一、简介
在实际编程中，会经常使用到JDK中Collection集合框架中的各种容器类如实现List,Map,Queue接口的容器类，但是这些容器类基本上不是线程安全的，除了使用Collections可以将其转换为线程安全的容器，Doug Lea大师为我们都准备了对应的线程安全的容器，如实现List接口的CopyOnWriteArrayList，实现Map接口的ConcurrentHashMap，
实现Queue接口的ConcurrentLinkedQueue。
最常用的"生产者-消费者"问题中，队列通常被视作线程间操作的数据容器，这样，可以对各个模块的业务功能进行解耦，生产者将“生产”出来的数据放置在数据容器中，而消费者仅仅只需要在“数据容器”中进行获取数据即可，这样生产者线程和消费者线程就能够进行解耦，只专注于自己的业务功能即可。阻塞队列（BlockingQueue）被广泛使用在“生产者-消费者”问题中，其原因是BlockingQueue提供了可阻塞的插入和移除的方法。当队列容器已满，生产者线程会被阻塞，直到队列未满；当队列容器为空时，消费者线程会被阻塞，直至队列非空时为止。
二、基本操作
BlockingQueue基本操作总结如下
BlockingQueue继承于Queue接口，因此，对数据元素的基本操作有：
插入元素
add(E e) ：往队列插入数据，当队列满时，插入元素时会抛出IllegalStateException异常；
offer(E e)：当往队列插入数据时，插入成功返回`true`，否则则返回`false`。当队列满时不会抛出异常；
删除元素
take()：当阻塞队列为空时，获取队头数据的线程会被阻塞；
poll(long timeout, TimeUnit unit)：当阻塞队列为空时，获取数据的线程会被阻塞，另外，如果被阻塞的线程超过了给定的时长，该线程会退出
三、常用的BlockingQueue
实现BlockingQueue接口的有
ArrayBlockingQueue,
DelayQueue,
LinkedBlockingDeque,
LinkedBlockingQueue,
LinkedTransferQueue,
PriorityBlockingQueue,
SynchronousQueue，
而这几种常见的阻塞队列也是在实际编程中会常用的，下面对这几种常见的阻塞队列进行说明：
3.1、ArrayBlockingQueue
ArrayBlockingQueue是由数组实现的有界阻塞队列。该队列命令元素FIFO（先进先出）。因此，对头元素时队列中存在时间最长的数据元素，而对尾数据则是当前队列最新的数据元素。ArrayBlockingQueue可作为“有界数据缓冲区”，生产者插入数据到队列容器中，并由消费者提取。ArrayBlockingQueue一旦创建，容量不能改变。
当队列容量满时，尝试将元素放入队列将导致操作阻塞;尝试从一个空队列中取一个元素也会同样阻塞。
ArrayBlockingQueue默认情况下不能保证线程访问队列的公平性，所谓公平性是指严格按照线程等待的绝对时间顺序，即最先等待的线程能够最先访问到ArrayBlockingQueue。而非公平性则是指访问ArrayBlockingQueue的顺序不是遵守严格的时间顺序，有可能存在，一旦ArrayBlockingQueue可以被访问时，长时间阻塞的线程依然无法访问到ArrayBlockingQueue。如果保证公平性，通常会降低吞吐量。如果需要获得公平性的ArrayBlockingQueue，可采用如下代码：
private static ArrayBlockingQueue<Integer> blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<Integer>(10,true);
3.2、LinkedBlockingQueue
LinkedBlockingQueue是用链表实现的有界阻塞队列，同样满足FIFO的特性，与ArrayBlockingQueue相比起来具有更高的吞吐量，为了防止LinkedBlockingQueue容量迅速增，损耗大量内存。通常在创建LinkedBlockingQueue对象时，会指定其大小，如果未指定，容量等于Integer.MAX_VALUE
3.3、PriorityBlockingQueue
PriorityBlockingQueue是一个支持优先级的无界阻塞队列。默认情况下元素采用自然顺序进行排序，也可以通过自定义类实现compareTo()方法来指定元素排序规则，或者初始化时通过构造器参数Comparator来指定排序规则。
3.4、SynchronousQueue
SynchronousQueue每个插入操作必须等待另一个线程进行相应的删除操作，因此，SynchronousQueue实际上没有存储任何数据元素，因为只有线程在删除数据时，其他线程才能插入数据，同样的，如果当前有线程在插入数据时，线程才能删除数据。SynchronousQueue也可以通过构造器参数来为其指定公平性。
3.5、LinkedTransferQueue
LinkedTransferQueue是一个由链表数据结构构成的无界阻塞队列，由于该队列实现了TransferQueue接口，与其他阻塞队列相比主要有以下不同的方法：
transfer(E e)
如果当前有线程（消费者）正在调用take()方法或者可延时的poll()方法进行消费数据时，生产者线程可以调用transfer方法将数据传递给消费者线程。如果当前没有消费者线程的话，生产者线程就会将数据插入到队尾，直到有消费者能够进行消费才能退出；
tryTransfer(E e)
tryTransfer方法如果当前有消费者线程（调用take方法或者具有超时特性的poll方法）正在消费数据的话，该方法可以将数据立即传送给消费者线程，如果当前没有消费者线程消费数据的话，就立即返回false。因此，与transfer方法相比，transfer方法是必须等到有消费者线程消费数据时，生产者线程才能够返回。而tryTransfer方法能够立即返回结果退出。
tryTransfer(E e,long timeout,imeUnit unit)
与transfer基本功能一样，只是增加了超时特性，如果数据才规定的超时时间内没有消费者进行消费的话，就返回false。
3.6、LinkedBlockingDeque
LinkedBlockingDeque是基于链表数据结构的有界阻塞双端队列，如果在创建对象时为指定大小时，其默认大小为Integer.MAX_VALUE。与LinkedBlockingQueue相比，主要的不同点在于，LinkedBlockingDeque具有双端队列的特性。LinkedBlockingDeque基本操作如下图所示（来源于java文档）
如上图所示，LinkedBlockingDeque的基本操作可以分为四种类型：1.特殊情况，抛出异常；2.特殊情况，返回特殊值如null或者false；3.当线程不满足操作条件时，线程会被阻塞直至条件满足；4. 操作具有超时特性。
另外，LinkedBlockingDeque实现了BlockingDueue接口而LinkedBlockingQueue实现的是BlockingQueue，这两个接口的主要区别如下图所示（来源于java文档）：
从上图可以看出，两个接口的功能是可以等价使用的，比如BlockingQueue的add方法和BlockingDeque的addLast方法的功能是一样的。
3.7、DelayQueue
DelayQueue是一个存放实现Delayed接口的数据的无界阻塞队列，只有当数据对象的延时时间达到时才能插入到队列进行存储。如果当前所有的数据都还没有达到创建时所指定的延时期，则队列没有队头，并且线程通过poll等方法获取数据元素则返回null。所谓数据延时期满时，则是通过Delayed接口的getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS)来进行判定，如果该方法返回的是小于等于0则说明该数据元素的延时期已满。
阻塞队列
借助同步阻塞队列，也可以实现并发控制的效果，比如队列中初始化n个元素，每次消费从队列中获取一个元素，如果拿不到则阻塞；执行完毕之后，重新塞入一个元素，这样就可以实现一个简单版的并发控制。
public class BlockQueueTest {
AtomicInteger cnt = new AtomicInteger();
private void consumer(LinkedBlockingQueue<Integer> queue) {
try {
// 同步阻塞拿去数据
int val = queue.take();
Thread.sleep(2000);
System.out.println("成功拿到: " + val + " Thread: " + Thread.currentThread());
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 添加数据
System.out.println("结束 " + Thread.currentThread());
queue.offer(cnt.getAndAdd(1));
}
}
@Test
public void blockQueue() throws InterruptedException {
LinkedBlockingQueue<Integer> queue = new LinkedBlockingQueue<>(2);
queue.add(cnt.getAndAdd(1));
queue.add(cnt.getAndAdd(1));
new Thread(() -> consumer(queue)).start();
new Thread(() -> consumer(queue)).start();
new Thread(() -> consumer(queue)).start();
new Thread(() -> consumer(queue)).start();
Thread.sleep(10000);
}
}
信号量Semaphore
队列的实现方式，可以使用信号量Semaphore来完成，通过设置信号量，来控制并发数
public class SemaphoreTest {
private void semConsumer(Semaphore semaphore) {
try {
// 同步阻塞，尝试获取信号
semaphore.acquire(1);
System.out.println("成功拿到信号，执行: " + Thread.currentThread().getName());
Thread.sleep(2000);
System.out.println("执行完毕，释放信号: " + Thread.currentThread().getName());
semaphore.release(1);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Test
public void semaphore() throws InterruptedException {
Semaphore semaphore = new Semaphore(2);
new Thread(() -> semConsumer(semaphore)).start();
new Thread(() -> semConsumer(semaphore)).start();
new Thread(() -> semConsumer(semaphore)).start();
new Thread(() -> semConsumer(semaphore)).start();
new Thread(() -> semConsumer(semaphore)).start();
Thread.sleep(20_000);
}
}
计数器CountDownLatch
计数，应用场景更偏向于多线程的协同，比如多个线程执行完毕之后，再处理某些事情；不同于上面的并发数的控制，它和栅栏一样，更多的是行为结果的统一。
public class CountDownLatchTest {
@Test
public void countDown() throws InterruptedException {
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2);
new Thread(() -> {
try {
System.out.println("do something in " + Thread.currentThread());
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
countDownLatch.countDown();
}
}).start();
new Thread(() -> {
try {
System.out.println("do something in t2: " + Thread.currentThread());
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
countDownLatch.countDown();
}
}).start();
countDownLatch.await();
System.out.printf("结束");
}
}
栅栏 CyclicBarrier
CyclicBarrier的作用与上面的CountDownLatch相似，区别在于正向计数+1, 只有达到条件才放行; 且支持通过调用reset()重置计数，而CountDownLatch则不行。
public class CyclicBarrierTest {
private void cyclicBarrierLogic(CyclicBarrier barrier, long sleep) {
// 等待达到条件才放行
try {
System.out.println("准备执行: " + Thread.currentThread().getName() + " at: " + LocalDateTime.now());
Thread.sleep(sleep);
int index = barrier.await();
System.out.println("开始执行: " + index + " thread: " + Thread.currentThread() + " at: " + LocalDateTime.now());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Test
public void testCyclicBarrier() throws InterruptedException {
// 到达两个工作线程才能继续往后面执行
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(2);
// 三秒之后，下面两个线程的才会输出 开始执行
new Thread(() -> cyclicBarrierLogic(barrier, 1000)).start();
new Thread(() -> cyclicBarrierLogic(barrier, 3000)).start();
Thread.sleep(4000);
// 重置，可以再次使用
barrier.reset();
new Thread(() -> cyclicBarrierLogic(barrier, 1)).start();
new Thread(() -> cyclicBarrierLogic(barrier, 1)).start();
Thread.sleep(10000);
}
}
guava令牌桶
guava封装了非常简单的并发控制工具类RateLimiter，作为单机的并发控制首选。
public class GuavaTest {
private void guavaProcess(RateLimiter rateLimiter) {
try {
// 同步阻塞方式获取
System.out.println("准备执行: " + Thread.currentThread().getName() + " > " + LocalDateTime.now());
rateLimiter.acquire();
System.out.println("执行中: " + Thread.currentThread().getName() + " > " + LocalDateTime.now());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Test
public void testGuavaRate() throws InterruptedException {
// 1s 中放行两个请求
RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2.0d);
new Thread(() -> guavaProcess(rateLimiter)).start();
new Thread(() -> guavaProcess(rateLimiter)).start();
new Thread(() -> guavaProcess(rateLimiter)).start();
new Thread(() -> guavaProcess(rateLimiter)).start();
new Thread(() -> guavaProcess(rateLimiter)).start();
new Thread(() -> guavaProcess(rateLimiter)).start();
new Thread(() -> guavaProcess(rateLimiter)).start();
Thread.sleep(20_000);
}
}
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