初识Queue队列

时间 2019-12-24

标签 queue 队列繁體版

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1. wait和notify模拟Queuejava

1.1 wait / notify 基础知识数组

线程通讯概念：线程是操做系统中独立的个体，但这些个体若是不通过特殊的处理，就不能成为一个总体，线程之间的通讯就成为总体的必用方法之一。缓存

使用 wait/ notify 方法实现线程间的通讯：安全

1）wait 和 notify 必需要配合 synchronized 关键字使用并发

2）wait方法是释放锁的， notify方法不释放锁。ide

1.2 wait / notify 模拟BlockingQueue函数

BlockingQueue：是一个队列，而且支持阻塞的机制，阻塞的放入和获得数据。咱们要实现 LinkedBlockingQueue 下面两个简单的方法put 和 take高并发

put(an object)：把一个object 加到BlockingQueue里，若是BlockingQueue没有空间，则调用此方法的线程会被阻断，知道BlockingQueue里面有空间再继续。工具

take：取走BlockingQueue里排在首位的对象，若BlockingQueue为空，阻断进入等待状直到BlockingQueue有新数据被加入。性能

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import java.util.LinkedList;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class MyQueue {
//1 须要一个承装元素的集合
private LinkedList<Object> list = new LinkedList<Object>();
//2 须要一个计数器 AtomicInteger （原子性）
private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
//3 须要制定上限和下限
private final int minSize = 0;
private final int maxSize ;
//4 构造方法
public MyQueue(int size){
this.maxSize = size;
}
//5 初始化一个对象用于加锁
private final Object lock = new Object();
//put(anObject): 把anObject加到BlockingQueue里,若是BlockQueue没有空间,则调用此方法的线程被阻断，直到BlockingQueue里面有空间再继续.
public void put(Object obj){
synchronized (lock) {
while(count.get() == this.maxSize){
try {
lock.wait(); // 当Queue没有空间时，线程被阻塞
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//1 加入元素
list.add(obj);
//2 计数器累加
count.incrementAndGet();
//3 新增元素后，通知另一个线程（唤醒），队列多了一个元素，能够作移除操做了。
lock.notify();
System.out.println("新加入的元素为:" + obj);
}
}
//take: 取走BlockingQueue里排在首位的对象,若BlockingQueue为空,阻断进入等待状态直到BlockingQueue有新的数据被加入.
public Object take(){
Object ret = null;
synchronized (lock) {
while(count.get() == this.minSize){
try {
lock.wait();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//1 作移除元素操做
ret = list.removeFirst();
//2 计数器递减
count.decrementAndGet();
//3 移除元素后，唤醒另一个线程，队列少元素了，能够再添加操做了
lock.notify();
}
return ret;
}
public int getSize(){
return this.count.get();
}
public static void main(String[] args) {
final MyQueue mq = new MyQueue(5);
mq.put("a");
mq.put("b");
mq.put("c");
mq.put("d");
mq.put("e");
System.out.println("当前容器的长度:" + mq.getSize());
Thread t1 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
mq.put("f");
mq.put("g");
}
},"t1");
Thread t2 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
Object o1 = mq.take();
System.out.println("移除的元素为:" + o1);
Object o2 = mq.take();
System.out.println("移除的元素为:" + o2);
}
},"t2");
t1.start();
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
t2.start();
}
}

从打印的信息能够看出，当t2 线程移除数据后，t1线程才开始加入数据

2. 并发Queue

2.1 Queue 简介

Queue的主要实现以下图所示。Queue主要分两类，一类是高性能队列 ConcurrentLinkedQueue；一类是阻塞队列 BlockingQueue

2.2 ConcurrentLinkedQueue接口

ConcurrentLinkedQueue：是一个适合高并发场景下的队列，经过无锁的方式，实现了高并发状态下的高性能，一般ConcurrentLinkedQueue性能好于BlockingQueue。它是一个基于连接节点的无界限线程安全队列。该队列的元素遵循先进先出的原则。头是最早加入的，尾是最后加入的，该队列不容许null元素。

ConcurrentLinkedQueue 重要方法：

add() 和 offer() 都是加入元素，该队列中无区别

poll() 和 peek() 都是取头元素节点，区别在于前者会删除元素，后者不会

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import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
public class MyConcurrentLinkedQueue {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//高性能无阻塞无界队列：ConcurrentLinkedQueue
ConcurrentLinkedQueue<String> q = new ConcurrentLinkedQueue<String>();
q.offer("a");
q.offer("b");
q.offer("c");
q.offer("d");
q.add("e");
System.out.println(q.poll()); // 打印结果：a （从头部取出元素，并从队列里删除）
System.out.println(q.size()); // 打印结果：4 （执行poll 后元素减小一个）
System.out.println(q.peek()); // 打印结果：b （a 被移除了，首元素就是b）
System.out.println(q.size()); // 打印结果：4 （peek 不移除元素）
}
}

2.3 BlockingQueue接口

ArrayBlockingQueue：基于数组的阻塞队列实现，在内部，维护了一个定长数组，以便缓存队列中的数据对象。其内部没有实现读写分离，也就意味着生产和消费不能彻底并行。长度是须要定义的，能够指定先进先出或者先进后出，是一个有界队列。

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import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class MyArrayBlockingQueue {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ArrayBlockingQueue<String> array = new ArrayBlockingQueue<String>(5); // 能够尝试队列长度由3改到5
array.offer("offer 方法插入数据成功返回true 不然返回false");
array.offer("3秒后插入数据", 3, TimeUnit.SECONDS);
array.put("put 方法若超出长度就会阻塞等待");
array.add("add 方法在超出长度时会提示错误信息 java.lang.IllegalStateException"); // java.lang.IllegalStateException: Queue full
System.out.println(array.offer("true or false", 3, TimeUnit.SECONDS));
System.out.println(array);
}
}

LinkedBlockingQueue：基于列表的阻塞队列，同ArrayBlockingQueue相似，其内部维护了一个数据缓冲队列（该队列由一个链表构成），它之因此可以高效的处理并发数据，是由于其内部实现采用分离锁（读写分离两个锁），从而实现生产者和消费者操做的彻底并行运行。是一个无界队列

用法和 ArrayBlockingQueue 差很少，offer，put，add 。区别在于，LinkedBlockingQueue是无界队列，初始化的时候，能够设置一个长度，也能够不设置。drainTo(集合, 集合最大长度)方法，能够从LinkedBlockingQueue 截取长度到另一个集合中。

SynchronousQueue：一种没有缓冲的队列，生存者生产的数据直接会被消费者获取并消费。

以上三个队列，用于什么场景呢？举个例子：坐地铁。人少的时候，刷卡的时候，来一我的就能够直接刷，无需等待，这用SynchronousQueue。上班高峰期了，人不少，刷卡的时候须要排队，这用LinkedBlockingQueue无界队列。放假高峰期了，人满人患，若用LinkedBlockingQueue队列，它是无界的，若是进来的人太多会影响地铁站正常工做了，这时候就要用有界队列ArrayBlockingQueue。

PriorityBlockingQueue：基于优先级的阻塞队列（优先级的判断经过构造函数传入的Compator对象来决定，也就是说传入队列的对象必须实现Comparable接口），在实现PriorityBlockingQueue时，内部控制线程同步的锁采用的是公平锁，是一个无界队列。

传入队列的对象：Task

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public class Task implements Comparable<Task>{
private int id ;
private String name;
public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
@Override
public int compareTo(Task task) {
return this.id > task.id ? 1 : (this.id < task.id ? -1 : 0);
}
public String toString(){
return this.id + "," + this.name;
}
}

PriorityBlockingQueue 排序：

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import java.util.concurrent.PriorityBlockingQueue;
public class MyPriorityBlockingQueue {
public static void main(String[] args) throws Exception{
PriorityBlockingQueue<Task> q = new PriorityBlockingQueue<Task>();
// 由大到小的设置
Task t1 = new Task();
t1.setId(1);
t1.setName("id为1");
Task t2 = new Task();
t2.setId(4);
t2.setName("id为4");
Task t3 = new Task();
t3.setId(9);
t3.setName("id为9");
Task t4 = new Task();
t4.setId(16);
t4.setName("id为16");
Task t5 = new Task();
t5.setId(5);
t5.setName("id为5");
// 故意打乱顺序进入队列
q.add(t3);
q.add(t4);
q.add(t1);
q.add(t2);
q.add(t5);
System.out.println("初始队列容器：" + q);
System.out.println("第一个元素：" + q.take()); // 执行take后排序（取值后排序输出）
System.out.println("执行take方法后容器：" + q);
}
}

DelayQueue：带有延迟时间的Queue，其中的元素只有指定的延迟时间到了，才可以从队列中获取到该元素，DelayQueue中的元素必须实现Delayed接口，DelayQueue是一个没有大小限制的队列，应用场景不少，

好比对缓存超时的数据进行移除，任务超时处理，空闲链接的关闭等等

摘录网上代码：

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import java.util.concurrent.Delayed;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class Wangmin implements Delayed {
private String name;
//身份证
private String id;
//截止时间
private long endTime;
//定义时间工具类
private TimeUnit timeUnit = TimeUnit.SECONDS;
public Wangmin(String name,String id,long endTime){
this.name=name;
this.id=id;
this.endTime = endTime;
}
public String getName(){
return this.name;
}
public String getId(){
return this.id;
}
/**
* 用来判断是否到了截止时间
*/
@Override
public long getDelay(TimeUnit unit) {
//return unit.convert(endTime, TimeUnit.MILLISECONDS) - unit.convert(System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);
return endTime - System.currentTimeMillis();
}
/**
* 相互批较排序用
*/
@Override
public int compareTo(Delayed delayed) {
Wangmin w = (Wangmin)delayed;
return this.getDelay(this.timeUnit) - w.getDelay(this.timeUnit) > 0 ? 1:0;
}
}

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import java.util.concurrent.DelayQueue;
public class WangBa implements Runnable {
private DelayQueue<Wangmin> queue = new DelayQueue<Wangmin>();
public boolean yinye =true;
public void shangji(String name,String id,int money){
Wangmin man = new Wangmin(name, id, 1000 * money + System.currentTimeMillis());
System.out.println("网名"+man.getName()+" 身份证"+man.getId()+"交钱"+money+"块,开始上机...");
this.queue.add(man);
}
public void xiaji(Wangmin man){
System.out.println("网名"+man.getName()+" 身份证"+man.getId()+"时间到下机...");
}
@Override
public void run() {
while(yinye){
try {
Wangmin man = queue.take();
xiaji(man);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
public static void main(String args[]){
try{
System.out.println("网吧开始营业");
WangBa siyu = new WangBa();
Thread shangwang = new Thread(siyu);
shangwang.start();
siyu.shangji("路人甲", "123", 1);
siyu.shangji("路人乙", "234", 10);
siyu.shangji("路人丙", "345", 5);
}
catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}