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BlockingQueue

首先，最基本的来说， BlockingQueue 是一个先进先出的队列（Queue），为什么说是阻塞（Blocking）的呢？是因为 BlockingQueue 支持当获取队列元素但是队列为空时，会阻塞等待队列中有元素再返回；也支持添加元素时，如果队列已满，那么等到队列可以放入新元素时再放入。

BlockingQueue 是一个接口，继承自 Queue，所以其实现类也可以作为 Queue 的实现来使用，而 Queue 又继承自 Collection 接口。

BlockingQueue 对插入操作、移除操作、获取元素操作提供了四种不同的方法用于不同的场景中使用：1、抛出异常；2、返回特殊值（null 或 true/false，取决于具体的操作）；3、阻塞等待此操作，直到这个操作成功；4、阻塞等待此操作，直到成功或者超时指定时间。总结如下：

	Throws exception	Special value	Blocks	Times out
Insert	add(e)	offer(e)	put(e)	offer(e, time, unit)
Remove	remove()	poll()	take()	poll(time, unit)
Examine	element()	peek()	not applicable	not applicable

BlockingQueue 的各个实现都遵循了这些规则，当然我们也不用死记这个表格，知道有这么回事，然后写代码的时候根据自己的需要去看方法的注释来选取合适的方法即可。

对于 BlockingQueue，我们的关注点应该在 put(e) 和 take() 这两个方法，因为这两个方法是带阻塞的。

BlockingQueue 不接受 null 值的插入，相应的方法在碰到 null 的插入时会抛出 NullPointerException 异常。null 值在这里通常用于作为特殊值返回（表格中的第三列），代表 poll 失败。所以，如果允许插入 null 值的话，那获取的时候，就不能很好地用 null 来判断到底是代表失败，还是获取的值就是 null 值。

一个 BlockingQueue 可能是有界的，如果在插入的时候，发现队列满了，那么 put 操作将会阻塞。通常，在这里我们说的无界队列也不是说真正的无界，而是它的容量是 Integer.MAX_VALUE（21亿多）。

BlockingQueue 是设计用来实现生产者-消费者队列的，当然，你也可以将它当做普通的 Collection 来用，前面说了，它实现了 java.util.Collection 接口。例如，我们可以用 remove(x) 来删除任意一个元素，但是，这类操作通常并不高效，所以尽量只在少数的场合使用，比如一条消息已经入队，但是需要做取消操作的时候。

BlockingQueue 的实现都是线程安全的，但是批量的集合操作如 addAll, containsAll, retainAll 和 removeAll 不一定是原子操作。如 addAll(c) 有可能在添加了一些元素后中途抛出异常，此时 BlockingQueue 中已经添加了部分元素，这个是允许的，取决于具体的实现。

BlockingQueue 不支持 close 或 shutdown 等关闭操作，因为开发者可能希望不会有新的元素添加进去，此特性取决于具体的实现，不做强制约束。

最后，BlockingQueue 在生产者-消费者的场景中，是支持多消费者和多生产者的，说的其实就是线程安全问题。

相信上面说的每一句都很清楚了，BlockingQueue 是一个比较简单的线程安全容器，下面我会分析其具体的在 JDK 中的实现，这里又到了 Doug Lea 表演时间了。

BlockingQueue 实现之 ArrayBlockingQueue

ArrayBlockingQueue 是 BlockingQueue 接口的有界队列实现类，底层采用数组来实现。

其并发控制采用可重入锁来控制，不管是插入操作还是读取操作，都需要获取到锁才能进行操作。

ArrayBlockingQueue 共有以下几个属性：

// 用于存放元素的数组
final Object[] items;
// 下一次读取操作的位置
int takeIndex;
// 下一次写入操作的位置
int putIndex;
// 队列中的元素数量
int count;
// 以下几个就是控制并发用的同步器
final ReentrantLock lock;
private final Condition notEmpty;
private final Condition notFull;

我们用个示意图来描述其同步机制：

好了， PriorityBlockingQueue 我们也说完了。

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