LinkedBlockingQueue与ArrayBlockingQueue

近期在开发中，遇到一个性能问题，导致文件解析效率无法满足性能要求。经过代码走查后，发现使用的线程安全队列是ArrayBlockingQueue。由于ArrayBlockingQueue实现的队列中的锁是没有分离的，即生产和消费用的是同一个锁，从而导致多线程访问此队列时，存在资源竞争，导致并发能力不足。

针对此情况，从网上查找相关资料后，对ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue 进行对比。LinkedBlockingQueue实现的队列中的锁是分离的，即生产用的是putLock，消费是takeLock，从而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。

采用LinkedBlockingQueue后，解决了文件解析的效率问题，满足了实际性能需求。

附二者对比及注意事项：       

ArrayBlockingQueue是一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素，队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部，队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。

这是一个典型的“有界缓存区”，固定大小的数组在其中保持生产者插入的元素和使用者提取的元素。一旦创建了这样的缓存区，就不能再增加其容量。试图向已满队列中放入元素会导致放入操作受阻塞；试图从空队列中检索元素将导致类似阻塞。

ArrayBlockingQueue创建的时候需要指定容量capacity(可以存储的最大的元素个数，因为它不会自动扩容)

LinkedBlockingQueue 是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。