1.arrayblockingԴ??
2.LinkedBlockingQueue
3.深入理解条件变量Condition
4.从源码全面解析 LinkedBlockingQueue的来龙去脉

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       引言

       本文将详细解读Java中常见的5种BlockingQueue阻塞队列，包括它们的优缺点、区别以及典型应用场景，以帮助深入理解这5种队列的独特性质和使用场合。

       常见的BlockingQueue有以下5种：

       1. **基于数组实现的阻塞队列**：创建时需指定容量大小，是html 棋牌 源码有限队列。

       2. **基于链表实现的阻塞队列**：默认无界，可自定义容量。

       3. **无缓冲阻塞队列**：生产的数据需立即被消费，无缓冲。

       4. **优先级阻塞队列**：支持元素按照大小排序，无界。

       5. **延迟阻塞队列**：基于PriorityQueue实现，无界。

       **BlockingQueue简介

**

       BlockingQueue作为接口，定义了放数据和取数据的kiftd源码下载多组方法，适用于并发多线程环境，特别适合生产者-消费者模式。

       **应用场景

**

       BlockingQueue的作用类似于消息队列，用于解耦、异步处理和削峰，适用于线程池的核心功能实现。

       **区别与比较

**

       - **ArrayBlockingQueue**：基于数组实现，容量可自定义。

       - **LinkedBlockingQueue**：基于链表实现，无界或自定义容量。

       - **SynchronousQueue**：同步队列，生产者和消费者直接交互，无需缓冲。

       - **PriorityBlockingQueue**：实现优先级排序，无界队列。云豹商城源码

       - **DelayQueue**：本地延迟队列，支持元素延迟执行。

       在选择使用哪种队列时，需考虑具体任务的特性、吞吐量需求以及是否需要优先级排序或延迟执行。

       本文旨在提供全面理解Java中BlockingQueue的指南，从源码剖析到应用场景，帮助开发者更好地应用这些工具于实际项目中。

LinkedBlockingQueue

        LinkedBlockingDeque在结构上有别于之前讲解过的阻塞队列，它不是Queue而是Deque，中文翻译成双端队列，双端队列指可以从任意一端入队或者出队元素的队列，实现了在队列头和队列尾的高效插入和移除

        LinkedBlockingDeque是链表实现的线程安全的无界的同时支持FIFO、LIFO的双端阻塞队列，可以回顾下之前的LinkedBlockingQueue阻塞队列特点，本质上是类似的，但是又有些不同：

        Queue和Deque的关系有点类似于单链表和双向链表，LinkedBlockingQueue和LinkedBlockingDeque的内部结点实现就是单链表和双向链表的区别，具体可参考源码。

        在第二点中可能有些人有些疑问，两个互斥锁和一个互斥锁的区别在哪里？我们可以考虑以下场景：

        A线程先进行入队操作，B线程随后进行出队操作，如果是LinkedBlockingQueue，A线程入队过程还未结束（已获得锁还未释放），B线程出队操作不会被阻塞等待（锁不同），如果是LinkedBlockingDeque则B线程会被阻塞等待（同一把锁）A线程完成操作才继续执行

        LinkedBlockingQueue一般的操作是获取一把锁就可以，但有些操作例如remove操作，则需要同时获取两把锁，之前的LinkedBlockingQueue讲解曾经说明过

        LinkedBlockingQueue 由于是单链表结构，只能一端操作，读只能在头，写只能在尾，因此两把锁效率更高。LinkedBlockingDeque 由于是双链表结构，两端头尾都能读写，因此只能用一把锁保证原子性。 当然效率也就更低

        ArrayBlockingQueue

        LinkedBlockingQueue

        问题，为什么ArrayBlockingQueue 不能用两把锁

        因为取出后，ArrayBlockingQueue 的元素需要向前移动。

        LinkedBlockingQueue内部由单链表实现，只能从head取元素，从tail添加元素。添加元素和获取元素都有独立的锁，也就是说LinkedBlockingQueue是读写分离的，读写操作可以并行执行。LinkedBlockingQueue采用可重入锁(ReentrantLock)来保证在并发情况下的线程安全。

        LinkedBlockingQueue一共有三个构造器，分别是无参构造器、可以指定容量的构造器、可以穿入一个容器的构造器。如果在创建实例的时候调用的是无参构造器，LinkedBlockingQueue的默认容量是Integer.MAX_VALUE，这样做很可能会导致队列还没有满，但是内存却已经满了的情况（内存溢出）。

        size()方法会遍历整个队列，时间复杂度为O(n),所以最好选用isEmtpy

        1.判断元素是否为null，为null抛出异常

        2.加锁(可中断锁)

        3.判断队列长度是否到达容量，如果到达一直等待

        4.如果没有队满，enqueue()在队尾加入元素

        5.队列长度加1，此时如果队列还没有满，调用signal唤醒其他堵塞队列

        1.加锁(依旧是ReentrantLock)，注意这里的锁和写入是不同的两把锁

        2.判断队列是否为空，如果为空就一直等待

        3.通过dequeue方法取得数据

        3.取走元素后队列是否为空，如果不为空唤醒其他等待中的队列

        原理：在队尾插入一个元素， 如果队列没满，立即返回true； 如果队列满了，立即返回false。

        原理：如果没有元素，直接返回null；如果有元素，出队

        1、具体入队与出队的原理图：

        图中每一个节点前半部分表示封装的数据x，后边的表示指向的下一个引用。

        1.1、初始化

        初始化之后，初始化一个数据为null，且head和last节点都是这个节点。

        1.2、入队两个元素过后

        1.3、出队一个元素后

        表面上看，只是将头节点的next指针指向了要删除的x1.next，事实上这样我觉的就完全可以，但是jdk实际上是将原来的head节点删除了，而上边看到的这个head节点，正是刚刚出队的x1节点，只是其值被置空了。

        2、三种入队对比：

        3、三种出队对比：

深入理解条件变量Condition

       深入理解条件变量Condition

       在并发编程中，条件变量（Condition）是管理线程等待和通知的一种重要工具，尤其在使用可重入锁（ReentrantLock）时，Condition提供了更加灵活的等待和唤醒机制。相比于synchronized关键字的内置等待/唤醒机制，Condition允许线程在特定条件满足时再继续执行，提高了代码的torisorysvn源码移植可读性和可维护性。

       让我们通过一个简单的Demo来了解Condition的基本用法。假设我们有两个线程：一个负责等待特定条件，另一个负责通知条件满足。在使用Condition时，我们通常将等待线程调用`await()`方法，进入等待状态，直到另一个线程调用`signal()`方法通知条件满足，等待线程才会被唤醒。

       Condition与ReentrantLock的结合使我们能够实现更高级的同步控制。比如，在Java的并发工具包中，ArrayBlockingQueue就利用了Condition来管理队列的空/满状态。通过两个条件变量：一个用于检测队列是否为空，另一个用于检测队列是否已满，队列的webrtc 源码导读入队和出队操作会根据当前队列状态调用相应的Condition，实现线程间的高效同步。

       此外，Condition在Kafka的BufferPool中也有应用。BufferPool管理内存分配和回收时，也需要确保线程间的同步。Condition在此场景下的使用，保证了内存操作的正确顺序，避免了竞态条件，提高了系统的稳定性和性能。

       接下来，我们深入分析Condition的实现细节。Condition的核心实现基于可重入锁（ReentrantLock），其内部类ConditionObject封装了Condition的主要功能。通过`await()`和`signal()`方法，ConditionObject实现了等待和通知机制。在等待时，调用线程会释放锁，进入等待队列；当有线程调用`signal()`方法时，等待队列中的线程会被唤醒，并重新获得锁，继续执行。

       在Linux环境下，条件变量机制同样用于实现线程间同步，其基本原理与Java中的Condition相似。在等待条件满足时，线程会原子地释放锁，进入等待状态，直到其他线程通过适当的机制（如信号量、事件等）通知它，线程才会被唤醒并重新获取锁。

       如果你想更深入地了解Condition的实现以及相关原理，可以阅读以下资源：

       1. **可重入锁 ReentrantLock 源码阅读**：深入理解ReentrantLock的实现，包括ConditionObject的细节。

       2. **pthread_cond_wait**：了解Linux环境下条件变量的使用方法。

       3. **《Unix高级环境编程》**：书中关于线程和同步机制的章节提供了丰富的理论背景。

从源码全面解析 LinkedBlockingQueue的来龙去脉

       并发编程是互联网技术的核心，面试官常在此领域对求职者进行深入考察。为了帮助读者在面试中占据优势，本文将解析 LinkedBlockingQueue 的工作原理。

       阻塞队列是并发编程中常见的数据结构，它在生产者和消费者模型中扮演重要角色。生产者负责向队列中添加元素，而消费者则从队列中取出元素。LinkedBlockingQueue 是 Java 中的一种高效阻塞队列实现，它底层基于链表结构。

       在初始化阶段，LinkedBlockingQueue 不需要指定队列大小。除了基本成员变量，它还包含两把锁，分别用于读取和写入操作。有读者疑惑，为何需要两把锁，而其他队列只用一把？本文后续将揭晓答案。

       生产者使用 `add()`、`offer()`、`offer(time)` 和 `put()` 方法向队列中添加元素。消费者则通过 `remove()`、`poll()`、`poll(time)` 和 `take()` 方法从队列中获取元素。

       在解析源码时，发现 LinkedBlockingQueue 与 ArrayBlockingQueue 在锁的使用上有所不同。ArrayBlockingQueue 使用互斥锁，而 LinkedBlockingQueue 使用读锁和写锁。这是否意味着 ArrayBlockingQueue 可以使用相同类型的锁？答案是肯定的，且使用两把锁的 ArrayBlockingQueue 在性能上有所提升。

       流程图展示了 LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue 之间的相似之处。有兴趣的读者可以自行绘制。

       总结而言，LinkedBlockingQueue 是一种高效的阻塞队列实现，其底层结构基于链表。它通过读锁和写锁管理线程安全，为生产者和消费者提供了并发支持。通过优化锁的使用，LinkedBlockingQueue 在某些场景下展现出更好的性能。

       互联网寒冬虽在，但学习和分享是抵御寒冬的最佳方式。通过交流经验，可以减少弯路，提高效率。如果你对后端架构和中间件源码感兴趣，欢迎与我交流，共同进步。