Java多线程Queue、BlockingQueue和使用BlockingQueue实现生产消费者模型方法解析
queue是什么
队列，是一种数据结构。除了优先级队列和lifo队列外，队列都是以fifo（先进先出）的方式对各个元素进行排序的。无论使用哪种排序方式，队列的头都是调用remove()或poll()移除元素的。在fifo队列中，所有新元素都插入队列的末尾。
queue中的方法
queue中的方法不难理解，6个，每2对是一个也就是总共3对。看一下jdkapi就知道了：
注意一点就好，queue通常不允许插入null，尽管某些实现（比如linkedlist）是允许的，但是也不建议。
blockingqueue
1、blockingqueue概述
blockingqueue也是java.util.concurrent下的主要用来控制线程同步的工具。
blockingqueue有四个具体的实现类,根据不同需求,选择不同的实现类
1、arrayblockingqueue：一个由数组支持的有界阻塞队列，规定大小的blockingqueue,其构造函数必须带一个int参数来指明其大小.其所含的对象是以fifo(先入先出)顺序排序的。
2、linkedblockingqueue：大小不定的blockingqueue,若其构造函数带一个规定大小的参数,生成的blockingqueue有大小限制,若不带大小参数,所生成的blockingqueue的大小由integer.max_value来决定.其所含的对象是以fifo(先入先出)顺序排序的。
3、priorityblockingqueue：类似于linkedblockqueue,但其所含对象的排序不是fifo,而是依据对象的自然排序顺序或者是构造函数的comparator决定的顺序。
4、synchronousqueue：特殊的blockingqueue,对其的操作必须是放和取交替完成的。
linkedblockingqueue可以指定容量，也可以不指定，不指定的话，默认最大是integer.max_value,其中主要用到put和take方法，put方法在队列满的时候会阻塞直到有队列成员被消费，take方法在队列空的时候会阻塞，直到有队列成员被放进来。
讲blockingqueue，因为blockingqueue是queue中的一个重点，并且通过blockingqueue我们再次加深对于生产者/消费者模型的理解。其他的queue都不难，通过查看jdkapi和简单阅读源码完全可以理解他们的作用。
blockingqueue，顾名思义，阻塞队列。blockingqueue是在java.util.concurrent下的，因此不难理解，blockingqueue是为了解决多线程中数据高效安全传输而提出的。
多线程中，很多场景都可以使用队列实现，比如经典的生产者/消费者模型，通过队列可以便利地实现两者之间数据的共享，定义一个生产者线程，定义一个消费者线程，通过队列共享数据就可以了。
当然现实不可能都是理想的，比如消费者消费速度比生产者生产的速度要快，那么消费者消费到一定程度上的时候，必须要暂停等待一下了（使消费者线程处于waiting状态）。blockingqueue的提出，就是为了解决这个问题的，他不用程序员去控制这些细节，同时还要兼顾效率和线程安全。
阻塞队列所谓的"阻塞"，指的是某些情况下线程会挂起（即阻塞），一旦条件满足，被挂起的线程又会自动唤醒。使用blockingqueue，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，这些内容blockingqueue都已经做好了
2、blockingqueue中的方法
blockingqueue既然是queue的子接口，必然有queue中的方法，上面已经列了。看一下blockingqueue中特有的方法：
（1）voidput(ee)throwsinterruptedexception
把e添加进blockingqueue中，如果blockingqueue中没有空间，则调用线程被阻塞，进入等待状态，直到blockingqueue中有空间再继续
（2）voidtake()throwsinterruptedexception
取走blockingqueue里面排在首位的对象，如果blockingqueue为空，则调用线程被阻塞，进入等待状态，直到blockingqueue有新的数据被加入
（3）intdrainto(collection<?supere>c,intmaxelements)
一次性取走blockingqueue中的数据到c中，可以指定取的个数。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、arrayblockingqueue
基于数组的阻塞队列，必须指定队列大小。比较简单。arrayblockingqueue中只有一个reentrantlock对象，这意味着生产者和消费者无法并行运行（见下面的代码）。另外，创建arrayblockingqueue时，可以指定reentrantlock是否为公平锁，默认采用非公平锁。
/** main lock guarding all access */ private final reentrantlock lock; /** condition for waiting takes */ private final condition notempty; /** condition for waiting puts */ private final condition notfull;
4、linkedblockingqueue
基于链表的阻塞队列，和arrayblockingqueue差不多。不过linkedblockingqueue如果不指定队列容量大小，会默认一个类似无限大小的容量，之所以说是类似是因为这个无限大小是integer.max_value，这么说就好理解arrayblockingqueue为什么必须要制定大小了，如果arrayblockingqueue不指定大小的话就用integer.max_value，那将造成大量的空间浪费，但是基于链表实现就不一样的，一个一个节点连起来而已。另外，linkedblockingqueue生产者和消费者都有自己的锁（见下面的代码），这意味着生产者和消费者可以"同时"运行。
/** lock held by take, poll, etc */ private final reentrantlock takelock = new reentrantlock(); /** wait queue for waiting takes */ private final condition notempty = takelock.newcondition(); /** lock held by put, offer, etc */ private final reentrantlock putlock = new reentrantlock(); /** wait queue for waiting puts */ private final condition notfull = putlock.newcondition();
5、synchronousqueue
比较特殊，一种没有缓冲的等待队列。什么叫做没有缓冲区，arrayblocking中有：
/** the queued items */ private final e[] items;
数组用以存储队列。linkedblockingqueue中有：
/**
* linked list node class
*/
static class node<e> {
/** the item, volatile to ensure barrier separating write and read */
volatile e item;
node<e> next;
node(e x) { item = x; }
}
将队列以链表形式连接。
生产者/消费者操作数据实际上都是通过这两个"中介"来操作数据的，但是synchronousqueue则是生产者直接把数据给消费者（消费者直接从生产者这里拿数据），好像又回到了没有生产者/消费者模型的老办法了。换句话说，每一个插入操作必须等待一个线程对应的移除操作。synchronousqueue又有两种模式：
1、公平模式
采用公平锁，并配合一个fifo队列（queue）来管理多余的生产者和消费者
2、非公平模式
采用非公平锁，并配合一个lifo栈（stack）来管理多余的生产者和消费者，这也是synchronousqueue默认的模式
利用blockingqueue实现生产者消费者模型
上一篇我们写的生产者消费者模型有局限，局限体现在：
缓冲区内只能存放一个数据，实际生产者/消费者模型中的缓冲区内可以存放大量生产者生产出来的数据
生产者和消费者处理数据的速度几乎一样
ok，我们就用blockingqueue来简单写一个例子，并且让生产者、消费者处理数据速度不同。子类选择的是arrayblockingqueue，大小定为10：
public static void main(string[] args)
{
final blockingqueue<string> bq = new arrayblockingqueue<string>(10);
runnable producerrunnable = new runnable()
{
int i = 0;
public void run()
{
while (true)
{
try
{
system.out.println("我生产了一个" + i++);
bq.put(i + "");
thread.sleep(1000);
}
catch (interruptedexception e)
{
e.printstacktrace();
}
}
}
};
runnable customerrunnable = new runnable()
{
public void run()
{
while (true)
{
try
{
system.out.println("我消费了一个" + bq.take());
thread.sleep(3000);
}
catch (interruptedexception e)
{
e.printstacktrace();
}
}
}
};
thread producerthread = new thread(producerrunnable);
thread customerthread = new thread(customerrunnable);
producerthread.start();
customerthread.start();
}
代码的做法是让生产者生产速度快于消费者消费速度的，看一下运行结果：
我生产了一个0 我消费了一个1 我生产了一个1 我生产了一个2 我消费了一个2 我生产了一个3 我生产了一个4 我生产了一个5 我消费了一个3 我生产了一个6 我生产了一个7 我生产了一个8 我消费了一个4 我生产了一个9 我生产了一个10 我生产了一个11 我消费了一个5 我生产了一个12 我生产了一个13 我生产了一个14 我消费了一个6 我生产了一个15 我生产了一个16 我消费了一个7 我生产了一个17 我消费了一个8 我生产了一个18
分两部分来看输出结果：
1、第1行~第23行。这块blockingqueue未满，所以生产者随便生产，消费者随便消费，基本上都是生产3个消费1个，消费者消费速度慢
2、第24行~第27行，从前面我们可以看出，生产到16，消费到6，说明到了arrayblockingqueue的极限10了，这时候没办法，生产者生产一个arrayblockingqueue就满了，所以不能继续生产了，只有等到消费者消费完才可以继续生产。所以之后的打印内容一定是一个生产者、一个消费者
这就是前面一章开头说的"通过平衡生产者和消费者的处理能力来提高整体处理数据的速度"，这给例子应该体现得很明显。另外，也不要担心非单一生产者/消费者场景下的系统假死问题，缓冲区空、缓冲区满的场景blockingqueue都是定义了不同的condition，所以不会唤醒自己的同类。
总结
以上就是本文关于java多线程queue、blockingqueue和使用blockingqueue实现生产消费者模型方法解析的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以参阅本站：
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