【JUC源码】阻塞队列：总结 --特性对比&应用场景举例

曾经终败给现在 2022-12-11 12:20 130阅读 0赞

> 阻塞队列系列：
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>  *  [【JUC源码】阻塞队列：LinkedBlockingQueue 源码分析][JUC_LinkedBlockingQueue]
>  *  [【JUC源码】阻塞队列：DelayQueue 源码分析][JUC_DelayQueue]
>  *  [【JUC源码】阻塞队列：SynchronousQueue 源码分析（非公平模式）][JUC_SynchronousQueue]
>  *  [【JUC源码】阻塞队列：SynchronousQueue 源码分析（公平模式）][JUC_SynchronousQueue 1]
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## 1 特性对比 ##

首先，放出一张队列的总体设计图：  
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从图中我们可以看出几点：

*  不同的队列有着不同的数据结构：
    
     *  ArrayBlockingQueue 是数组
     *  LinkedBlockingQueue 是链表
     *  SynchronousQueue 是 堆栈和队列
 *  相应的，不同的数据结构决定了入队和出队的姿势是不同的
 *  队列解耦了生产者和消费者，提供了生产者和消费者间关系的多种形式：
    
     *  比如 LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue 两种队列就把解耦了生产者和消费者
     *  比如 SynchronousQueue 这种就把生产者和消费者相互对应（生产者的消息被消费者开始消费之后，生产者才能返回）

接下来我们分别按照这几个方面来总结分析一下。

### 1.1 队列的数据结构 ###

*  数组结构的队列是 ArrayBlockingQueue，特征如下：
    
    1.  容量大小是固定的，不能动态扩容
    2.  有 takeIndex 和 putIndex 两个索引记录下次拿和新增的位置
    3.  当 takeIndex 和 putIndex 到达数组的最后一个位置时，下次都是从 0 开始循环
 *  链表结构的队列是 LinkedBlockingQueue，特征如下：
    
    1.  初始大小默认是 Integer 的最大值，也可以设置初始大小
    2.  链表元素通过 next 属性关联下一个元素
    3.  新增是从链表的尾部新增，拿是从链表头开始拿
 *  SynchronousQueue 有着两种数据结构，分别是队列和堆栈，特征如下：
    
    1.  队列保证了先入先出的数据结构，体现了公平性
    2.  堆栈是先入后出的数据结构，是不公平的，但性能高于先入先出

### 1.2 入队和出队的方式 ###

不同的队列有着不同的数据结构，导致其入队和出队的方式也不同：

*  数组：有 takeIndex 和 putIndex 两个索引位置记录下次拿和取的位置，入队直接指向 putIndex，出队指向 takeIndex
 *  链表：链表是入队是直接追加到队尾，出队是从链表头拿数据
 *  堆栈：堆栈主要都是围绕栈头进行入栈和出栈的

### 1.3 生产者和消费者之间的通信机制 ###

从四种队列我们可以看出来生产者和消费者之间有两种通信机制，一种是强关联，一种是无关联。

*  强关联：主要是指 SynchronousQueue 队列
    
     *  生产者往队列中 put 数据，如果这时候没有消费者消费的话，生产者就会一直阻塞住，是无法返回的；
     *  消费者来队列里取数据，如果这时候队列中没有数据，消费者也会一直阻塞住
        
        所以 SynchronousQueue 队列模型中，生产者和消费者是强关联的，如果只有其中一方存在，只会阻塞，是无法传递数据的。
 *  无关联：主要是说有数据存储功能的队列，生产者和消费者完全解耦，通过队列容器的储存功能进行解耦。
    
    比如 LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue，只要队列容器不满，生产者就能放成功然后直接返回，和有无消费者一点关系都没有

## 2 应用场景 ##

在日常工作中，我们需要根据队列的特征来匹配业务场景，从而决定使用哪种队列，下面总结一下各个队列适合使用的场景：

### 2.1 ArrayBlockingQueue ###

一般用于**生产数据固定的场景**。

比如说对账系统每天会进行对账，在对账完成之后会固定的产生 100 条对账结果，因为对账结果固定，我们就可以使用 ArrayBlockingQueue 队列，大小可以设置成 100。

### 2.2 LinkedBlockingQueue ###

一般用于**对生产的数据大小不定（时高时低），数据量较大的场景**。

比如说我们在淘宝上买东西，点击下单按钮时，对应着后台的系统叫做下单系统，下单系统会把下单请求都放到一个线程池里面，这时候我们初始化线程池时，一般会选择 LinkedBlockingQueue，并且设置一个合适的大小，此时选择 LinkedBlockingQueue 主要原因在于：在不高于我们设定的阈值内，队列里面的大小可大可小，不会有任何性能损耗，正好符合下单流量的特点，时大时小。

一般工作中，我们大多数都会选择 LinkedBlockingQueue 队列，但会设置 LinkedBlockingQueue 的最大容量，如果初始化时直接使用默认的 Integer 的最大值，当流量很大，而消费者处理能力很差时，大量请求都会在队列中堆积，会大量消耗机器的内存，就会降低机器整体性能甚至引起宕机，一旦宕机，在队列中的数据都会消失，因为队列的数据是保存在内存中的，一旦机器宕机，内存中的数据都会消失的，所以使用 LinkedBlockingQueue 队列时，建议还是要根据日常的流量设置合适的队列的大小。

### 2.3 DelayQueue ###

延迟队列主要用于**任务不想立马执行，想等待一段时间才执行的场景**。

比如在淘宝上买东西，弹出支付宝付款页面，在我们输入指纹的瞬间，流程主要是前端 -> 交易后端 -> 支付后端，交易后端调用支付后端主要是为了把我们支付宝的钱划给商家，而交易调用支付的过程中，有小概率的情况，因为网络抖动会发生超时的情况，这时候就需要通过及时的对账来解决这个事情（对账只是解决这个问题的手段之一），我们简单画一个流程图：

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再说明几点：

1.  交易调用支付的接口，这个接口的作用就是为了把小美的 800 元转给商家小明；
2.  接口调用超时，此时交易系统并不知道 800 有没有成功转给小明，当然想知道的方式有很多，我们选择了对账的方式，对账的目的就是为了知道当前 800 元有没有成功转给小明；
3.  延迟对账的目的，因为支付系统把 800 元转给商家小明也是需要时间的，如果超时之后立马对账，可能转账的动作还在进行中，导致对账的结果不准确，所以需要延迟几秒后再去对账；
4.  对账之后的结果有几种，比如已经成功的把 800 元转给小明了，这时候需要把对账结果告诉交易系统，交易系统更新数据，前端就能够显示转账成功了。

在这个案列中，延迟对账的核心技术就是 DelayQueue，可以这么做：新建对账任务，设置 3 秒之后执行，把任务放到 DelayQueue 中，过了 3 秒之后，就会自动执行对账任务了。

DelayQueue 延迟执行的功能就在延时对账这个场景中得到了应用。

[JUC]: https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/113952868
[JUC_ArrayBlockingQueue]: https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/108833582
[JUC_LinkedBlockingQueue]: https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/108853656
[JUC_DelayQueue]: https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/108858129
[JUC_SynchronousQueue]: https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/108866902
[JUC_SynchronousQueue 1]: https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/113964294
[JUC_ --]: https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/108888294
[JUC 1]: https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/108857735
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