我们平时开发中好像很少使用到BlockingQueue(阻塞队列),比如我们想要存储一组数据的时候会使用ArrayList,想要存储键值对数据会使用HashMap,在什么场景下需要用到BlockingQueue呢?
当我们处理完一批数据之后,需要把这批数据发给下游方法接着处理,但是下游方法的处理速率不受控制,可能时快时慢。如果下游方法的处理速率较慢,会拖慢当前方法的处理速率,这时候该怎么办呢?
你可能想到使用线程池,是个办法,不过需要创建很多线程,还要考虑下游方法支不支持并发,如果是CPU密集任务,可能多线程比单线程处理速度更慢,因为需要频繁上下文切换。
这时候就可以考虑使用BlockingQueue,BlockingQueue最典型的应用场景就是上面这种生产者-消费者模型。生产者往队列中放数据,消费者从队列中取数据,中间使用BlockingQueue做缓冲队列,也就解决了生产者和消费者速率不同步的问题。

你可能联想到了消息队列(MessageQueue),消息队列相当于分布式阻塞队列,而BlockingQueue相当于本地阻塞队列,只作用于本机器。对应的是分布式缓存(比如:Redis、Memcache)和本地缓存(比如:Guava、Caffeine)。
另外很多框架中都有BlockingQueue的影子,比如线程池中就用到BlockingQueue做任务的缓冲。消息队列中发消息、拉取消息的方法也都借鉴了BlockingQueue,使用起来很相似。
今天就一块深入剖析一下Queue的底层源码。
BlockingQueue的用法非常简单,就是放数据和取数据。
/**
* @apiNote BlockingQueue示例
* @author 一灯架构
*/
public class Demo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 1. 创建队列,设置容量是10
BlockingQueue<Integer> queue = new ArrayBlockingQueue<>(10);
// 2. 往队列中放数据
queue.put(1);
// 3. 从队列中取数据
Integer result = queue.take();
}
}
为了满足不同的使用场景,BlockingQueue设计了很多的放数据和取数据的方法。
| 操作 | 抛出异常 | 返回特定值 | 阻塞 | 阻塞一段时间 |
|---|---|---|---|---|
| 放数据 | add |
offer |
put |
offer(e, time, unit) |
| 取数据 | remove |
poll |
take |
poll(time, unit) |
| 取数据(不删除) | element() |
peek() |
不支持 | 不支持 |
这几组方法的不同之处就是:
工作中使用最多的就是offer、poll阻塞指定时间的方法。
BlockingQueue常见的有下面5个实现类,主要是应用场景不同。
ArrayBlockingQueue
基于数组实现的阻塞队列,创建队列时需指定容量大小,是有界队列。
LinkedBlockingQueue
基于链表实现的阻塞队列,默认是无界队列,创建可以指定容量大小
SynchronousQueue
一种没有缓冲的阻塞队列,生产出的数据需要立刻被消费
PriorityBlockingQueue
实现了优先级的阻塞队列,基于数据显示,是无界队列
DelayQueue
实现了延迟功能的阻塞队列,基于PriorityQueue实现的,是无界队列
BlockingQueue的5种子类实现方式大同小异,这次就以最常用的ArrayBlockingQueue做源码解析。
先看一下ArrayBlockingQueue类里面有哪些属性:
// 用来存放数据的数组
final Object[] items;
// 下次取数据的数组下标位置
int takeIndex;
// 下次放数据的数组下标位置
int putIndex;
// 当前已有元素的个数
int count;
// 独占锁,用来保证存取数据安全
final ReentrantLock lock;
// 取数据的条件
private final Condition notEmpty;
// 放数据的条件
private final Condition notFull;
ArrayBlockingQueue中4组存取数据的方法实现也是大同小异,本次以put和take方法进行解析。

无论是放数据还是取数据都是从队头开始,逐渐往队尾移动。
// 放数据,如果队列已满,就一直阻塞,直到有其他线程从队列中取走数据
public void put(E e) throws InterruptedException {
// 校验元素不能为空
checkNotNull(e);
final ReentrantLock lock = this.lock;
// 加锁,加可中断的锁
lock.lockInterruptibly();
try {
// 如果队列已满,就一直阻塞,直到被唤醒
while (count == items.length)
notFull.await();
// 如果队列未满,就往队列添加元素
enqueue(e);
} finally {
// 结束后,别忘了释放锁
lock.unlock();
}
}
// 实际往队列添加数据的方法
private void enqueue(E x) {
// 获取数组
final Object[] items = this.items;
// putIndex 表示本次插入的位置
items[putIndex] = x;
// ++putIndex 计算下次插入的位置
// 如果本次插入的位置,正好是队尾,下次插入就从 0 开始
if (++putIndex == items.length)
putIndex = 0;
// 元素数量加一
count++;
// 唤醒因为队列空等待的线程
notEmpty.signal();
}
源码中有个有意思的设计,添加元素的时候如果已经到了队尾,下次就从队头开始添加,相当于做成了一个循环队列。
像下面这样:

// 取数据,如果队列为空,就一直阻塞,直到有其他线程往队列中放数据
public E take() throws InterruptedException {
final ReentrantLock lock = this.lock;
// 加锁,加可中断的锁
lock.lockInterruptibly();
try {
// 如果队列为空,就一直阻塞,直到被唤醒
while (count == 0)
notEmpty.await();
// 如果队列不为空,就从队列取数据
return dequeue();
} finally {
// 结束后,别忘了释放锁
lock.unlock();
}
}
// 实际从队列取数据的方法
private E dequeue() {
// 获取数组
final Object[] items = this.items;
// takeIndex 表示本次取数据的位置,是上一次取数据时计算好的
E x = (E) items[takeIndex];
// 取完之后,就把队列该位置的元素删除
items[takeIndex] = null;
// ++takeIndex 计算下次取数据的位置
// 如果本次取数据的位置,正好是队尾,下次就从 0 开始取数据
if (++takeIndex == items.length)
takeIndex = 0;
// 元素数量减一
count--;
if (itrs != null)
itrs.elementDequeued();
// 唤醒被队列满所阻塞的线程
notFull.signal();
return x;
}
我是「一灯架构」,如果本文对你有帮助,欢迎各位小伙伴点赞、评论和关注,感谢各位老铁,我们下期见

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