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java JUC 队列汇总

#java JUC 队列汇总

一、阻塞队列介绍
二、3 种类型的 BlockingQueue
三、阻塞队列成员介绍
四、BlockingQueue 的方法
五、Queue 中 remove/poll, add/offer, element/peek 区别

　java6增加了两种容器类型，Deque和BlockingDeque,它们分别对Queue和BlockingQueue进行了扩展。 　　Deque是一个双端队列，deque(双端队列) 是 "Double Ended Queue" 的缩写。因此，双端队列是一个你可以从任意一端插入或者抽取元素的队列。实现了在队列头和队列尾的高效插入和移除。 　　BlockingDeque 类是一个双端队列，在不能够插入元素时，它将阻塞住试图插入元素的线程；在不能够抽取元素时，它将阻塞住试图抽取的线程。 　　正如阻塞队列使用与生产者-消费者模式，双端队列同样适用于另一种相关模式，即工作密取。在生产者-消费者设计中，所有消费者有一个共享的工作队列，而在工作密取设计中，每个消费者都有各自的双端队列。如果一个消费者完成了自己双端队列中的全部工作，那么它可以从其它消费者双端队列末尾秘密地获取工作。密取工作模式比传统的生产者-消费者模式具有更高的可伸缩性，这是因为工作者线程不会在单个共享的任务队列上发生竞争。在大多数时候，它们都只是访问自己的双端队列，从而极大地减少了竞争。当工作者线程需要访问另一个队列时，它会从队列的尾部而不是头部获取工作，因此进一步降低了队列上的竞争程度。

LinkedBlockingDeque是双向链表实现的双向并发阻塞队列。该阻塞队列同时支持FIFO和FILO两种操作方式，即可以从队列的头和尾同时操作(插入/删除)；并且，该阻塞队列是支持线程安全。 此外，LinkedBlockingDeque还是可选容量的(防止过度膨胀)，即可以指定队列的容量。如果不指定，默认容量大小等于Integer.MAX_VALUE。

#一、阻塞队列介绍

BlockingQueue 通常用于一个线程生产对象，而另外一个线程消费这些对象的场景。下图是对这个原理的阐述：

一个线程往里边放，另外一个线程从里边取的一个 BlockingQueue。

一个线程将会持续生产新对象并将其插入到队列之中，直到队列达到它所能容纳的临界点。也就是说，它是有限的。如果该阻塞队列到达了其临界点，负责生产的线程将会在往里边插入新对象时发生阻塞。它会一直处于阻塞之中，直到负责消费的线程从队列中拿走一个对象。负责消费的线程将会一直从该阻塞队列中拿出对象。如果消费线程尝试去从一个空的队列中提取对象的话，这个消费线程将会处于阻塞之中，直到一个生产线程把一个对象丢进队列。

　　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。

　　常用的队列主要有以下两种：（当然通过不同的实现方式，还可以延伸出很多不同类型的队列，DelayQueue 就是其中的一种）
　　先进先出（FIFO）：先插入的队列的元素也最先出队列，类似于排队的功能。从某种程度上来说这种队列也体现了一种公平性。
　　后进先出（LIFO）：后插入队列的元素最先出队列，这种队列优先处理最近发生的事件。

　　多线程环境中，通过队列可以很容易实现数据共享，比如经典的 “生产者” 和“消费者”模型中，通过队列可以很便利地实现两者之间的数据共享。假设我们有若干生产者线程，另外又有若干个消费者线程。如果生产者线程需要把准备好的数据共享给消费者线程，利用队列的方式来传递数据，就可以很方便地解决他们之间的数据共享问题。但如果生产者和消费者在某个时间段内，万一发生数据处理速度不匹配的情况呢？理想情况下，如果生产者产出数据的速度大于消费者消费的速度，并且当生产出来的数据累积到一定程度的时候，那么生产者必须暂停等待一下（阻塞生产者线程），以便等待消费者线程把累积的数据处理完毕，反之亦然。然而，在 concurrent 包发布以前，在多线程环境下，我们每个程序员都必须去自己控制这些细节，尤其还要兼顾效率和线程安全，而这会给我们的程序带来不小的复杂度。好在此时，强大的 concurrent 包横空出世了，而他也给我们带来了强大的 BlockingQueue。（在多线程领域：所谓阻塞，在某些情况下会挂起线程（即阻塞），一旦条件满足，被挂起的线程又会自动被唤醒）

  • 下面两幅图演示了 BlockingQueue 的两个常见阻塞场景：
  • 如上图所示：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。
    如上图所示：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。

#二、3 种类型的 BlockingQueue

#2.1 无界队列

队列大小无限制，常用的为无界的 LinkedBlockingQueue（最大长度是 Integer.Max_Value, 相当于无界），使用该队列做为阻塞队列时要尤其当心，当任务耗时较长时可能会导致大量新任务在队列中堆积最终导致 OOM。最近工作中就遇到因为采用 LinkedBlockingQueue 作为阻塞队列，部分任务耗时 80s＋且不停有新任务进来，导致 cpu 和内存飙升服务器挂掉。

#2.2 有界队列

常用的有两类，一类是遵循 FIFO 原则的队列如 ArrayBlockingQueue 与有界的 LinkedBlockingQueue，另一类是优先级队列如 PriorityBlockingQueue。PriorityBlockingQueue 中的优先级由任务的 Comparator 决定。
使用有界队列时队列大小需和线程池大小互相配合，线程池较小有界队列较大时可减少内存消耗，降低 cpu 使用率和上下文切换，但是可能会限制系统吞吐量。

#2.3 同步移交

如果不希望任务在队列中等待而是希望将任务直接移交给工作线程，可使用 SynchronousQueue 作为等待队列。SynchronousQueue 不是一个真正的队列，而是一种线程之间移交的机制。要将一个元素放入 SynchronousQueue 中，必须有另一个线程正在等待接收这个元素。只有在使用无界线程池或者有饱和策略时才建议使用该队列。

#三、阻塞队列成员介绍

#3.2、BlockingQueue 的 7 成员介绍

　　JDK7 提供了 7 个阻塞队列。分别是

  • ArrayBlockingQueue ：一个由数组结构组成的有界阻塞队列。

 　　基于数组的阻塞队列实现，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，这是一个常用的阻塞队列，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。
　　ArrayBlockingQueue 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，这点尤其不同于 LinkedBlockingQueue；按照实现原理来分析，ArrayBlockingQueue 完全可以采用分离锁，从而实现生产者和消费者操作的完全并行运行。Doug Lea 之所以没这样去做，也许是因为 ArrayBlockingQueue 的数据写入和获取操作已经足够轻巧，以至于引入独立的锁机制，除了给代码带来额外的复杂性外，其在性能上完全占不到任何便宜。 ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 间还有一个明显的不同之处在于，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。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。

  • LinkedBlockingQueue ：一个由链表结构组成的有界阻塞队列。

 　　基于链表的阻塞队列，同 ArrayListBlockingQueue 类似，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），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。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。

  • PriorityBlockingQueue ：一个支持优先级排序的无界阻塞队列。

　　 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。

  • DelayQueue：一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列。

　　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。

  • SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。

　　SynchronousQueue 是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:

  1. 　　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；
  2. 　　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。

SynchronousQueue 内部并没有数据缓存空间。不能调用 peek() 方法来看队列中是否有数据元素，因为数据元素只有当你试着取走的时候才可能存在，不取走而只想偷窥一下是不行的。遍历这个队列的操作也是不允许的。每个 put 必须等待一个 take，反之亦然。同步队列没有任何内部容量，甚至连一个队列的容量都没有。它是线程安全的，是阻塞的。不允许使用 null 元素。队列头元素是第一个排队要插入数据的线程，而不是要交换的数据。数据是在配对的生产者和消费者线程之间直接传递的，并不会将数据缓冲数据到队列中。可以这样来理解：生产者和消费者互相等待对方，握手，然后一起离开。

　　SynchronousQueue 不是一个真正的队列，而是一种线程之间移交的机制。要将一个元素放入 SynchronousQueue 中，必须有另一个线程正在等待接收这个元素。它非常适合于传递性设计，在这种设计中，在一个线程中运行的对象要将某些信息、事件或任务传递给在另一个线程中运行的对象，它就必须与该对象同步。如果在线程池中使用时只有在使用无界线程池或者有饱和策略时才建议使用该队列。

  • LinkedTransferQueue：一个由链表结构组成的无界阻塞队列。
  • LinkedBlockingDeque：一个由链表结构组成的双向阻塞队列。

适用阻塞队列的好处：多线程操作共同的队列时不需要额外的同步，另外就是队列会自动平衡负载，即那边（生产与消费两边）处理快了就会被阻塞掉，从而减少两边的处理速度差距。

  • ConcurrentLinkedDeque：双端队列 不支持阻塞去取元素
  • ConcurrentLinkedQueue：普通队列 不支持阻塞去取元素

#四、BlockingQueue 的方法

BlockingQueue 具有 4 组不同的方法用于插入、移除以及对队列中的元素进行检查。如果请求的操作不能得到立即执行的话，每个方法的表现也不同。这些方法如下：

<table border="1" cellspacing="1" cellpadding="1" align="center"><tbody><tr><th scope="col">&nbsp;</th><th scope="col">抛异常</th><th scope="col">特定值</th><th scope="col">阻塞</th><th scope="col">超时</th></tr></tbody><tbody><tr><th scope="row">插入</th><td>add(o)</td><td>offer(o)</td><td>put(o)</td><td>offer(o, timeout, timeunit)</td></tr><tr><th scope="row">移除</th><td>remove(o)</td><td>poll(o)</td><td>take(o)</td><td>poll(timeout, timeunit)</td></tr><tr><th scope="row">检查</th><td>element(o)</td><td>peek(o)</td><td>&nbsp;</td><td>&nbsp;<br></td></tr></tbody></table>

四组不同的行为方式解释：

  1. 抛异常：如果试图的操作无法立即执行，抛一个异常。
  2. 特定值：如果试图的操作无法立即执行，返回一个特定的值 (常常是 true / false)。
  3. 阻塞：如果试图的操作无法立即执行，该方法调用将会发生阻塞，直到能够执行。
  4. 超时：如果试图的操作无法立即执行，该方法调用将会发生阻塞，直到能够执行，但等待时间不会超过给定值。返回一个特定值以告知该操作是否成功 (典型的是 true / false)。

无法向一个 BlockingQueue 中插入 null。如果你试图插入 null，BlockingQueue 将会抛出一个 NullPointerException。
可以访问到 BlockingQueue 中的所有元素，而不仅仅是开始和结束的元素。比如说，你将一个对象放入队列之中以等待处理，但你的应用想要将其取消掉。那么你可以调用诸如 remove(o) 方法来将队列之中的特定对象进行移除。但是这么干效率并不高 (译者注：基于队列的数据结构，获取除开始或结束位置的其他对象的效率不会太高)，因此你尽量不要用这一类的方法，除非你确实不得不那么做。

#五、Queue 中 remove/poll, add/offer, element/peek 区别

这里简单对其重复的方法做点简单的区分。

offer，add 区别：

一些队列有大小限制，因此如果想在一个满的队列中加入一个新项，多出的项就会被拒绝。

这时新的 offer 方法就可以起作用了。它不是对调用 add() 方法抛出一个 unchecked 异常，而只是得到由 offer() 返回的 false。 

poll，remove 区别：

remove() 和 poll() 方法都是从队列中删除第一个元素。remove() 的行为与 Collection 接口的版本相似，

但是新的 poll() 方法在用空集合调用时不是抛出异常，只是返回 null。因此新的方法更适合容易出现异常条件的情况。

peek，element 区别：

element() 和 peek() 用于在队列的头部查询元素。与 remove() 方法类似，在队列为空时， element() 抛出一个异常，而 peek() 返回 null

原文地址 www.cnblogs.com 具体每个类详解参见