深入解析阻塞队列BlockingQueue及源码（超详细）

一、基础概念

1.1 BlockingQueue

BlockingQueue 是 java.util.concurrent 包提供的用于解决并发生产者 - 消费者问题的最有用的类。

1.1.1 队列类型：

无限队列 （unbounded queue ） - 几乎可以无限增长

有限队列 （ bounded queue ） - 定义了最大容量

1.1.2 常见的4中阻塞队列

ArrayBlockingQueue： 由数组支持的有界队列

LinkedBlockingQueue： 由链接节点支持的可选有界队列

PriorityBlockingQueue： 由优先级堆支持的无界优先级队列

DelayQueue： 由优先级堆支持的、基于时间的调度队列

1.2 生产者消费者概念

1、生产者消费者是设计模式的一种。让生产者和消费者基于一个容器来解决强耦合问题。

2、生产者 消费者彼此之间不会直接通讯的，而是通过一个容器（队列）进行通讯。

3、所以生产者生产完数据后扔到容器中，不通用等待消费者来处理。

4、消费者不需要去找生产者要数据，直接从容器中获取即可，而这种容器最常用的结构就是队列。

1.3 JUC阻塞队列的存取方法

常用的存取方法都是来自于JUC包下的BlockingQueue

生产者存储方法

add(E)     	// 添加数据到队列，如果队列满了，无法存储，抛出异常
offer(E)    // 添加数据到队列，如果队列满了，返回false
offer(E,timeout,unit)   // 添加数据到队列，如果队列满了，阻塞timeout时间，如果阻塞一段时间，依然没添加进入，返回false
put(E)      // 添加数据到队列，如果队列满了，挂起线程，等到队列中有位置，再扔数据进去，死等！

消费者取数据方法

remove()    // 从队列中移除数据，如果队列为空，抛出异常
poll()      // 从队列中移除数据，如果队列为空，返回null
poll(timeout,unit)   // 从队列中移除数据，如果队列为空，挂起线程timeout时间，等生产者扔数据，再获取
take()     // 从队列中移除数据，如果队列为空，线程挂起，一直等到生产者扔数据，再获取

二、ArrayBlockingQueue

2.1 ArrayBlockingQueue的基本使用

ArrayBlockingQueue 是一个基于数组的有界阻塞队列，是线程安全的。在初始化的时候，必须指定当前队列的长度。它的容量是固定的，创建时需要指定队列的大小。ArrayBlockingQueue 使用一个可重入锁来保证线程安全，并使用条件变量来实现在队列为空或队列已满时线程的阻塞与唤醒。

因为ArrayBlockingQueue是基于数组实现的队列结构，数组长度不可变，必须提前设置数组长度信息。

public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException, IOException {
    // 必须设置队列的长度
    ArrayBlockingQueue queue = new ArrayBlockingQueue(4);

    // 生产者扔数据
    queue.add("1");
    queue.offer("2");
    queue.offer("3",2,TimeUnit.SECONDS);
    queue.put("2");

    // 消费者取数据
    System.out.println(queue.remove());
    System.out.println(queue.poll());
    System.out.println(queue.poll(2,TimeUnit.SECONDS));
    System.out.println(queue.take());
}

2.2 生产者方法实现原理

生产者添加数据到队列的方法比较多，需要一个一个查看

2.2.1 ArrayBlockingQueue的常见属性

ArrayBlockingQueue中的成员变量

lock = 就是一个ReentrantLock
count = 就是当前数组中元素的个数
iterms = 就是数组本身 
# 基于putIndex和takeIndex将数组结构实现为了队列结构
putIndex = 存储数据时的下标
takeIndex = 取数据时的下标
notEmpty = 消费者挂起线程和唤醒线程用到的Condition（看成sync的wait和notify）
notFull = 生产者挂起线程和唤醒线程用到的Condition（看成sync的wait和notify）

2.2.2 add方法实现

add方法本身就是调用了offer方法，如果offer方法返回false，直接抛出异常

public boolean add(E e) {
    if (offer(e))
        return true;
    else
        // 抛出的异常
        throw new IllegalStateException("Queue full");
}

2.2.3 offer方法实现

public boolean offer(E e) {
    // 要求存储的数据不允许为null，为null就抛出空指针
    checkNotNull(e);
    // 当前阻塞队列的lock锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    // 为了保证线程安全，加锁
    lock.lock();
    try {
        // 如果队列中的元素已经存满了，
        if (count == items.length)
            // 返回false
            return false;
        else {
            // 队列没满，执行enqueue将元素添加到队列中
            enqueue(e);
            // 返回true
            return true;
        }
    } finally {
        // 操作完释放锁
        lock.unlock();
    }
}

//==========================================================
private void enqueue(E x) {
    // 拿到数组的引用
    final Object[] items = this.items;
    // 将元素放到指定位置
    items[putIndex] = x;
    // 对inputIndex进行++操作，并且判断是否已经等于数组长度，需要归位
    if (++putIndex == items.length)
        // 将索引设置为0
        putIndex = 0;
    // 元素添加成功，进行++操作。
    count++;
    // 将一个Condition中阻塞的线程唤醒。
    notEmpty.signal();
}

2.2.4 offer(time,unit)方法

生产者在添加数据时，如果队列已经满了，阻塞一会。

• 阻塞到消费者消费了消息，然后唤醒当前阻塞线程
• 阻塞到了time时间，再次判断是否可以添加，不能，直接告辞。

// 如果线程在挂起的时候，如果对当前阻塞线程的中断标记位进行设置，此时会抛出异常直接结束
public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
	// 非空检验
    checkNotNull(e);
    // 将时间单位转换为纳秒
    long nanos = unit.toNanos(timeout);
    // 加锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    // 允许线程中断并排除异常的加锁方式
    lock.lockInterruptibly();
    try {
        // 为什么是while（虚假唤醒）
        // 如果元素个数和数组长度一致，队列慢了
        while (count == items.length) {
            // 判断等待的时间是否还充裕
            if (nanos <= 0)
                // 不充裕，直接添加失败
                return false;
            // 挂起等待，会同时释放锁资源（对标sync的wait方法）
            // awaitNanos会挂起线程，并且返回剩余的阻塞时间
            // 恢复执行时，需要重新获取锁资源
            nanos = notFull.awaitNanos(nanos);
        }
        // 说明队列有空间了，enqueue将数据扔到阻塞队列中
        enqueue(e);
        return true;
    } finally {
        // 释放锁资源
        lock.unlock();
    }
}

2.2.5 put方法

如果队列是满的， 就一直挂起，直到被唤醒，或者被中断

public void put(E e) throws InterruptedException {
    checkNotNull(e);
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lockInterruptibly();
    try {
        while (count == items.length)
            // await方法一直阻塞，直到被唤醒或者中断标记位
            notFull.await();
        enqueue(e);
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

2.3 消费者方法实现原理

2.3.1 remove方法

// remove方法就是调用了poll
public E remove() {
    E x = poll();
    // 如果有数据，直接返回
    if (x != null)
        return x;
    // 没数据抛出异常
    else
        throw new NoSuchElementException();
}

2.4.2 poll方法

// 拉取数据
public E poll() {
    // 加锁操作
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        // 如果没有数据，直接返回null，如果有数据，执行dequeue，取出数据并返回
        return (count == 0) ? null : dequeue();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

//==========================================================
// 取出数据
private E dequeue() {
    // 将成员变量引用到局部变量
    final Object[] items = this.items;
    // 直接获取指定索引位置的数据
    E x = (E) items[takeIndex];
    // 将数组上指定索引位置设置为null
    items[takeIndex] = null;
    // 设置下次取数据时的索引位置
    if (++takeIndex == items.length)
        takeIndex = 0;
    // 对count进行--操作
    count--;
    // 迭代器内容，先跳过
    if (itrs != null)
        itrs.elementDequeued();
    // signal方法，会唤醒当前Condition中排队的一个Node。
    // signalAll方法，会将Condition中所有的Node，全都唤醒
    notFull.signal();
    // 返回数据。
    return x;
}

2.4.3 poll(time,unit)方法

public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    // 转换时间单位
    long nanos = unit.toNanos(timeout);
    // 竞争锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lockInterruptibly();
    try {
        // 如果没有数据
        while (count == 0) {
            if (nanos <= 0)
                // 没数据，也无法阻塞了，返回null
                return null;
            // 没数据，挂起消费者线程
            nanos = notEmpty.awaitNanos(nanos);
        }
        // 取数据
        return dequeue();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

2.4.4 take方法

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

2.4.5 虚假唤醒

1、虚假唤醒是什么:

虚假唤醒是一种现象，它只会出现在多线程环境中，指的是在多线程环境下，多个线程等待在同一个条件上，等到条件满足时，所有等待的线程都被唤醒，但由于多个线程执行的顺序不同，后面竞争到锁、获得运行权的线程在运行时条件已经不再满足，线程应该睡眠但是却继续往下运行的一种现象。

2、代码示例
Linus说show me the code，我们也写点代码说明一下，首先写一个会发生虚假唤醒的情况：

class SpuriousWakeup {
    private static ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    private static Condition hasApple = lock.newCondition();
    private static volatile int nApple;
    public static void main(String[] args) {
        new Thread(() -> {
            lock.lock();
            try {
                if (nApple == 0) {
                    log.debug("没苹果，我先休息会儿，苹果来了我再醒...");
                    hasApple.await();
                }
                nApple -= 1;
                log.debug("哇，苹果来了，我吃掉了...");
                log.debug("现在苹果还有 " + nApple + " 个...");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }, "萧炎").start();
        new Thread(() -> {
            lock.lock();
            try {
                if (nApple == 0) {
                    log.debug("没苹果，我先休息会儿，苹果来了我再醒...");
                    hasApple.await();
                }
                nApple -= 1;
                log.debug("哇，苹果来了，我吃掉了...");
                log.debug("现在苹果还有 " + nApple + " 个...");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }, "唐三").start();

        SleepUtils.sleep(1);

        new Thread(() -> {
            lock.lock();
            try {
                log.debug("我来送苹果了，但只有一个哦...");
                nApple = 1;
                hasApple.signalAll();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }, "萧薰儿").start();
    }
}

运行结果：
21:09:27.968 [萧炎] - 没苹果，我先休息会儿，苹果来了我再醒...
21:09:27.997 [唐三] - 没苹果，我先休息会儿，苹果来了我再醒...
21:09:28.927 [萧薰儿] - 我来送苹果了，但只有一个哦...
21:09:28.927 [萧炎] - 哇，苹果来了，我吃掉了...
21:09:28.928 [萧炎] - 现在苹果还有 0 个...
21:09:28.928 [唐三] - 哇，苹果来了，我吃掉了...
21:09:28.928 [唐三] - 现在苹果还有 -1 个...

在这个例子里，我们写了三个线程，萧炎和唐三想吃一个苹果，刚运行发现没有苹果，于是睡在了Condition上；萧薰儿拿来了一个苹果，叫醒了两个人，两个人都醒了，但是只有一个苹果，根据结果可以看出来，萧炎先抢到了这个苹果，他吃掉了，但是唐三也被叫醒了，他吃了一个寂寞。
可以看出来，等到唐三醒了的时候苹果是没有了的，这时候他应该继续睡在Condition上。但是他没有，他醒了，他还继续运行了，所以他吃了个寂寞。发生了虚假唤醒。

下面是一个不会发生虚假唤醒的情况：

class NonSpuriousWakeup {
    private static ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    private static Condition hasApple = lock.newCondition();
    private static volatile int nApple;
    public static void main(String[] args) {
        new Thread(() -> {
            lock.lock();
            try {
                while (nApple == 0) {
                    log.debug("没苹果，我先休息会儿，苹果来了我再醒...");
                    hasApple.await();
                }
                nApple -= 1;
                log.debug("哇，苹果来了，我吃掉了...");
                log.debug("现在苹果还有 " + nApple + " 个...");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }, "萧炎").start();
        new Thread(() -> {
            lock.lock();
            try {
                while (nApple == 0) {
                    log.debug("没苹果，我先休息会儿，苹果来了我再醒...");
                    hasApple.await();
                }
                nApple -= 1;
                log.debug("哇，苹果来了，我吃掉了...");
                log.debug("现在苹果还有 " + nApple + " 个...");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }, "唐三").start();

        SleepUtils.sleep(1);

        new Thread(() -> {
            lock.lock();
            try {
                log.debug("我来送苹果了，但只有一个哦...");
                nApple = 1;
                hasApple.signalAll();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }, "萧薰儿").start();
    }
}

运行结果：
21:26:25.980 [萧炎] - 没苹果，我先休息会儿，苹果来了我再醒...
21:26:25.995 [唐三] - 没苹果，我先休息会儿，苹果来了我再醒...
21:26:26.953 [萧薰儿] - 我来送苹果了，但只有一个哦...
21:26:26.954 [萧炎] - 哇，苹果来了，我吃掉了...
21:26:26.954 [萧炎] - 现在苹果还有 0 个...
21:26:26.955 [唐三] - 没苹果，我先休息会儿，苹果来了我再醒...

这个例子与上面的代码几乎没有差别，只是把if判断换成了while判断，所以每次萧炎和唐三醒过来之后都会再判断一下有没有苹果（唤醒自己的条件是否满足），如果不满足，就会继续睡下去，不会接着往下运行，从而避免了虚假唤醒。

说白了就是IF条件直走一次判断，while醒来都重新判断一下，避免多个线程争抢出现数据异常的情况。

总结：
等待在一个条件上的线程被全部唤醒后会去竞争锁，所以这些线程会一个一个地去消费这个条件，等到后面的线程去消费这个条件时，条件可能已经不满足了，所以每个被唤醒的线程都需要再检查一次条件是否满足。如果不满足，应该继续睡下去；只有满足了才能往下执行。

三、LinkedBlockingQueue

LinkedBlockingQueue是Java中的一个阻塞队列实现，它基于链表数据结构实现，可以用于在生产者和消费者之间安全地传递数据。

3.1 LinkedBlockingQueue的底层实现

查看LinkedBlockingQueue是如何存储数据，并且实现链表结构的。

// Node对象就是存储数据的单位
static class Node<E> {
    // 存储的数据
    E item;
	// 指向下一个数据的指针
    Node<E> next;
	// 有参构造
    Node(E x) { item = x; }
}

查看LinkedBlockingQueue的有参构造

// 可以手动指定LinkedBlockingQueue的长度，如果没有指定，默认为Integer.MAX_VALUE
public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
    if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
    this.capacity = capacity;
    // 在初始化时，构建一个item为null的节点，作为head和last
	 // 这种node可以成为哨兵Node，
    // 如果没有哨兵节点，那么在获取数据时，需要判断head是否为null，才能找next
    // 如果没有哨兵节点，那么在添加数据时，需要判断last是否为null，才能找next
    last = head = new Node<E>(null);
}

查看LinkedBlockingQueue的其他属性

// 因为是链表，没有想数组的length属性，基于AtomicInteger来记录长度
private final AtomicInteger count = new AtomicInteger();
// 链表的头，取
transient Node<E> head;
// 链表的尾，存
private transient Node<E> last;
// 消费者的锁
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();
// 消费者的挂起操作，以及唤醒用的condition
private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();
// 生产者的锁
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();
// 生产者的挂起操作，以及唤醒用的condition
private final Condition notFull = putLock.newCondition();

3.2 生产者方法实现原理

3.2.1 add方法

你懂得，还是走offer方法

public boolean add(E e) {
    if (offer(e))
        return true;
    else
        throw new IllegalStateException("Queue full");
}

3.2.2 offer方法

public boolean offer(E e) {
    // 非空校验
    if (e == null) throw new NullPointerException();
    // 拿到存储数据条数的count
    final AtomicInteger count = this.count;
    // 查看当前数据条数，是否等于队列限制长度，达到了这个长度，直接返回false
    if (count.get() == capacity)
        return false;
    // 声明c，作为标记存在
    int c = -1;
    // 将存储的数据封装为Node对象
    Node<E> node = new Node<E>(e);
    // 获取生产者的锁。
    final ReentrantLock putLock = this.putLock;
    // 竞争锁资源
    putLock.lock();
    try {
        // 再次做一个判断，查看是否还有空间
        if (count.get() < capacity) {
            // enqueue，扔数据
            enqueue(node);
            // 将数据个数 + 1
            c = count.getAndIncrement();
            // 拿到count的值 小于 长度限制
            // 有生产者在基于await挂起，这里添加完数据后，发现还有空间可以存储数据，
            // 唤醒前面可能已经挂起的生产者
            // 因为这里生产者和消费者不是互斥的，写操作进行的同时，可能也有消费者在消费数据。
            if (c + 1 < capacity)
                // 唤醒生产者
                notFull.signal();
        }
    } finally {
        // 释放锁资源
        putLock.unlock();
    }
    // 如果c == 0，代表添加数据之前，队列元素个数是0个。
    // 如果有消费者在队列没有数据的时候，来消费，此时消费者一定会挂起线程
    if (c == 0)
        // 唤醒消费者
        signalNotEmpty();
    // 添加成功返回true，失败返回-1
    return c >= 0;
}

//================================================
private void enqueue(Node<E> node) {
    // 将当前Node设置为last的next，并且再将当前Node作为last
    last = last.next = node;
}
//================================================
private void signalNotEmpty() {
    // 获取读锁
    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    takeLock.lock();
    try {
        // 唤醒。
        notEmpty.signal();
    } finally {
        takeLock.unlock();
    }
}
sync -> wait / notify

3.2.3 offer(time,unit)方法

public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
	 // 非空检验
    if (e == null) throw new NullPointerException();
    // 将时间转换为纳秒
    long nanos = unit.toNanos(timeout);
    // 标记
    int c = -1;
    // 写锁，数据条数
    final ReentrantLock putLock = this.putLock;
    final AtomicInteger count = this.count;
    // 允许中断的加锁方式
    putLock.lockInterruptibly();
    try {
        // 如果元素个数和限制个数一致，直接准备挂起
        while (count.get() == capacity) {
            // 挂起的时间是不是已经没了
            if (nanos <= 0)
                // 添加失败，返回false
                return false;
            // 挂起线程
            nanos = notFull.awaitNanos(nanos);
        }
        // 有空余位置，enqueue添加数据
        enqueue(new Node<E>(e));
        // 元素个数 + 1
        c = count.getAndIncrement();
        // 当前添加完数据，还有位置可以添加数据，唤醒可能阻塞的生产者
        if (c + 1 < capacity)
            notFull.signal();
    } finally {
        // 释放锁
        putLock.unlock();
    }
    // 如果之前元素个数是0，唤醒可能等待的消费者
    if (c == 0)
        signalNotEmpty();
    return true;
}

3.2.4 put方法

public void put(E e) throws InterruptedException {
    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) {
            // 一直挂起线程，等待被唤醒
            notFull.await();
        }
        enqueue(node);
        c = count.getAndIncrement();
        if (c + 1 < capacity)
            notFull.signal();
    } finally {
        putLock.unlock();
    }
    if (c == 0)
        signalNotEmpty();
}

3.3 消费者方法实现原理

从remove方法开始，查看消费者获取数据的方式

3.3.1 remove方法

public E remove() {
    E x = poll();
    if (x != null)
        return x;
    else
        throw new NoSuchElementException();
}

3.3.2 poll方法

public E poll() {
    // 拿到队列数据个数的计数器
    final AtomicInteger count = this.count;
    // 当前队列中数据是否0
    if (count.get() == 0)
        // 说明队列没数据，直接返回null即可
        return null;
    // 声明返回结果
    E x = null;
    // 标记
    int c = -1;
    // 获取消费者的takeLock
    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    // 加锁
    takeLock.lock();
    try {
        // 基于DCL，确保当前队列中依然有元素
        if (count.get() > 0) {
            // 从队列中移除数据
            x = dequeue();
            // 将之前的元素个数获取，并--
            c = count.getAndDecrement();
            if (c > 1)
                // 如果依然有数据，继续唤醒await的消费者。
                notEmpty.signal();
        }
    } finally {
        // 释放锁资源
        takeLock.unlock();
    }
    // 如果之前的元素个数为当前队列的限制长度，
    // 现在消费者消费了一个数据，多了一个空位可以添加
    if (c == capacity)
        // 唤醒阻塞的生产者
        signalNotFull();
    return x;
}

//================================================

private E dequeue() {
    // 拿到队列的head位置数据
    Node<E> h = head;
    // 拿到了head的next，因为这个是哨兵Node，需要拿到的head.next的数据
    Node<E> first = h.next;
    // 将之前的哨兵Node.next置位null。help GC。
    h.next = h; 
    // 将first置位新的head
    head = first;
    // 拿到返回结果first节点的item数据，也就是之前head.next.item
    E x = first.item;
    // 将first数据置位null，作为新的head
    first.item = null;
    // 返回数据
    return x;
}

//================================================

private void signalNotFull() {
    final ReentrantLock putLock = this.putLock;
    putLock.lock();
    try {
        // 唤醒生产者。
        notFull.signal();
    } finally {
        putLock.unlock();
    }
}

3.3.3 poll(time,unit)方法

public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    // 返回结果
    E x = null;
    // 标识
    int c = -1;
    // 将挂起实现设置为纳秒级别
    long nanos = unit.toNanos(timeout);
    // 拿到计数器
    final AtomicInteger count = this.count;
    // take锁加锁
    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    takeLock.lockInterruptibly();
    try {
        // 如果没数据，进到while
        while (count.get() == 0) {
            if (nanos <= 0)
                return null;
            // 挂起当前线程
            nanos = notEmpty.awaitNanos(nanos);
        }
        // 剩下内容，和之前一样。
        x = dequeue();
        c = count.getAndDecrement();
        if (c > 1)
            notEmpty.signal();
    } finally {
        takeLock.unlock();
    }
    if (c == capacity)
        signalNotFull();
    return x;
} 

3.3.4 take方法

public E take() throws InterruptedException {
    E x;
    int c = -1;
    final AtomicInteger count = this.count;
    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    takeLock.lockInterruptibly();
    try {
        // 相比poll(time,unit)方法，这里的出口只有一个，就是中断标记位，抛出异常，否则一直等待
        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;
}

四、PriorityBlockingQueue概念

4.1 PriorityBlockingQueue介绍

首先PriorityBlockingQueue是一个优先级队列，他不满足先进先出的概念。

会将查询的数据进行排序，排序的方式就是基于插入数据值的本身。

如果是自定义对象必须要实现Comparable接口才可以添加到优先级队列

排序的方式是基于二叉堆实现的。底层是采用数组结构实现的二叉堆。

4.2 二叉堆结构介绍

优先级队列PriorityBlockingQueue基于二叉堆实现的。

private transient Object[] queue;

PriorityBlockingQueue是基于数组实现的二叉堆。

二叉堆是什么？

• 二叉堆就是一个完整的二叉树。
• 任意一个节点大于父节点或者小于父节点
• 基于同步的方式，可以定义出小顶堆和大顶堆

小顶堆以及小顶堆基于数据实现的方式。

4.3 PriorityBlockingQueue核心属性

// 数组的初始长度
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;

// 数组的最大长度
// -8的目的是为了适配各个版本的虚拟机
// 默认当前使用的hotspot虚拟机最大支持Integer.MAX_VALUE - 2，但是其他版本的虚拟机不一定。
private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;

// 存储数据的数组，也是基于这个数组实现的二叉堆。
private transient Object[] queue;

// size记录当前阻塞队列中元素的个数
private transient int size;

// 要求使用的对象要实现Comparable比较器。基于comparator做对象之间的比较
private transient Comparator<? super E> comparator;

// 实现阻塞队列的lock锁
private final ReentrantLock lock;

// 挂起线程操作。
private final Condition notEmpty;

// 因为PriorityBlockingQueue的底层是基于二叉堆的，而二叉堆又是基于数组实现的，数组长度是固定的，如果需要扩容，需要构建一个新数组。PriorityBlockingQueue在做扩容操作时，不会lock住的，释放lock锁，基于allocationSpinLock属性做标记，来避免出现并发扩容的问题。
private transient volatile int allocationSpinLock;

// 阻塞队列中用到的原理，其实就是普通的优先级队列。
private PriorityQueue<E> q;

4.4 PriorityBlockingQueue的写入操作

毕竟是阻塞队列，添加数据的操作，咱们是很了解，无法还是add，offer，offer(time,unit)，put。但是因为优先级队列中，数组是可以扩容的，虽然有长度限制，但是依然属于无界队列的概念，所以生产者不会阻塞，所以只有offer方法可以查看。

这次核心的内容并不是添加数据的区别。主要关注的是如何保证二叉堆中小顶堆的结构的，并且还要查看数组扩容的一个过程是怎样的。

4.4.1 offer基本流程

因为add方法依然调用的是offer方法，直接查看offer方法即可

public boolean offer(E e) {
    // 非空判断。
    if (e == null)
        throw new NullPointerException();
    // 拿到锁，直接上锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    // n：size，元素的个数
    // cap：当前数组的长度
    // array：就是存储数据的数组
    int n, cap;
    Object[] array;
    while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))
        // 如果元素个数大于等于数组的长度，需要尝试扩容。
        tryGrow(array, cap);
    try {
        // 拿到了比较器
        Comparator<? super E> cmp = comparator;
        // 比较数据大小，存储数据，是否需要做上移操作，保证平衡的
        if (cmp == null)
            siftUpComparable(n, e, array);
        else
            siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);
        // 元素个数 + 1
        size = n + 1;
        // 如果有挂起的线程，需要去唤醒挂起的消费者。
        notEmpty.signal();
    } finally {
        // 释放锁
        lock.unlock();
    }
    // 返回true
    return true;
}

4.4.2 offer扩容操作

在添加数据之前，会采用while循环的方式，来判断当前元素个数是否大于等于数组长度。如果满足，需要执行tryGrow方法，对数组进行扩容

如果两个线程同时执行tryGrow，只会有一个线程在扩容，另一个线程可能多次走while循环，多次走tryGrow方法，但是依然需要等待前面的线程扩容完毕。

private void tryGrow(Object[] array, int oldCap) {
    // 释放锁资源。
    lock.unlock(); 
    // 声明新数组。
    Object[] newArray = null;
    // 如果allocationSpinLock属性值为0，说明当前没有线程正在扩容的。
    if (allocationSpinLock == 0 &&
        // 基于CAS的方式，将allocationSpinLock从0修改为1，代表当前线程可以开始扩容
        UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset,0, 1)) {
        try {
            // 计算新数组长度
            int newCap = oldCap + ((oldCap < 64) ?
                                   // 如果数组长度比较小，这里加快扩容长度速度。
                                   (oldCap + 2) : 
                                   // 如果长度大于等于64了，每次扩容到1.5倍即可。
                                   (oldCap >> 1));
            // 如果新数组长度大于MAX_ARRAY_SIZE，需要做点事了。
            if (newCap - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {   
                // 声明minCap，长度为老数组 + 1
                int minCap = oldCap + 1;
                // 老数组+1变为负数，或者老数组长度已经大于MAX_ARRAY_SIZE了，无法扩容了。
                if (minCap < 0 || minCap > MAX_ARRAY_SIZE)
                    // 告辞，凉凉~~~~
                    throw new OutOfMemoryError();
                // 如果没有超过限制，直接设置为最大长度即可
                newCap = MAX_ARRAY_SIZE;
            }
            // 新数组长度，得大于老数组长度，
            // 第二个判断确保没有并发扩容的出现。
            if (newCap > oldCap && queue == array)
                // 构建出新数组
                newArray = new Object[newCap];
        } finally {
            // 新数组有了，标记位归0~~
            allocationSpinLock = 0;
        }
    }
    // 如果到了这，newArray依然为null，说明这个线程没有进到if方法中，去构建新数组
    if (newArray == null) 
        // 稍微等一手。
        Thread.yield();
    // 拿锁资源，
    lock.lock();
    // 拿到锁资源后，确认是构建了新数组的线程，这里就需要将新数组复制给queue，并且导入数据
    if (newArray != null && queue == array) {
        // 将新数组赋值给queue
        queue = newArray;
        // 将老数组的数据全部导入到新数组中。
        System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap);
    }
}

4.4.3 offer添加数据

这里是数据如何放到数组上，并且如何保证的二叉堆结构

// k：当前元素的个数（其实就是要放的索引位置）
// x：需要添加的数据
// array：数组。。
private static <T> void siftUpComparable(int k, T x, Object[] array) {
    // 将插入的元素直接强转为Comparable（com.mashibing.User cannot be cast to java.lang.Comparable）
    // 这行强转，会导致添加没有实现Comparable的元素，直接报错。
    Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>) x;
    // k大于0，走while逻辑。（原来有数据）
    while (k > 0) {
        // 获取父节点的索引位置。
        int parent = (k - 1) >>> 1;
        // 拿到父节点的元素。
        Object e = array[parent];
        // 用子节点compareTo父节点，如果 >= 0，说明当前son节点比parent要大。
        if (key.compareTo((T) e) >= 0)
            // 直接break，完事，
            break;
        // 将son节点的位置设置上之前的parent节点
        array[k] = e;
        // 重新设置x节点需要放置的位置。
        k = parent;
    }
    // k == 0，当前元素是第一个元素，直接插入进去。
    array[k] = key;
}

4.5 PriorityBlockingQueue的读取操作

读取操作是存储现在挂起的情况的，因为如果数组中元素个数为0，当前线程如果执行了take方法，必然需要挂起。

其次获取数据，因为是优先级队列，所以需要从二叉堆栈顶拿数据，直接拿索引为0的数据即可，但是拿完之后，需要保持二叉堆结构，所以会有下移操作。

4.5.1 查看获取方法流程

poll：

public E poll() {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    // 加锁
    lock.lock();
    try {
        // 拿到返回数据，没拿到，返回null
        return dequeue();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

poll(time,unit)：

public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    // 将挂起的时间转换为纳秒
    long nanos = unit.toNanos(timeout);
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    // 允许线程中断抛异常的加锁
    lock.lockInterruptibly();
    // 声明结果
    E result;
    try {
        // dequeue是去拿数据的，可能会出现拿到的数据为null，如果为null，同时挂起时间还有剩余，这边就直接通过notEmpty挂起线程
        while ( (result = dequeue()) == null && nanos > 0)
            nanos = notEmpty.awaitNanos(nanos);
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    // 有数据正常返回，没数据，告辞~
    return result;
}

take：

public E take() throws InterruptedException {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lockInterruptibly();
    E result;
    try {
        while ( (result = dequeue()) == null)
            // 无线等，要么有数据，要么中断线程
            notEmpty.await();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    return result;
}

4.5.2 查看dequeue获取数据

获取数据主要就是从数组中拿到0索引位置数据，然后保持二叉堆结构

private E dequeue() {
    // 将元素个数-1，拿到了索引位置。
    int n = size - 1;
    // 判断是不是木有数据了，没数据直接返回null即可
    if (n < 0)
        return null;
    // 说明有数据
    else {
        // 拿到数组，array
        Object[] array = queue;
        // 拿到0索引位置的数据
        E result = (E) array[0];
        // 拿到最后一个数据
        E x = (E) array[n];
        // 将最后一个位置置位null
        array[n] = null;
        Comparator<? super E> cmp = comparator;
        if (cmp == null)
            siftDownComparable(0, x, array, n);
        else
            siftDownUsingComparator(0, x, array, n, cmp);
        // 元素个数-1，赋值size
        size = n;
        // 返回result
        return result;
    }
}

4.6.3 下移做平衡操作

一定要以局部的方式去查看树结构的变化，他是从跟节点往下找较小的一个子节点，将较小的子节点挪动到父节点位置，再将循环往下走，如果一来，整个二叉堆的结构就可以保证了。

// k：默认进来是0
// x：代表二叉堆的最后一个数据
// array：数组
// n：最后一个索引
private static <T> void siftDownComparable(int k, T x, Object[] array,int n) {
    // 健壮性校验，取完第一个数据，已经没数据了，那就不需要做平衡操作
    if (n > 0) {
        // 拿到最后一个数据的比较器
        Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>)x;
        // 因为二叉堆是一个二叉满树，所以在保证二叉堆结构时，只需要做一半就可以
        int half = n >>> 1; 
        // 做了超过一半，就不需要再往下找了。
        while (k < half) {
            // 找左子节点索引，一个公式，可以找到当前节点的左子节点
            int child = (k << 1) + 1; 
            // 拿到左子节点的数据
            Object c = array[child];
            // 拿到右子节点索引
            int right = child + 1;
            // 确认有右子节点
            // 判断左节点是否大于右节点
            if (right < n && c.compareTo(array[right]) > 0)
                // 如果左大于右，那么c就执行右
                c = array[child = right];
            // 比较最后一个节点是否小于当前的较小的子节点
            if (key.compareTo((T) c) <= 0)
                break;
            // 将左右子节点较小的放到之前的父节点位置
            array[k] = c;
            // k重置到之前的子节点位置
            k = child;
        }
        // 上面while循环搞定后，可以确认整个二叉堆中，数据已经移动ok了，只差当前k的位置数据是null
        // 将最后一个索引的数据放到k的位置
        array[k] = key;
    }
}

五、DelayQueue

5.1 DelayQueue介绍&应用

什么是DelayQueue（延时队列）

DelayQueue 是一个通过PriorityBlockingQueue实现延迟获取元素的无界队列无界阻塞队列，其中添加进该队列的元素必须实现Delayed接口（指定延迟时间），而且只有在延迟期满后才能从中提取元素。

什么是PriorityBlockingQueue（优先队列）
PriorityBlockingQueue是一个支持优先级的无界阻塞队列，队列的元素默认情况下元素采用自然顺序升序排列，或者根据构造队列时提供的 Comparator 进行排序，具体取决于所使用的构造方法。需要注意的是不能保证同优先级元素的顺序。PriorityBlockingQueue也是基于最小二叉堆实现，使用基于CAS实现的自旋锁来控制队列的动态扩容，保证了扩容操作不会阻塞take操作的执行。

DelayQueue使用场景
DelayQueue可以运用在以下应用场景：
缓存系统的设计：可以用DelayQueue保存缓存元素的有效期，使用一个线程循环查询DelayQueue，一旦能从DelayQueue中获取元素时，表示缓存有效期到了。
定时任务调度：使用DelayQueue保存当天将会执行的任务和执行时间，一旦从DelayQueue中获取到任务就开始执行，从比如TimerQueue就是使用DelayQueue实现的。

DelayQueue原理
DelayQueue也是基于二叉堆结构实现的，甚至本事就是基于PriorityQueue实现的功能。二叉堆结构每次获取的是栈顶的数据，需要让DelayQueue中的数据，在比较时，跟根据延迟时间做比较，剩余时间最短的要放在栈顶。

查看DelayQueue类信息：

public class DelayQueue<E extends Delayed> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E> {
    // 发现DelayQueue中的元素，需要继承Delayed接口。
}
// ==========================================
// 接口继承了Comparable，这样就具备了比较的能力。
public interface Delayed extends Comparable<Delayed> {
    // 抽象方法，就是咱们需要设置的延迟时间
    long getDelay(TimeUnit unit);
  
    // Comparable接口提供的：public int compareTo(T o);
}

基于上述特点，声明一个可以写入DelayQueue的元素类

public class Task implements Delayed {

    /** 任务的名称 */
    private String name;

    /** 什么时间点执行 */
    private Long time;

    /**
     *
     * @param name
     * @param delay  单位毫秒。
     */
    public Task(String name, Long delay) {
        // 任务名称
        this.name = name;
        this.time = System.currentTimeMillis() + delay;
    }

    /**
     * 设置任务什么时候可以出延迟队列
     * @param unit
     * @return
     */
    @Override
    public long getDelay(TimeUnit unit) {
		// 单位是毫秒，视频里写错了，写成了纳秒，
        return unit.convert(time - System.currentTimeMillis(),TimeUnit.MILLISECONDS);
    }

    /**
     * 两个任务在插入到延迟队列时的比较方式
     * @param o
     * @return
     */
    @Override
    public int compareTo(Delayed o) {
        return (int) (this.time - ((Task)o).getTime());
    }
}

在使用时，查看到DelayQueue底层用了PriorityQueue，在一定程度上，DelayQueue也是无界队列。

测试效果

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    // 声明元素
    Task task1 = new Task("A",1000L);
    Task task2 = new Task("B",5000L);
    Task task3 = new Task("C",3000L);
    Task task4 = new Task("D",2000L);
    // 声明阻塞队列
    DelayQueue<Task> queue = new DelayQueue<>();
    // 将元素添加到延迟队列中
    queue.put(task1);
    queue.put(task2);
    queue.put(task3);
    queue.put(task4);
    // 获取元素
    System.out.println(queue.take());
    System.out.println(queue.take());
    System.out.println(queue.take());
    System.out.println(queue.take());
    // A,D,C,B
}

在应用时，外卖，15分钟商家需要接单，如果不接单，这个订单自动取消。

可以每下一个订单，就放到延迟队列中，如果规定时间内，商家没有接单，直接通过消费者获取元素，然后取消订单。

只要是有需要延迟一定时间后，再执行的任务，就可以通过延迟队列去实现。

5.2、DelayQueue核心属性

可以查看到DelayQueue就四个核心属性

// 因为DelayQueue依然属于阻塞队列，需要保证线程安全。看到只有一把锁，生产者和消费者使用的是一个lock
private final transient ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
// 因为DelayQueue还是基于二叉堆结构实现的，没有必要重新搞一个二叉堆，直接使用的PriorityQueue
private final PriorityQueue<E> q = new PriorityQueue<E>();
// leader一般会存储等待栈顶数据的消费者，在整体写入和消费的过程中，会设置的leader的一些判断。
private Thread leader = null;
// 生产者在插入数据时，不会阻塞的。当前的Condition就是给消费者用的
// 比如消费者在获取数据时，发现栈顶的数据还又没到延迟时间。
// 这个时候，咱们就需要将消费者线程挂起，阻塞一会，阻塞到元素到了延迟时间，或者是，生产者插入的元素到了栈顶，此时生产者会唤醒消费者。
private final Condition available = lock.newCondition();

5.3、DelayQueue写入流程分析

Delay是无界的，数组可以动态的扩容，不需要关注生产者的阻塞问题，他就没有阻塞问题。

这里只需要查看offer方法即可。

public boolean offer(E e) {
    // 直接获取lock，加锁。
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        // 直接调用PriorityQueue的插入方法，这里会根据之前重写Delayed接口中的compareTo方法做排序，然后调整上移和下移操作。
        q.offer(e);
        // 调用优先级队列的peek方法，拿到堆顶的数据
        // 拿到堆顶数据后，判断是否是刚刚插入的元素
        if (q.peek() == e) {
            // leader赋值为null。在消费者的位置再提一嘴
            leader = null;
            // 唤醒消费者，避免刚刚插入的数据的延迟时间出现问题。
            available.signal();
        }
        // 插入成功，
        return true;
    } finally {
        // 释放锁
        lock.unlock();
    }
}

5.4、DelayQueue读取流程分析

消费者依然还是存在阻塞的情况，因为有两个情况

• 消费者要拿到栈顶数据，但是延迟时间还没到，此时消费者需要等待一会。
• 消费者要来拿数据，但是发现已经有消费者在等待栈顶数据了，这个后来的消费者也需要等待一会。

依然需要查看四个方法的实现

5.4.1 remove方法

// 依然是AbstractQueue提供的方法，有结果就返回，没结果扔异常
public E remove() {
    E x = poll();
    if (x != null)
        return x;
    else
        throw new NoSuchElementException();
}

5.4.2 poll方法

// poll是浅尝一下，不会阻塞消费者，能拿就拿，拿不到就拉倒
public E poll() {
    // 消费者和生产者是一把锁，先拿锁，加锁。
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
       	 // 拿到栈顶数据。
        E first = q.peek();
        // 如果元素为null，直接返回null
        // 如果getDelay方法返回的结果是大于0的，那说明当前元素还每到延迟时间，元素无法返回，返回null
        if (first == null || first.getDelay(NANOSECONDS) > 0)
            return null;
        else
            // 到这说明元素不为null，并且已经达到了延迟时间，直接调用优先级队列的poll方法
            return q.poll();
    } finally {
        // 释放锁。
        lock.unlock();
    }
}

5.4.3 poll(time,unit)方法

这个是允许阻塞的，并且指定一定的时间

public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    // 先将时间转为纳秒
    long nanos = unit.toNanos(timeout);
    // 拿锁，加锁。
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lockInterruptibly();
    try {
        // 死循环。
        for (;;) {
            // 拿到堆顶数据
            E first = q.peek();
            // 如果元素为null
            if (first == null) {
                // 并且等待的时间小于等于0。不能等了，直接返回null
                if (nanos <= 0)
                    return null;
                // 说明当前线程还有可以阻塞的时间，阻塞指定时间即可。
                else
                    // 这里挂起线程后，说明队列没有元素，在生产者添加数据之后，会唤醒
                    nanos = available.awaitNanos(nanos);
            // 到这说明，有数据
            } else {
                // 有数据的话，先获取数据现在是否可以执行，延迟时间是否已经到了指定时间
                long delay = first.getDelay(NANOSECONDS);
                // 延迟时间是否已经到了，
                if (delay <= 0)
                    // 时间到了，直接执行优先级队列的poll方法，返回元素
                    return q.poll();
                // ==================延迟时间没到，消费者需要等一会===================
                // 这个是查看消费者可以等待的时间，
                if (nanos <= 0)
                    // 直接返回nulll
                    return null;
                // ==================延迟时间没到，消费者可以等一会===================
                // 把first赋值为null
                first = null; 
                // 如果等待的时间，小于元素剩余的延迟时间，消费者直接挂起。反正暂时拿不到，但是不能保证后续是否有生产者添加一个新的数据，我是可以拿到的。
                // 如果已经有一个消费者在等待堆顶数据了，我这边不做额外操作，直接挂起即可。
                if (nanos < delay || leader != null)
                    nanos = available.awaitNanos(nanos);
                // 当前消费者的阻塞时间可以拿到数据，并且没有其他消费者在等待堆顶数据
                else {
                    // 拿到当前消费者的线程对象
                    Thread thisThread = Thread.currentThread();
                    // 将leader设置为当前线程
                    leader = thisThread;
                    try {
                        // 会让当前消费者，阻塞这个元素的延迟时间
                        long timeLeft = available.awaitNanos(delay);
                        // 重新计算当前消费者剩余的可阻塞时间，。
                        nanos -= delay - timeLeft;
                    } finally {
                        // 到了时间，将leader设置为null
                        if (leader == thisThread)
                            leader = null;
                    }
                }
            }
        }
    } finally {
        // 没有消费者在等待元素，队列中的元素不为null
        if (leader == null && q.peek() != null)
            // 只要当前没有leader在等，并且队列有元素，就需要再次唤醒消费者。、
            // 避免队列有元素，但是没有消费者处理的问题
            available.signal();
        // 释放锁
        lock.unlock();
    }
}

5.4.4 take方法

这个是允许阻塞的，但是可以一直等，要么等到元素，要么等到被中断。

public E take() throws InterruptedException {
    // 正常加锁，并且允许中断
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lockInterruptibly();
    try {
        for (;;) {
            // 拿到元素
            E first = q.peek();
            if (first == null)
                // 没有元素挂起。
                available.await();
            else {
                // 有元素，获取延迟时间。
                long delay = first.getDelay(NANOSECONDS);
                // 判断延迟时间是不是已经到了
                if (delay <= 0)
                    // 基于优先级队列的poll方法返回
                    return q.poll();
                first = null; 
                // 如果有消费者在等，就正常await挂起
                if (leader != null)
                    available.await();
                // 如果没有消费者在等的堆顶数据，我来等
                else {
                    // 获取当前线程
                    Thread thisThread = Thread.currentThread();
                    // 设置为leader，代表等待堆顶的数据
                    leader = thisThread;
                    try {
                        // 等待指定（堆顶元素的延迟时间）时长，
                        available.awaitNanos(delay);
                    } finally {
                        if (leader == thisThread)
                            // leader赋值null
                            leader = null;
                    }
                }
            }
        }
    } finally {
        // 避免消费者无线等，来一个唤醒消费者的方法，一般是其他消费者拿到元素走了之后，并且延迟队列还有元素，就执行if内部唤醒方法
        if (leader == null && q.peek() != null)
            available.signal();
        // 释放锁
        lock.unlock();
    }
}

六、SynchronousQueue

6.1 SynchronousQueue介绍

SynchronousQueue这个阻塞队列和其他的阻塞队列有很大的区别在咱们的概念中，队列肯定是要存储数据的，但是SynchronousQueue不会存储数据的。

SynchronousQueue队列中，他不存储数据，存储生产者或者是消费者。

当存储一个生产者到SynchronousQueue队列中之后，生产者会阻塞（看你调用的方法）。

生产者最终会有几种结果：

• 如果在阻塞期间有消费者来匹配，生产者就会将绑定的消息交给消费者
• 生产者得等阻塞结果，或者不允许阻塞，那么就直接失败
• 生产者在阻塞期间，如果线程中断，直接告辞。

同理，消费者和生产者的效果是一样。

生产者和消费者的数据是直接传递的，不会经过SynchronousQueue。

SynchronousQueue是不会存储数据的。

经过阻塞队列的学习：

生产者：

• offer()：生产者在放到SynchronousQueue的同时，如果有消费者在等待消息，直接配对。如果没有消费者在等待消息，这里直接返回，告辞。
• offer(time,unit)：生产者在放到SynchronousQueue的同时，如果有消费者在等待消息，直接配对。如果没有消费者在等待消息，阻塞time时间，如果还没有，告辞。
• put()：生产者在放到SynchronousQueue的同时，如果有消费者在等待消息，直接配对。如果没有，死等。

消费者：
poll()，poll(time,unit)，take()。道理和上面的生产者一致。

测试效果：

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        SynchronousQueue<Object> sq = new SynchronousQueue<>();
        String msg = "消息1";
        new Thread(() -> {
            try {
                /*//如果没有消费者，直接告辞
                sq.offer(msg,3000, TimeUnit.MILLISECONDS);
                //如果没有消费者，三秒后告辞
                sq.offer(msg,3000, TimeUnit.MILLISECONDS);*/
                //如果没有消费者，一直等到有消费者
                sq.put(msg);
                System.out.println("已生产消息->" + msg);
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        }).start();
        Thread.sleep(5000);
        new Thread(() -> {
            System.out.println(sq.poll());
        }).start();
    }

6.2 SynchronousQueue核心属性

进到SynchronousQueue类的内部后，发现了一个内部类，Transferer，内部提供了一个transfer的方法：

abstract static class Transferer<E> {
    abstract E transfer(E e, boolean timed, long nanos);
}

当前这个类中提供的transfer方法，就是生产者和消费者在调用读写数据时要用到的核心方法。

生产者在调用上述的transfer方法时，第一个参数e会正常传递数据。

消费者在调用上述的transfer方法时，第一个参数e会传递null。

SynchronousQueue针对抽象类Transferer做了几种实现。

一共看到了两种实现方式：

• TransferStack
• TransferQueue

这两种类继承了Transferer抽象类，在构建SynchronousQueue时，会指定使用哪种子类

// 到底采用哪种实现，需要把对应的对象存放到这个属性中
private transient volatile Transferer<E> transferer;
// 采用无参时，会调用下述方法，再次调用有参构造传入false
public SynchronousQueue() {
    this(false);
}
// 调用的是当前的有参构造，fair代表公平还是不公平
public SynchronousQueue(boolean fair) {
    // 如果是公平，采用Queue，如果是不公平，采用Stack
    transferer = fair ? new TransferQueue<E>() : new TransferStack<E>();
}

TransferQueue的特点

代码查看效果

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    // 因为当前队列不存在数据，没有长度的概念。
    SynchronousQueue queue = new SynchronousQueue(true);
    SynchronousQueue queue = new SynchronousQueue(false);

    new Thread(() -> {
        try {
            queue.put("生1");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }).start();
    new Thread(() -> {
        try {
            queue.put("生2");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }).start();
    new Thread(() -> {
        try {
            queue.put("生3");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }).start();

    Thread.sleep(100);
    new Thread(() -> {
        System.out.println("消1：" + queue.poll());
    }).start();
    Thread.sleep(100);
    new Thread(() -> {
        System.out.println("消2：" + queue.poll());
    }).start();
    Thread.sleep(100);
    new Thread(() -> {
        System.out.println("消3：" + queue.poll());
    }).start();
}

6.3 SynchronousQueue的TransferQueue源码

为了查看清除SynchronousQueue的TransferQueue源码，需要从两点开始查看源码信息

6.3.1 QNode源码信息

static final class QNode {
    // 当前节点可以获取到next节点
    volatile QNode next;  
    // item在不同情况下效果不同
    // 生产者：有数据
    // 消费者：为null
    volatile Object item;   
    // 当前线程
    volatile Thread waiter;   
    // 当前属性是永磊区分消费者和生产者的属性
    final boolean isData;
    // 最终生产者需要将item交给消费者
    // 最终消费者需要获取生产者的item
  
    // 省略了大量提供的CAS操作
    ....
}

6.3.2 transfer方法实现

// 当前方法是TransferQueue的核心内容
// e：传递的数据
// timed：false，代表无限阻塞，true，代表阻塞nacos时间
E transfer(E e, boolean timed, long nanos) {
    // 当前QNode是要封装当前生产者或者消费者的信息
    QNode s = null; 
    // isData == true：代表是生产者
    // isData == false：代表是消费者
    boolean isData = (e != null);
    // 死循环
    for (;;) {
        // 获取尾节点和头结点
        QNode t = tail;
        QNode h = head;
        // 为了避免TransferQueue还没有初始化，这边做一个健壮性判断
        if (t == null || h == null)   
            continue;  

        // 如果满足h == t 条件，说明当前队列没有生产者或者消费者，为空
        // 如果有节点，同时当前节点和队列节点属于同一种角色。
        // if中的逻辑是进到队列
        if (h == t || t.isData == isData) { 
            // ===================在判断并发问题==========================
            // 拿到尾节点的next
            QNode tn = t.next;
            // 如果t不为尾节点，进来说明有其他线程并发修改了tail
            if (t != tail)   
                // 重新走for循环   
                continue;
            // tn如果为不null，说明前面有线程并发，添加了一个节点
            if (tn != null) {  
                // 直接帮助那个并发线程修改tail的指向   
                advanceTail(t, tn);
                // 重新走for循环   
                continue;
            }
            // 获取当前线程是否可以阻塞
            // 如果timed为true，并且阻塞的时间小于等于0
            // 不需要匹配，直接告辞！！！
            if (timed && nanos <= 0)   
                return null;
            // 如果可以阻塞，将当前需要插入到队列的QNode构建出来
            if (s == null)
                s = new QNode(e, isData);
            // 基于CAS操作，将tail节点的next设置为当前线程
            if (!t.casNext(null, s))   
                // 如果进到if，说明修改失败，重新执行for循环修改   
                continue;
            // CAS操作成功，直接替换tail的指向
            advanceTail(t, s);   
            // 如果进到队列中了，挂起线程，要么等生产者，要么等消费者。
            // x是返回替换后的数据
            Object x = awaitFulfill(s, e, timed, nanos);
            // 如果元素和节点相等，说明节点取消了
            if (x == s) {  
                // 清空当前节点，将上一个节点的next指向当前节点的next，直接告辞   
                clean(t, s);
                return null;
            }
            // 判断当前节点是否还在队列中
            if (!s.isOffList()) {   
                // 将当前节点设置为head
                advanceHead(t, s);   
                // 如果 x != null， 如果拿到了数据，说明我是消费者
                if (x != null)   
                    // 将当前节点的item设置为自己   
                    s.item = s;
                // 线程置位null
                s.waiter = null;
            }
            // 返回数据
            return (x != null) ? (E)x : e;
        } 
        // 匹配队列中的橘色
        else {   
            // 拿到head的next，作为要匹配的节点   
            QNode m = h.next;  
            // 做并发判断，如果头节点，尾节点，或者head.next发生了变化，这边要重新走for循环
            if (t != tail || m == null || h != head)
                continue;  
            // 没并发问题，可以拿数据
            // 拿到m节点的item作为x。
            Object x = m.item;
            // 如果isData == (x != null)满足，说明当前出现了并发问题，避免并发消费出现坑
            if (isData == (x != null) ||  
                // 如果排队的节点取消，就会讲当前QNode中的item指向QNode
                x == m ||   
                // 如果前面两个都没满足，可以交换数据了。 
                // 如果交换失败，说明有并发问题，
                !m.casItem(x, e)) {   
                // 重新设置head节点，并且再走一次循环  
                advanceHead(h, m);  
                continue;
            }
            // 替换head
            advanceHead(h, m);  
            // 唤醒head.next中的线程
            LockSupport.unpark(m.waiter);
            // 这边匹配好了，数据也交换了，直接返回
            // 如果 x != null，说明队列中是生产者，当前是消费者，这边直接返回x具体数据
            // 反之，队列中是消费者，当前是生产者，直接返回自己的数据
            return (x != null) ? (E)x : e;
        }
    }
}

6.3.3 tansfer方法流程图

总结

ArrayBlockingQueue与LinkedBlock区别：

虽然民间称ArrayBlockingQueue位有界队列，LinkedBlockingQueue为无界队列。

但是他俩其实都差不多，用起来没什么太大的区别，单纯的底层实现机制不一样，ArrayBlockingQueue数组实现，声明时需要指定数组的长度。

LinkedBlockingQueue链表实现，声明时指不指定都ok。

如果说阻塞队列要排的任务数量不确定，并且没啥限制，那就LinkedBlockingQueue。

如果必须规定长度限制，其实他俩用谁都ok。