多线程案例(2) - 阻塞队列

目录

一，阻塞队列

1.1 什么是阻塞队列

1.2 生产者消费者模型

1.3 标准库中的阻塞队列

1.4 阻塞队列的实现

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一，阻塞队列

1.1 什么是阻塞队列

阻塞队列（BlockingQueue）是一种特殊的队列，遵循 "先进先出" 的原则，它有两个特点：1. 队列为空时等待获取元素。2. 队列已满时等待插入元素的操作。具体来说，当一个线程试图从空的阻塞队列中获取元素时，该线程将被阻塞，直到队列中有可用元素为止。同样地，当一个线程试图向已满的阻塞队列中插入元素时，该线程将被阻塞，直到队列中有空闲位置为止。

1.2 生产者消费者模型

阻塞队列通常用于实现生产者-消费者模式，其中生产者线程将数据放入队列，而消费者线程从队列中取出数据进行处理。那么这么做有什么好处呢？

1.  阻塞队列类似于一个缓冲区，可以平衡生产者和消费者的处理能力，比如：在318，双11这些日子的时候，服务器会在同一时刻收到大量的购物订单，如果一股脑的交给一个服务器可能扛不住，这个时候就可以把这些订单放入到阻塞队列中，然后再由服务器慢慢处理每个订单，再举一个生活中的例子，三峡大坝(阻塞队列)，当汛期到来时，三峡大坝会将多余的水储存住，防止下游出现洪涝灾害，等到枯水期的时候，再将储存的水排到下游，起到了 "削峰填谷" 的作用。
2. 能够使代码解耦合，简单来说，就是降低代码之间的联系，这样就不会出现 "牵一发而动全身" 的现象。

1.3 标准库中的阻塞队列

标准库中提供了一个BlockingQueue的接口，它继承了Queue类，所以它包含Queue的所有方法，常见的阻塞队列实现包括ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue等。我们通常使用这些类中的 put() 和 take() 方法，因为其他的方法不具备 "阻塞" 特性。

import java.util.concurrent.*;
public class Demo {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        BlockingQueue blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<>();
        blockingQueue.put("111");
        String t = blockingQueue.take();
    }
}

1.4 阻塞队列的实现

这里我们使用循环数组的方式来实现阻塞队列。

public class MyBlockingQueue {
    private int[] arr = new int[10];//队列
    //防止出现内存可见性的问题
    private volatile int head;//头
    private volatile int tail;//尾
    private volatile int size;//已经存了几个元素
    public MyBlockingQueue(){
        head = 0;
        tail = 0;
        size = 0;
    }
    public void put(int val) throws InterruptedException {
        synchronized (this){
            if(size == arr.length){
                this.wait();//队列满了，阻塞
            }
            arr[tail] = val;
            tail = (tail+1)%arr.length;
            size++;
            this.notify();//唤醒take()中的wait()
        }
    }
    public int take() throws InterruptedException {
        synchronized (this) {
            if(size == 0){
                this.wait();//队列为空，阻塞
            }
            int tmp = arr[head];
            head = (head+1)%arr.length;
            size--;
            this.notify();//唤醒put()中的wait()
            return tmp;
        }
    }
}