你有一个思想，我有一个思想，我们交换后，一个人就有两个思想
If you can NOT explain it simply, you do NOT understand it well enough
现陆续将Demo代码和技术文章整理在一起 Github实践精选 ，方便大家阅读查看，本文同样收录在此，觉得不错，还请Star????
前言
如果按照用途与特性进行粗略的划分，JUC 包中包含的工具大体可以分为 6 类：
- 执行者与线程池
- 并发队列
- 同步工具
- 并发集合
- 锁
- 原子变量
在【并发系列】中，主要讲解了 执行者与线程池，同步工具，锁 ， 在分析源码时，或多或少的提及到了「队列」，队列在 JUC 中也是多种多样存在，所以本文就以「远看」视角，帮助大家快速了解与区分这些看似「杂乱」的队列
并发队列
Java 并发队列按照实现方式来进行划分可以分为 2 种：
- 阻塞队列
- 非阻塞队列
如果你已经看完并发系列锁的实现，你已经能够知道他们实现的区别：
前者就是基于锁实现的，后者则是基于 CAS 非阻塞算法实现的
常见的队列有下面这几种：
瞬间懵逼？看到这个没有人性的图想直接走人？客观先别急，一会就柳暗花明了
当下你也许有个问题：
为什么会有这么多种队列的存在？
锁有应对各种情形的锁，队列也自然有应对各种情形的队列了, 是不是也有点单一职责原则的意思呢？
所以我们要了解这些队列到底是怎么设计的？以及用在了哪些地方？
先来看下图
如果你在 IDE 中打开以上非阻塞队列和阻塞队列，查看其实现方法，你就会发现，阻塞队列较非阻塞队列 额外支持两种操作：
阻塞的插入
当队列满时，队列会阻塞插入元素的线程，直到队列不满
阻塞的移除
当队列为空时，获取元素的线程会阻塞，直到队列变为非空
综合说明入队/出队操作，看似杂乱的方法，用一个表格就能概括了
抛出异常
- 当队列满时，此时如果再向队列中插入元素，会抛出 IllegalStateException （这很好理解）
- 当队列空时，此时如果再从队列中获取元素，会抛出 NoSuchElementException （这也很好理解）
返回特殊值
- 当向队列插入元素时，会返回元素是否插入成功，成功则返回 true
- 当从队列移除元素时，如果没有则返回 null
一直阻塞
- 当队列满时，如果 生产者线程向队列 put 元素，队列会一直阻塞生产者线程，直到队列可用或者响应中断退出
- 当队列为空时，如果 消费者线程 从队列里面 take 元素，队列会阻塞消费者线程，直到队列不为空
关于阻塞，我们其实早在 并发编程之等待通知机制 就已经充分说明过了，你还记得下面这张图吗？原理其实是一样一样滴
超时退出
和锁一样，因为有阻塞，为了灵活使用，就一定支持超时退出，阻塞时间达到超时时间，就会直接返回
至于为啥插入和移除这么多种单词表示形式，我也不知道，为了方便记忆，只需要记住阻塞的方法形式即可：
单词 put 和 take 字母 t 首位相连，一个放，一个拿
到这里你应该对 Java 并发队列有了个初步的认识了，原来看似杂乱的方法貌似也有了规律。接下来就到了疯狂串知识点的时刻了，借助前序章节的知识，分分钟就理解全部队列了
ArrayBlockingQueue
之前也说过，JDK中的命名还是很讲究滴，一看这名字，底层就是数组实现了，是否有界，那就看在构造的时候是否需要指定 capacity 值了
填鸭式的说明也容易忘，这些都是哪看到的呢？在所有队列的 Java docs 的第一段，一句话就概括了该队列的主要特性，所以强烈建议大家自己在看源码时，简单瞄一眼 docs 开头，心中就有多半个数了
在讲 Java AQS队列同步器以及ReentrantLock的应用 时我们介绍了公平锁与非公平锁的概念，ArrayBlockingQueue 也有同样的概念，看它的构造方法，就有 ReentrantLock 来辅助实现
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();
}
默认情况下，依旧是不保证线程公平访问队列（公平与否是指阻塞的线程能否按照阻塞的先后顺序访问队列，先阻塞线访问，后阻塞后访问）
到这我也要临时问一个说过多次的面试送分题了：
为什么默认采用非公平锁的方式？它较公平锁方式有什么好处，又可能带来哪些问题？
知道了以上内容，结合上面表格中的方法，ArrayBlockingQueue 就可以轻松过关了
和数组相对的自然是链表了
LinkedBlockingQueue
LinkedBlockingQueue 也算是一个有界阻塞队列 ，从下面的构造函数中你也可以看出，该队列的默认和最大长度为 Integer.MAX_VALUE ，这也就 docs 说 optionally-bounded 的原因了
public LinkedBlockingQueue() {
this(Integer.MAX_VALUE);
}
public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
this.capacity = capacity;
last = head = new Node
正如 Java 集合一样，链表形式的队列，其存取效率要比数组形式的队列高。但是在一些并发程序中，数组形式的队列由于具有一定的可预测性，因此可以在某些场景中获得更高的效率
看到 LinkedBlockingQueue 是不是也有些熟悉呢？为什么要使用线程池? 就已经和它多次照面了
创建单个线程池
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue
创建固定个数线程池
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue
面试送分题又来了
使用 Executors 创建线程池很简单，为什么大厂严格要求禁用这种创建方式呢？
PriorityBlockingQueue
PriorityBlockingQueue 是一个支持优先级的无界的阻塞队列，默认情况下采用自然顺序升序排列，当然也有非默认情况自定义优先级，需要排序，那自然要用到 Comparator 来定义排序规则了
可以定义优先级，自然也就有相应的限制，以及使用的注意事项
按照上图说明，队列中不允许存在 null 值，也不允许存在不能排序的元素
对于排序值相同的元素，其序列是不保证的，但你可以继续自定义其他可以区分出来优先级的值，如果你有严格的优先级区分，建议有更完善的比较规则，就像 Java docs 这样
class FIFOEntry<E extends Comparable<? super E>> implements Comparable<FIFOEntry<E>> { static final AtomicLong seq = new AtomicLong(0); final long seqNum; final E entry; public FIFOEntry(E entry) { seqNum = seq.getAndIncrement(); this.entry = entry; } public E getEntry() { return entry; } public int compareTo(FIFOEntry { int res = entry.compareTo(other.entry); if (res == 0 && other.entry != this.entry) res = (seqNum < other.seqNum ? -1 : 1); return res; } }队列容量是没有上限的，但是如果插入的元素超过负载，有可能会引起OutOfMemory异常（这是肯定的），这也是为什么我们通常所说，队列无界，心中有界
PriorityBlockingQueue 也有 put 方法，这是一个阻塞的方法，因为它是无界的，自然不会阻塞，所以就有了下面比较聪明的做法
public void put(E e) { offer(e); // never need to block 请自行对照上面表格 }可以给定初始容量，这个容量会按照一定的算法自动扩充
// Default array capacity. private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11; public PriorityBlockingQueue() { this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null); }这里默认的容量是 11，由于也是基于数组，那面试送分题又来了
你通常是怎样定义容器/集合初始容量的？有哪些依据？
DelayQueue
DelayQueue 是一个支持延时获取元素的无界阻塞队列
- 是否延时肯定是和某个时间(通常和当前时间) 进行 比较
- 比较过后还要进行排序，所以也是存在一定的 优先级
看到这也许觉得这有点和 PriorityBlockingQueue 很像，没错，DelayQueue 的内部也是使用 PriorityQueue
上图绿色框线也告诉你，DelayQueue 队列的元素必须要实现 Depayed 接口：
所以从上图可以看出使用 DelayQueue 非常简单，只需要两步：
实现 getDelay() 方法，返回元素要延时多长时间
public long getDelay(TimeUnit unit) {
// 最好采用纳秒形式，这样更精确
return unit.convert(time - now(), NANOSECONDS);
}
实现 compareTo() 方法，比较元素顺序
public int compareTo(Delayed other) {
if (other == this) // compare zero if same object
return 0;
if (other instanceof ScheduledFutureTask) {
ScheduledFutureTask
上面的代码哪来的呢？如果你打开 ScheduledThreadPoolExecutor 里的 ScheduledFutureTask，你就看到了 （ScheduledThreadPoolExecutor 内部就是应用 DelayQueue）
所以综合来说，下面两种情况非常适合使用 DelayQueue
- 缓存系统的设计：用 DelayQueue 保存缓存元素的有效期，使用一个线程循环查询 DelayQueue，如果能从 DelayQueue 中获取元素，说明缓存有效期到了
- 定时任务调度：用 DelayQueue 保存当天会执行的任务以及时间，如果能从 DelayQueue 中获取元素，任务就可以开始执行了。比如 TimerQueue 就是这样实现的
SynchronousQueue
这是一个不存储元素的阻塞队列，不存储元素还叫队列？
没错，SynchronousQueue 直译过来叫同步队列，如果在队列里面呆久了应该就算是“异步”了吧
所以使用它，每个put() 操作必须要等待一个 take() 操作，反之亦然，否则不能继续添加元素
实际中怎么用呢？假如你需要两个线程之间同步共享变量，如果不用 SynchronousQueue 你可能会选择用 CountDownLatch 来完成，就像这样：
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
AtomicInteger sharedState = new AtomicInteger();
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
Runnable producer = () -> {
Integer producedElement = ThreadLocalRandom
.current()
.nextInt();
sharedState.set(producedElement);
countDownLatch.countDown();
};
Runnable consumer = () -> {
try {
countDownLatch.await();
Integer consumedElement = sharedState.get();
} catch (InterruptedException ex) {
ex.printStackTrace();
}
};
这点小事就用计数器来实现，显然很不合适，用 SynchronousQueue 改造一下，感觉瞬间就不一样了
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2); SynchronousQueue
其实 Executors.newCachedThreadPool() 方法里面使用的就是 SynchronousQueue
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue
看到前面 LinkedBlockingQueue 用在 newSingleThreadExecutor 和 newFixedThreadPool 上，而newCachedThreadPool 却用 SynchronousQueue，这是为什么呢？
因为单线程池和固定线程池中，线程数量是有限的，因此提交的任务需要在LinkedBlockingQueue队列中等待空余的线程；
而缓存线程池中，线程数量几乎无限（上限为Integer.MAX_VALUE），因此提交的任务只需要在SynchronousQueue 队列中同步移交给空余线程即可, 所以有时也会说 SynchronousQueue 的吞吐量要高于 LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue
LinkedTransferQueue
简单来说，TransferQueue提供了一个场所，生产者线程使用 transfer 方法传入一些对象并阻塞，直至这些对象被消费者线程全部取出。
你有没有觉得，刚刚介绍的 SynchronousQueue 是否很像一个容量为 0 的 TransferQueue。
但 LinkedTransferQueue 相比其他阻塞队列多了三个方法
transfer(E e)
如果当前有消费者正在等待消费元素，transfer 方法就可以直接将生产者传入的元素立刻 transfer (传输) 给消费者；如果没有消费者等待消费元素，那么 transfer 方法会把元素放到队列的 tail(尾部)
节点，一直阻塞，直到该元素被消费者消费才返回
tryTransfer(E e)
tryTransfer，很显然是一种尝试，如果没有消费者等待消费元素，则马上返回 false ，程序不会阻塞
tryTransfer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
带有超时限制，尝试将生产者传入的元素 transfer 给消费者，如果超时时间到，还没有消费者消费元素，则返回 false
你瞧，所有阻塞的方法都是一个套路：
- 阻塞方式
- 带有 try 的非阻塞方式
- 带有 try 和超时时间的非阻塞方式
看到这你也许感觉 LinkedTransferQueue 没啥特点，其实它和其他阻塞队列的差别还挺大的：
BlockingQueue 是如果队列满了，线程才会阻塞；但是 TransferQueue 是如果没有消费元素，则会阻塞 （transfer 方法）
这也就应了 Doug Lea 说的那句话：
LinkedTransferQueue is actually a superset of ConcurrentLinkedQueue, SynchronousQueue (in “fair” mode), and unboundedLinkedBlockingQueues. And it’s made better by allowing you to mix and match those features as well as take advantage of higher-performance i mplementation techniques.
简单翻译：
LinkedTransferQueue 是ConcurrentLinkedQueue, SynchronousQueue (在公平模式下), 无界的LinkedBlockingQueues等的超集; 允许你混合使用阻塞队列的多种特性
所以，在合适的场景中，请尽量使用LinkedTransferQueue
上面都看的是单向队列 FIFO，接下来我们看看双向队列
LinkedBlockingDeque
LinkedBlockingDeque 是一个由链表结构组成的双向阻塞队列，凡是后缀为 Deque 的都是双向队列意思，后缀的发音为deck——/dek/, 刚接触它时我以为是这个冰激凌的发音
所谓双向队列值得就是可以从队列的两端插入和移除元素。所以：
双向队列因为多了一个操作队列的入口，在多线程同时入队是，也就会减少一半的竞争
队列有头，有尾，因此它又比其他阻塞队列多了几个特殊的方法
- addFirst
- addLast
- xxxxFirst
- xxxxLast
- ... ...
这么一看，双向阻塞队列确实很高效，
那双向阻塞队列应用在什么地方了呢？
不知道你是否听过 “工作窃取”模式，看似不太厚道的一种方法，实则是高效利用线程的好办法。下一篇文章，我们就来看看 ForkJoinPool 是如何应用 “工作窃取”模式的
总结
到这关于 Java 队列（其实主要介绍了阻塞队列）就快速的区分完了，将看似杂乱的方法做了分类整理，方便快速理解其用途，同时也说明了这些队列的实际用途。相信你带着更高的视角来阅读源码会更加轻松，最后也希望大家认真看两个队列的源码实现，在遇到队列的问题，脑海中的画面分分钟就可以搞定了
