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目录

一、读写锁

1、读写锁介绍

2、ReentrantReadWriteLock

3、例子

4、小结

二、阻塞队列

1、BlockingQueue 简介

2、BlockingQueue 核心方法

3、案例  

4、常见的 BlockingQueue

（1）ArrayBlockingQueue(常用)

（2）LinkedBlockingQueue(常用)

（3）DelayQueue

（4）PriorityBlockingQueue

（5）SynchronousQueue

（6）LinkedTransferQueue

（7）LinkedBlockingDeque

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一、读写锁

1、读写锁介绍

现实中有这样一种场景：对共享资源有读和写的操作，且写操作没有读操作那么频繁。在没有写操作的时候，多个线程同时读一个资源没有任何问题，所以应该允许多个线程同时读取共享资源；但是如果一个线程想去写这些共享资源， 就不应该允许其他线程对该资源进行读和写的操作了。

针对这种场景， JAVA 的并发包提供了读写锁 ReentrantReadWriteLock， 它表示两个锁，一个是读操作相关的锁，称为共享锁；一个是写相关的锁，称 为排他锁

1. 线程进入读锁的前提条件：

• 没有其他线程的写锁
• 没有写请求, 或者有写请求，但调用线程和持有锁的线程是同一个(可重入锁)。

2. 线程进入写锁的前提条件：

• 没有其他线程的读锁
• 没有其他线程的写锁

而读写锁有以下三个重要的特性：

（1）公平选择性：支持非公平（默认）和公平的锁获取方式，吞吐量还是非公平优于公平。

（2）重进入：读锁和写锁都支持线程重进入。

（3）锁降级：遵循获取写锁、获取读锁再释放写锁的次序，写锁能够降级成为读锁。

2、ReentrantReadWriteLock

ReentrantReadWriteLock 类的整体结构

public class ReentrantReadWriteLock implements ReadWriteLock,java.io.Serializable {/*** 读锁*/private final ReentrantReadWriteLock.ReadLock readerLock;/*** 写锁*/private final ReentrantReadWriteLock.WriteLock writerLock;final Sync sync;/*** 使用默认（非公平）的排序属性创建一个新的* ReentrantReadWriteLock*/public ReentrantReadWriteLock() {this(false);}/*** 使用给定的公平策略创建一个新的 ReentrantReadWriteLock*/public ReentrantReadWriteLock(boolean fair) {sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();readerLock = new ReadLock(this);writerLock = new WriteLock(this);}/*** 返回用于写入操作的锁*/public ReentrantReadWriteLock.WriteLock writeLock() {returnwriterLock;}/*** 返回用于读取操作的锁*/public ReentrantReadWriteLock.ReadLock readLock() {returnreaderLock;}abstract static class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {}static final class NonfairSync extends Sync {}static final class FairSync extends Sync {}public static class ReadLock implements Lock, java.io.Serializable {}public static class WriteLock implements Lock, java.io.Serializable {}
}

可以看到，ReentrantReadWriteLock 实现了 ReadWriteLock 接口， ReadWriteLock 接口定义了获取读锁和写锁的规范，具体需要实现类去实现；同时其还实现了 Serializable 接口，表示可以进行序列化，在源代码中可以看到 ReentrantReadWriteLock 实现了自己的序列化逻辑。

3、例子

//资源类
class MyCache {//创建map集合private volatile Map<String,Object> map = new HashMap<>();//创建读写锁对象private ReadWriteLock rwLock = new ReentrantReadWriteLock();//放数据public void put(String key,Object value) {//添加写锁rwLock.writeLock().lock();try {System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 正在写操作"+key);//暂停一会TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(300);//放数据map.put(key,value);System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 写完了"+key);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {//释放写锁rwLock.writeLock().unlock();}}//取数据public Object get(String key) {//添加读锁rwLock.readLock().lock();Object result = null;try {System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 正在读取操作"+key);//暂停一会TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(300);result = map.get(key);System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 取完了"+key);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {//释放读锁rwLock.readLock().unlock();}return result;}
}public class ReadWriteLockDemo {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {MyCache myCache = new MyCache();//创建线程放数据for (int i = 1; i <=5; i++) {final int num = i;new Thread(()->{myCache.put(num+"",num+"");},String.valueOf(i)).start();}TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(300);//创建线程取数据for (int i = 1; i <=5; i++) {final int num = i;new Thread(()->{myCache.get(num+"");},String.valueOf(i)).start();}}
}

4、小结

• 在线程持有读锁的情况下，该线程不能取得写锁(因为获取写锁的时候，如果发现当前的读锁被占用，就马上获取失败，不管读锁是不是被当前线程持有)。

• 在线程持有写锁的情况下，该线程可以继续获取读锁（获取读锁时如果发现写锁被占用，只有写锁没有被当前线程占用的情况才会获取失败。

原因: 当线程获取读锁的时候，可能有其他线程同时也在持有读锁，因此不能把获取读锁的线程“升级”为写锁；而对于获得写锁的线程，它一定独占了读写锁，因此可以继续让它获取读锁，当它同时获取了写锁和读锁后，还可以先释放写锁继续持有读锁，这样一个写锁就“降级”为了读锁

二、阻塞队列

1、BlockingQueue 简介

Concurrent 包中，BlockingQueue 很好的解决了多线程中，如何高效安全“传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类，为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利。本文详细介绍了 BlockingQueue 家庭中的所有成员，包括他们各自的功能以及常见使用场景。

阻塞队列，顾名思义，首先它是一个队列, 通过一个共享的队列，可以使得数据由队列的一端输入，从另外一端输出；

当队列是空的，从队列中获取元素的操作将会被阻塞

当队列是满的，从队列中添加元素的操作将会被阻塞

试图从空的队列中获取元素的线程将会被阻塞，直到其他线程往空的队列插入新的元素

试图向已满的队列中添加新元素的线程将会被阻塞，直到其他线程从队列中移除一个或多个元素或者完全清空，使队列变得空闲起来并后续新增

常用的队列主要有以下两种：

• 先进先出（FIFO）：先插入的队列的元素也最先出队列，类似于排队的功能。 从某种程度上来说这种队列也体现了一种公平性
• 后进先出（LIFO）：后插入队列的元素最先出队列，这种队列优先处理最近发 生的事件(栈)

在多线程领域：所谓阻塞，在某些情况下会挂起线程（即阻塞），一旦条件满足，被挂起的线程又会自动被唤起

为什么需要 BlockingQueue

好处是我们不需要关心什么时候需要阻塞线程，什么时候需要唤醒线程，因为这一切 BlockingQueue 都给你一手包办了

在 concurrent 包发布以前，在多线程环境下，我们每个程序员都必须去自己控制这些细节，尤其还要兼顾效率和线程安全，而这会给我们的程序带来不小的复杂度。

多线程环境中，通过队列可以很容易实现数据共享，比如经典的“生产者”和“消费者”模型中，通过队列可以很便利地实现两者之间的数据共享。假设我们有若干生产者线程，另外又有若干个消费者线程。如果生产者线程需要把准备好的数据共享给消费者线程，利用队列的方式来传递数据，就可以很方便地解决他们之间的数据共享问题。但如果生产者和消费者在某个时间段内，万一发生数据处理速度不匹配的情况呢？理想情况下，如果生产者产出数据的速度大于消费者消费的速度，并且当生产出来的数据累积到一定程度的时候，那么生产者必须暂停等待一下（阻塞生产者线程），以便等待消费者线程把累积的数据处理完毕，反之亦然

• 当队列中没有数据的情况下，消费者端的所有线程都会被自动阻塞（挂起），直到有数据放入队列

• 当队列中填满数据的情况下，生产者端的所有线程都会被自动阻塞（挂起），直到队列中有空的位置，线程被自动唤醒

 

2、BlockingQueue 核心方法

（1）放入数据

• 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.（本方法不阻塞当前执行方法的线程）
• offer(E o, long timeout, TimeUnit unit)：可以设定等待的时间，如果在指定的时间内，还不能往队列中加入 BlockingQueue，则返回失败
• 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.

 （2）获取数据

• 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
• poll(long timeout, TimeUnit unit)：从 BlockingQueue 取出一个队首的对象，如果在指定时间内，队列一旦有数据可取，则立即返回队列中的数据。否则知道时间超时还没有数据可取，返回失败。
• 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 BlockingQueue 有新的数据被加入;
• drainTo(): 一次性从 BlockingQueue 获取所有可用的数据对象（还可以指定获取数据的个数），通过该方法，可以提升获取数据效率；不需要多次分批加锁或释放锁。

3、案例  

//阻塞队列
public class BlockingQueueDemo {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {//创建阻塞队列BlockingQueue<String> blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(3);//第一组
//        System.out.println(blockingQueue.add("a"));System.out.println(blockingQueue.add("b"));System.out.println(blockingQueue.add("c"));//System.out.println(blockingQueue.element());//System.out.println(blockingQueue.add("w"));  // 队列满，报异常System.out.println(blockingQueue.remove());System.out.println(blockingQueue.remove());System.out.println(blockingQueue.remove());System.out.println(blockingQueue.remove()); // 队列空，报异常//第二组
//        System.out.println(blockingQueue.offer("a"));
//        System.out.println(blockingQueue.offer("b"));
//        System.out.println(blockingQueue.offer("c"));
//        System.out.println(blockingQueue.offer("www")); // 队列满，返回false不报错
//
//        System.out.println(blockingQueue.poll());
//        System.out.println(blockingQueue.poll());
//        System.out.println(blockingQueue.poll());
//        System.out.println(blockingQueue.poll());  //队列空，返回null//第三组
//        blockingQueue.put("a");
//        blockingQueue.put("b");
//        blockingQueue.put("c");
//        //blockingQueue.put("w");  // 队列满，阻塞当前线程，等待队列有空位放进去
//
//        System.out.println(blockingQueue.take());
//        System.out.println(blockingQueue.take());
//        System.out.println(blockingQueue.take());
//        System.out.println(blockingQueue.take());  // 队列空，阻塞当前线程，等待队列不为空取数据//第四组System.out.println(blockingQueue.offer("a"));System.out.println(blockingQueue.offer("b"));System.out.println(blockingQueue.offer("c"));System.out.println(blockingQueue.offer("w",3L, TimeUnit.SECONDS));}
}

4、常见的 BlockingQueue

（1）ArrayBlockingQueue(常用)

基于数组的阻塞队列实现，在 ArrayBlockingQueue 内部，维护了一个定长数组，以便缓存队列中的数据对象，这是一个常用的阻塞队列，除了一个定长数组外，ArrayBlockingQueue 内部还保存着两个整形变量，分别标识着队列的 头部和尾部在数组中的位置。

ArrayBlockingQueue 在生产者放入数据和消费者获取数据，都是共用同一个锁对象，由此也意味着两者无法真正并行运行，这点尤其不同于LinkedBlockingQueue；按照实现原理来分析，ArrayBlockingQueue 完全可以采用分离锁，从而实现生产者和消费者操作的完全并行运行。Doug Lea 之所以没这样去做，也许是因为 ArrayBlockingQueue 的数据写入和获取操作已经足够轻巧，以至于引入独立的锁机制，除了给代码带来额外的复杂性外，其在性能上完全占不到任何便宜。 ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 间还有一个明显的不同之处在于，前者在插入或删除元素时不会产生或销毁任何额外的对象实例，而后者则会生成一个额外的Node 对象。这在长时间内需要高效并发地处理大批量数据的系统中，其对于 GC 的影响还是存在一定的区别。而在创建 ArrayBlockingQueue 时，我们还可以控制对象的内部锁是否采用公平锁，默认采用非公平锁。

==一句话总结: 由数组结构组成的有界阻塞队列。==

（2）LinkedBlockingQueue(常用)

基于链表的阻塞队列，同 ArrayListBlockingQueue 类似，其内部也维持着一个数据缓冲队列（该队列由一个链表构成），当生产者往队列中放入一个数据时，队列会从生产者手中获取数据，并缓存在队列内部，而生产者立即返回；

只有当队列缓冲区达到最大值缓存容量时（LinkedBlockingQueue 可以通过构造函数指定该值），才会阻塞生产者队列，直到消费者从队列中消费掉一份数据，生产者线程会被唤醒，反之对于消费者这端的处理也基于同样的原理。而 LinkedBlockingQueue 之所以能够高效的处理并发数据，还因为其对于生产者端和消费者端分别采用了独立的锁来控制数据同步，这也意味着在高并发的情况下生产者和消费者可以并行地操作队列中的数据，以此来提高整个队列的并发性能。

ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 是两个最普通也是最常用 的阻塞队列，一般情况下，在处理多线程间的生产者消费者问题，使用这两个 类足以。

==一句话总结: 由链表结构组成的有界（但大小默认值为 integer.MAX_VALUE）阻塞队列。==

（3）DelayQueue

DelayQueue 中的元素只有当其指定的延迟时间到了，才能够从队列中获取到该元素。DelayQueue 是一个没有大小限制的队列，因此往队列中插入数据的操作（生产者）永远不会被阻塞，而只有获取数据的操作（消费者）才会被阻塞。

==一句话总结: 使用优先级队列实现的延迟无界阻塞队列。==

（4）PriorityBlockingQueue

基于优先级的阻塞队列（优先级的判断通过构造函数传入的 Compator 对象来决定），但需要注意的是 PriorityBlockingQueue 并不会阻塞数据生产者，而 只会在没有可消费的数据时，阻塞数据的消费者 。

因此使用的时候要特别注意， 生产者生产数据的速度绝对不能快于消费者消费 数据的速度 ，否则时间一长，会最终耗尽所有的可用堆内存空间。在实现 PriorityBlockingQueue 时，内部控制线程同步的锁采用的是公平锁 。

==一句话总结: 支持优先级排序的无界阻塞队列。==

（5）SynchronousQueue

一种无缓冲的等待队列，类似于无中介的直接交易，有点像原始社会中的生产者和消费者，生产者拿着产品去集市销售给产品的最终消费者，而消费者必须亲自去集市找到所要商品的直接生产者，如果一方没有找到合适的目标，那么对不起，大家都在集市等待。相对于有缓冲的 BlockingQueue 来说，少了一个中间经销商的环节（缓冲区），如果有经销商，生产者直接把产品批发给经销商，而无需在意经销商最终会将这些产品卖给那些消费者，由于经销商可以库存一部分商品，因此相对于直接交易模式，总体来说采用中间经销商的模式会吞吐量高一些（可以批量买卖）；但另一方面，又因为经销商的引入，使得产品从生产者到消费者中间增加了额外的交易环节，单个产品的及时响应性能可能会降低。

声明一个 SynchronousQueue 有两种不同的方式，它们之间有着不太一样的行为。

公平模式和非公平模式的区别:

• 公平模式：SynchronousQueue 会采用公平锁，并配合一个 FIFO 队列来阻塞多余的生产者和消费者，从而体系整体的公平策略；

• 非公平模式（SynchronousQueue 默认）：SynchronousQueue 采用非公平锁，同时配合一个 LIFO 队列来管理多余的生产者和消费者，而后一种模式，如果生产者和消费者的处理速度有差距，则很容易出现饥渴的情况，即可能有某些生产者或者是消费者的数据永远都得不到处理。

==一句话总结: 不存储元素的阻塞队列，也即单个元素的队列。==

（6）LinkedTransferQueue

LinkedTransferQueue 是一个由链表结构组成的无界阻塞 TransferQueue 队列。相对于其他阻塞队列，LinkedTransferQueue 多了 tryTransfer 和 transfer 方法。

LinkedTransferQueue 采用一种预占模式。意思就是消费者线程取元素时，如果队列不为空，则直接取走数据，若队列为空，那就生成一个节点（节点元素为 null）入队，然后消费者线程被等待在这个节点上，后面生产者线程入队时发现有一个元素为 null 的节点，生产者线程就不入队了，直接就将元素填充到该节点，并唤醒该节点等待的线程，被唤醒的消费者线程取走元素，从调用的方法返回。

==一句话总结: 由链表组成的无界阻塞队列。==

（7）LinkedBlockingDeque

LinkedBlockingDeque 是一个由链表结构组成的双向阻塞队列，即可以从队列的两端插入和移除元素。

对于一些指定的操作，在插入或者获取队列元素时如果队列状态不允许该操作可能会阻塞住该线程直到队列状态变更为允许操作，这里的阻塞一般有两种情况

• 插入元素时: 如果当前队列已满将会进入阻塞状态，一直等到队列有空的位置时再讲该元素插入，该操作可以通过设置超时参数，超时后返回 false 表示操作失败，也可以不设置超时参数一直阻塞，中断后抛出 InterruptedException 异常
• 读取元素时: 如果当前队列为空会阻塞住直到队列不为空然后返回元素，同样可以通过设置超时参数

==一句话总结: 由链表组成的双向阻塞队列==