Queue是什么
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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{ /** The item, volatile to ensure barrier separating write and read */ volatile E item; Node 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 bq = new ArrayBlockingQueue(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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