里是为了防止并发情况 if (count > 0) { //获取下一个要添加元素时的索引 final int putIndex = this.putIndex; //获取当前要被删除元素的索引 int i = takeIndex; //执行循环查找要删除的元素 do { //找到要删除的元素 if (o.equals(items[i])) { removeAt(i);//执行删除 return true;//删除成功返回true } //当前删除索引执行加1后判断是否与数组长度相等 //若为true，说明索引已到数组尽头，将i设置为0 if (++i == items.length) i = 0; } while (i != putIndex);//继承查找 } return false; } finally { lock.unlock(); } } //根据索引删除元素，实际上是把删除索引之后的元素往前移动一个位置 void removeAt(final int removeIndex) { final Object[] items = this.items; //先判断要删除的元素是否为当前队列头元素 if (removeIndex == takeIndex) { //如果是直接删除 items[takeIndex] = null; //当前队列头元素加1并判断是否与数组长度相等，若为true设置为0 if (++takeIndex == items.length) takeIndex = 0; count--;//队列元素减1 if (itrs != null) itrs.elementDequeued();//更新迭代器中的数据 } else { //如果要删除的元素不在队列头部， //那么只需循环迭代把删除元素后面的所有元素往前移动一个位置 //获取下一个要被添加的元素的索引，作为循环判断结束条件 final int putIndex = this.putIndex; //执行循环 for (int i = removeIndex;;) { //获取要删除节点索引的下一个索引 int next = i + 1; //判断是否已为数组长度，如果是从数组头部（索引为0）开始找 if (next == items.length) next = 0; //如果查找的索引不等于要添加元素的索引，说明元素可以再移动 if (next != putIndex) { items[i] = items[next];//把后一个元素前移覆盖要删除的元 i = next; } else { //在removeIndex索引之后的元素都往前移动完毕后清空最后一个元素 items[i] = null; this.putIndex = i; break;//结束循环 } } count--;//队列元素减1 if (itrs != null) itrs.removedAt(removeIndex);//更新迭代器数据 } notFull.signal();//唤醒添加线程 }remove(Object o)方法的删除过程相对复杂些，因为该方法并不是直接从队列头部删除元素。首先线程先获取锁，再一步判断队列count>0,这点是保证并发情况下删除操作安全执行。接着获取下一个要添加源的索引putIndex以及takeIndex索引 ，作为后续循环的结束判断，因为只要putIndex与takeIndex不相等就说明队列没有结束。然后通过while循环找到要删除的元素索引，执行removeAt(i)方法删除，在removeAt(i)方法中实际上做了两件事，一是首先判断队列头部元素是否为删除元素，如果是直接删除，并唤醒添加线程，二是如果要删除的元素并不是队列头元素，那么执行循环操作，从要删除元素的索引removeIndex之后的元素都往前移动一个位置，那么要删除的元素就被removeIndex之后的元素替换，从而也就完成了删除操作。
接着看take()方法
take方法其实很简单，有就删除没有就阻塞，注意这个阻塞是可以中断的，如果队列没有数据那么就加入notEmpty条件队列等待(有数据就直接取走，方法结束)，如果有新的put线程添加了数据，那么put操作将会唤醒take线程，执行take操作。图示如下
//从队列头部删除，队列没有元素就阻塞，可中断 public E take() throws InterruptedException { final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lockInterruptibly();//中断 try { //如果队列没有元素 while (count == 0) //执行阻塞操作 notEmpty.await(); return dequeue();//如果队列有元素执行删除操作 } finally { lock.unlock(); } }最后看看peek()方法，比较简单，直接返回当前队列的头元素但不删除任何元素。
public E peek() { final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); try { //直接返回当前队列的头元素，但不删除 return itemAt(takeIndex); // null when queue is empty } finally { lock.unlock(); } } final E itemAt(int i) { return (E) items[i]; }参数以及构造函数：
//节点类，用于存储数据 static class Node<E> { E item; Node<E> next; Node(E x) { item = x; } } // 容量大小 private final int capacity; // 元素个数，因为有2个锁，存在竞态条件，使用AtomicInteger private final AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); // 头结点 private transient Node<E> head; // 尾节点 private transient Node<E> last; // 获取并移除元素时使用的锁，如take, poll, etc private 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(); // 添加元素时使用的锁如 put, offer, etc private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock(); // notFull条件对象，当队列数据已满时用于挂起执行添加的线程 private final Condition notFull = putLock.newCondition(); public LinkedBlockingQueue() { this(Integer.MAX_VALUE); } public LinkedBlockingQueue(int capacity) { if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException(); this.capacity = capacity; last = head = new Node<E>(null); } 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(); } }| 4、线程池中的BlockingQueue |
首先看下构造函数
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler){...}TimeUnit:时间单位；BlockingQueue：等待的线程存放队列；keepAliveTime：非核心线程的闲置超时时间，超过这个时间就会被回收；RejectedExecutionHandler:线程池对拒绝任务的处理策略。
自定义线程池：这个构造方法对于队列是什么类型比较关键。
接下来看下源码：
public void execute(Runnable command) { if (command == null) //不能是空任务 throw new NullPointerException(); //如果还没有达到corePoolSize，则添加新线程来执行任务 if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) { //如果已经达到corePoolSize,则不断的向工作队列中添加任务 if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) { //线程池已经没有任务 if (runState != RUNNING || poolSize == 0) ensureQueuedTaskHandled(command); } //如果线程池不处于运行中或者工作队列已经满了，但是当前的线程数量还小于允许最大的maximumPoolSize线程数量，则继续创建线程来执行任务 else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command)) //已达到最大线程数量，任务队列也已经满了，则调用饱和策略执行处理器 reject(command); // is shutdown or saturated } } private boolean addIfUnderCorePoolSize(Runnable firstTask) { Thread t = null; final ReentrantLock mainLock = this.mainLock; mainLock.lock(); //更改几个重要的控制字段需要加锁 try { //池里线程数量小于核心线程数量，并且还需要是运行时 if (poolSize < corePoolSize && runState == RUNNING) t = addThread(firstTask); } finally { mainLock.unlock(); } if (t == null) return false; t.start(); //创建后，立即执行该任务 return true; } private Thread addThread(Runnable firstTask) { Worker w = new Worker(firstTask); Thread t = threadFactory.newThread(w); //委托线程工厂来创建，具有相同的组、优先级、都是非后台线程 if (t != null) { w.thread = t; workers.add(w); //加入到工作者线程集合里 int nt = ++poolSize; if (nt > largestPoolSize) largestPoolSize = nt; } return t; } javascript:(function(){CLIP_HOST='//clipper.360doc.com/clippertool/insertNode.js';try{var x=document.createElement('SCRIPT');x.type='text/javascript';x.src=CLIP_HOST+'?'+(new Date().getTime()/100000);x.charset='utf-8';document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(x);}catch(e){alert(e);}})();联系客服
