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张乾
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20 并发包中的ConcurrentLinkedQueue和LinkedBlockingQueue有什么区别？
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在上一讲中，我分析了Java并发包中的部分内容，今天我来介绍一下线程安全队列。Java标准库提供了非常多的线程安全队列，很容易混淆。
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今天我要问你的问题是，并发包中的ConcurrentLinkedQueue和LinkedBlockingQueue有什么区别？
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典型回答
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有时候我们把并发包下面的所有容器都习惯叫作并发容器，但是严格来讲，类似ConcurrentLinkedQueue这种“Concurrent*”容器，才是真正代表并发。
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关于问题中它们的区别：
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Concurrent类型基于lock-free，在常见的多线程访问场景，一般可以提供较高吞吐量。
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而LinkedBlockingQueue内部则是基于锁，并提供了BlockingQueue的等待性方法。
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不知道你有没有注意到，java.util.concurrent包提供的容器（Queue、List、Set）、Map，从命名上可以大概区分为Concurrent*、CopyOnWrite_和Blocking_等三类，同样是线程安全容器，可以简单认为：
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Concurrent类型没有类似CopyOnWrite之类容器相对较重的修改开销。
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但是，凡事都是有代价的，Concurrent往往提供了较低的遍历一致性。你可以这样理解所谓的弱一致性，例如，当利用迭代器遍历时，如果容器发生修改，迭代器仍然可以继续进行遍历。
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与弱一致性对应的，就是我介绍过的同步容器常见的行为“fail-fast”，也就是检测到容器在遍历过程中发生了修改，则抛出ConcurrentModificationException，不再继续遍历。
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弱一致性的另外一个体现是，size等操作准确性是有限的，未必是100%准确。
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与此同时，读取的性能具有一定的不确定性。
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考点分析
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今天的问题是又是一个引子，考察你是否了解并发包内部不同容器实现的设计目的和实现区别。
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队列是非常重要的数据结构，我们日常开发中很多线程间数据传递都要依赖于它，Executor框架提供的各种线程池，同样无法离开队列。面试官可以从不同角度考察，比如：
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哪些队列是有界的，哪些是无界的？（很多同学反馈了这个问题）
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针对特定场景需求，如何选择合适的队列实现？
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从源码的角度，常见的线程安全队列是如何实现的，并进行了哪些改进以提高性能表现？
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为了能更好地理解这一讲，需要你掌握一些基本的队列本身和数据结构方面知识，如果这方面知识比较薄弱，《数据结构与算法分析》是一本比较全面的参考书，专栏还是尽量专注于Java领域的特性。
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知识扩展
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线程安全队列一览
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我在[专栏第8讲]中介绍过，常见的集合中如LinkedList是个Deque，只不过不是线程安全的。下面这张图是Java并发类库提供的各种各样的线程安全队列实现，注意，图中并未将非线程安全部分包含进来。
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我们可以从不同的角度进行分类，从基本的数据结构的角度分析，有两个特别的Deque实现，ConcurrentLinkedDeque和LinkedBlockingDeque。Deque的侧重点是支持对队列头尾都进行插入和删除，所以提供了特定的方法，如:
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尾部插入时需要的addLast(e)、offerLast(e)。
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尾部删除所需要的removeLast()、pollLast()。
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从上面这些角度，能够理解ConcurrentLinkedDeque和LinkedBlockingQueue的主要功能区别，也就足够日常开发的需要了。但是如果我们深入一些，通常会更加关注下面这些方面。
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从行为特征来看，绝大部分Queue都是实现了BlockingQueue接口。在常规队列操作基础上，Blocking意味着其提供了特定的等待性操作，获取时（take）等待元素进队，或者插入时（put）等待队列出现空位。
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/**
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* 获取并移除队列头结点，如果必要，其会等待直到队列出现元素
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…
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*/
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E take() throws InterruptedException;
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/**
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* 插入元素，如果队列已满，则等待直到队列出现空闲空间
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…
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*/
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void put(E e) throws InterruptedException;
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另一个BlockingQueue经常被考察的点，就是是否有界（Bounded、Unbounded），这一点也往往会影响我们在应用开发中的选择，我这里简单总结一下。
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ArrayBlockingQueue是最典型的的有界队列，其内部以final的数组保存数据，数组的大小就决定了队列的边界，所以我们在创建ArrayBlockingQueue时，都要指定容量，如
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public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair)
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LinkedBlockingQueue，容易被误解为无边界，但其实其行为和内部代码都是基于有界的逻辑实现的，只不过如果我们没有在创建队列时就指定容量，那么其容量限制就自动被设置为Integer.MAX_VALUE，成为了无界队列。
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SynchronousQueue，这是一个非常奇葩的队列实现，每个删除操作都要等待插入操作，反之每个插入操作也都要等待删除动作。那么这个队列的容量是多少呢？是1吗？其实不是的，其内部容量是0。
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PriorityBlockingQueue是无边界的优先队列，虽然严格意义上来讲，其大小总归是要受系统资源影响。
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DelayedQueue和LinkedTransferQueue同样是无边界的队列。对于无边界的队列，有一个自然的结果，就是put操作永远也不会发生其他BlockingQueue的那种等待情况。
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如果我们分析不同队列的底层实现，BlockingQueue基本都是基于锁实现，一起来看看典型的LinkedBlockingQueue。
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/** Lock held by take, poll, etc */
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private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();
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/** Wait queue for waiting takes */
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private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();
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/** Lock held by put, offer, etc */
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private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();
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/** Wait queue for waiting puts */
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private final Condition notFull = putLock.newCondition();
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我在介绍ReentrantLock的条件变量用法的时候分析过ArrayBlockingQueue，不知道你有没有注意到，其条件变量与LinkedBlockingQueue版本的实现是有区别的。notEmpty、notFull都是同一个再入锁的条件变量，而LinkedBlockingQueue则改进了锁操作的粒度，头、尾操作使用不同的锁，所以在通用场景下，它的吞吐量相对要更好一些。
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下面的take方法与ArrayBlockingQueue中的实现，也是有不同的，由于其内部结构是链表，需要自己维护元素数量值，请参考下面的代码。
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public E take() throws InterruptedException {
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final E x;
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final int c;
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final AtomicInteger count = this.count;
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final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
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takeLock.lockInterruptibly();
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try {
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while (count.get() == 0) {
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notEmpty.await();
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}
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x = dequeue();
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c = count.getAndDecrement();
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if (c > 1)
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notEmpty.signal();
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} finally {
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takeLock.unlock();
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}
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if (c == capacity)
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signalNotFull();
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return x;
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}
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类似ConcurrentLinkedQueue等，则是基于CAS的无锁技术，不需要在每个操作时使用锁，所以扩展性表现要更加优异。
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相对比较另类的SynchronousQueue，在Java 6中，其实现发生了非常大的变化，利用CAS替换掉了原本基于锁的逻辑，同步开销比较小。它是Executors.newCachedThreadPool()的默认队列。
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队列使用场景与典型用例
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在实际开发中，我提到过Queue被广泛使用在生产者-消费者场景，比如利用BlockingQueue来实现，由于其提供的等待机制，我们可以少操心很多协调工作，你可以参考下面样例代码：
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import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
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import java.util.concurrent.BlockingQueue;
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public class ConsumerProducer {
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public static final String EXIT_MSG = "Good bye!";
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public static void main(String[] args) {
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// 使用较小的队列，以更好地在输出中展示其影响
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BlockingQueue<String> queue = new ArrayBlockingQueue<>(3);
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Producer producer = new Producer(queue);
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Consumer consumer = new Consumer(queue);
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new Thread(producer).start();
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new Thread(consumer).start();
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}
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static class Producer implements Runnable {
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private BlockingQueue<String> queue;
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public Producer(BlockingQueue<String> q) {
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this.queue = q;
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}
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@Override
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public void run() {
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for (int i = 0; i < 20; i++) {
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try{
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Thread.sleep(5L);
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String msg = "Message" + i;
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System.out.println("Produced new item: " + msg);
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queue.put(msg);
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} catch (InterruptedException e) {
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e.printStackTrace();
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}
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}
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try {
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System.out.println("Time to say good bye!");
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queue.put(EXIT_MSG);
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} catch (InterruptedException e) {
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e.printStackTrace();
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}
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}
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}
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static class Consumer implements Runnable{
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private BlockingQueue<String> queue;
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public Consumer(BlockingQueue<String> q){
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this.queue=q;
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}
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@Override
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public void run() {
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try{
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String msg;
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while(!EXIT_MSG.equalsIgnoreCase( (msg = queue.take()))){
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System.out.println("Consumed item: " + msg);
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Thread.sleep(10L);
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}
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System.out.println("Got exit message, bye!");
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}catch(InterruptedException e) {
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e.printStackTrace();
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}
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}
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}
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}
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上面是一个典型的生产者-消费者样例，如果使用非Blocking的队列，那么我们就要自己去实现轮询、条件判断（如检查poll返回值是否null）等逻辑，如果没有特别的场景要求，Blocking实现起来代码更加简单、直观。
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前面介绍了各种队列实现，在日常的应用开发中，如何进行选择呢？
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以LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue和SynchronousQueue为例，我们一起来分析一下，根据需求可以从很多方面考量：
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考虑应用场景中对队列边界的要求。ArrayBlockingQueue是有明确的容量限制的，而LinkedBlockingQueue则取决于我们是否在创建时指定，SynchronousQueue则干脆不能缓存任何元素。
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从空间利用角度，数组结构的ArrayBlockingQueue要比LinkedBlockingQueue紧凑，因为其不需要创建所谓节点，但是其初始分配阶段就需要一段连续的空间，所以初始内存需求更大。
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通用场景中，LinkedBlockingQueue的吞吐量一般优于ArrayBlockingQueue，因为它实现了更加细粒度的锁操作。
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ArrayBlockingQueue实现比较简单，性能更好预测，属于表现稳定的“选手”。
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如果我们需要实现的是两个线程之间接力性（handoff）的场景，按照[专栏上一讲]的例子，你可能会选择CountDownLatch，但是SynchronousQueue也是完美符合这种场景的，而且线程间协调和数据传输统一起来，代码更加规范。
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可能令人意外的是，很多时候SynchronousQueue的性能表现，往往大大超过其他实现，尤其是在队列元素较小的场景。
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今天我分析了Java中让人眼花缭乱的各种线程安全队列，试图从几个角度，让每个队列的特点更加明确，进而希望减少你在日常工作中使用时的困扰。
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一课一练
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关于今天我们讨论的题目你做到心中有数了吗？ 今天的内容侧重于Java自身的角度，面试官也可能从算法的角度来考察，所以今天留给你的思考题是，指定某种结构，比如栈，用它实现一个BlockingQueue，实现思路是怎样的呢？
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请你在留言区写写你对这个问题的思考，我会选出经过认真思考的留言，送给你一份学习奖励礼券，欢迎你与我一起讨论。
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你的朋友是不是也在准备面试呢？你可以“请朋友读”，把今天的题目分享给好友，或许你能帮到他。
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Reference in New Issue
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