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如何在Java中实现阻塞队列？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
阻塞队列和普通队列主要区别在阻塞二字：
阻塞添加：队列已满时，添加元素线程会阻塞，直到队列不满时才唤醒线程执行添加操作
阻塞删除：队列元素为空时，删除元素线程会阻塞，直到队列不为空再执行删除操作
常见的阻塞队列有 LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue，其中它们都实现 BlockingQueue 接口，该接口定义了阻塞队列需实现的核心方法：
public interface BlockingQueue<E> extends Queue<E> {
// 添加元素到队尾，成功返回true，队列满抛出异常 IllegalStateException
boolean add(E e);
// 添加元素到队尾，成功返回 true，队列满返回 false
boolean offer(E e);
// 阻塞添加
void put(E e) throws InterruptedException;
// 阻塞添加，包含最大等待时长
boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
// 阻塞移除队顶元素
E take() throws InterruptedException;
// 阻塞移除队顶元素，包含最大等待时长
E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
// 返回可以添加到队列不阻塞的最大数量
int remainingCapacity();
// 如果存在元素则删除，成功返回 true，失败返回 false
boolean remove(Object o);
// 是否包含某元素
public boolean contains(Object o);
// 批量移除元素并添加入指定集合
int drainTo(Collection<? super E> c);
// 批量移除包含最大数量
int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements);
}除了上面的方法，还有三个继承自 Queue 接口的方法常常被用到：
// 获取队列头元素，不删除，没有抛出异常 NoSuchElementException E element(); // 获取队列头元素，不删除，没有返回 null E peek(); // 获取并移除队列头元素，没有返回 nul E poll();
根据具体作用，方法可以被分为以下三类：
添加元素类：add() 成功返回 true，失败抛异常、offer() 成功返回 true，失败返回 false，可以定义最大等待时长、put() 阻塞方法
删除元素类：remove() 成功返回 true，失败返回 false、poll() 成功返回被移除元素，为空返回 null、take() 阻塞方法
查询元素类：element() 成功返回元素，否则抛出异常、peek() 返回对应元素或 null
根据方法类型又可以分为阻塞和非阻塞，其中 put()、take() 是阻塞方法，带最大等待时长的 offer() 和 poll() 也是阻塞方法，其余都是非阻塞方法，阻塞队列基于上述方法实现
ArrayBlockingQueue 基于数组实现，满足队列先进先出特性，下面我们通过一段代码初步认识：
public class ArrayBlockingQueueTest {
ArrayBlockingQueue<TestProduct> queue = new ArrayBlockingQueue<TestProduct>(1);
public static void main(String[] args) {
ArrayBlockingQueueTest test = new ArrayBlockingQueueTest();
new Thread(test.new Product()).start();
new Thread(test.new Customer()).start();
}
class Product implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
try {
queue.put(new TestProduct());
System.out.println("生产者创建产品等待消费者消费");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
class Customer implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
try {
Thread.sleep(1000);
queue.take();
System.out.println("消费者消费产品等待生产者创建");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
class TestProduct {
}
}上述代码比较简单，在一个容量为1的阻塞队列中，生产者和消费者由于容量限制依次阻塞运行。
ArrayBlockingQueue 基于 ReentrantLock 锁和 Condition 等待队列实现，因此存在公平和非公平的两种模式。公平场景下所有被阻塞的线程按照阻塞顺序执行，非公平场景下，队列中的线程和恰好准备进入队列的线程竞争，谁抢到就是谁的。默认使用非公平锁，因为效率更高：
public ArrayBlockingQueue(int capacity) {
this(capacity, false);
}
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
if (capacity <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
this.items = new Object[capacity];
lock = new ReentrantLock(fair);
notEmpty = lock.newCondition();
notFull = lock.newCondition();
}从代码可以看出，ArrayBlockingQueue 通过一个 ReentrantLock 锁以及两个 Condition 等待队列实现，它的属性如下：
public class ArrayBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {
// 保存数据的数组
final Object[] items;
// 移除元素的索引
int takeIndex;
// 添加元素的索引
int putIndex;
// 元素数量
int count;
// 用于并发控制的锁
final ReentrantLock lock;
// 不为空，用于take()操作
private final Condition notEmpty;
// 不满，用于put()操作
private final Condition notFull;
// 迭代器
transient Itrs itrs = null;
}从代码可以看出，ArrayBlockingQueue 使用同一个锁、移除元素和添加元素通过数组下标的方式记录，分表表示队列头和队列尾。通过两个等待队列分别阻塞 take() 和 put() 方法，下面我们直接看源码：
public boolean add(E e) {
if (offer(e))
return true;
else
throw new IllegalStateException("Queue full");
}
public boolean offer(E e) {
// 检查是否为空
checkNotNull(e);
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
// 判断队列是否已满
if (count == items.length)
return false;
else {
enqueue(e);
return true;
}
} finally {
lock.unlock();
}
}
private void enqueue(E x) {
final Object[] items = this.items;
// 赋值保存数据
items[putIndex] = x;
// 循环复用空间
if (++putIndex == items.length)
putIndex = 0;
count++;
// 唤醒take线程
notEmpty.signal();
}从代码可以看出：add() 方法基于 offer() 方法实现，offer() 方法添加失败返回 false 后，add() 方法抛出异常。offer() 方法会加锁，保证线程安全，队列没满时执行入队操作，入队操作通过操作数组实现，并且通过循环复用数组空间。元素添加成功后队列不为空，调用 signal() 方法唤醒移除元素的阻塞线程，最后我们看 put() 方法：
public void put(E e) throws InterruptedException {
// 判断不为空
checkNotNull(e);
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();
try {
// 队列满就挂起在等待队列
while (count == items.length)
notFull.await();
enqueue(e);
} finally {
lock.unlock();
}
}从代码可以看出，当队列满时，当前线程会被挂起到等待队列中，直到队列不满时被唤醒执行添加操作。下面我们看删除操作：
public boolean remove(Object o) {
// 判断是否为 NULL
if (o == null) return false;
final Object[] items = this.items;
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
if (count > 0) {
final int putIndex = this.putIndex;
int i = takeIndex;
// 从移除下标开始遍历到添加新元素的下标
do {
if (o.equals(items[i])) {
removeAt(i);
return true;
}
// 循环判断，移除下标可能大于添加下标（添加下标二次遍历时）
if (++i == items.length)
i = 0;
} while (i != putIndex);
}
return false;
} finally {
lock.unlock();
}
}
void removeAt(final int removeIndex) {
final Object[] items = this.items;
// 要删除的元素正好是移除下标
if (removeIndex == takeIndex) {
items[takeIndex] = null;
// 循环删除
if (++takeIndex == items.length)
takeIndex = 0;
count--;
if (itrs != null)
itrs.elementDequeued();
} else {
final int putIndex = this.putIndex;
// 如果不是移除下标，从该下标开始到添加下标，所有元素左移一位
for (int i = removeIndex;;) {
int next = i + 1;
if (next == items.length)
next = 0;
if (next != putIndex) {
// 向左移除
items[i] = items[next];
i = next;
} else {
// 最后put下标置为null
items[i] = null;
this.putIndex = i;
break;
}
}
count--;
// 更新迭代器
if (itrs != null)
itrs.removedAt(removeIndex);
}
notFull.signal();
}remove() 和 poll()、take() 不同，它可以删除指定的元素。这里需要考虑删除的元素不是移除索引指向的情况，从代码可以看出，当要删除的元素不是移除索引指向的元素时，将所有从被删除元素下标开始到添加元素下标所有元素左移一位。
public E poll() {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
return (count == 0) ? null : dequeue();
} finally {
lock.unlock();
}
}
private E dequeue() {
final Object[] items = this.items;
E x = (E) items[takeIndex];
items[takeIndex] = null;
if (++takeIndex == items.length)
takeIndex = 0;
count--;
if (itrs != null)
itrs.elementDequeued();
// 移除元素后唤醒put()添加线程
notFull.signal();
return x;
}相比 remove() 方法，poll() 方法简单了很多，这里不做赘述，下面我们看 take()：
public E take() throws InterruptedException {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();
try {
// 队列为空就挂起
while (count == 0)
notEmpty.await();
return dequeue();
} finally {
lock.unlock();
}
}take() 方法和 put() 方法可以说基本一致，相对也比较简单，最后我们来看看两个查询方法：
public E element() {
E x = peek();
if (x != null)
return x;
else
throw new NoSuchElementException();
}
public E peek() {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
// 直接返回移除元素下标对应的元素，也就是队列头
return itemAt(takeIndex);
} finally {
lock.unlock();
}
}
final E itemAt(int i) {
return (E) items[i];
}element() 基于 peek() 方法实现实现、当队列为空时，peek() 方法返回 null，element() 抛出异常。关于 ArrayBlockingQueue 就介绍到这里
LinkedBlockingQueue 基于链表实现，它的属性如下：
public class LinkedBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {
// 链表节点，存储元素
static class Node<E> {
E item;
Node<E> next;
Node(E x) { item = x; }
}
// 链表容量
private final int capacity;
// 当前元素数量
private final AtomicInteger count = new AtomicInteger();
// 头节点
transient Node<E> head;
// 尾节点
private transient Node<E> last;
// 删除锁
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();
// 不为空等待队列
private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();
// 添加锁
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();
// 不满等待队列
private final Condition notFull = putLock.newCondition();
}从代码可以看出，元素被封装为 Node 节点保存在单向链表中，其中链表默认长度为 Integer.MAX_VALUE，因此在使用时需注意内存溢出：当添加元素速度大于删除元素速度时，队列最终会记录到大量不会用到并且无法回收的对象，导致内存溢出。
ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 的主要区别在于 ReentrantLock 锁的数量和等待队列，LinkedBlockingQueue 用到两个锁和两个等待队列，也就是说添加和删除操作可以并发执行，整体效率更高。下面我们直接看代码：
public boolean add(E e) {
if (offer(e))
return true;
else
throw new IllegalStateException("Queue full");
}
public boolean offer(E e) {
// 元素为空抛出异常
if (e == null) throw new NullPointerException();
// 获取当前队列容量
final AtomicInteger count = this.count;
// 队列已满时直接返回false
if (count.get() == capacity)
return false;
int c = -1;
Node<E> node = new Node<E>(e);
// 获取添加锁
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
putLock.lock();
try {
// 二次判断，因为上面判断时未加锁，数据可能已更新
if (count.get() < capacity) {
// 入队操作
enqueue(node);
// 获取还未添加元素前，队列的容量
c = count.getAndIncrement();
if (c + 1 < capacity)
// 唤醒其它添加元素的线程
notFull.signal();
}
} finally {
putLock.unlock();
}
// 如果添加前队列没有数据，也就是说现在有一条数据时
if (c == 0)
// 唤醒take线程
signalNotEmpty();
return c >= 0;
}
private void enqueue(Node<E> node) {
last = last.next = node;
}
private void signalNotEmpty() {
// 唤醒take线程前必须获取对应take锁
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lock();
notEmpty.signal();
} finally {
takeLock.unlock();
}
}这里有以下几点需要我们注意：
1.LinkedBlockingQueue count 属性必须通过并发类封装，因为可能存在添加、删除两个线程并发执行，需考虑同步
2.这里需要判断两次的主要原因在于方法开始时并没有加锁，数值可能改变，因此在获取到锁后需要二次判断
3.和 ArrayBlockingQueue 不同，LinkedBlockingQueue 在队列不满时会唤醒添加线程，这样做的原因是 LinkedBlockingQueue 中添加和删除操作使用不同的锁，各自只需管好自己，还可以提高吞吐量。而 ArrayBlockingQueue 使用唯一锁，这样做会导致移除线程永远不被唤醒或添加线程永远不被唤醒，吞吐量较低
4.添加元素前队列长度为0才唤醒移除线程，因为队列长度为0时，移除线程肯定已经挂起，此时唤醒一个移除线程即可。因为移除线程和添加线程类似，都会自己唤醒自己。而 c>0 时只会有两种情况：存在移除线程在运行，如果有会递归唤醒，无须我们参与、不存在移除线程运行，此时也无须我们参与，等待调用 take()、poll() 方法即可
5.唤醒只针对 put()、take() 方法阻塞的线程，offer() 方法直接返回（不包含最大等待时长），不参与唤醒场景
下面我们来看 put() 阻塞方法的实现：
public void put(E e) throws InterruptedException {
if (e == null) throw new NullPointerException();
int c = -1;
Node<E> node = new Node<E>(e);
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
final AtomicInteger count = this.count;
putLock.lockInterruptibly();
try {
// 队列满时阻塞
while (count.get() == capacity) {
notFull.await();
}
// 入队
enqueue(node);
c = count.getAndIncrement();
if (c + 1 < capacity)
notFull.signal();
} finally {
putLock.unlock();
}
if (c == 0)
signalNotEmpty();
}从代码可以看出，put() 方法和 offer() 方法唯一区别在于自身通过 condition 阻塞挂起到等待队列，其余基本相同。至此关于添加操作介绍完毕，下面我们看移除方法：
public boolean remove(Object o) {
if (o == null) return false;
// 同时加两个锁
fullyLock();
try {
// 循环查找
for (Node<E> trail = head, p = trail.next; p != null; trail = p, p = p.next) {
if (o.equals(p.item)) {
unlink(p, trail);
return true;
}
}
return false;
} finally {
fullyUnlock();
}
}
void unlink(Node<E> p, Node<E> trail) {
// p是要溢出的节点，trail是它的前驱节点
// 方便gc
p.item = null;
// 引用取消
trail.next = p.next;
if (last == p)
last = trail;
if (count.getAndDecrement() == capacity)
notFull.signal();
}
void fullyLock() {
putLock.lock();
takeLock.lock();
}
void fullyUnlock() {
takeLock.unlock();
putLock.unlock();
}从代码可以看出，remove() 方法只会在操作前容量不满时唤醒创建线程，并不会唤醒移除线程。并且由于我们不确定要删除元素的位置，因此此时需要加两个锁，确保数据安全。
public E poll() {
final AtomicInteger count = this.count;
if (count.get() == 0)
return null;
E x = null;
int c = -1;
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lock();
try {
if (count.get() > 0) {
x = dequeue();
// 获取移除前队列的元素数量
c = count.getAndDecrement();
if (c > 1)
notEmpty.signal();
}
} finally {
takeLock.unlock();
}
// 移除前如果队列是满的，唤醒添加线程
if (c == capacity)
signalNotFull();
return x;
}
private E dequeue() {
Node<E> h = head;
// 获取要删除的节点
Node<E> first = h.next;
// 清除原来的头结点(方便gc)
h.next = h;
// 设置新的头结点
head = first;
// 获取返回值
E x = first.item;
// 新头结点置为空
first.item = null;
return x;
}需要注意的一点，每次出队时更换 head 节点，head 节点本身不保存数据，head.next 记录下次需要出队的元素，每次出队后 head.next 变为新的 head 节点返回并置为 null
poll() 方法和上面提到的 offer() 方法基本镜像相同，这里我再不做过多赘述
public E take() throws InterruptedException {
E x;
int c = -1;
final AtomicInteger count = this.count;
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lockInterruptibly();
try {
// 队列为空就挂起
while (count.get() == 0) {
notEmpty.await();
}
x = dequeue();
c = count.getAndDecrement();
if (c > 1)
notEmpty.signal();
} finally {
takeLock.unlock();
}
if (c == capacity)
signalNotFull();
return x;
}take() 方法和 poll() 方法类似，区别在于新增了阻塞逻辑。至此关于溢出元素方法介绍完毕，最后我们看看查询方法源码：
public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
this.capacity = capacity;
last = head = new Node<E>(null);
}
public E element() {
E x = peek();
if (x != null)
return x;
else
throw new NoSuchElementException();
}
public E peek() {
if (count.get() == 0)
return null;
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lock();
try {
Node<E> first = head.next;
if (first == null)
return null;
else
return first.item;
} finally {
takeLock.unlock();
}
}从代码可以看出，默认 head 和 last 头尾节点都为 null，入队时直接从 next 开始操作，也就是说 head 节点不保存数据。
最后我们来看看有最大等待时长的 offer() 方法：
public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
if (e == null) throw new NullPointerException();
// 将时间转换成纳秒
long nanos = unit.toNanos(timeout);
int c = -1;
// 获取锁
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
// 获取当前队列大小
final AtomicInteger count = this.count;
// 可中断锁
putLock.lockInterruptibly();
try {
while (count.get() == capacity) {
// 小于0说明已到达最大等待时长
if (nanos <= 0)
return false;
// 如果队列已满，根据等待队列阻塞等待
nanos = notFull.awaitNanos(nanos);
}
// 队列没满直接入队
enqueue(new Node<E>(e));
c = count.getAndIncrement();
if (c + 1 < capacity)
notFull.signal();
} finally {
putLock.unlock();
}
if (c == 0)
signalNotEmpty();
return true;
}
public final long awaitNanos(long nanosTimeout) throws InterruptedException {
if (Thread.interrupted()) throw new InterruptedException();
// 将当前线程封装为 AQS Node 类加入等待队列
Node node = addConditionWaiter();
// 释放锁
int savedState = fullyRelease(node);
//计算过期时间
final long deadline = System.nanoTime() + nanosTimeout;
int interruptMode = 0;
// 当前线程没有唤醒进入同步队列时
while (!isOnSyncQueue(node)) {
// 已经等待相应时间，删除当前节点，将状态设置为已关闭从队列删除
if (nanosTimeout <= 0L) {
transferAfterCancelledWait(node);
break;
}
// 判断是否超时
if (nanosTimeout >= spinForTimeoutThreshold)
// 挂起线程
LockSupport.parkNanos(this, nanosTimeout);
// 判断线程状态是否被中断
if ((interruptMode = checkInterruptWhileWaiting(node)) != 0)
break;
// 重新计算剩余等待时间
nanosTimeout = deadline - System.nanoTime();
}
// 被唤醒后执行自旋操作争取获得锁，同时判断线程是否被中断
if (acquireQueued(node, savedState) && interruptMode != THROW_IE)
interruptMode = REINTERRUPT;
if (node.nextWaiter != null)
// 清理等待队列中不为Condition状态的线程
unlinkCancelledWaiters();
// 判断是否被中断
if (interruptMode != 0)
// 抛出异常或中断线程，独占模式抛出异常，共享模式中断线程
reportInterruptAfterWait(interruptMode);
// 返回时差,如果成功当前时间小于最大等待时长，返回值大于0，否则返回值小于0
return deadline - System.nanoTime();
}从代码可以看出，包含最大等待时长的 offer()、poll() 方法通过循环判断时间是否超时的方式挂起在等待队列，达到最大等待时长还未被唤醒或没被执行就返回
ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 对比：
大小不同，一个有界，一个无界。ArrayBlockingQueue 必须指定初始大小，LinkedBlockingQueue 无界时可能内存溢出
一个采用数组，一个采用链表，数组保存无须创建新对象，链表需创建 Node 对象
锁机制不同，ArrayBlockingQueue 添加删除操作使用同一个锁，两者操作不能并发执行。LinkedBlockingQueue 添加和删除使用不同锁，添加和删除操作可并发执行，整体效率 LinkedBlockingQueue 更高
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