BlockingQueue理论普

BlockingQueue是Java并发编程中重要的组件,提供线程安全的数据传输。包括ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue等实现,前者基于数组,后者基于链表。ArrayBlockingQueue在生产者和消费者间共享锁,而LinkedBlockingQueue则使用独立锁提高并发性能。DelayQueue支持延迟取出元素,PriorityBlockingQueue实现优先级队列,SynchronousQueue则是无缓冲的直接交换。理解这些队列的特性和应用场景对于优化多线程程序至关重要。

BlockingQueue
简介:
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。本文详细介绍了BlockingQueue家庭中的所有成员,包括他们各自的功能以及常见使用场景。

认识BlockingQueue
阻塞队列,顾名思义,首先它是一个队列。
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。

BlockingQueue的核心方法:
放入数据:
  offer(anObject):表示如果可能的话,将anObject加到BlockingQueue里,即如果BlockingQueue可以容纳,
    则返回true,否则返回false.(本方法不阻塞当前执行方法的线程)
  offer(E o, long timeout, TimeUnit unit),可以设定等待的时间,如果在指定的时间内,还不能往队列中
    加入BlockingQueue,则返回失败。
  put(anObject):把anObject加到BlockingQueue里,如果BlockQueue没有空间,则调用此方法的线程被阻断
    直到BlockingQueue里面有空间再继续.
获取数据:
  poll(time):取走BlockingQueue里排在首位的对象,若不能立即取出,则可以等time参数规定的时间,
    取不到时返回null;
  poll(long timeout, TimeUnit unit):从BlockingQueue取出一个队首的对象,如果在指定时间内,
    队列一旦有数据可取,则立即返回队列中的数据。否则知道时间超时还没有数据可取,返回失败。
  take():取走BlockingQueue里排在首位的对象,若BlockingQueue为空,阻断进入等待状态直到
    BlockingQueue有新的数据被加入;
  drainTo():一次性从BlockingQueue获取所有可用的数据对象(还可以指定获取数据的个数),
    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
BlockingQueue成员详细介绍

  1. ArrayBlockingQueue
    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。

  2. LinkedBlockingQueue
    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

ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue是两个最普通也是最常用的阻塞队列,一般情况下,在处理多线程间的生产者消费者问题,使用这两个类足以。

  1. DelayQueue
    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。

  2. PriorityBlockingQueue
    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。

  3. SynchronousQueue
    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:
      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;
      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。

<think>嗯,用户想了解Java Queue接口及其实现类的功能和用法,特别是异常处理和特殊值返回的方法差异。首先,我需要回顾一下Queue接口的基本知识。Queue是Java集合框架中的一部分,它扩展了Collection接口,主要用于在处理元素之前保存元素。常见的实现类包括LinkedList、ArrayDeque、PriorityQueue和BlockingQueue等。 接下来,用户提到需要区分add和offer,remove和poll,element和peek这些方法的不同。我记得这些方法的主要区别在于当操作失败时(比如队列为空或满),有的会抛出异常,有的则返回特殊值(如null或false)。例如,add()在队列满时会抛出IllegalStateException,而offer()则会返回false。这部分需要详细说明,最好用表格对比,让用户一目了然。 然后,各个实现类的特点和应用场景。比如LinkedList实现了Deque,可以作为通队列或双端队列使用;ArrayDeque基于数组,性能较好;PriorityQueue提供优先级排序;BlockingQueue适用于多线程环境。需要分别解释每个类的特性、适用场景以及使用时需要注意的地方。 用户可能的应用场景可能涉及多线程、任务调度、缓存系统等,这些需要结合实际例子说明。比如在生产者-消费者模型中,BlockingQueue的put()和take()方法会自动阻塞,非常适合这种场景。 另外,异常处理和特殊值返回的方法差异是关键点。需要强调在哪些情况下选择使用抛出异常的方法,哪些情况下使用返回特殊值的方法,以避免程序异常终止。比如在已知队列容量可能满的情况下,使用offer()比add()更安全。 可能用户没有明确提到但需要注意的地方包括线程安全性。比如BlockingQueue是线程安全的,而其他实现类如LinkedList则不是,如果在多线程环境中使用非线程安全的队列,需要额外的同步措施。 最后,生成相关问题时要覆盖Queue接口的不同实现类、方法区别、应用场景以及多线程处理等方面,帮助用户进一步巩固知识。确保引用正确的参考文献,比如用户提供的三个引用,特别是引用[1]和[2]中提到的Queue接口及其实现类,引用[3]提到的BlockingQueue属于concurrent包,需要特别说明。</think>### Java Queue接口详解 #### 一、Queue接口基础特性 Queue接口是Java集合框架中定义**先进先出(FIFO)**行为的核心接口,其实现类通过不同数据结构满足多样化需求。根据引用[1],Queue接口的实现类包括`LinkedList`、`ArrayDeque`、`PriorityQueue`和`BlockingQueue`,分别对应链表、循环数组、堆结构和线程安全队列。 #### 二、关键方法对比 | 操作 | 抛出异常的方法 | 返回特殊值的方法 | 应用场景示例 | |-------------|----------------|------------------|----------------------------| | **插入元素** | `add(e)` | `offer(e)` | 队列容量受限时优先用`offer`[^1] | | **移除元素** | `remove()` | `poll()` | 空队列时`poll`返回`null` | | **查看队头** | `element()` | `peek()` | 空队列时`peek`返回`null` | #### 三、实现类详解 1. **LinkedList** - 特性:基于双向链表,可同时作为通队列(FIFO)和双端队列(Deque)使用 - 代码示例: ```java Queue<String> queue = new LinkedList<>(); queue.offer("A"); //推荐使用非异常方法 ``` - 场景:需要频繁插入删除的场景[^2] 2. **ArrayDeque** - 特性:基于循环数组,性能优于`LinkedList`(内存连续访问) - 容量限制:初始容量16,自动扩容 - 场景:高并发场景下的任务调度 3. **PriorityQueue** - 特性:基于堆结构,元素按自然顺序或Comparator排序 - 代码示例: ```java Queue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(Comparator.reverseOrder()); pq.offer(5); //元素自动按优先级排序 ``` - 场景:医院急诊分诊系统 4. **BlockingQueue** - 特性:线程安全队列,支持阻塞操作(`put()`/`take()`) - 子类:`ArrayBlockingQueue`(固定容量)、`LinkedBlockingQueue`(可选容量) - 场景:生产者-消费者模型(如线程池任务队列)[^3] #### 四、方法选择策略 1. **插入操作** - 固定容量队列优先用`offer()`,避免`IllegalStateException` - 无界队列可用`add()`(理论上不会满) 2. **移除操作** - 多线程环境用`poll()`配合`isEmpty()`检查 - 需要严格队列逻辑时用`remove()` 3. **查看操作** - 优先使用`peek()`,避免`NoSuchElementException` #### 五、典型应用场景 1. **消息队列**(`BlockingQueue`实现异步通信) 2. **滑动窗口统计**(`ArrayDeque`高效维护窗口数据) 3. **任务调度系统**(`PriorityQueue`处理优先级任务) $$ \text{队列性能公式:} T(n) = O(1)\ (\text{插入/删除操作}) $$
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