Java并发包分析——BlockingQueue

Z时代
2024-01-10
分类：综合

java

之前因为找实习的缘故，博客1个多月没有写了。找实习的经历总算告一段落，现在重新更新博客，这次的内容是分析Java并发包中的阻塞队列

关于阻塞队列，我之前是一直充满好奇，很好奇这个阻塞是怎么实现。现在我们先看一个该抽象类的实现类ArrayBlockingQueue。下面全部的代码均在github

ArrayBlockingQueue

ArrayBlockingQueue顾名思义是一种数组形式的阻塞队列，其自然就有数组的特点，即队列的长度不可改变，只有初始化的时候指定。

下面，我们看一下例子。

public class ArrayBlock {
    private BlockingQueue<String> blockingQueue;
    public ArrayBlock(){
        blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<String>(3);
    }
    public BlockingQueue<String> getBlockingQueue() {
        return blockingQueue;
    }
}

创建一个大小为3的ArrayBlockingQueue，下面是一个生产者和消费者，通过ArrayBlockingQueue实现生产者/消费者模型。

public class Producer extends Thread {
    private BlockingQueue<String> blockingQueue;
    @Override
    public void run() {
        super.run();
        for (int i = 0 ; i < 5;i++) {
            try {
                blockingQueue.put(i + "");
                System.out.println(getName() + " 生产数据");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
    public Producer(ArrayBlock arrayBlock){
        this.setName("Producer");
        blockingQueue = arrayBlock.getBlockingQueue();
    }
}
public class Costumer extends Thread{
    private BlockingQueue<String> blockingQueue;
    public Costumer(ArrayBlock arrayBlock) {
        blockingQueue = arrayBlock.getBlockingQueue();
        this.setName("Costumer");
    }
    @Override
    public void run() {
        super.run();
        while (true) {
            try {
                Thread.sleep(6000);
                String str = blockingQueue.take();
                System.out.println(getName() + " 取出数据 " + str);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

测试过程就不放了，直接放出结果：

Producer 生产数据 Producer 生产数据 Producer 生产数据 Costumer 取出数据 0 Producer 生产数据 Costumer 取出数据 1 Producer 生产数据 Costumer 取出数据 2 Costumer 取出数据 3 Costumer 取出数据 4

这可以看出put方法与take方法均是阻塞的方法。当队列已经满的时候，就会阻塞放入方法，当队列为空的时候，就会阻塞取出方法。

下面，我们主要看这个两个方法，究竟是如何实现阻塞的。

** put方法 **

  public void put(E e) throws InterruptedException {
        checkNotNull(e);
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lockInterruptibly();
        try {
            while (count == items.length)
                notFull.await();
            enqueue(e);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

put方法是将元素放入到队列中，这里面可以看出是用过Lock类与Condition类来实现的，即通过等待/通知机制实现的阻塞队列。这里notFull是一个条件，当队列已经满的时候，就会执行await方法，如果没有满就执行入队（enqueue）方法。这里，判断队列已满用的是count == items.length。接下来，我们看一下take方法，来看看取数据的阻塞。

** take方法**

 public E take() throws InterruptedException {
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lockInterruptibly();
        try {
            while (count == 0)
                notEmpty.await();
            return dequeue();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
 }

这里，与put方法类似，当元素为0时，就会执行await方法，上面方法中都没有直接说明signal方法的执行。其实该方法是入队与出队的方法中实现的。也就是当执行notFull.await()时，是通过dequeue()方法来通知停止等待的，可以放入元素。当执行到notEmpty.await()时，是通过enqueue来通知结束阻塞，可以取出元素。

LinkedBlockingQueue

LinkedBlockingQueue顾名思义是一个链表形式的阻塞队列，不同于ArrayBlockingQueue。如果不指定容量，则默认是Integer.MAX_VALUE。也就是说他是一个无界阻塞队列。他的例子与上面的类似，但是其put与take方法实现不同于ArrayBlockingQueue，但两者大致思路一致。我们只看一下put实现：

** put方法**

public void put(E e) throws InterruptedException {
        if (e == null) throw new NullPointerException();
        // Note: convention in all put/take/etc is to preset local var
        // holding count negative to indicate failure unless set.
        int c = -1;
        Node<E> node = new Node<E>(e);
        final ReentrantLock putLock = this.putLock;
        final AtomicInteger count = this.count;
        putLock.lockInterruptibly();
        try {
            /*
             * Note that count is used in wait guard even though it is
             * not protected by lock. This works because count can
             * only decrease at this point (all other puts are shut
             * out by lock), and we (or some other waiting put) are
             * signalled if it ever changes from capacity. Similarly
             * for all other uses of count in other wait guards.
             */
            while (count.get() == capacity) {
                notFull.await();
            }
            enqueue(node);
            c = count.getAndIncrement();
            if (c + 1 < capacity)
                notFull.signal();
        } finally {
            putLock.unlock();
        }
        if (c == 0)
            signalNotEmpty();
    }