阻塞队列
- 解释
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。
- 阻塞的两种情况
阻塞队列（blocking queue）在试图想从一个满队列添加元素或者从空队列中删除元素时会造成线程阻塞，这时output和input的线程会出现暂时挂起（自动阻塞）的情况。
如下图所示：当队列中没有数据的情况下，消费者端的所有线程都会被自动阻塞（挂起），直到有数据放入队列。
如下图所示：当队列中填满数据的情况下，生产者端的所有线程都会被自动阻塞（挂起），直到队列中有空的位置，线程被自动唤醒。
这也是我们在多线程环境下，为什么需要BlockingQueue的原因。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。
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- BlockingQueue的核心方法：
1.放入数据
（1）offer(anObject):表示如果可能的话,将anObject加到BlockingQueue里,即如果BlockingQueue可以容纳,则返回true,否则返回false.（本方法不阻塞当前执行方法的线程）；
（2）offer(E o, long timeout, TimeUnit unit)：可以设定等待的时间，如果在指定的时间内，还不能往队列中加入BlockingQueue，则返回失败。
（3）put(anObject):把anObject加到BlockingQueue里,如果BlockQueue没有空间,则调用此方法的线程被阻断直到BlockingQueue里面有空间再继续.
2. 获取数据
（1）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;
（2）poll(long timeout, TimeUnit unit)：从BlockingQueue取出一个队首的对象，如果在指定时间内，队列一旦有数据可取，则立即返回队列中的数据。否则直到时间超时还没有数据可取，返回失败。
（3）take():取走BlockingQueue里排在首位的对象,若BlockingQueue为空,阻断进入等待状态直到BlockingQueue有新的数据被加入;
（4）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。
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- 常用三种阻塞队列
-
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- 1. ArrayBlockingQueue
在ArrayBlockingQueue内部，维护了一个定长数组，以便缓存队列中的数据对象。除了一个定长数组外，ArrayBlockingQueue内部还保存着两个整形变量，分别标识着队列的头部和尾部在数组中的位置。而在创建ArrayBlockingQueue时，我们还可以控制对象的内部锁是否采用公平锁，默认采用非公平锁。
ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue的区别：
- 并行开发
在生产者放入数据和消费者获取数据，都是共用同一个锁对象，由此也意味着两者无法真正并行运行。
- 效率
前者在插入或删除元素时不会产生或销毁任何额外的对象实例，而后者则会生成一个额外的Node对象。这在长时间内需要高效并发地处理大批量数据的系统中，其对于GC的影响还是存在一定的区别。
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2.LinkedBlockingkingQueue
基于链表的阻塞队列，其内部也维持着一个数据缓冲队列（该队列由一个链表构成）。
解释：当生产者往队列中放入一个数据时，队列会从生产者手中获取数据，并缓存在队列内部，而生产者立即返回；只有当队列缓冲区达到最大值缓存容量时（LinkedBlockingQueue可以通过构造函数指定该值），才会阻塞生产者队列，直到消费者从队列中消费掉一份数据，生产者线程会被唤醒，反之对于消费者这端的处理也基于同样的原理。
效率高效解释：而LinkedBlockingQueue之所以能够高效的处理并发数据，还因为其对于生产者端和消费者端分别采用了独立的锁来控制数据同步，这也意味着在高并发的情况下生产者和消费者可以并行地操作队列中的数据，以此来提高整个队列的并发性能。
作为开发者，我们需要注意的是，如果构造一个LinkedBlockingQueue对象，而没有指定其容量大小，LinkedBlockingQueue会默认一个类似无限大小的容量（Integer.MAX_VALUE），这样的话，如果生产者的速度一旦大于消费者的速度，也许还没有等到队列满阻塞产生，系统内存就有可能已被消耗殆尽了。
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- 3. PriorityBlockingQueue
基于优先级的阻塞队列（优先级的判断通过构造函数传入的Compator对象来决定）。
但需要注意的是PriorityBlockingQueue并不会阻塞数据生产者，而只会在没有可消费的数据时，阻塞数据的消费者。因此使用的时候要特别注意，生产者生产数据的速度绝对不能快于消费者消费数据的速度，否则时间一长，会最终耗尽所有的可用堆内存空间。
在实现PriorityBlockingQueue时，内部控制线程同步的锁采用的是公平锁。
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- 4. DelayQueue
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是一个没有大小限制的队列，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。
使用场景：DelayQueue使用场景较少，但都相当巧妙，常见的例子比如使用一个DelayQueue来管理一个超时未响应的连接队列。
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- 5. SynchronousQueue
一种无缓冲的等待队列，类似于无中介的直接交易。有点像原始社会中的生产者和消费者，生产者拿着产品去集市销售给产品的最终消费者，而消费者必须亲自去集市找到所要商品的直接生产者，如果一方没有找到合适的目标，那么对不起，大家都在集市等待。相对于有缓冲的BlockingQueue来说，少了一个中间经销商的环节（缓冲区），如果有经销商，生产者直接把产品批发给经销商，而无需在意经销商最终会将这些产品卖给那些消费者，由于经销商可以库存一部分商品，因此相对于直接交易模式，总体来说采用中间经销商的模式会吞吐量高一些（可以批量买卖）；但另一方面，又因为经销商的引入，使得产品从生产者到消费者中间增加了额外的交易环节，单个产品的及时响应性能可能会降低。
声明一个SynchronousQueue有两种不同的方式，它们之间有着不太一样的行为。公平模式和非公平模式的区别:
如果采用公平模式：SynchronousQueue会采用公平锁，并配合一个FIFO队列来阻塞多余的生产者和消费者，从而体系整体的公平策略；
但如果是非公平模式（SynchronousQueue默认）：SynchronousQueue采用非公平锁，同时配合一个LIFO队列来管理多余的生产者和消费者，而后一种模式，如果生产者和消费者的处理速度有差距，则很容易出现饥渴的情况，即可能有某些生产者或者是消费者的数据永远都得不到处理。
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测试代码：（参考）
1 import java.util.concurrent.BlockingQueue;
2 import java.util.concurrent.ExecutorService;
3 import java.util.concurrent.Executors;
4 import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
5
6 public class BlockingQueueTest {
7
8 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
9 // 声明一个容量为10的缓存队列
10 BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<String>(10);
11
12 //new了三个生产者和一个消费者
13 Producer producer1 = new Producer(queue);
14 Producer producer2 = new Producer(queue);
15 Producer producer3 = new Producer(queue);
16 Consumer consumer = new Consumer(queue);
17
18 // 借助Executors
19 ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
20 // 启动线程
21 service.execute(producer1);
22 service.execute(producer2);
23 service.execute(producer3);
24 service.execute(consumer);
25
26 // 执行10s
27 Thread.sleep(10 * 1000);
28 producer1.stop();
29 producer2.stop();
30 producer3.stop();
31
32 Thread.sleep(2000);
33 // 退出Executor
34 service.shutdown();
35 }
36 }
（2）生产者类
1 import java.util.Random;
2 import java.util.concurrent.BlockingQueue;
3 import java.util.concurrent.TimeUnit;
4 import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
5
6 /**
7 * 生产者线程
8 *
9 * @author jackyuj
10 */
11 public class Producer implements Runnable {
12
13 private volatile boolean isRunning = true;//是否在运行标志
14 private BlockingQueue queue;//阻塞队列
15 private static AtomicInteger count = new AtomicInteger();//自动更新的值
16 private static final int DEFAULT_RANGE_FOR_SLEEP = 1000;
17
18 //构造函数
19 public Producer(BlockingQueue queue) {
20 this.queue = queue;
21 }
22
23 public void run() {
24 String data = null;
25 Random r = new Random();
26
27 System.out.println("启动生产者线程！");
28 try {
29 while (isRunning) {
30 System.out.println("正在生产数据...");
31 Thread.sleep(r.nextInt(DEFAULT_RANGE_FOR_SLEEP));//取0~DEFAULT_RANGE_FOR_SLEEP值的一个随机数
32
33 data = "data:" + count.incrementAndGet();//以原子方式将count当前值加1
34 System.out.println("将数据：" + data + "放入队列...");
35 if (!queue.offer(data, 2, TimeUnit.SECONDS)) {//设定的等待时间为2s，如果超过2s还没加进去返回true
36 System.out.println("放入数据失败：" + data);
37 }
38 }
39 } catch (InterruptedException e) {
40 e.printStackTrace();
41 Thread.currentThread().interrupt();
42 } finally {
43 System.out.println("退出生产者线程！");
44 }
45 }
46
47 public void stop() {
48 isRunning = false;
49 }
50 }
（3）消费者类
1 import java.util.Random;
2 import java.util.concurrent.BlockingQueue;
3 import java.util.concurrent.TimeUnit;
4
5 /**
6 * 消费者线程
7 *
8 * @author jackyuj
9 */
10 public class Consumer implements Runnable {
11
12 private BlockingQueue<String> queue;
13 private static final int DEFAULT_RANGE_FOR_SLEEP = 1000;
14
15 //构造函数
16 public Consumer(BlockingQueue<String> queue) {
17 this.queue = queue;
18 }
19
20 public void run() {
21 System.out.println("启动消费者线程！");
22 Random r = new Random();
23 boolean isRunning = true;
24 try {
25 while (isRunning) {
26 System.out.println("正从队列获取数据...");
27 String data = queue.poll(2, TimeUnit.SECONDS);//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
28 if (null != data) {
29 System.out.println("拿到数据：" + data);
30 System.out.println("正在消费数据：" + data);
31 Thread.sleep(r.nextInt(DEFAULT_RANGE_FOR_SLEEP));
32 } else {
33 // 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。
34 isRunning = false;
35 }
36 }
37 } catch (InterruptedException e) {
38 e.printStackTrace();
39 Thread.currentThread().interrupt();
40 } finally {
41 System.out.println("退出消费者线程！");
42 }
43 }
44
45
46 }
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