这篇文章主要介绍“BlockingQueue接口及ArrayBlockingQueue实现类的方法”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“BlockingQueue接口及ArrayBlockingQueue实现类的方法”文章能帮助大家解决问题。
队列是一种 FIFO
(先进先出)的数据结构,本文要讲的 BlockingQueue
也是一种队列,而且强调了线程安全的特性。
BlockingQueue
全称:java.util.concurrent.BlockingQueue
。它是是一个线程安全的队列接口,多个线程能够以并发的方式从队列中插入数据,取出数据的同时不会出现线程安全的问题。
BlockingQueue
通常用于消费者线程向队列存入数据,消费者线程从队列中取出数据,具体如下
生产者线程不停的向队列中插入数据,直到队列满了,生产者线程被阻塞
消费者线程不停的从队列中取出数据,直到队列为空,消费者线程被阻塞
(推荐教程:Java教程)
BlockingQueue
提供 4 种不同类型的方法用于插入数,取出数据以及检查数据,具体如下
操作失败,抛出异常
无论成功/失败,立即返回 true/false
如果队列为空/满,阻塞当前线程
如果队列为空/满,阻塞当前线程并有超时机制插入add(o)
offer(o)
put(o)
offer(o, timeout, timeunit)
取出remove(o)
poll()
take()
poll(timeout, timeunit)
检查element()
peek()
BlockingQueue
只是一个接口,在实际开发中有如下的类实现了该接口。
ArrayBlockingQueue
DelayQueue
LinkedBlockingQueue
PriorityBlockingQueue
SynchronousQueue
这里以 BlockingQueue
接口的具体实现类 ArrayBlockingQueue
举例。通过 ArrayBlockingQueue
实现一个消费者和生产者多线程模型。
核心内容如下:
以 ArrayBlockingQueue
作为生产者和消费者的数据容器
通过 ExecutorService
启动 3 个线程,2 两个生产者,1 个消费者
指定数据总量
ArrayBlockingQueueProducer
import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * 生产者线程向容器存入指定总量的 任务 * */ public class ArrayBlockingQueueProducer implements Runnable { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ArrayBlockingQueueProducer.class); // 容器 private ArrayBlockingQueue<String> queue; // 生产指定的数量 private AtomicInteger numberOfElementsToProduce; public ArrayBlockingQueueProducer(ArrayBlockingQueue<String> queue, AtomicInteger numberOfElementsToProduce) { this.queue = queue; this.numberOfElementsToProduce = numberOfElementsToProduce; } @Override public void run() { try { while (numberOfElementsToProduce.get() > 0) { try { // 向队列中存入任务 String task = String.format("task_%s", numberOfElementsToProduce.getAndUpdate(x -> x-1)); queue.put(task); logger.info("thread {}, produce task {}", Thread.currentThread().getName(), task); // 任务为0,生产者线程退出 if (numberOfElementsToProduce.get() == 0) { break; } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } catch (Exception e) { logger.error(this.getClass().getName().concat(". has error"), e); } } }
ArrayBlockingQueueConsumer
import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * 消费者线程向容器 消费 指定总量的任务 * */ public class ArrayBlockingQueueConsumer implements Runnable { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ArrayBlockingQueueConsumer.class); private ArrayBlockingQueue<String> queue; private AtomicInteger numberOfElementsToProduce; public ArrayBlockingQueueConsumer(ArrayBlockingQueue<String> queue, AtomicInteger numberOfElementsToProduce) { this.queue = queue; this.numberOfElementsToProduce = numberOfElementsToProduce; } @Override public void run() { try { while (!queue.isEmpty() || numberOfElementsToProduce.get() >= 0) { // 从队列中获取任务,并执行任务 String task = queue.take(); logger.info("thread {} consume task {}", Thread.currentThread().getName(),task); // 队列中数据为空,消费者线程退出 if (queue.isEmpty()) { break; } } } catch (Exception e) { logger.error(this.getClass().getName().concat(". has error"), e); } } }
测试TestBlockingQueue
import com.ckjava.synchronizeds.appCache.WaitUtils; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * 1. 以 ArrayBlockingQueue 作为生产者和消费者的数据容器 <br> * 2. 通过 ExecutorService 启动 3 个线程,2 两个生产者,1 个消费者 <br> * 3. 指定数据总量 */ public class TestBlockingQueue { public static void main(String[] args) { ArrayBlockingQueue<String> arrayBlockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(10); /*BlockingQueue delayQueue = new DelayQueue(); BlockingQueue<String> linkedBlockingQueue = new LinkedBlockingQueue<>(10); BlockingQueue<String> priorityBlockingQueue = new PriorityBlockingQueue<>(10); BlockingQueue<String> synchronousQueue = new SynchronousQueue<>();*/ ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3); // 最多生产 5 个数据 AtomicInteger numberOfElementsToProduce = new AtomicInteger(5); // 2 个生产者线程 executorService.submit(new ArrayBlockingQueueProducer(arrayBlockingQueue, numberOfElementsToProduce)); executorService.submit(new ArrayBlockingQueueProducer(arrayBlockingQueue, numberOfElementsToProduce)); // 1 个消费者线程 executorService.submit(new ArrayBlockingQueueConsumer(arrayBlockingQueue, numberOfElementsToProduce)); executorService.shutdown(); WaitUtils.waitUntil(() -> executorService.isTerminated(), 1000L); } }
输出如下:
13:54:17.884 [pool-1-thread-3] INFO c.c.b.ArrayBlockingQueueConsumer - thread pool-1-thread-3 consume task task_5 13:54:17.884 [pool-1-thread-1] INFO c.c.b.ArrayBlockingQueueProducer - thread pool-1-thread-1, produce task task_5 13:54:17.884 [pool-1-thread-2] INFO c.c.b.ArrayBlockingQueueProducer - thread pool-1-thread-2, produce task task_4 13:54:17.887 [pool-1-thread-3] INFO c.c.b.ArrayBlockingQueueConsumer - thread pool-1-thread-3 consume task task_4 13:54:17.887 [pool-1-thread-2] INFO c.c.b.ArrayBlockingQueueProducer - thread pool-1-thread-2, produce task task_2 13:54:17.887 [pool-1-thread-1] INFO c.c.b.ArrayBlockingQueueProducer - thread pool-1-thread-1, produce task task_3 13:54:17.887 [pool-1-thread-3] INFO c.c.b.ArrayBlockingQueueConsumer - thread pool-1-thread-3 consume task task_3 13:54:17.887 [pool-1-thread-2] INFO c.c.b.ArrayBlockingQueueProducer - thread pool-1-thread-2, produce task task_1 13:54:17.887 [pool-1-thread-3] INFO c.c.b.ArrayBlockingQueueConsumer - thread pool-1-thread-3 consume task task_2 13:54:17.887 [pool-1-thread-3] INFO c.c.b.ArrayBlockingQueueConsumer - thread pool-1-thread-3 consume task task_1
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