阻塞队列 LinkedBlockingQueue

本文详细解析了Java并发库中的LinkedBlockingQueue,一种基于链表的阻塞队列,介绍了其构造方法、添加及获取元素的方法,并通过示例展示了如何在多线程环境下使用它实现生产者消费者模式。

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1 api

    java.util.concurrent包下的新类。LinkedBlockingQueue就是其中之一,是一个阻塞的线程安全的队列,底层采用链表实现。

     

      LinkedBlockingQueue构造的时候若没有指定大小,则默认大小为Integer.MAX_VALUE,当然也可以在构造函数的参数中指定大小。LinkedBlockingQueue不接受null。

 

    添加元素的方法有三个:add,put,offer,且这三个元素都是向队列尾部添加元素的意思。

    区别:

        add方法在添加元素的时候,若超出了度列的长度会直接抛出异常: 

 

 

      put方法,若向队尾添加元素的时候发现队列已经满了会发生阻塞一直等待空间,以加入元素。 

    offer方法在添加元素时,如果发现队列已满无法添加的话,会直接返回false。     

    

    从队列中取出并移除头元素的方法有:poll,remove,take。     

        poll: 若队列为空,返回null。

        remove:若队列为空,抛出NoSuchElementException异常。

        take:若队列为空,发生阻塞,等待有元素。

2基于LinkedBlockingQueue的生产者和消费者

3示例2

 并发库中的BlockingQueue是一个比较好玩的类,顾名思义,就是阻塞队列。该类主要提供了两个方法put()和take(),前者将一个对象放到队列中,如果队列已经满了,就等待直到有空闲节点;后者从head取一个对象,如果没有对象,就等待直到有可取的对象。

 

 下面的例子比较简单,一个读线程,用于将要处理的文件对象添加到阻塞队列中,

 另外四个写线程用于取出文件对象,为了模拟写操作耗时长的特点,特让线程睡眠一段随机长度的时间。另外,该Demo也使用到了线程池和原子整型(AtomicInteger),AtomicInteger可以在并发情况下达到原子化更新,避免使用了synchronized,而且性能非常高。由于阻塞队列的put和take操作会阻塞,为了使线程退出,特在队列中添加了一个“标识”,算法中也叫“哨兵”,当发现这个哨兵后,写线程就退出。

<think>好的,我现在要回答用户的问题,主要是关于LinkedBlockingQueue是否属于阻塞队列,以及线程池为何通常使用阻塞队列而不是非阻塞队列。我需要参考用户提供的引用内容,并结合自己的知识来组织答案。 首先,用户的问题分两部分:确认LinkedBlockingQueue是否为阻塞队列,以及线程池使用阻塞队列的原因。根据引用内容,引用[1]提到LinkedBlockingQueue阻塞队列,引用[4]也讨论了LinkedBlockingQueue作为默认线程池的阻塞队列。所以第一部分应该直接回答LinkedBlockingQueue属于阻塞队列,并解释其特性,比如基于链表、可选有界等。 接下来是线程池使用阻塞队列的原因。用户之前的回答已经详细列过阻塞队列的优势,比如资源管控、线程协作、适应任务波动等。这里需要结合用户的引用内容,比如引用[2]中提到的阻塞队列的put和take方法使用锁和条件变量,当队列满或空时线程会进入等待状态,避免CPU空转。引用[4]提到LinkedBlockingQueue作为默认选择的原因,可能包括吞吐量和灵活性。需要将这些点整合起来,说明阻塞队列如何帮助线程池管理任务和线程资源,而非阻塞队列的问题,如无法缓冲任务、导致频繁拒绝或资源耗尽。 另外,用户引用[3]提到Tomcat的线程池使用TaskQueue(继承自LinkedBlockingQueue),说明实际应用中的例子,可以引用这个例子来支持线程池使用阻塞队列的常见性。 需要注意用户可能已经了解部分内容,所以需要简明扼要,结构清晰,分点回答。同时,用户提供的引用中有一些源码分析,比如put方法使用await()导致线程进入WAITING状态,这可以用于解释阻塞队列如何工作,避免线程忙等待,提升效率。 可能还需要对比阻塞队列和非阻塞队列的差异,比如非阻塞队列如ConcurrentLinkedQueue在队列满或空时立即返回,导致线程池无法有效处理任务,需要依赖拒绝策略,而阻塞队列能自然地进行流量控制和资源管理。 最后,总结LinkedBlockingQueue作为阻塞队列的地位,以及线程池选择它的原因,包括设计上的协同工作、资源管控和稳定性等。</think>### **LinkedBlockingQueue阻塞队列属性及线程池选择原因** --- #### **一、LinkedBlockingQueue是标准的阻塞队列** 1. **定义与特性** - **阻塞队列接口实现**: $LinkedBlockingQueue$ 是 Java 中实现了 $BlockingQueue$ 接口的典型阻塞队列,支持线程安全的**生产者-消费者模型**。其核心方法(如$put()$、$take()$)在队列满或空时自动阻塞线程,符合阻塞队列的核心特征[^1][^4]。 - **数据结构与容量**: - 基于链表实现,默认容量为$Integer.MAX\_VALUE$(无界队列),也可通过构造函数指定为有界队列。 - 高并发场景下吞吐量优于$ArrayBlockingQueue$,因采用“双锁分离”设计(生产者和消费者使用独立锁),减少竞争[^1][^3]。 2. **典型应用场景** - **线程池默认队列**: Java 标准线程池(如$Executors.newFixedThreadPool$)默认使用$LinkedBlockingQueue$,因其平衡了吞吐量和任务缓冲能力[^4]。 - **框架级使用**: 如 Tomcat 的线程池通过自定义$TaskQueue$(继承自$LinkedBlockingQueue$)管理任务,优化任务提交与执行流程[^3]。 --- #### **二、线程池选择阻塞队列的核心原因** 1. **任务缓冲与流量削峰** - **队列容量动态调控**: 阻塞队列(如$LinkedBlockingQueue$)允许线程池在任务量超过$corePoolSize$时暂存任务,避免直接触发扩容或拒绝策略。例如: ```java // 线程池任务提交逻辑(简化) if (当前线程数 < corePoolSize) 创建新线程; else if (队列未满) 任务入队; else if (线程数 < maxPoolSize) 创建新线程; else 执行拒绝策略; ``` - **防止瞬时过载**: 突发流量通过队列缓冲后,线程池可按固定速率处理任务,避免短时高负载压垮系统(如电商秒杀场景)[^4]。 2. **高效的线程协作机制** - **自动阻塞与唤醒**: - 生产者线程调用$put()$时,若队列满,则通过$ReentrantLock$和$Condition$进入等待状态(调用$await()$),释放锁并挂起线程,避免空转消耗CPU[^2]。 - 消费者线程调用$take()$时,若队列空,同样挂起等待,直到新任务到达后被唤醒[^1]。 ```java // LinkedBlockingQueue.put()方法逻辑(简化) lock.lock(); try { while (队列满) notFull.await(); // 线程进入WAITING状态 enqueue(task); } finally { lock.unlock(); } ``` - **减少竞争开销**: $LinkedBlockingQueue$的“双锁分离”设计(生产者和消费者使用不同锁),显著降低高并发下的锁争用,提升吞吐量[^3]。 3. **资源稳定性与参数协同** - **防止资源耗尽**: 使用有界$LinkedBlockingQueue$可限制任务堆积量,避免无限制增长导致内存溢出(OOM)。队列满后触发扩容或拒绝策略,形成资源保护屏障。 - **动态扩缩容**: 队列容量与线程池参数($corePoolSize$, $maxPoolSize$)协同工作: - 队列未满时,优先复用核心线程; - 队列满后,扩容至$maxPoolSize$以应对峰值; - 任务减少后,超时线程自动回收[^4]。 4. **与非阻塞队列的对比劣势** - **非阻塞队列的缺陷**: - **无法缓冲任务**:如$ConcurrentLinkedQueue$(非阻塞队列)在队列满时直接返回失败,导致线程池频繁触发拒绝策略,即使系统负载仅为短暂峰值。 - **CPU资源浪费**:消费者线程需循环轮询队列(如`while (queue.isEmpty())`),导致空转消耗CPU,而阻塞队列通过挂起线程彻底避免这一问题[^2]。 - **参数失效**:非阻塞队列无法与$maxPoolSize$协同,线程池可能始终维持$corePoolSize$线程数,失去弹性扩缩容能力。 --- #### **三、总结** 1. **LinkedBlockingQueue的定位**: 它是标准的阻塞队列,通过链表实现、双锁分离设计,在高并发场景下提供高吞吐量和灵活的任务缓冲能力,是线程池的默认选择之一[^1][^3]。 2. **线程池选择阻塞队列的本质原因**: - **系统稳定性**:通过队列容量限制和阻塞机制,防止资源耗尽; - **高效协作**:自动挂起/唤醒线程,减少CPU空转; - **参数协同**:与线程池核心参数动态配合,实现弹性资源管理。 --- ### **相关问题** 1. 如何根据业务场景选择$LinkedBlockingQueue$和$ArrayBlockingQueue$? 2. 为什么$SynchronousQueue$适合“直接传递”任务场景? 3. 如何监控阻塞队列长度以优化线程池性能?
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