BlockingQueue接口及ArrayBlockingQueue实现类的方法

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队列是一种 FIFO（先进先出）的数据结构，本文要讲的 BlockingQueue 也是一种队列，而且强调了线程安全的特性。

BlockingQueue全称：java.util.concurrent.BlockingQueue。它是是一个线程安全的队列接口，多个线程能够以并发的方式从队列中插入数据，取出数据的同时不会出现线程安全的问题。

生产者和消费者例子

BlockingQueue 通常用于消费者线程向队列存入数据，消费者线程从队列中取出数据，具体如下

1. 生产者线程不停的向队列中插入数据，直到队列满了，生产者线程被阻塞

2. 消费者线程不停的从队列中取出数据，直到队列为空，消费者线程被阻塞

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BlockingQueue 方法

BlockingQueue 提供 4 种不同类型的方法用于插入数，取出数据以及检查数据，具体如下

1. 操作失败，抛出异常

2. 无论成功/失败，立即返回 true/false

3. 如果队列为空/满，阻塞当前线程

4. 如果队列为空/满，阻塞当前线程并有超时机制插入add(o) offer(o) put(o) offer(o, timeout, timeunit)取出remove(o) poll() take() poll(timeout, timeunit)检查element() peek()

BlockingQueue 的具体实现类

BlockingQueue 只是一个接口，在实际开发中有如下的类实现了该接口。

1. ArrayBlockingQueue

2. DelayQueue

3. LinkedBlockingQueue

4. PriorityBlockingQueue

5. SynchronousQueue

ArrayBlockingQueue 的使用

这里以 BlockingQueue 接口的具体实现类 ArrayBlockingQueue 举例。通过 ArrayBlockingQueue实现一个消费者和生产者多线程模型。

核心内容如下：

1. 以 ArrayBlockingQueue 作为生产者和消费者的数据容器

2. 通过 ExecutorService 启动 3 个线程，2 两个生产者，1 个消费者

3. 指定数据总量

生产者线程

ArrayBlockingQueueProducer

import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;/** * 生产者线程向容器存入指定总量的 任务 * */public class ArrayBlockingQueueProducer implements Runnable {    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ArrayBlockingQueueProducer.class);    // 容器    private ArrayBlockingQueue queue;    // 生产指定的数量    private AtomicInteger numberOfElementsToProduce;    public ArrayBlockingQueueProducer(ArrayBlockingQueue queue, AtomicInteger numberOfElementsToProduce) {        this.queue = queue;        this.numberOfElementsToProduce = numberOfElementsToProduce;    }    @Override    public void run() {        try {            while (numberOfElementsToProduce.get() > 0) {                try {                    // 向队列中存入任务                    String task = String.format("task_%s", numberOfElementsToProduce.getAndUpdate(x -> x-1));                    queue.put(task);                    logger.info("thread {}, produce task {}", Thread.currentThread().getName(), task);                    // 任务为0，生产者线程退出                    if (numberOfElementsToProduce.get() == 0) {                        break;                    }                } catch (Exception e) {                    e.printStackTrace();                }            }        } catch (Exception e) {            logger.error(this.getClass().getName().concat(". has error"), e);        }    }}

消费者线程

ArrayBlockingQueueConsumer

import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;/** * 消费者线程向容器 消费 指定总量的任务 * */public class ArrayBlockingQueueConsumer implements Runnable {    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ArrayBlockingQueueConsumer.class);    private ArrayBlockingQueue queue;    private AtomicInteger numberOfElementsToProduce;    public ArrayBlockingQueueConsumer(ArrayBlockingQueue queue, AtomicInteger numberOfElementsToProduce) {        this.queue = queue;        this.numberOfElementsToProduce = numberOfElementsToProduce;    }    @Override    public void run() {        try {            while (!queue.isEmpty() || numberOfElementsToProduce.get() >= 0) {                // 从队列中获取任务，并执行任务                String task = queue.take();                logger.info("thread {} consume task {}", Thread.currentThread().getName(),task);                // 队列中数据为空，消费者线程退出                if (queue.isEmpty()) {                    break;                }            }        } catch (Exception e) {            logger.error(this.getClass().getName().concat(". has error"), e);        }    }}

测试TestBlockingQueue

import com.ckjava.synchronizeds.appCache.WaitUtils;import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;/** * 1. 以 ArrayBlockingQueue 作为生产者和消费者的数据容器 
 * 2. 通过 ExecutorService 启动 3 个线程，2 两个生产者，1 个消费者 
 * 3. 指定数据总量 */public class TestBlockingQueue {    public static void main(String[] args) {        ArrayBlockingQueue arrayBlockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(10);        /*BlockingQueue delayQueue = new DelayQueue();        BlockingQueue linkedBlockingQueue = new LinkedBlockingQueue<>(10);        BlockingQueue priorityBlockingQueue = new PriorityBlockingQueue<>(10);        BlockingQueue synchronousQueue = new SynchronousQueue<>();*/        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3);        // 最多生产 5 个数据        AtomicInteger numberOfElementsToProduce = new AtomicInteger(5);        // 2 个生产者线程        executorService.submit(new ArrayBlockingQueueProducer(arrayBlockingQueue, numberOfElementsToProduce));        executorService.submit(new ArrayBlockingQueueProducer(arrayBlockingQueue, numberOfElementsToProduce));        // 1 个消费者线程        executorService.submit(new ArrayBlockingQueueConsumer(arrayBlockingQueue, numberOfElementsToProduce));        executorService.shutdown();        WaitUtils.waitUntil(() -> executorService.isTerminated(), 1000L);    }}

输出如下：

13:54:17.884 [pool-1-thread-3] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueConsumer - thread pool-1-thread-3 consume task task_513:54:17.884 [pool-1-thread-1] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueProducer - thread pool-1-thread-1, produce task task_513:54:17.884 [pool-1-thread-2] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueProducer - thread pool-1-thread-2, produce task task_413:54:17.887 [pool-1-thread-3] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueConsumer - thread pool-1-thread-3 consume task task_413:54:17.887 [pool-1-thread-2] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueProducer - thread pool-1-thread-2, produce task task_213:54:17.887 [pool-1-thread-1] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueProducer - thread pool-1-thread-1, produce task task_313:54:17.887 [pool-1-thread-3] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueConsumer - thread pool-1-thread-3 consume task task_313:54:17.887 [pool-1-thread-2] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueProducer - thread pool-1-thread-2, produce task task_113:54:17.887 [pool-1-thread-3] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueConsumer - thread pool-1-thread-3 consume task task_213:54:17.887 [pool-1-thread-3] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueConsumer - thread pool-1-thread-3 consume task task_1

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