JAVA多线程之间共享数据BlockingQueue介绍

在JAVA的Concurrent包中，BlockingQueue很好的解决了多线程中，如何高效安全“传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类，为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利。本文详细介绍了BlockingQueue家庭中的所有成员，包括他们各自的功能以及常见使用场景。

一、认识BlockingQueue

阻塞队列，顾名思义，首先它是一个队列，而一个队列在数据结构中所起的作用大致如下图所示：

 从上图我们可以很清楚看到，通过一个共享的队列，可以使得数据由队列的一端输入，从另外一端输出；
 常用的队列主要有以下两种：（当然通过不同的实现方式，还可以延伸出很多不同类型的队列，DelayQueue就是其中的一种）
　　先进先出（FIFO）：先插入的队列的元素也最先出队列，类似于排队的功能。从某种程度上来说这种队列也体现了一种公平性。
　　后进先出（LIFO）：后插入队列的元素最先出队列，这种队列优先处理最近发生的事件。

多线程环境中，通过队列可以很容易实现数据共享，比如经典的“生产者”和“消费者”模型中，通过队列可以很便利地实现两者之间的数据共享。假设我们有若干生产者线程，另外又有若干个消费者线程。如果生产者线程需要把准备好的数据共享给消费者线程，利用队列的方式来传递数据，就可以很方便地解决他们之间的数据共享问题。但如果生产者和消费者在某个时间段内，万一发生数据处理速度不匹配的情况呢？理想情况下，如果生产者产出数据的速度大于消费者消费的速度，并且当生产出来的数据累积到一定程度的时候，那么生产者必须暂停等待一下（阻塞生产者线程），以便等待消费者线程把累积的数据处理完毕，反之亦然。然而，在concurrent包发布以前，在多线程环境下，我们每个程序员都必须去自己控制这些细节，尤其还要兼顾效率和线程安全，而这会给我们的程序带来不小的复杂度。好在此时，强大的concurrent包横空出世了，而他也给我们带来了强大BlockingQueue。（在多线程领域：所谓阻塞，在某些情况下会挂起线程（即阻塞），一旦条件满足，被挂起的线程又会自动被唤醒）下面两幅图演示了BlockingQueue的两个常见阻塞场景：

如上图所示：当队列中没有数据的情况下，消费者端的所有线程都会被自动阻塞（挂起），直到有数据放入队列。

如上图所示：当队列中填满数据的情况下，生产者端的所有线程都会被自动阻塞（挂起），直到队列中有空的位置，线程被自动唤醒。

这也是我们在多线程环境下，为什么需要BlockingQueue的原因。作为BlockingQueue的使用者，我们再也不需要关心什么时候需要阻塞线程，什么时候需要唤醒线程，因为这一切BlockingQueue都给你一手包办了。既然BlockingQueue如此神通广大，让我们一起来见识下它的常用方法：

二、BlockingQueue定义的常用方法

	抛出异常	特殊值	阻塞	超时
插入	add(e)	offer(e)	put(e)	offer(e,time,unit)
移除	remove()	poll()	take()	poll(time,unit)
检查	element()	peek()/isEmpty()	无	无

其中： null被用作指示poll操作失败的警戒值。

1)   插入对象：

BlockingQueue不接受null对象。试图add、put或offer一个null对象时，抛出NullPointerException。

add(object):把object加到BlockingQueue里,如果BlockingQueue可以容纳,则返回true,否则抛出异常。

offer(object):把object加到BlockingQueue里,如果BlockingQueue可以容纳,则返回true,否则返回false，本方法不阻塞当前执行方法的线程，offer(E o, long timeout, TimeUnit unit),可以设定等待的时间，如果在指定的时间内，不能加入BlockingQueue，则返回false。　　put(object):把object加到BlockingQueue里,如果BlockQueue没有空间,则调用此方法的线程被阻塞,直到BlockingQueue里面有空间再继续加到BlockingQueue。

2)   获取对象：

poll(time):取走BlockingQueue里排在首位的对象,若不能立即取出,则可以等time参数规定的时间,取不到时返回null;poll(long timeout, TimeUnit unit)：从BlockingQueue取出一个队首的对象，如果在指定时间内，队列一旦有数据可取，则立即返回队列中的数据。否则超过时间还没有数据可取，返回null。

take():取走BlockingQueue里排在首位的对象,若BlockingQueue为空,阻塞去数据线程进入等待状态直到BlockingQueue有新加入的对象被取走;

drainTo():一次性从BlockingQueue获取所有可用的数据对象，也可以一次性从BlockingQueue获取指定个数的数据对象），通过该方法，可以提升获取数据效率；不需要多次分批加锁或释放锁。

3)   检查对象

element() 获取BlockingQueue里排在首位的对象并不从队列中移除。如果队列没有对象，抛出异常。

peek()获取BlockingQueue里排在首位的对象并不从队列中移除。如果队列没有对象，返回null对象。

isEmpty() 判断BlockingQueue里是否有对象，如果为空，返回true，如果不为空，返回false。

三、常见BlockingQueue

在了解了BlockingQueue的基本功能后，让我们来看看BlockingQueue家庭大致有哪些成员？

1. ArrayBlockingQueue

基于数组的阻塞队列实现，在ArrayBlockingQueue内部，维护了一个定长数组，以便缓存队列中的数据对象，这是一个常用的阻塞队列，除了一个定长数组外，ArrayBlockingQueue内部还保存着两个整形变量，分别标识着队列的头部和尾部在数组中的位置。ArrayBlockingQueue在生产者放入数据和消费者获取数据，都是共用同一个锁对象，由此也意味着两者无法真正并行运行，这点尤其不同于LinkedBlockingQueue；按照实现原理来分析，ArrayBlockingQueue完全可以采用分离锁，从而实现生产者和消费者操作的完全并行运行。Doug Lea之所以没这样去做，也许是因为ArrayBlockingQueue的数据写入和获取操作已经足够轻巧，以至于引入独立的锁机制，除了给代码带来额外的复杂性外，其在性能上完全占不到任何便宜。 ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue间还有一个明显的不同之处在于，前者在插入或删除元素时不会产生或销毁任何额外的对象实例，而后者则会生成一个额外的Node对象。这在长时间内需要高效并发地处理大批量数据的系统中，其对于GC的影响还是存在一定的区别。而在创建ArrayBlockingQueue时，我们还可以控制对象的内部锁是否采用公平锁，默认采用非公平锁。

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;

public class BlockingQueueTest {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 声明一个容量为10的缓存队列
        BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<String>(10);

        queue.add("sss");
        //测试添加null对象
        try{
          queue.add(null);
        }
        catch(Exception ee){
        	ee.printStackTrace();
        }
        try{
            queue.offer(null);
          }
          catch(Exception ee){
          	ee.printStackTrace();
          }
        try{
            queue.put(null);
          }
          catch(Exception ee){
          	ee.printStackTrace();
          }

        Producer producer1 = new Producer(queue);
        Producer producer2 = new Producer(queue);
        Producer producer3 = new Producer(queue);
        Consumer consumer = new Consumer(queue);

        // 借助Executors
        ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
        // 启动线程
        service.execute(producer1);
        service.execute(producer2);
        service.execute(producer3);
        service.execute(consumer);

        // 执行10s
        Thread.sleep(10 * 1000);
        producer1.stop();
        producer2.stop();
        producer3.stop();

        Thread.sleep(2000);
        // 退出Executor
        service.shutdown();
    }
}import java.util.Random;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 消费者线程

 */
public class Consumer implements Runnable {

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

    public void run() {
        System.out.println("启动消费者线程！");
        Random r = new Random();
        boolean isRunning = true;
        try {
            while (isRunning) {
                System.out.println("正从队列获取数据...");
                String data = queue.poll(2, TimeUnit.SECONDS);
                if (null != data) {
                    System.out.println("拿到数据：" + data);
                    System.out.println("正在消费数据：" + data);
                    Thread.sleep(r.nextInt(DEFAULT_RANGE_FOR_SLEEP));
                } else {
                    // 超过2s还没数据，认为所有生产线程都已经退出，自动退出消费线程。
                    isRunning = false;
                }
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
            Thread.currentThread().interrupt();
        } finally {
            System.out.println("退出消费者线程！");
        }
    }

    private BlockingQueue<String> queue;
    private static final int      DEFAULT_RANGE_FOR_SLEEP = 1000;
}
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * 生产者线程
 *
 * @author jackyuj
 */
public class Producer implements Runnable {

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

    public void run() {
        String data = null;
        Random r = new Random();

        System.out.println("启动生产者线程！");
        try {
            while (isRunning) {
                System.out.println("正在生产数据...");
                Thread.sleep(r.nextInt(DEFAULT_RANGE_FOR_SLEEP));

                data = "data:" + count.incrementAndGet();
                System.out.println("将数据：" + data + "放入队列...");
                if (!queue.offer(data, 2, TimeUnit.SECONDS)) {
                    System.out.println("放入数据失败：" + data);
                }
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
            Thread.currentThread().interrupt();
        } finally {
            System.out.println("退出生产者线程！");
        }
    }

    public void stop() {
        isRunning = false;
    }

    private volatile boolean      isRunning               = true;
    private BlockingQueue queue;
    private static AtomicInteger  count                   = new AtomicInteger();
    private static final int      DEFAULT_RANGE_FOR_SLEEP = 1000;
}

2. LinkedBlockingQueue

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。

ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue是两个最普通也是最常用的阻塞队列，一般情况下，在处理多线程间的生产者消费者问题，使用这两个类足以。

3. DelayQueue

DelayQueue中的元素只有当其指定的延迟时间到了，才能够从队列中获取到该元素。DelayQueue是一个没有大小限制的队列，因此往队列中插入数据的操作（生产者）永远不会被阻塞，而只有获取数据的操作（消费者）才会被阻塞。

使用场景：DelayQueue使用场景较少，但都相当巧妙，常见的例子比如使用一个DelayQueue来管理一个超时未响应的连接队列。

4. PriorityBlockingQueue

基于优先级的阻塞队列（优先级的判断通过构造函数传入的Compator对象来决定），但需要注意的是PriorityBlockingQueue并不会阻塞数据生产者，而只会在没有可消费的数据时，阻塞数据的消费者。因此使用的时候要特别注意，生产者生产数据的速度绝对不能快于消费者消费数据的速度，否则时间一长，会最终耗尽所有的可用堆内存空间。在实现PriorityBlockingQueue时，内部控制线程同步的锁采用的是公平锁。

PriorityBlockingQueue里面存储的对象必须是实现Comparable接口。队列通过这个接口的compare方法确定对象的priority。

5. SynchronousQueue

一种无缓冲的等待队列，类似于无中介的直接交易，有点像原始社会中的生产者和消费者，生产者拿着产品去集市销售给产品的最终消费者，而消费者必须亲自去集市找到所要商品的直接生产者，如果一方没有找到合适的目标，那么对不起，大家都在集市等待。相对于有缓冲的BlockingQueue来说，少了一个中间经销商的环节（缓冲区），如果有经销商，生产者直接把产品批发给经销商，而无需在意经销商最终会将这些产品卖给那些消费者，由于经销商可以库存一部分商品，因此相对于直接交易模式，总体来说采用中间经销商的模式会吞吐量高一些（可以批量买卖）；但另一方面，又因为经销商的引入，使得产品从生产者到消费者中间增加了额外的交易环节，单个产品的及时响应性能可能会降低。

声明一个SynchronousQueue有两种不同的方式，它们之间有着不太一样的行为。公平模式和非公平模式的区别:

如果采用公平模式：SynchronousQueue会采用公平锁，并配合一个FIFO队列来阻塞多余的生产者和消费者，从而体系整体的公平策略；

但如果是非公平模式（SynchronousQueue默认）：SynchronousQueue采用非公平锁，同时配合一个LIFO队列来管理多余的生产者和消费者，而后一种模式，如果生产者和消费者的处理速度有差距，则很容易出现饥渴的情况，即可能有某些生产者或者是消费者的数据永远都得不到处理。

6.小结

BlockingQueue不光实现了一个完整队列所具有的基本功能，同时在多线程环境下，他还自动管理了多线间的自动等待于唤醒功能，从而使得程序员可以忽略这些细节，关注更高级的功能。

ArrayBlockingQueue:规定大小的BlockingQueue,其构造函数必须带一个int参数来指明其大小.其所含的对象是以FIFO(先入先出)顺序排序的；

LinkedBlockingQueue:大小不定的BlockingQueue,若其构造函数带一个规定大小的参数,生成的BlockingQueue有大小限制,若不带大小参数,所生成的BlockingQueue的大小由Integer.MAX_VALUE来决定.其所含的对象是以FIFO(先入先出)顺序排序；

PriorityBlockingQueue:类似于LinkedBlockQueue,但其所含对象的排序不是FIFO,而是依据对象的自然排序顺序或者是构造函数的Comparator决定的顺序；

SynchronousQueue:特殊的BlockingQueue,对其的操作必须是放和取交替完成的；

其中LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue比较起来,它们背后所用的数据结构不一样,导致LinkedBlockingQueue的数据吞吐量要大于ArrayBlockingQueue,

但在线程数量很大时其性能的可预见性低于ArrayBlockingQueue。

四、BlockingQueue的几个注意点

1.BlockingQueue可以是限定容量的。

它在任意给定时间都可以有一个remainingCapacity，超出此容量，便无法无阻塞地put 附加元素。没有任何内部容量约束的BlockingQueue 总是报告Integer.MAX_VALUE 的剩余容量。

2.BlockingQueue实现主要用于生产者-使用者队列，还支持Collection接口。

举例来说，使用remove(x)从队列中移除任意一个元素是有可能的。然而，这种操作通常不会有效执行，只能有计划地偶尔使用，比如在取消排队信息时。

3.BlockingQueue实现是线程安全的。

所有排队方法都可以使用内部锁或其他形式的并发控制来自动达到它们的目的。然而，大量的Collection 操作（addAll、containsAll、retainAll 和removeAll）没有必要自动执行，除非在实现中特别说明。因此，举例来说，在只添加了c中的一些元素后，addAll(c)有可能失败（抛出一个异常）。

4.BlockingQueue实质上不支持使用任何一种“close”或“shutdown”操作来指示不再添加任何项。

这种功能的需求和使用有依赖于实现的倾向。例如，一种常用的策略是：对于生产者，插入特殊的end-of-stream 或poison 对象，并根据使用者获取这些对象的时间来对它们进行解释。

参考文章：http://wsmajunfeng.iteye.com/blog/1629354

http://zzhonghe.iteye.com/blog/826757

http://blog.csdn.net/xin_jmail/article/details/26157971