目录
1.阻塞队列
2.ArrayBlockingQueue
2.1.基本使用
2.2.实现原理
3.LinkedBlockingQueue
3.1.基本使用
3.2.实现原理
3.LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue差异
1.阻塞队列
阻塞队列与我们平常接触的普通队列(LinkedList或ArrayList等)的最大不同点，在于阻塞队列支出阻塞添加和阻塞删除方法。
- 阻塞添加
阻塞添加是指当阻塞队列元素已满时，队列会阻塞加入元素的线程，直队列元素不满时才重新唤醒线程执行元素加入操作。
- 阻塞删除
阻塞删除是指在队列元素为空时，删除队列元素的线程将被阻塞，直到队列不为空再执行删除操作(一般都会返回被删除的元素)
由于Java中的阻塞队列接口BlockingQueue继承自Queue接口，因此先来看看阻塞队列接口为我们提供的主要方法
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35public interface BlockingQueue<E> extends Queue<E> { //将指定的元素插入到此队列的尾部（如果立即可行且不会超过该队列的容量） //在成功时返回 true，如果此队列已满，则抛IllegalStateException。 boolean add(E e); //将指定的元素插入到此队列的尾部（如果立即可行且不会超过该队列的容量） // 将指定的元素插入此队列的尾部，如果该队列已满， //则在到达指定的等待时间之前等待可用的空间,该方法可中断 boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException; //将指定的元素插入此队列的尾部，如果该队列已满，则一直等到（阻塞）。 void put(E e) throws InterruptedException; //获取并移除此队列的头部，如果没有元素则等待（阻塞）， //直到有元素将唤醒等待线程执行该操作 E take() throws InterruptedException; //获取并移除此队列的头部，在指定的等待时间前一直等到获取元素， //超过时间方法将结束 E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException; //从此队列中移除指定元素的单个实例（如果存在）。 boolean remove(Object o); } //除了上述方法还有继承自Queue接口的方法 //获取但不移除此队列的头元素,没有则抛出异常NoSuchElementException E element(); //获取但不移除此队列的头；如果此队列为空，则返回 null。 E peek(); //获取并移除此队列的头，如果此队列为空，则返回 null。 E poll();
这里我们把上述操作进行分类
插入方法
- add(E e) : 添加成功返回true，失败抛IllegalStateException异常
- offer(E e) : 成功返回 true，如果此队列已满，则返回 false。
- put(E e) :将元素插入此队列的尾部，如果该队列已满，则一直阻塞
删除方法
- remove(Object o) :移除指定元素,成功返回true，失败返回false
- poll() : 获取并移除此队列的头元素，若队列为空，则返回 null
- take()：获取并移除此队列头元素，若没有元素则一直阻塞。
检查方法
- element() ：获取但不移除此队列的头元素，没有元素则抛异常
- peek() :获取但不移除此队列的头；若队列为空，则返回 null。
阻塞队列的对元素的增删查操作主要就是上述的三类方法，通常情况下我们都是通过这3类方法操作阻塞队列。
2.ArrayBlockingQueue
2.1.基本使用
ArrayBlockingQueue 是一个用数组实现的有界阻塞队列，其内部按先进先出的原则对元素进行排序，其中put方法和take方法为添加和删除的阻塞方法
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75package cn.sync; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class ArrayBlockingQueueDemo { private final static ArrayBlockingQueue<Apple> queue= new ArrayBlockingQueue<>(1); public static void main(String[] args){ new Thread(new Producer(queue)).start(); new Thread(new Producer(queue)).start(); new Thread(new Consumer(queue)).start(); new Thread(new Consumer(queue)).start(); } } class Apple { public Apple(){ } } /** * 生产者线程 */ class Producer implements Runnable{ private final ArrayBlockingQueue<Apple> mAbq; Producer(ArrayBlockingQueue<Apple> arrayBlockingQueue){ this.mAbq = arrayBlockingQueue; } @Override public void run() { while (true) { Produce(); } } private void Produce(){ try { Apple apple = new Apple(); mAbq.put(apple); System.out.println("生产:"+apple); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } /** * 消费者线程 */ class Consumer implements Runnable{ private ArrayBlockingQueue<Apple> mAbq; Consumer(ArrayBlockingQueue<Apple> arrayBlockingQueue){ this.mAbq = arrayBlockingQueue; } @Override public void run() { while (true){ try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000); comsume(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } private void comsume() throws InterruptedException { Apple apple = mAbq.take(); System.out.println("消费Apple="+apple); } }
代码比较简单， Consumer 消费者和 Producer 生产者，通过ArrayBlockingQueue 队列获取和添加元素，其中消费者调用了take()方法获取元素当队列没有元素就阻塞，生产者调用put()方法添加元素，当队列满时就阻塞，通过这种方式便实现生产者消费者模式。比直接使用等待唤醒机制或者Condition条件队列来得更加简单。执行代码，打印部分Log如下
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22生产:cn.sync.Apple@23dbd0b7 生产:cn.sync.Apple@7894074a 消费Apple=cn.sync.Apple@23dbd0b7 生产:cn.sync.Apple@2d1c2abc 消费Apple=cn.sync.Apple@7894074a 消费Apple=cn.sync.Apple@2d1c2abc 生产:cn.sync.Apple@2923bbc7 消费Apple=cn.sync.Apple@7cab9c80 生产:cn.sync.Apple@7cab9c80 消费Apple=cn.sync.Apple@2923bbc7 生产:cn.sync.Apple@6c212087 生产:cn.sync.Apple@39a90d71 消费Apple=cn.sync.Apple@6c212087 消费Apple=cn.sync.Apple@39a90d71 生产:cn.sync.Apple@11820bdc 消费Apple=cn.sync.Apple@11820bdc 生产:cn.sync.Apple@50ac81c3 消费Apple=cn.sync.Apple@50ac81c3 消费Apple=cn.sync.Apple@5d878a9a 生产:cn.sync.Apple@5d878a9a 生产:cn.sync.Apple@85a72cb ...
有点需要注意的是ArrayBlockingQueue内部的阻塞队列是通过重入锁ReenterLock和Condition条件队列实现的，所以ArrayBlockingQueue中的元素存在公平访问与非公平访问的区别，对于公平访问队列，被阻塞的线程可以按照阻塞的先后顺序访问队列，即先阻塞的线程先访问队列。而非公平队列，当队列可用时，阻塞的线程将进入争夺访问资源的竞争中，也就是说谁先抢到谁就执行，没有固定的先后顺序。创建公平与非公平阻塞队列代码如下：
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19//默认非公平阻塞队列 ArrayBlockingQueue queue = new ArrayBlockingQueue(2); //公平阻塞队列 ArrayBlockingQueue queue1 = new ArrayBlockingQueue(2,true); //构造方法源码 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(); }
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27//自动移除此队列中的所有元素。 void clear() //如果此队列包含指定的元素，则返回 true。 boolean contains(Object o) //移除此队列中所有可用的元素，并将它们添加到给定collection中。 int drainTo(Collection<? super E> c) //最多从此队列中移除给定数量的可用元素，并将这些元素添加到给定collection 中。 int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements) //返回在此队列中的元素上按适当顺序进行迭代的迭代器。 Iterator<E> iterator() //返回队列还能添加元素的数量 int remainingCapacity() //返回此队列中元素的数量。 int size() //返回一个按适当顺序包含此队列中所有元素的数组。 Object[] toArray() //返回一个按适当顺序包含此队列中所有元素的数组；返回数组的运行时类型是指定数组的运行时类型。 <T> T[] toArray(T[] a)
2.2.实现原理
ArrayBlockingQueue的内部是通过一个可重入锁ReentrantLock和两个Condition条件对象来实现阻塞，这里先看看其内部成员变量
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32public class ArrayBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable { /** 存储数据的数组 */ final Object[] items; /**获取数据的索引，主要用于take，poll，peek，remove方法 */ int takeIndex; /**添加数据的索引，主要用于 put, offer, or add 方法*/ int putIndex; /** 队列元素的个数 */ int count; /** 控制并非访问的锁 */ final ReentrantLock lock; /**notEmpty条件对象，用于通知take方法队列已有元素，可执行获取操作 */ private final Condition notEmpty; /**notFull条件对象，用于通知put方法队列未满，可执行添加操作 */ private final Condition notFull; /** 迭代器 */ transient Itrs itrs = null; }
从成员变量可看出，ArrayBlockingQueue内部确实是通过数组对象items来存储所有的数据，值得注意的是ArrayBlockingQueue通过一个ReentrantLock来同时控制添加线程与移除线程的并非访问，这点与LinkedBlockingQueue区别很大。
而对于notEmpty条件对象则是用于存放等待或唤醒调用take方法的线程，告诉他们队列已有元素，可以执行获取操作。同理notFull条件对象是用于等待或唤醒调用put方法的线程，告诉它们，队列未满，可以执行添加元素的操作。takeIndex代表的是下一个方法(take，poll，peek，remove)被调用时获取数组元素的索引，putIndex则代表下一个方法（put, offer, or add）被调用时元素添加到数组中的索引。图示如下
(阻塞)添加
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39//add方法实现，间接调用了offer(e) public boolean add(E e) { if (offer(e)) return true; else throw new IllegalStateException("Queue full"); } //offer方法 public boolean offer(E e) { checkNotNull(e);//检查元素是否为null final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock();//加锁 try { if (count == items.length)//判断队列是否满 return false; else { enqueue(e);//添加元素到队列 return true; } } finally { lock.unlock(); } } //入队操作 private void enqueue(E x) { //获取当前数组 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++;//队列中元素数量加1 //唤醒调用take()方法的线程，执行元素获取操作。 notEmpty.signal(); }
这里的add方法和offer方法实现比较简单，其中需要注意的是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
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16//put方法，阻塞时可中断 public void put(E e) throws InterruptedException { checkNotNull(e); final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lockInterruptibly();//该方法可中断 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);//如果队列没有满直接添加。。 } finally { lock.unlock(); } }
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。
小结：
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。
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，
- 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
- 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
(阻塞)移除
关于删除先看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
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31public 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; }
poll()，获取并删除队列头元素，队列没有数据就返回null
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76public 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，是一个阻塞方法，直接获取队列头元素并删除。
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15//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(); } }
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
peek方法直接返回当前队列的头元素但不删除任何元素。
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15public 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]; }
3.LinkedBlockingQueue
3.1.基本使用
LinkedBlockingQueue是一个由链表实现的有界队列阻塞队列，但大小默认值为Integer.MAX_VALUE，所以我们在使用LinkedBlockingQueue时建议手动传值，为其提供我们所需的大小，避免队列过大造成机器负载或者内存爆满等情况。
其构造函数如下
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33//默认大小为Integer.MAX_VALUE public LinkedBlockingQueue() { this(Integer.MAX_VALUE); } //创建指定大小为capacity的阻塞队列 public LinkedBlockingQueue(int capacity) { if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException(); this.capacity = capacity; last = head = new Node<E>(null); } //创建大小默认值为Integer.MAX_VALUE的阻塞队列并添加c中的元素到阻塞队列 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(); } }
从源码看，有三种方式可以构造LinkedBlockingQueue，通常情况下，我们建议创建指定大小的LinkedBlockingQueue阻塞队列。LinkedBlockingQueue队列也是按 FIFO（先进先出）排序元素。队列的头部是在队列中时间最长的元素，队列的尾部 是在队列中时间最短的元素，新元素插入到队列的尾部，而队列执行获取操作会获得位于队列头部的元素。
在正常情况下，链接队列的吞吐量要高于基于数组的队列（ArrayBlockingQueue），因为其内部实现添加和删除操作使用的两个ReenterLock来控制并发执行，而ArrayBlockingQueue内部只是使用一个ReenterLock控制并发，因此LinkedBlockingQueue的吞吐量要高于ArrayBlockingQueue。
注意LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue的API几乎是一样的，但它们的内部实现原理不太相同。
使用LinkedBlockingQueue，同样也能实现生产者消费者模式。只需把前面ArrayBlockingQueue案例中的阻塞队列对象换成LinkedBlockingQueue即可。
3.2.实现原理
LinkedBlockingQueue是一个基于链表的阻塞队列，其内部维持一个基于链表的数据队列，实际上我们对LinkedBlockingQueue的API操作都是间接操作该数据队列，这里先看看LinkedBlockingQueue的内部成员变量
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50public class LinkedBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable { /** * 节点类，用于存储数据 */ static class Node<E> { E item; /** * One of: * - the real successor Node * - this Node, meaning the successor is head.next * - null, meaning there is no successor (this is the last node) */ Node<E> next; Node(E x) { item = x; } } /** 阻塞队列的大小，默认为Integer.MAX_VALUE */ private final int capacity; /** 当前阻塞队列中的元素个数 */ private final AtomicInteger count = new AtomicInteger(); /** * 阻塞队列的头结点 */ transient Node<E> head; /** * 阻塞队列的尾节点 */ 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(); }
从上述可看成，每个添加到LinkedBlockingQueue队列中的数据都将被封装成Node节点，添加的链表队列中，其中head和last分别指向队列的头结点和尾结点。与ArrayBlockingQueue不同的是，LinkedBlockingQueue内部分别使用了takeLock 和 putLock 对并发进行控制，也就是说，添加和删除操作并不是互斥操作，可以同时进行，这样也就可以大大提高吞吐量。
这里再次强调如果没有给LinkedBlockingQueue指定容量大小，其默认值将是Integer.MAX_VALUE，如果存在添加速度大于删除速度时候，有可能会内存溢出，这点在使用前希望慎重考虑。
至于LinkedBlockingQueue的实现原理图与ArrayBlockingQueue是类似的，除了对添加和移除方法使用单独的锁控制外，两者都使用了不同的Condition条件对象作为等待队列，用于挂起take线程和put线程。
添加方法
对于添加方法，主要指的是add，offer以及put，这里先看看add方法和offer方法的实现
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7public boolean add(E e) { if (offer(e)) return true; else throw new IllegalStateException("Queue full"); }
从源码可以看出，add方法间接调用的是offer方法，如果add方法添加失败将抛出IllegalStateException异常，添加成功则返回true，那么下面我们直接看看offer的相关方法实现
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49public boolean offer(E e) { //添加元素为null直接抛出异常 if (e == null) throw new NullPointerException(); //获取队列的个数 final AtomicInteger count = this.count; //判断队列是否已满 if (count.get() == capacity) return false; int c = -1; //构建节点 Node<E> node = new Node<E>(e); final ReentrantLock putLock = this.putLock; putLock.lock(); try { //再次判断队列是否已满，考虑并发情况 if (count.get() < capacity) { enqueue(node);//添加元素 c = count.getAndIncrement();//拿到当前未添加新元素时的队列长度 //如果容量还没满 if (c + 1 < capacity) notFull.signal();//唤醒下一个添加线程，执行添加操作 } } finally { putLock.unlock(); } // 由于存在添加锁和消费锁，而消费锁和添加锁都会持续唤醒等到线程，因此count肯定会变化。 //这里的if条件表示如果队列中还有1条数据 if (c == 0) signalNotEmpty();//如果还存在数据那么就唤醒消费锁 return c >= 0; // 添加成功返回true，否则返回false } //入队操作 private void enqueue(Node<E> node) { //队列尾节点指向新的node节点 last = last.next = node; } //signalNotEmpty方法 private void signalNotEmpty() { final ReentrantLock takeLock = this.takeLock; takeLock.lock(); //唤醒获取并删除元素的线程 notEmpty.signal(); } finally { takeLock.unlock(); } }
这里的Offer()方法做了两件事：
- 判断队列是否满，满了就直接释放锁，没满就将节点封装成Node入队，然后再次判断队列添加完成后是否已满，不满就继续唤醒等到在条件对象notFull上的添加线程。
- 判断是否需要唤醒等到在notEmpty条件对象上的消费线程。
这里我们可能会有点疑惑，为什么添加完成后是继续唤醒在条件对象notFull上的添加线程而不是像ArrayBlockingQueue那样直接唤醒notEmpty条件对象上的消费线程？而又为什么要当if (c == 0)时才去唤醒消费线程呢？
- 唤醒添加线程的原因
在添加新元素完成后，会判断队列是否已满，不满就继续唤醒。
在条件对象notFull上的添加线程，这点与前面分析的ArrayBlockingQueue很不相同，在ArrayBlockingQueue内部完成添加操作后，会直接唤醒消费线程对元素进行获取，这是因为ArrayBlockingQueue只用了一个ReenterLock同时对添加线程和消费线程进行控制，这样如果在添加完成后再次唤醒添加线程的话，消费线程可能永远无法执行；
而对于LinkedBlockingQueue来说就不一样了，其内部对添加线程和消费线程分别使用了各自的ReenterLock锁对并发进行控制，也就是说添加线程和消费线程是不会互斥的，所以添加锁只要管好自己的添加线程即可，添加线程自己直接唤醒自己的其他添加线程，如果没有等待的添加线程，直接结束了。如果有就直到队列元素已满才结束挂起，当然offer方法并不会挂起，而是直接结束，只有put方法才会当队列满时才执行挂起操作。注意消费线程的执行过程也是如此。这也是为什么LinkedBlockingQueue的吞吐量要相对大些的原因。
- 为什么要判断if (c == 0)时才去唤醒消费线程呢
因为消费线程一旦被唤醒是一直在消费的（前提是有数据），所以c值是一直在变化的，c值是添加完元素前队列的大小，此时c只可能是0或c>0，如果是c=0，那么说明之前消费线程已停止，条件对象上可能存在等待的消费线程，添加完数据后应该是c+1，那么有数据就直接唤醒等待消费线程，如果没有就结束啦，等待下一次的消费操作。如果c>0那么消费线程就不会被唤醒，只能等待下一个消费操作（poll、take、remove）的调用，那为什么不是条件c>0才去唤醒呢？我们要明白的是消费线程一旦被唤醒会和添加线程一样，一直不断唤醒其他消费线程，如果添加前c>0，那么很可能上一次调用的消费线程后，数据并没有被消费完，条件队列上也就不存在等待的消费线程了，所以c>0唤醒消费线程得意义不是很大，当然如果添加线程一直添加元素，那么一直c>0，消费线程执行的换就要等待下一次调用消费操作了（poll、take、remove）。
移除方法
关于移除的方法主要是指remove和poll以及take方法，下面一一分析
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30public boolean remove(Object o) { if (o == null) return false; fullyLock();//同时对putLock和takeLock加锁 try { //循环查找要删除的元素 for (Node<E> trail = head, p = trail.next; p != null; trail = p, p = p.next) { if (o.equals(p.item)) {//找到要删除的节点 unlink(p, trail);//直接删除 return true; } } return false; } finally { fullyUnlock();//解锁 } } //两个同时加锁 void fullyLock() { putLock.lock(); takeLock.lock(); } void fullyUnlock() { takeLock.unlock(); putLock.unlock(); }
remove方法删除指定的对象，这里我们可能会诧异，为什么同时对putLock和takeLock加锁？这是因为remove方法删除的数据的位置不确定，为了避免造成并非安全问题，所以需要对2个锁同时加锁。
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40public E poll() { //获取当前队列的大小 final AtomicInteger count = this.count; if (count.get() == 0)//如果没有元素直接返回null return null; E x = null; int c = -1; final ReentrantLock takeLock = this.takeLock; takeLock.lock(); try { //判断队列是否有数据 if (count.get() > 0) { //如果有，直接删除并获取该元素值 x = dequeue(); //当前队列大小减一 c = count.getAndDecrement(); //如果队列未空，继续唤醒等待在条件对象notEmpty上的消费线程 if (c > 1) notEmpty.signal(); } } finally { takeLock.unlock(); } //判断c是否等于capacity，这是因为如果满说明NotFull条件对象上 //可能存在等待的添加线程 if (c == capacity) signalNotFull(); return x; } private E dequeue() { Node<E> h = head;//获取头结点 Node<E> first = h.next; 获取头结的下一个节点（要删除的节点） h.next = h; // help GC//自己next指向自己，即被删除 head = first;//更新头结点 E x = first.item;//获取删除节点的值 first.item = null;//清空数据，因为first变成头结点是不能带数据的，这样也就删除队列的带数据的第一个节点 return x; }
poll方法也比较简单，如果队列没有数据就返回null，如果队列有数据，那么就取出来，如果队列还有数据那么唤醒等待在条件对象notEmpty上的消费线程。然后判断if (c == capacity)为true就唤醒添加线程，这点与前面分析if(c==0)是一样的道理。因为只有可能队列满了，notFull条件对象上才可能存在等待的添加线程。
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26public E take() throws InterruptedException { E x; int c = -1; //获取当前队列大小 final AtomicInteger count = this.count; final ReentrantLock takeLock = this.takeLock; takeLock.lockInterruptibly();//可中断 try { //如果队列没有数据，挂机当前线程到条件对象的等待队列中 while (count.get() == 0) { notEmpty.await(); } //如果存在数据直接删除并返回该数据 x = dequeue(); c = count.getAndDecrement();//队列大小减1 if (c > 1) notEmpty.signal();//还有数据就唤醒后续的消费线程 } finally { takeLock.unlock(); } //满足条件，唤醒条件对象上等待队列中的添加线程 if (c == capacity) signalNotFull(); return x; }
take方法是一个可阻塞可中断的移除方法，主要做了两件事
- 如果队列没有数据就挂起当前线程到 notEmpty条件对象的等待队列中一直等待，如果有数据就删除节点并返回数据项，同时唤醒后续消费线程
- 尝试唤醒条件对象notFull上等待队列中的添加线程
到此关于remove、poll、take的实现也分析完了，其中只有take方法具备阻塞功能。remove方法则是成功返回true失败返回false，poll方法成功返回被移除的值，失败或没数据返回null。
下面再看看两个检查方法，即peek和element
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32//构造方法，head 节点不存放数据 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();//直接调用peek if (x != null) return x; else throw new NoSuchElementException();//没数据抛异常 } public E peek() { if (count.get() == 0) return null; final ReentrantLock takeLock = this.takeLock; takeLock.lock(); try { //获取头结节点的下一个节点 Node<E> first = head.next; if (first == null) return null;//为null就返回null else return first.item;//返回值 } finally { takeLock.unlock(); } }
从代码来看，head头结节点在初始化时是本身不带数据的，仅仅作为头部head方便我们执行链表的相关操作。peek返回直接获取头结点的下一个节点返回其值，如果没有值就返回null，有值就返回节点对应的值。element方法内部调用的是peek，有数据就返回，没数据就抛异常。下面我们最后来看两个根据时间阻塞的方法，比较有意思，利用的Conditin来实现的。
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37//在指定时间内阻塞添加的方法，超时就结束 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; //锁中断(如果需要) putLock.lockInterruptibly(); try { //判断队列是否满 while (count.get() == capacity) { if (nanos <= 0) return false; //如果队列满根据阻塞的等待 nanos = notFull.awaitNanos(nanos); } //队列没满直接入队 enqueue(new Node<E>(e)); c = count.getAndIncrement(); //唤醒条件对象上等待的线程 if (c + 1 < capacity) notFull.signal(); } finally { putLock.unlock(); } //唤醒消费线程 if (c == 0) signalNotEmpty(); return true; }
对于这个offer方法，我们重点来看看阻塞的这段代码
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47//判断队列是否满 while (count.get() == capacity) { if (nanos <= 0) return false; //如果队列满根据阻塞的等待 nanos = notFull.awaitNanos(nanos); } //CoditionObject（Codition的实现类）中的awaitNanos方法 public final long awaitNanos(long nanosTimeout) throws InterruptedException { if (Thread.interrupted()) throw new InterruptedException(); //这里是将当前添加线程封装成NODE节点加入Condition的等待队列中 //注意这里的NODE是AQS的内部类Node Node node = addConditionWaiter(); //加入等待，那么就释放当前线程持有的锁 int savedState = fullyRelease(node); //计算过期时间 final long deadline = System.nanoTime() + nanosTimeout; int interruptMode = 0; while (!isOnSyncQueue(node)) { if (nanosTimeout <= 0L) { transferAfterCancelledWait(node); break; } //主要看这里！！由于是while 循环，这里会不断判断等待时间 //nanosTimeout 是否超时 //static final long spinForTimeoutThreshold = 1000L; if (nanosTimeout >= spinForTimeoutThreshold) LockSupport.parkNanos(this, nanosTimeout);//挂起线程 if ((interruptMode = checkInterruptWhileWaiting(node)) != 0) break; //重新计算剩余等待时间，while循环中继续判断下列公式 //nanosTimeout >= spinForTimeoutThreshold nanosTimeout = deadline - System.nanoTime(); } if (acquireQueued(node, savedState) && interruptMode != THROW_IE) interruptMode = REINTERRUPT; if (node.nextWaiter != null) unlinkCancelledWaiters(); if (interruptMode != 0) reportInterruptAfterWait(interruptMode); return deadline - System.nanoTime(); }
awaitNanos方法中，根据传递进来的时间计算超时阻塞nanosTimeout，然后通过while循环中判断nanosTimeout >= spinForTimeoutThreshold 该公式是否成立，当其为true时则说明超时时间nanosTimeout 还未到期，再次计算nanosTimeout = deadline - System.nanoTime();即nanosTimeout ，持续判断，直到nanosTimeout 小于spinForTimeoutThreshold结束超时阻塞操作，方法也就结束。这里的spinForTimeoutThreshold其实更像一个经验值，因为非常短的超时等待无法做到十分精确，因此采用了spinForTimeoutThreshold这样一个临界值。offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)方法内部正是利用这样的Codition的超时等待awaitNanos方法实现添加方法的超时阻塞操作。同样对于poll(long timeout, TimeUnit unit)方法也是一样的道理。
3.LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue差异
- 队列大小有所不同，ArrayBlockingQueue是有界的初始化必须指定大小，而LinkedBlockingQueue可以是有界的也可以是无界的(Integer.MAX_VALUE)，对于后者而言，当添加速度大于移除速度时，在无界的情况下，可能会造成内存溢出等问题。
- 数据存储容器不同，ArrayBlockingQueue采用的是数组作为数据存储容器，而LinkedBlockingQueue采用的则是以Node节点作为连接对象的链表。
- 由于ArrayBlockingQueue采用的是数组的存储容器，因此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LinkedBlockingQueue则会生成一个额外的Node对象。这可能在长时间内需要高效并发地处理大批量数据的时，对于GC可能存在较大影响。
- 两者的实现队列添加或移除的锁不一样，ArrayBlockingQueue实现的队列中的锁是没有分离的，即添加操作和移除操作采用的同一个ReenterLock锁，而LinkedBlockingQueue实现的队列中的锁是分离的，其添加采用的是putLock，移除采用的则是takeLock，这样能大大提高队列的吞吐量，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。
最后
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