Java 多线程5——阻塞式队列BlockingQueue的原理 + 消费者生产者模型 + 代码模拟实现

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前言

本人是一个刚刚上路的IT新兵,菜鸟!分享一点自己的见解,如果有错误的地方欢迎各位大佬莅临指导,如果这篇文章可以帮助到你,劳请大家点赞转发支持一下!

本篇文章分享的内容主要是阻塞式队列，以及代码模拟实现阻塞式队列。

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一、阻塞式队列是什么？

阻塞队列是一种特殊的队列. 也遵守 “先进先出” 的原则。

阻塞队列能是一种线程安全的数据结构, 并且具有以下特性：

• ✨当队列满的时候, 继续入队列就会阻塞, 直到有其他线程从队列中取走元素。
• ✨当队列空的时候, 继续出队列也会阻塞, 直到有其他线程往队列中插入元素。

阻塞队列的一个典型应用场景就是 “生产者消费者模型”，这是一种非常典型的开发模型。

二、生产者消费者模型

什么是生产者消费者模型

🎉🎉🎉生产者消费者模式就是通过一个容器来解决生产者和消费者的 强耦合 问题。（耦合的大概意思是指模块之间的依赖程度，耦合程度越低越好，避免代码之间牵一发而动全身）想详细了解可以去大佬博客学习，附大佬博客：什么是耦合性？

生产者消费者模型的益处

生产者与消费者直接通讯

这是四个消费者向生产者服务器发出请求，假如是一万个，十万个，一亿个消费者向生产者服务器发出请求，那么服务器还能承受住吗？？🦉🦉🦉
因此阻塞式队列就发挥他的作用了。

🧑🏻‍💻🧑🏻‍💻🧑🏻‍💻生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞式队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞式队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞式队列里取。

1. 🎊🎊阻塞式队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。
   比如在 “抢演唱会门票” 场景下, 服务器在同一时刻可能会收到大量的支付购票请求，如果直接处理这些支付购票请求，服务器可能扛不住(每个支付购票请求的处理都需要比较复杂的流程). 这个时候就可以把这些请求都放到一个阻塞队列中, 然后再由消费者线程慢慢的来处理每个支付购票请求。

2. 🎊🎊阻塞式队列也能使生产者和消费者之间 解耦和。
   就比如，饭店后厨里的洗菜工和切菜工，洗菜工只负责洗菜，切菜工只负责切洗好的菜。
   洗菜工就是"生产者"，切菜工就是"消费者"。
   洗菜工不关心切菜工用什么切（能切就行，无论是用菜刀切，用武士刀切，用水果刀切），切菜工也不关心洗菜工用什么洗菜（能洗就行，无论是用凉水洗，用热水洗，用洗菜机洗）。

三、标准库中的阻塞式队列

在 Java 标准库中内置了阻塞队列. 如果我们需要在一些程序中使用阻塞队列, 直接使用标准库中的即可。

🎭BlockingQueue 是一个接口，真正实现的类有 链式存储的LinkedBlockingQueue 与 顺序存储的ArrayBlockingQueue 。

🧑🏻‍💻 put 方法用于阻塞式的入队列, take 用于阻塞式的出队列。

BlockingQueue 也有 offer, poll, peek 等方法, 但是这些方法不带有阻塞特性。

阻塞式队列实现生产者消费者模型：

    public static void main(String[] args) {
   
        BlockingQueue<Integer> blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<>();

        // 生产者模型
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
   
            int value = 0;
            while (true) {
   
                try {
   
                    // 入队列
                    blockingQueue.put(value);
                    System.out.println("生产者：" + value);
                    value++;
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
   
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });

        // 消费者模型
        Thread thread2 = new Thread(() -> {
   
           while (true) {
   
               try {
   
                   // 出队列
                   int value = blockingQueue.tak