java并发包消息队列

BlockingQueue

• BlockingQueue也是java.util.concurrent下的主要用来控制线程同步的工具。

• 主要的方法是：put、take一对阻塞存取；add、poll一对非阻塞存取。

  • 插入:
    • add(anObject):把anObject加到BlockingQueue里,即如果BlockingQueue可以容纳,则返回true,否则抛出异常,不好
      • offer(anObject):表示如果可能的话,将anObject加到BlockingQueue里,即如果BlockingQueue可以容纳,则返回true,否则返回false.
      • put(anObject):把anObject加到BlockingQueue里,如果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, 有阻塞, 放不进去就等待
  • 读取：
    - poll(time):取走BlockingQueue里排在首位的对象,若不能立即取出,则可以等time参数规定的时间,取不到时返回null; 取不到返回null
    - 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Blocking有新的对象被加入为止; 阻塞, 取不到就一直等
  • 其他
    - int remainingCapacity();返回队列剩余的容量，在队列插入和获取的时候，数据可能不准, 不能保证数据的准确性
    - boolean remove(Object o); 从队列移除元素，如果存在，即移除一个或者更多，队列改 变了返回true
    - public boolean contains(Object o); 查看队列是否存在这个元素，存在返回true
    - int drainTo(Collection<? super E> c); //移除此队列中所有可用的元素,并将它们添加到给定 collection 中。取出放到集合中
    - int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements); 和上面方法的区别在于，指定了移 动的数量; 取出指定个数放到集合

• BlockingQueue有四个具体的实现类,常用的两种实现类为：

  • ArrayBlockingQueue：

    • 一个由数组支持的有界阻塞队列，规定大小的BlockingQueue,其构造函数必须带一个int参数来指明其大小.其所含的对象是以FIFO(先入先出)顺序排序的。

  • LinkedBlockingQueue：

    • 大小不定的BlockingQueue,若其构造函数带一个规定大小的参数,生成的BlockingQueue有大小限制,若不带大小参数,所生成的BlockingQueue的大小由Integer.MAX_VALUE来决定.其所含的对象是以FIFO(先入先出)顺序排序的。
    • LinkedBlockingQueue 可以指定容量，也可以不指定，不指定的话，默认最大是Integer.MAX_VALUE,其中主要用到put和take方法，put方法在队列满的时候会阻塞直到有队列成员被消费，take方法在队列空的时候会阻塞，直到有队列成员被放进来。

  • LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue区别：

    • LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue比较起来,它们背后所用的数据结构不一样,导致LinkedBlockingQueue的数据吞吐量要大于ArrayBlockingQueue,但在线程数量很大时其性能的可预见性低于ArrayBlockingQueue.

生产者代码

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;

public class TestBlockingQueueProducer implements Runnable {
    BlockingQueue<String> queue;
    Random random = new Random();

    public TestBlockingQueueProducer(BlockingQueue<String> queue) {
        this.queue = queue;
    }

    @Override
    public void run() {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            try {
                Thread.sleep(random.nextInt(10));
                String task = Thread.currentThread().getName() + " made a product " + i;
                System.out.println(task);
                queue.put(task);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

消费者代码

mport java.util.Random;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;

public class TestBlockingQueueConsumer implements Runnable{  
    BlockingQueue<String> queue; 
    Random random = new Random();
    
    public TestBlockingQueueConsumer(BlockingQueue<String> queue){  
        this.queue = queue;  
    }        
    @Override  
    public void run() {  
        try {  
            Thread.sleep(random.nextInt(10));
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+ "trying...");
            String temp = queue.take();//如果队列为空，会阻塞当前线程  
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " get a job " +temp);  
        } catch (InterruptedException e) {  
            e.printStackTrace();  
        }  
    }  
}

测试代码

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;

public class TestBlockingQueue {
    
    public static void main(String[] args) {
        

        BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<String>(2);
        // BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<String>();
        // 不设置的话，LinkedBlockingQueue默认大小为Integer.MAX_VALUE
        // BlockingQueue<String> queue = new ArrayBlockingQueue<String>(2);
        TestBlockingQueueConsumer consumer = new TestBlockingQueueConsumer(queue);
        TestBlockingQueueProducer producer = new TestBlockingQueueProducer(queue);
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            new Thread(producer, "Producer" + (i + 1)).start();
        }
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            new Thread(consumer, "Consumer" + (i + 1)).start();
        }
        
        new Thread(producer, "Producer" + (5)).start();
    }
}

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