java并發(fā)編程工具類JUC之LinkedBlockingQueue鏈表隊列的示例分析

小編給大家分享一下java并發(fā)編程工具類JUC之LinkedBlockingQueue鏈表隊列的示例分析，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue 是一個基于單向鏈表的、范圍任意的（其實是有界的）、FIFO阻塞隊列。訪問與移除操作是在隊頭進(jìn)行，添加操作是在隊尾進(jìn)行，并分別使用不同的鎖進(jìn)行保護(hù)，只有在可能涉及多個節(jié)點的操作才同時對兩個鎖進(jìn)行加鎖。

隊列是否為空、是否已滿仍然是通過元素數(shù)量的計數(shù)器（count）進(jìn)行判斷的，由于可以同時在隊頭、隊尾并發(fā)地進(jìn)行訪問、添加操作，所以這個計數(shù)器必須是線程安全的，這里使用了一個原子類 AtomicInteger，這就決定了它的容量范圍是： 1 –Integer.MAX_VALUE。

在之前的文章中已經(jīng)為大家介紹了java并發(fā)編程的工具：BlockingQueue接口、ArrayBlockingQueue、DelayQueue。

LinkedBlockingQueue 隊列是BlockingQueue接口的實現(xiàn)類，所以它具有BlockingQueue接口的一切功能特點。LinkedBlockingQueue隊列 按照first-in-first-out (FIFO)先進(jìn)先出的方式對元素進(jìn)行排序。LinkeBlockingQueue 提供了兩種構(gòu)造函數(shù)，一個構(gòu)造函數(shù)構(gòu)造一個隊列容量為固定個數(shù)的隊列，另一個無參構(gòu)造函數(shù)構(gòu)造一個隊列容量為Integer.MAX_VALUE的隊列.

public LinkedBlockingQueue() {
    this(Integer.MAX_VALUE);
}

public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
    if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
    this.capacity = capacity;
    last = head = new Node<E>(null);
}

ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue對比

ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue都是實現(xiàn)BlockingQueue接口，所以在使用方式上是一致的，下面我們就不介紹使用方法，而是從二者的性能及底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實現(xiàn)角度進(jìn)行

ArrayBlockingQueue插入和刪除數(shù)據(jù)，只采用了一個lock鎖，讀取和寫入操作無法并行。 所以在高并發(fā)場景下執(zhí)行效率會比LinkedBlockingQueue慢一些。

LinkedBlockingQueue采用“two lock queue”算法變體，雙鎖（ReentrantLock）：takeLock、putLock，允許讀寫并行，remove(e)和迭代器iterators需要獲取2個鎖。這樣可以降低線程由于線程無法獲取到lock而進(jìn)入WAITING狀態(tài)的可能性，從而提高了線程并發(fā)執(zhí)行的效率。

ArrayBlockingQueue底層代碼是采用數(shù)組實現(xiàn)的，創(chuàng)建的時候必須指定隊列的容量并分配存儲空間；LinkedBlockingQueue采用的是鏈表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)的，其鏈表節(jié)點的存儲空間分配是動態(tài)的，新的元素對象加入隊列分配空間，元素對象從隊列取出之后存儲空間GC，初始化時指定的是隊列的最大容量。但是使用鏈表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)既是LinkedBlockingQueue優(yōu)勢也是它的劣勢，高并發(fā)場景下由于空間動態(tài)分配需要java JVM頻繁的進(jìn)行垃圾回收。

總體來說在并發(fā)場景下，LinkedBlockingQueue的吞吐量比ArrayBlockingQueue更好。但是在java實現(xiàn)高性能隊列的首選是disruptor，它不是JDK自帶的。java程序員非常熟悉的Log4j2底層性能比logback和log4j有了較大的提升，究其原因就是使用了disruptor高性能隊列實現(xiàn)的異步日志

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