阻塞队列之LinkedBlockingQueue

概述

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。

构造器

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）。

public LinkedBlockingQueue()；   //设置容量为Integer.MAX

public LinkedBlockingQueue(int capacity)；  //设置指定容量

public LinkedBlockingQueue(Collection<? extends E> c)；  //穿入一个容器，如果调用该构造器，容量默认也是Integer.MAX_VALUE

LinkedBlockingQueue常用操作

取数据

take()：首选。当队列为空时阻塞

poll()：弹出队顶元素，队列为空时，返回空

peek()：和poll烈性，返回队队顶元素，但顶元素不弹出。队列为空时返回null

remove(Object o)：移除某个元素，队列为空时抛出异常。成功移除返回true

添加数据

put()：首选。队满是阻塞

offer()：队满时返回false

判断队列是否为空

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

put元素原理

基本过程：

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

 if (e == null) throw new NullPointerException();
       
        int c = -1;
        Node<E> node = new Node<E>(e);
        final ReentrantLock putLock = this.putLock;
        final AtomicInteger count = this.count;
        putLock.lockInterruptibly();
        try {
            while (count.get() == capacity) {
                notFull.await();
            }
            enqueue(node);
            c = count.getAndIncrement();
            if (c + 1 < capacity)
                notFull.signal();
        } finally {
            putLock.unlock();
        }

take元素原理

 基本过程：

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

public E take() throws InterruptedException {
        E x;
        int c = -1;
        final AtomicInteger count = this.count;
        final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
        takeLock.lockInterruptibly();
        try {
            while (count.get() == 0) {
                notEmpty.await();
            }
            x = dequeue();
            c = count.getAndDecrement();
            if (c > 1)
                notEmpty.signal();
        } finally {
            takeLock.unlock();
        }
        if (c == capacity)
            signalNotFull();
        return x;
    }

enqueue()和dequeue()方法实现都比较简单，无非就是将元素添加到队尾，从队顶取走元素，感兴趣的朋友可以自己去看一下，这里就不粘贴了。

LinkedBlockingQueue与LinkedBlockingDeque比较

LinkedBlockingDeque和LinkedBlockingQueue的相同点在于： 
1. 基于链表 
2. 容量可选，不设置的话，就是Int的最大值

和LinkedBlockingQueue的不同点在于： 
1. 双端链表和单链表 
2. 不存在哨兵节点 
3. 一把锁+两个条件

实例：

 小记：AtomicInteger的getAndIncrment和getAndDcrement()等方法，这些方法分为两步，get和increment(decrement)，在get和increment中间可能有其他线程进入，导致多个线程get到的数值是相同的，也会导致多个线程累加后的值其实累加1.在这种情况下，使用volatile也是没有效果的，因为get之后没有对值进行修改，不能触发volatile的效果。

public class ProducerAndConsumer {
    public static void main(String[] args){

        try{
            BlockingQueue queue = new LinkedBlockingQueue(5);

            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);
            Produer producer = new Produer(queue);
            for(int i=0;i<3;i++){
                executor.execute(producer);
            }
            executor.execute(new Consumer(queue));

            executor.shutdown();
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }

    }
}

class Produer implements  Runnable{

    private BlockingQueue queue;
    private int nums = 20;  //循环次数

    //标记数据编号
    private static volatile AtomicInteger count = new AtomicInteger();
    private boolean isRunning = true;
    public Produer(){}

    public Produer(BlockingQueue queue){
        this.queue = queue;
    }

    public void run() {
        String data = null;
        try{
            System.out.println("开始生产数据");
            System.out.println("-----------------------");

          while(nums>0){
                nums--;
                count.decrementAndGet();

                Thread.sleep(500);
                System.out.println(Thread.currentThread().getId()+ " :生产者生产了一个数据");
                queue.put(count.getAndIncrement());
            }
        }catch(Exception e){
            e.printStackTrace();
            Thread.currentThread().interrupt();
        }finally{
            System.out.println("生产者线程退出！");
        }
    }
}

class Consumer implements Runnable{

    private BlockingQueue queue;
    private int nums = 20;
    private boolean isRunning = true;

    public Consumer(){}

    public Consumer(BlockingQueue queue){
        this.queue = queue;
    }

    public void run() {

        System.out.println("消费者开始消费");
        System.out.println("-------------------------");

        while(nums>0){
            nums--;
            try{
                while(isRunning){
                    int data = (Integer)queue.take();
                    Thread.sleep(500);
                    System.out.println("消费者消费的数据是" + data);
            }

            }catch(Exception e){
                e.printStackTrace();
                Thread.currentThread().interrupt();
            }finally {
                System.out.println("消费者线程退出!");
            }

        }
    }
}

效果：

12 :生产者生产了一个数据
11 :生产者生产了一个数据
13 :生产者生产了一个数据
12 :生产者生产了一个数据
消费者消费的数据是-3
11 :生产者生产了一个数据
13 :生产者生产了一个数据
12 :生产者生产了一个数据
消费者消费的数据是-3
13 :生产者生产了一个数据
11 :生产者生产了一个数据
12 :生产者生产了一个数据
消费者消费的数据是-3
13 :生产者生产了一个数据
11 :生产者生产了一个数据
消费者消费的数据是-3
消费者消费的数据是-3

可以看到，有多个producer在生产数据的时候get到的是相同的值。