因为下一节会说线程池,要用线程池 那么线程池有个很重要的参数 就是Queue的选择
常用的队列其实就两种:
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。
常用queue的分类:
ArrayBlockingQueue：一个由数组结构组成的有界阻塞队列。
LinkedBlockingQueue：一个由链表结构组成的有界阻塞队列。
PriorityBlockingQueue：一个支持优先级排序的无界阻塞队列。
LinkedBlockingDeque：一个由链表结构组成的双向阻塞队列。
LinkedTransferQueue：一个由链表结构组成的无界阻塞队列。
SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。
DealyQueue：一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列。
这几个queue都是
extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E> {
AbstractQueue<E>:优先队列
AbstractQueue是 Java Collections Framework 的成员，是一个基于优先级堆的极大优先级队列。此队列按照在构造时所指定的顺序对元素排序，既可以根据元素的自然顺序来指定排序，也可以根据 Comparator 来指定，这取决于使用哪种构造方法。优先级队列不允许 null 元素。依靠自然排序的优先级队列还不允许插入不可比较的对象。
AbstractQueue的add，remove，element方法分别基于offer，poll，peek的实现，但是当队列为null时，抛出异常，而不是返回false或null。offer，poll，peek，并没有实现待子类扩展。清空，循环poll，直到为空。addAll为循环遍历集合元素，add到队列；
总结:记住这是一个优先队列即可
BlockingQueue:阻塞队列
主要应用场景：生产者消费者模型，是线程安全的
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的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：
BlockingQueue的核心方法：
放入数据：
offer(anObject):表示如果可能的话,将anObject加到BlockingQueue里,即如果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，还不能往队列中
加入BlockingQueue，则返回失败。
put(anObject):把anObject加到BlockingQueue里,如果BlockQueue没有空间,则调用此方法的线程被阻断
直到BlockingQueue里面有空间再继续.
获取数据：
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。否则知道时间超时还没有数据可取，返回失败。
take():取走BlockingQueue里排在首位的对象,若BlockingQueue为空,阻断进入等待状态直到
BlockingQueue有新的数据被加入;
drainTo():一次性从BlockingQueue获取所有可用的数据对象（还可以指定获取数据的个数），
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。
BlockingQueue提供了四套方法，分别来进行插入、移除、检查。每套方法在不能立刻执行时都有不同的反应。
- Throws Exceptions ：如果不能立即执行就抛出异常。
- Special Value：如果不能立即执行就返回一个特殊的值。
- Blocks：如果不能立即执行就阻塞
- Times Out：如果不能立即执行就阻塞一段时间，如果过了设定时间还没有被执行，则返回一个值
所以我们先来介绍以下具体子类
ArrayBlockingQueue ：一个由数组支持的有界队列初始化时指定容量大小，一旦指定大小就不能再变.
基本结构
顾名思义 这是一个底层由数组来保存数据的
/** The queued items */ final Object[] items;
同时使用ReentrantLock 来确保并发安全的
/** Main lock guarding all access */ final ReentrantLock lock;
构造方法
public ArrayBlockingQueue(int capacity) { this(capacity, false); }
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) { if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException(); this.items = new Object[capacity]; lock = new ReentrantLock(fair); notEmpty = lock.newCondition(); notFull = lock.newCondition(); }
构造方法实际是通Lock 来确定公平性的
ArrayBlockingQueue详解具体方法
2. LinkedBlockingQueue 一个由链表结构组成的有界阻塞队列。
实现了一个内部类
/** * Linked list node class */ static class Node<E> { E item; /** * One of: * - the real successor Node * - this Node, meaning the successor is head.next * - null, meaning there is no successor (this is the last node) */ Node<E> next; Node(E x) { item = x; } }
构造方法
public LinkedBlockingQueue() { this(Integer.MAX_VALUE); } public LinkedBlockingQueue(int capacity) { if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException(); this.capacity = capacity; last = head = new Node<E>(null); }
大小配置可选，如果初始化时指定了大小，那么它就是有边界的。不指定就无边界（最大整型值）。内部实现是链表，采用FIFO形式保存数据。
详细方法深入理解LinkedBlockingQueue
3.LinkedBlockingDeque：一个由链表结构组成的双向阻塞队列。
LinkedBlockingDeque是双向链表实现的双向并发阻塞队列。该阻塞队列同时支持FIFO和FILO两种操作方式，即可以从队列的头和尾同时操作(插入/删除)；并且，该阻塞队列是支持线程安全。
此外，LinkedBlockingDeque还是可选容量的(防止过度膨胀)，即可以指定队列的容量。如果不指定，默认容量大小等于Integer.MAX_VALUE。
其实就多了一个可头可尾的操作
4. PriorityBlockingQueue：一个支持优先级排序的无界阻塞队列。
支持优先级排序,那么肯定需要排序的 所以 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。当前和其他对象比较，如果compare方法返回负数，那么在队列里面的优先级就比较高.优先级中传入的实体对象
比较规则：当前对象和其他对象做比较，当前优先级大就返回-1，优先级小就返回1
构造方法
add方法
public boolean offer(E e) { if (e == null) throw new NullPointerException(); final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); int n, cap; Object[] array; while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length)) tryGrow(array, cap); try { Comparator<? super E> cmp = comparator; if (cmp == null) siftUpComparable(n, e, array); else siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp); size = n + 1; notEmpty.signal(); } finally { lock.unlock(); } return true; }
比较有趣也就是扩容方法了
/** * Tries to grow array to accommodate at least one more element * (but normally expand by about 50%), giving up (allowing retry) * on contention (which we expect to be rare). Call only while * holding lock. * * @param array the heap array * @param oldCap the length of the array */ private void tryGrow(Object[] array, int oldCap) { lock.unlock(); // must release and then re-acquire main lock Object[] newArray = null; if (allocationSpinLock == 0 && UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset, 0, 1)) { try { int newCap = oldCap + ((oldCap < 64) ? (oldCap + 2) : // grow faster if small (oldCap >> 1)); if (newCap - MAX_ARRAY_SIZE > 0) { // possible overflow int minCap = oldCap + 1; if (minCap < 0 || minCap > MAX_ARRAY_SIZE) throw new OutOfMemoryError(); newCap = MAX_ARRAY_SIZE; } if (newCap > oldCap && queue == array) newArray = new Object[newCap]; } finally { allocationSpinLock = 0; } } if (newArray == null) // back off if another thread is allocating Thread.yield(); lock.lock(); if (newArray != null && queue == array) { queue = newArray; System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap); } }
其先放开了锁，然后通过CAS设置allocationSpinLock来判断哪个线程获得了扩容权限，如果没抢到权限就会让出CPU使用权。最后还是要锁住开始真正的扩容。扩容权限争取到了就是计算大小，分配数组。暂不肯定为什么这么麻烦要分配数组的时候释放锁，暂猜测这样做效率会更高。
测试类
public class ObjectBean implements Comparable<ObjectBean> { private String name; private Integer age; public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public Integer getAge() { return age; } public void setAge(Integer age) { this.age = age; } @Override public String toString() { return "ObjectBean [name=" + name + ", age=" + age + "]"; } @Override public int compareTo(ObjectBean o) { return this.age.compareTo(o.getAge()); }