【JavaEE初阶 — 多线程】生产消费模型阻塞队列

1. 阻塞队列

(1) 阻塞队列

1. 概念

阻塞队列是一种特殊的队列，也遵守"先进先出"的原则；
阻塞队列能是一种线程安全的数据结构，主要用来阻塞队列的插入和获取操作：

当队列满了的时候，插入操作会被阻塞，直到队列有空位。
当队列为空的时候，获取操作会被阻塞，直到队列有值。

常用在实现生产者和消费者场景，在笔试题中比较常见。

2. 如何创建一个阻塞队列

阻塞队列 BlockingQueue 继承 Queue；

在 Java 标准库中内置了阻塞队列，如果我们需要在一些程序中使用阻塞队列，直接使用标准库中的即可.
BlockingQueue是一个 interface 接口，真正实现的类是LinkedBlockingQueue.

3 查看 put() 和 take() 的阻塞效果

入队列，出队列操作，对比 queue 的 offer() 和 poll()，阻塞队列更常用的是put()，take()；
put()，take() 具有阻塞功能；

(1) 查看 take() 的阻塞功能

如果队列满了，使用 offer() 会报错，put() 则不会；
因为使用 put() 有阻塞效果，等到别的线程调用 take() 出一个满队列的元素后，put() 的阻塞状态才会结束；

如果没有 put()，直接 take()，此时 take() 的就是一个空队列；
再次执行程序，执行结果什么也没有打印，说明是程序执行 take() 时被阻塞了；

我们通过jconsole来查看当前线程状态：

当前线程状态是waiting，说明该线程进入了没有时间的等待。

(2) 查看 put() 的阻塞功能

因为 LinkedBlockingQueue 是基于链表实现的阻塞队列，是可以选择无界（不传 capacity）和有界（传 capacity）的；

如果不传 capacity，就没那么好验证 put() 和 take() 的阻塞功能，并且在实际开发中，一般建议大家设置 capacity ，避免因为队列过大，导致内存被耗尽，产生“内存超出范围”这样的异常；

所以我们给 LinkedBlockingQueue 传参，并写出如下代码，来验证 put() 的阻塞功能：

运行程序

从当前执行结果来看，通过打印日志可以发现，程序被阻塞在了最后一个put()，没有打印后面的日志；可以再次 jconsole 查看线程状态：

总结：

take() 和 put() 是Java标准库中，对于阻塞队列，带有阻塞功能的API；通过上述例子，我们已经初步演示了 take() 和 put() 的阻塞功能；
值得一提，BlockingQueue也有offer, poll, peek等方法，但是这些方法不带有阻塞特性.

2. 生产消费模型

(1) 生产消费模型的概念

生产者消费者模式是是一种典型的编码技巧，通过一个容器，来解决生产者和消费者的强耦合问题。
生产者和消费者不会直接进行数据交互（通讯），而是通过阻塞队列进行数据交互（通讯）；
生产者生产完数据之后，不用等待消费者处理，而是直接扔给阻塞队列，消费者也不会找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取数据。

(2) 阻塞队列运用场景

上游服务器A：入口服务器，干的活更简单，单个请求消耗的资源数少；
下游服务器B：通常承担更重的任务量，复杂的计算/存储工作，单个请求消耗的资源数更多；
队列服务器：主要用于存储与转发，针对单个请求，做的事少，可以抗很多的请求量；

生产消费模型的优点：

解耦合，降低代码耦合度

A B两个服务器，如果直接进行数据交互，后续单独对A或者B的数据进行修改，大概率就会影响到另一个服务器的正常运转。
使用阻塞队列作为交易平台，在修改服务器的数据时，由于阻塞队列中的结构固定，两个服务器之间的耦合度就降低，因此能节约后期修改代码的成本；

削峰削谷：

在服务器中，波峰就是请求量高的时候，波谷就是请求量低的时候；
如果 A 和 B 直接进行交互，当上游服务器A经历波峰，将大量请求传给下游服务器B 的时候，B就有可能挂掉；

通过队列进行交互，A处理的请求的数量和速度，和B处理的请求的数量和速度就不一样了；A处理请求的数量和速度，取决于外面用户的访问量，而B服务器则根据自身来决定；

哪怕A已经是惊涛骇浪了，B依然波澜不惊，根据自己能够承担的处理请求速度，慢条斯理地消费阻塞队列中的数据；

运用生产消费模型，即使遇到突发的流量峰值，B服务器也不会轻易挂掉。

由于流量峰值一般是突发的，时间也比较短；趁着峰值过去了后，B会利用波谷的时间，消费之前波峰积压的数据；

(3) 生产消费模型代码演示

生产消费模型初步演示

创建阻塞队列

生产者线程

消费者线程

上述代码逻辑

producer 会因为 while(true)，而不断生产数字n，并且 n 随着循环次数增加而增加，并且会不断把生产的数字通过 put(n)，入队列；
consumer 也会因为 while(true)，不断通过 take()，从队列中取出 producer 生产的数字 n，并且打印当前 n 的值；

程序运行结果

结论

我们通过打印日志，可以发现，两个线程的执行速度旗鼓相当，生产者线程的生产速度很快，消费也很快，并没有阻塞效果；
上述情况在开发中是一个典型的情况，虽然生产消费模型也会产生阻塞，但是只要我们协调好生产和消费的速度，两个线程的速度相差不大，那么程序都会一直高效地运行。

查看模型阻塞效果

上述的 producer 和 consumer 两个线程的速度旗鼓相当，直接运行，很难观察到阻塞效果；

我们可以手动协调生产者线程和消费者线程入队列和出队列的速度，来查看阻塞队列产生的阻塞效果：

观察队列为空的阻塞效果

我们让 producer 在每次生产元素时，休眠 1 秒，而 consumer 保持原来的消费速度；

阻塞队列中的元素被消耗的速度远远大于生产的速度，进而阻塞队列对 consumer 产生阻塞效果

程序运行结果

通过降低 producer 调用 put() 的速度，进而让阻塞队列对 consumer 的 take() 产生阻塞效果；

观察队列为满的阻塞效果

上述是通过降低 producer 的生产速度，来查看阻塞队列对消费者的阻塞效果；

现在，我们来降低 consumer 的消费速度，来观察阻塞队列对 producer 的阻塞效果：

程序运行结果

在减低 consumer 的消费速度后，程序会在执行后的一秒，从只调度 producer ，到 producer 和 consumer 并发调度，并且程序只在执行的第一秒，producer 就把阻塞队列填满了；
之后因为队列满了，所以只能 consumer 消费一个元素，生产者才能再生产一个元素；

所以这个案例，是通过减低 consumer 的调用 take()，来让阻塞队列对 producer 调用 put() 的操作产生阻塞效果。

3. 阻塞队列的模拟实现

(1) 实现原理

通过基于数组，实现循环队列，在循环队列的基础上，实现阻塞功能：

(2) 模拟实现

1. 基于数组，先模拟实现一个普通队列

上面不小心把 MyBlockingQueue 设置成内部类了，修改一下：

2. 成员变量

通过定义 front 和 tail，来记录队守和队尾在队列中的相关信息，确定入队列和出队列在队列中的相对位置，并且定义 size ，记录队列中的元素个数；

3. 循环队列原理

tail 指针指向要 put() 元素的空间，front 指针指向要 take 的区间;
tail 指针指向一个空的下标元素后，会对这个空间 put() 一个元素，然后 tail++；
front 指针指向一个的下标元素后，会 take() 这个空间的元素，然后 front++；
如果 front 和 tail 大于 data.length，则令这两个指针重新置为0；

当 front 和 tail 指向同一个元素时，要么队列为空，要么队列为满，put 和 take 两个方法一定会有一个被阻塞；
所以不用担心一个空间的元素被连续 put()两次（入队列的 elem 还没出队列就被新的elem 覆盖），或者连续 take() （elem已经出队列，还对空的空间进行出队列操作）两次；
一定是 take() 和 put() 两个反复穿插操作同一个空间。

4. 实现 put() 方法

如果队列满了，进入阻塞状态，否则将 tail 指向的数组空间置为要插入的元素 elem；
如果 tail 走出 data 范围，把 tail 重新置为0；
每 put 一个元素，元素个数 size++；

5. 实现 take() 方法

如果队列为空，进入阻塞状态，否则接收 front 指向的数组元素并返回；
返回元素后，后续该元素会被 tail 指针覆盖；
如果 front 走出 data 范围，把 front 重新置为0；
每 take 一个元素，元素个数 size--；

6. 完善 put() 和 take()

(1) 确保线程安全

在多线程调用 put() 和 take() 的情况下，put() 和 take() 的操作并不是原子的，并且都包含了多步写操作，为了保证线程安全，我们需要对两个线程进行上锁：

哪个线程调用 put() 或者 take()，就对哪个线程上锁，确保该线程完整地执行完 put() 或者 take()；

(2) 完善阻塞功能

阻塞队列只会针对 put() 或者 take() 其中一个方法进行阻塞，如果执行其中一个方法的线程进入阻塞，只能通过其他线程调用另一个方法来唤醒；

一个线程 t 在执行take() 时，因为队列为空，执行wait方法，陷入阻塞状态，只能等执行put() 的线程来唤醒；
如果此时没有执行 put() 线程，但是有别的线程调用 t . interrupt()，从而结束正在 wait() 的 t；

如果出现这种情况，我们当前这个代码，是直接向外抛异常 InterruptedException；但是如果我们是通过 try catch 来捕获，并且解决异常的情况又有不同：

如果我们是通过 throw 抛出 wait() 相应的异常，那么 wait() 如果被 interrupt() 打断等待状态，就会抛出异常；
如果是通过 try catch 来处理 wait() 相应的异常，这样的操作会捕获并且处理 wait() 被 interrupt() 打断而抛出的异常；
我们的预期结果，就是让 wait() 被打断而不是被唤醒的时候抛出异常，但是 try catch 把异常给捕获了，因此 wait() 在被打断就不会抛出异常了；并且不管队列是否为空或者满，直接打破阻塞状态而执行下面的逻辑；

标准库建议：

如果要通过特定的条件，来使当前线程进入等待状态，那么建议这个特点的条件的判断操作，应该放在 while 循环中，而不是放在 if 中；
if 只会判断一次，在判断一次成功执行 wait() 后，可能 wait() 被打破不是因为不满足 if 中的条件，而是被别的线程调用 interrupt() 类似的方法，而非法终止 wait() ；
通过在 wait() 外面嵌套一层 while ，而不是嵌套 if，可以避免 wait() 非法唤醒；

7. 模拟生产消费模型

生产速度等于消费速度，producer 和 consumer 都不会被阻塞；

生产速度小于消费速度，阻塞 consummer

生产速度大于消费速度，阻塞 producer

8. 模拟实现阻塞队列完整代码

package Thread;class MyBlockingQueue {private String[] data = null;private int front = 0; //队首private int tail = 0; //队尾private int size = 0; //元素个数public MyBlockingQueue(int capacity) {data = new String[capacity];}public void put(String elem) throws InterruptedException {synchronized (this) {while (size == data.length) {//队列满了，需要阻塞this.wait();}data[tail] = elem;tail++;if (tail >= data.length) tail = 0;size++;this.notify();}}public String take() throws InterruptedException {synchronized (this) {while (size == 0) {//队列为空，需要阻塞this.wait();}String ret = data[front];front++;if (front >= data.length) front = 0;size--;this.notify();return ret;}}
}public class Demo26 {public static void main(String[] args) {MyBlockingQueue queue = new MyBlockingQueue(1000);Thread producer = new Thread(() -> {int n = 0;while (true){try {queue.put(n + "");System.out.println("生产元素" + n);n++;} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}}},"producer");Thread consumer = new Thread(() -> {String ret = null;while (true){try {ret = queue.take();System.out.println("消费元素" + ret);Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}}},"consumer");producer.start();consumer.start();}
}

4. 常见的阻塞队列

1. ArrayBlockingQueue

一个有界队列，底层基于数组实现。
需要在初始化时指定队列的大小，队列满时，生产者会被阻塞，队列空时，消费者会被阻塞。

2. LinkedBlockingQueue

基于链表的阻塞队列，允许可选的界限(有界或无界)。

无界模式下可以不断添加元素，直到耗尽系统资源。
有界模式则类似于ArrayBlockingQueue，但吞吐量通常较高。

3. PriorityBlockingQueue

一个无界的优先级队列，元素按照自然顺序，或者指定的比较器顺序进行排序。
与其他阻塞队列不同的是，PriorityBlockingQueue不保证元素的FIFO 顺序。

4. DelayQueue

一个无界队列，队列中的元素必须实现 Delayed 接口，只有当元素的延迟时间到期时，才能被取出。常用于延迟任务调度。

5. SynchronousQueue

一个没有内部容量的队列，每个插入操作必须等待对应的移除操作，反之亦然。常用于在线程之间的直接传递任务，而不是存储任务。

6. LinkedTransferQueue

LinkedTransferQueue，相对于其他阻塞队列，从名字来看它有 Transfer 功能，其实也不是什么神奇功能；
一般阻塞队列都是将元素入队，然后消费者从队列中获取元素。LinkedTransferQueue 的transfer 是元素入队的时候看看是否已经有消费者在等了，如果有在等了直接给消费者即可，所以就是这里少了一层，没有锁操作。

5. 不同阻塞队列的使用场景

ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 使用场景

ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 常用于典型的生产者-消费者场景。
例如:任务处理系统中，生产者生成任务，消费者从队列中取出任务并执行。

ArrayList 和 LinkedList 的区别

1. 底层数据结构不同

ArrayList：基于动态数组实现，元素在内存中连续存储。
LinkedList：基于双向链表实现，元素通过节点链接，内存中不需要连续存储。

2. 性能区别

(1)  ArrayList：

随机访问速度快，查找元素的时间复杂度为0(1)。
插入和删除操作慢，尤其是在中间插入或删除时，时间复杂度为0(n)，因为需要移动后续元素。

(2) LinkedList：

随机访问速度慢，查找元素的时间复杂度为0(n)。
插入和删除操作快，尤其是在头尾插入或删除时，时间复杂度为0(1)。