Java中的阻塞队列
ArrayBlockingQueeue，LinkedBlockingQueue,PriorityBlockingQueue,ConcurrentLinkedQueue,SynchronousQueue,DelayQueue 简单对比
ArrayBlockingQueue
特性
- 数组存储
- 有界
- 阻塞队列
- FIFO
初始化参数
- capacity 队列最大可用容量
- fair 阻塞用的锁是否使用公平锁, 默认为false
- collection 队列初始化完成后，将collection中的元素放入队列中
基本原理
- 使用ReentrantLock保证同一时刻只有一个线程对队列进行读或者写
- 使用两个Condition分别来控制生产者和消费者是否进行阻塞，以及是否取消阻塞
- 容量在创建时即初始化好，并分配空间，不可改变
- 内部维护三个变量takeIndex(尾索引)，putIndex(头索引), count(实际大小)，因为只有一把锁，所以count不需要特殊修饰符修饰
LinkedBlockingQueue
特性
- 链表存储
- 可设置边界
- 阻塞队列
- FIFO
初始化参数
- capacity 队列的最大容量，默认为：Integer.MAX_VALUE
- collection 队列初始化完成后，将collection中的元素放入队列中
基本原理
- 使用ReentrantLock分别创建了两把锁，读锁和写锁
- 通过读锁和写锁各自的信号量单独控制生产者和消费者是否阻塞
- 只设置最大容量，不预先分配空间
- 内部维护head(头指针)，last(尾指针)，以及AtomicInteger类型的count(实际大小)，因为是两把锁，所以count需要在能够在不同线程间通讯。
LinkedBlockingQueue与ArrayBlockingQueue对比
这两个队列的区别主要是因为存储数据的结构不同引起的.
1. array和LinkedList数据结构不同导致Queue处理capacity参数的策略不同
- array初始化时，必须设置大小，并且初始化，所以ArrayBlockingQueue必须初始化容量，并且当容量设置过大时, 在初始化时，就有内存溢出的风险
- 而链表初始化时，仅仅初始化了一个头尾指针，所以LinkedBlockingQueue的容量大小可以设置为Integer.MAX_VALUE。
2. array和LinkedList数据结构不同导致Queue内部设计锁的策略不同
从array和linkedList都是可以分别设置读写锁的，那为什么ArrayBlockingQueue公用一把锁呢？
- ArrayBlockingQueue设置读锁和写锁，就需要考虑count就需要使用AtomicInteger，而array在操作元素的时候，只需要更新数组的指针指向，读写速度相对一致，此时AtomicInter类型的count有可能成为性能瓶颈(乐观锁遇见同时修改数据的情况，性能较低)，所以不如直接使用一把锁，性能基本相似，并且代码复杂度降低
- 当Queue的容量为空的时候，此时读锁和写锁需要控制array的同一个位置，此时的性能和使用一把锁是一样的。而且从实际场景来看，我们无法判断这种情形的多少，倒不如减少代码复杂度，
- linkedList因为是使用的链表，即使队列为空时，其也是分别操作头尾指针，所以采用读锁和写锁可以降低抢占锁的性能
- linkedList 插入数据时，需要先构建node,而取数据时，只需要分离指针即可，读写操作耗时不一致，相当于降低了同时修改cout值的概率，此时乐观锁效率较高
3. 为什么通常说 LinkedBlockingQueue比ArrayBlockingQueue速度快，但是LinkedBlockingQueue的性能却是不可预测或者说不稳定的呢？
快是因为双锁比单锁要快，不稳定是因为乐观锁，乐观锁在并发过高的时候性能不稳定。
PriorityBlockingQueue
特性
- 数组存储
- 无界
- 阻塞队列
- 根据执行策略进行优先级排序出列
初始化参数
- initialCapacity 初始容量，默认为11，设定初始容量可以在能够预估容量的情况下，避免因为多次扩容造成的性能浪费
- comparator 排序规则，默认采用自然排序
- collection 将collection中的元素放入队列中
基本原理
- 使用二叉树最小堆算法来维护内部数组
- 使用ReentrantLock保证同一时刻只有一个线程对队列进行读或者写
- 使用一个Condition控制消费者是否进行阻塞，以及是否取消阻塞
- 容量可动态扩容
- 插入数据时，根据预设排序规则，将元素插入指定位置，
- 取数据时，从队列头部取，因为头部的数据优先级总是最高的
QA
- Q: 为什么不用没有使用链表实现的优先级队列？
A: 因为优先级队列涉及集合的排序过程，而大多数排序算法都需要随机插入，在随机插入方面数组的效率是远优于链表的。所以使用数组而不是链表。 - Q: PriorityBlockingQueue最大容量为什么是Integer.MAX_VALUE - 8？
A: 作者的解释是：有些jvm会在数组放一下头信息，为了避免内存溢出，所以设置最大容量为Integer.MAX_VALUE - 8, 在Java中，几乎所有以数组作为存储结构的工具类都是这么设计的。比如ArrayList。那为什么要减8呢？因为jvm的header信息在32位的系统下是4字节，在64位系统下是8字节。所以预留减8足够了。
ConcurrentLinkedQueue
特性
- 链表存储
- 无界
- 并发安全
- FIFO
基本原理
ConcurrentLinkedQueue是基于乐观锁(CAS)实现的并发安全的无界队列。其使用乐观锁存取数据，避免了在等待锁时，因线程挂起导致上下文切换所耗费的性能。
在引入乐观锁的同时， ConcurrentLinkedQueue引入惰性更新的逻辑，延迟更新tail节点的更新频率。即，正常操作应该是每次存取数据都要更新tail节点，但是ConcurrentLinkedQueue只有在tail的操作次数达到阈值后才会被更新，这样就减少了锁的次数。降低性能开销。
LinkedTransferQueue
特性
- 链表存储
- 无界
- 并发安全
- FIFO
- 阻塞
基本原理
LinkedTransferQueue扩展了内部存储的数据类型，即 懒惰双类型队列（Dual Queues with Slack），一般的队列，内部只是缓存生产者产生的数据，这种情况下，从生产者到消费者，数据流转必须经历一个完整的入队，出队过程，即使此时消费者的能力是大于等于生产者的。
而LinkedTransferQueue不仅可以缓存生产者产生的数据，还可以缓存消费者线程。通过这种方式，将数据交换变为：插入数据时，判断有没有消费者在等待，若有则直接将数据交给消费者，没有这加入队列缓存。而消费者在取数据时，若发现队列为空，此时是将自己缓存到队列的尾节点中。通过这种设计，一方面减少了消费者能力大于等于生产者条件下的数据交换逻辑，同时减少了锁的开销。
LinkedTransferQueue在更新tail节点时，也引入惰性删除的逻辑。
SynchronousQueue
特性
- 阻塞队列
- 零容量
- 阻塞
- FIFO
初始化参数
- fail 是否使用公平锁，默认为false
基本原理
SynchronousQueue分公平模式和非公平模式。
公平模式内部实现了一个TransferQueue，该队列的特点是不存储数据，然后将提交数据的生产者和消费数据的消费者阻塞起来，当生产者线程和消费者线程同时出现时，即可直接交换数据。 TransferQueue内部实现了一个链表，用于存储生产者和消费者线程。当没有成对的生产者消费者出现时，所有来存取数据的线程都会被阻塞在链表中。直到有匹配线程出现，则按照入队顺序唤醒相应的线程，然后交换数据。
非公平模式内部实现了一个TransferStack, 即使用栈的先进后出特性实现非公平性。
DelayQueue
特性
- 延时
- 阻塞
- 无界
基本原理
DelayQueue内部使用PriorityQueue实现了一个针对数据缓存时间的优先级队列。所以其特性同PriorityBlockingQueue是相同的。
