本文将主要结合源码对 JDK 中的阻塞队列进行分析，并比较其各自的特点；
一、BlockingQueue 概述
说到阻塞队列想到的第一个应用场景可能就是生产者消费者模式了，如图所示；
根据上图所示，明显在入队和出队的时候，会发生竞争；所以一种很自然的想法就是使用锁，而在 JDK 中也的确是通过锁来实现的；所以 BlockingQueue 的源码其实可以当成锁的应用示例来查看；同时 JDK 也为我们提供了多种不同功能的队列：
- ArrayBlockingQueue ：基于数组的有界队列；
- LinkedBlockingQueue ：基于链表的无界队列（可以设置容量）；
- PriorityBlockingQueue ：基于二叉堆的无界优先级队列；
- DelayQueue ：基于 PriorityBlockingQueue 的无界延迟队列；
- SynchronousQueue ：无容量的阻塞队列（Executors.newCachedThreadPool() 中使用的队列）；
- LinkedTransferQueue ：基于链表的无界队列；
接下来我们就对最常用的 ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 进行分析；
二、 ArrayBlockingQueue 源码分析
1. 结构概述
public class ArrayBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {
final Object[] items; // 容器数组
int takeIndex; // 出队索引
int putIndex; // 入队索引
int count; // 排队个数
final ReentrantLock lock; // 全局锁
private final Condition notEmpty; // 出队条件队列
private final Condition notFull; // 入队条件队列
...
}
ArrayBlockingQueue 的结构如图所示：
如图所示，
ArrayBlockingQueue的数组其实是一个逻辑上的环状结构，在添加、取出数据的时候，并没有像ArrayList一样发生数组元素的移动（当然除了removeAt(final int removeIndex)）；- 并且由
takeIndex和putIndex指示读写位置； - 在读写的时候还有两个读写条件队列；
下面我们就读写操作，对源码简单分析：
2. 入队
public void put(E e) throws InterruptedException {
checkNotNull(e);
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();
try {
while (count == items.length) // 当队列已满的时候放入 putCondition 条件队列
notFull.await();
enqueue(e); // 入队
} finally {
lock.unlock();
}
}
private void enqueue(E x) {
// assert lock.getHoldCount() == 1;
// assert items[putIndex] == null;
final Object[] items = this.items;
items[putIndex] = x; // 插入队列
if (++putIndex == items.length) putIndex = 0; // 指针走一圈的时候复位
count++;
notEmpty.signal(); // 唤醒 takeCondition 条件队列中等待的线程
}
3. 出队
public E take() throws InterruptedException {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();
try {
while (count == 0) // 当队列为空的时候，放入 takeCondition 条件
notEmpty.await();
return dequeue(); // 出队
} finally {
lock.unlock();
}
}
private E dequeue() {
// assert lock.getHoldCount() == 1;
// assert items[takeIndex] != null;
final Object[] items = this.items;
@SuppressWarnings("unchecked")
E x = (E) items[takeIndex]; // 取出元素
items[takeIndex] = null;
if (++takeIndex == items.length)
takeIndex = 0;
count--;
if (itrs != null)
itrs.elementDequeued();
notFull.signal(); // 取出元素后，队列空出一位，所以唤醒 putCondition 中的线程
return x;
}
三、LinkedBlockingQueue 源码分析
1. 结构概述
public class LinkedBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {
private final int capacity; // 默认 Integer.MAX_VALUE
private final AtomicInteger count = new AtomicInteger(); // 容量
transient Node<E> head; // 头结点 head.item == null
private transient Node<E> last; // 尾节点 last.next == null
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock(); // 出队锁
private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition(); // 出队条件
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock(); // 入队锁
private final Condition notFull = putLock.newCondition(); // 入队条件
static class Node<E> {
E item;
Node<E> next;
Node(E x) { item = x; }
}
}
LinkedBlockingQueue 的结构如图所示：
如图所示，
LinkedBlockingQueue其实就是一个简单的单向链表，其中头部元素的数据为空，尾部元素的 next 为空；- 因为读写都有竞争，所以在头部和尾部分别有一把锁；同时还有对应的两个条件队列；
下面我们就读写操作，对源码简单分析：
2. 入队
public boolean offer(E e) {
if (e == null) throw new NullPointerException();
final AtomicInteger count = this.count;
if (count.get() == capacity) return false; // 如果队列已满，直接返回失败
int c = -1;
Node<E> node = new Node<E>(e); // 将数据封装为节点
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
putLock.lock();
try {
if (count.get() < capacity) {
enqueue(node); // 入队
c = count.getAndIncrement();
if (c + 1 < capacity) // 如果队列未满，则继续唤醒 putCondition 条件队列
notFull.signal();
}
} finally {
putLock.unlock();
}
if (c == 0) // 如果添加之前的容量为0，说明在出队的时候有竞争，则唤醒 takeCondition
signalNotEmpty(); // 因为是两把锁，所以在唤醒 takeCondition的时候，还需要获取 takeLock
return c >= 0;
}
private void enqueue(Node<E> node) {
// assert putLock.isHeldByCurrentThread();
// assert last.next == null;
last = last.next = node; // 连接节点，并设置尾节点
}
3. 出队
public E take() throws InterruptedException {
E x;
int c = -1;
final AtomicInteger count = this.count;
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lockInterruptibly();
try {
while (count.get() == 0) { // 如果队列为空，则加入 takeCondition 条件队列
notEmpty.await();
}
x = dequeue(); // 出队
c = count.getAndDecrement();
if (c > 1)
notEmpty.signal(); // 如果队列还有剩余，则继续唤醒 takeCondition 条件队列
} finally {
takeLock.unlock();
}
if (c == capacity) // 如果取之前队列是满的，说明入队的时候有竞争，则唤醒 putCondition
signalNotFull(); // 同样注意是两把锁
return x;
}
private E dequeue() {
// assert takeLock.isHeldByCurrentThread();
// assert head.item == null;
Node<E> h = head;
Node<E> first = h.next;
h.next = h; // help GC // 将next引用指向自己，则该节点不可达，在下一次GC的时候回收
head = first;
E x = first.item;
first.item = null;
return x;
}
四、ABQ、LBQ 对比
根据以上的讲解，我们可以逐步分析出一些不同，以及在不同场景队列的选择：
- 结构不同
- ABQ：基于数组，有界，一把锁；
- LBQ：基于链表，无界，两把锁；
- 内存分配
- ABQ：队列空间预先初始化，受堆空间影响小，稳定性高；
- LBQ：队列空间动态变化，受对空间影响大，稳定性差；
- 入队、出队效率
- ABQ：数据直接赋值，移除；队列空间重复使用，效率高；
- LBQ：数据需要包装为节点；需开辟新空间，效率低；
- 竞争方面
- ABQ：出入队共用一把锁，相互影响；竞争严重时效率低；
- LBQ：出入队分用两把锁，互不影响；竞争严重时效率影响小；
所以在这里并不能简单的给出详细的数据，证明哪个队列更适合什么场景，最好是结合实际使用场景分析；