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引入

我们知道，CPU资源是有限的，任何的处理速度跟线程个数并不是线性正相关。相反，过多的线程反而会导致CPU频繁切换，处理性能下降。所以，线程池的大小一般都是综合考虑要处理任何的特点和硬件环境，来事先设置的。

当我们向固定大小的线程池中请求一个线程时，如果线程池中没有空闲资源了，这个时候线程池如何处理这个请求？是拒绝请求还是排队请求？各种处理策略又是怎么实现的呢？

这就要用到队列(queue)了

如何理解“队列”

队列这个概念非常好理解。可以把它想象成排队买票，先来的先买，后来的人只能站末尾，不允许插队。先进者先出，这就是典型的“队列”。

我们知道，栈只支持两个基本操作：入栈 push()和出栈 pop()。队列跟栈非常相似，支持的操作也很有限，最基本的操作也是两个：入队 enqueue()，放一个数据到队列尾部；出队 dequeue()，从队列头部取一个元素。

所以，队列和栈一样，也是一种操作受限的线性表数据结构。

作为一种非常基础的数据结构，队列的应用也非常广泛，特别是一些具有额外特性的对象，比如循环队列、阻塞队列、并发队列。它们在很多偏底层系统、框架、中间件的开发中，起着关键性作用。比如高性能队列Disruptor、Linux环形缓存，都用到了循环并发队列；Java concurrent并发包利用ArrayBlockingQueue来实现公平锁等

单向队列

我们知道了，队列跟栈一样，也是一种抽象的数据结构。它具有先入先出的特性，支持在队尾插入元素、在队头删除元素，那究竟该如何实现一个队列呢？

跟栈一样，队列可以用数组来实现，也可以用链表来实现。

• 用数组实现的队列叫作顺序队列
• 用链表实现的队列叫作链式队列。

顺序队列

如下为一个顺序队列

// 用数组实现的队列public class ArrayQueue {
   	 // 数组：items，数组大小：n	 private String[] items;	 private int n = 0;	 // head 表示队头下标，tail 表示队尾下标	 private int head = 0;	 private int tail = 0;	 	 // 申请一个大小为 capacity 的数组	 public ArrayQueue(int capacity) {
   		 items = new String[capacity];		 n = capacity;	 }	 	 // 入队	 public boolean enqueue(String item) {
   		 // 如果 tail == n 表示队列已经满了		 if (tail == n) return false;		 items[tail] = item;		 ++tail;		 return true;	 }	 	 // 出队	 public String dequeue() {
   		 // 如果 head == tail 表示队列为空		 if (head == tail) return null;		 // 为了让其他语言的同学看的更加明确，把 -- 操作放到单独一行来写了		 String ret = items[head];		 ++head;		 return ret;	 }}

对于栈来说，我们只需要一个栈顶指针就可以了。但是队列需要两个指针：一个是 head 指针，指向队头；一个是 tail 指针，指向队尾。

如下图，当 a、b、c、d 依次入队之后，队列中的 head 指针指向下标为 0 的位置，tail 指针指向下标为 4 的位置。

当我们调用两次出队操作之后，队列中 head 指针指向下标为 2 的位置，tail 指针仍然指向下标为 4 的位置。

随着不停地进行入队、出队操作，head 和 tail 都会持续往后移动。当tail 移动到最右边，即使数组中还有空闲空间，也无法继续往队列中添加数据了。这个问题该如何解决呢？

数组的删除操作也会导致数据的不连续，这时的解决方法是数据搬移。相对于队列来说，每次进出队操作就相当于删除数组下标为0的数据，要搬移整个队列中的数据，这样的出队操作的时间复杂度就会从原来的 O(1) 变为 O(n)。能不能优化一下呢？

实际上，我们在出队时可以不用搬移数据，如果没有空闲空间了，我们只需要在入队时，在集中触发一次数据的搬移操作。借助这个思想，出队函数dequeue() 保持不变，我们稍加改造一下入队函数 enqueue() 的实现，就可以轻松解决刚才的问题了。下面是具体的代码：

// 入队操作，将 item 放入队尾 public boolean enqueue(String item) {
   	 // tail == n 表示队列末尾没有空间了	 if (tail == n) {
   		 // tail ==n && head==0，表示整个队列都占满了	 	if (head == 0) return false;		 // 数据搬移		 for (int i = head; i < tail; ++i) {
   			 items[i-head] = items[i];		 }		 // 搬移完之后重新更新 head 和 tail		 tail -= head;		 head = 0;	 }		 items[tail] = item;	 ++tail;	 return true; }

从代码中我们看到，当队列的 tail 指针移动到数组的最右边后，如果有新的数据入队，我们可以将 head 到 tail 之间的数据，整体搬移到数组中 0 到 tail-head 的位置。

链式队列

基于链表的实现，我们同样需要两个指针：head 指针和 tail 指针。它们分别指向链表的第一个结点和最后一个结点。如图所示，入队时，tail->next= new_node, tail = tail->next；出队时，head = head->next。

循环队列

我们刚才用数组来实现队列的时候，在 tail==n 时，会有数据搬移操作，这样入队操作性能就会受到影响。那有没有办法能够避免数据搬移呢？我们来看看循环队列的解决思路。

循环队列，顾名思义，它长的像一个环。原本数组是有头有尾的，是一条直线。现在我们把首尾相连，组成一个环。

我们可以看到，图中这个队列的大小为 8，当前 head=4，tail=7。当有一个新的元素 a 入队时，我们放入下标为 7 的位置。但这个时候，我们并不把 tail 更新为 8，而是将其在环中后移一位，到下标为 0 的位置。当再有一个元素 b 入队时，我们将 b 放入下标为 0 的位置，然后 tail 加 1 更新为 1。所以，在 a，b 依次入队之后，循环队列中的元素就变成了下面的样子：

那循环队列怎么实现呢？关键在确定好队空和队满的判定条件

在用数组实现的非循环队列中，队满的判断条件是tail == n，队空的判断条件是head == tail。

那针对循环队列，如何判断队空和队满呢？

• 队列为空的判断条件仍然是 head == tail。队满情况间下图：

  

• 上图分析tail=3，head=4，n=8，所以总结一下规律就是：(3+1)%8=4。多画几张队满的图，你就会发现，当队满时，(tail+1)%n=head。

public class CircularQueue {
   	 // 数组：items，数组大小：n	 private String[] items;	 private int n = 0;	 // head 表示队头下标，tail 表示队尾下标	 private int head = 0;	 private int tail = 0;	 	 // 申请一个大小为 capacity 的数组	 public CircularQueue(int capacity) {
   		 items = new String[capacity];		 n = capacity;	 }	 	 // 入队	 public boolean enqueue(String item) {
   		 // 队列满了		 if ((tail + 1) % n == head) return false;		 items[tail] = item;		 tail = (tail + 1) % n;		 return true;	 }	 	 // 出队	 public String dequeue() {
   		 // 如果 head == tail 表示队列为空		 if (head == tail) return null;		 String ret = items[head];		 head = (head + 1) % n;		 return ret;	 }}

从上面也可以看出，当队列满时，图中的tail执行的位置实际上是没有存储数据的。所以，循环队列会浪费一个数组的循环空间

那么怎么解决呢？定义一个记录队列大小的值size，当这个值与数组大小相等时，表示队列已满，当tail达到最底时，size不等于数组大小时，tail就指向数组第一个位置。当出队时，size—，入队时size++

阻塞队列和并发队列

阻塞队列其实就是在队列基础上增加了阻塞操作。简单来说，就是

• 在队列为空的时候，从队头取数据会被阻塞，因为此时还没有数据可取，直到队列中有了数据才能返回；
• 如果队列已经满了，那么插入数据的操作就会被阻塞，直到队列中有空闲位置后再插入数据，然后再返回。
  

上述的定义就是一个“生产者 - 消费者模型”！也就是说我们可以使用阻塞队列，轻松实现一个“生产者 - 消费者模型”！

• 这种基于阻塞队列实现的“生产者-消费者模型”，可以有效的协调生产和消费的速度。当“生产者”生成数据的速度过快，“消费者”来不及消费时，存储数据的队列很快就会满了。这个时候，生产者就阻塞等待，直到“消费者”消费了数据，“生产者”才会被唤醒继续“生产”
• 不仅如此，基于阻塞队列，我们还可以协调“生产者”和“消费者”的个数，来提高数据的处理效率。比如上面，我们可以多配置几个“消费者”，来应对一个“生产者”

在多线程下，会有多个线程同时操作队列，这个时候就会存在线程安全问题，那如何实现一个线程安全的队列呢？

线程安全的队列我们叫做并发队列。最简单直接的实现方式是直接在enqueue()、dequeue()方法上加锁，但是锁粒度大并发度会比较低，同一时刻仅允许一个存或者取操作。实际上，基于数组的循环队列，利用CAS原子操作，可以实现非常高效的并发队列。这也是循环队列比链式队列应用更广泛的问题。

循环队列的长度设定需要对并发数据有一定的预测，否则会丢失太多请求。

队列在线程池等有限资源池中的应用

问题：线程池没有空闲线程时，新的任务

请求线程资源时，线程池该如何处理？各种理策略又是如何实现的呢？

我们一般有两种处理策略。

• 一种是非阻塞的处理方式，直接拒绝任务请求；
• 另一种是阻塞的处理方式，将请求排队，等到有空闲线程时，取出排队的请求继续处理。

那如何存储排队的请求呢？ 我们希望公平的处理每个排队的请求，先到先服务，所以队列这种数据结构就可以用来存储这些排队请求了

又队列有基于链表和基于数组这两种实现方式。这两种实现方式对于排队请求又有什么区别呢？

• 基于链表的实现方式，可以实现一个支持无限排队的无界队列（unbounded queue），但是可能会导致过多的请求排队等待，请求处理的响应时间过长。所以，针对响应时间比较敏感的系统，基于链表实现的无限排队的线程池是不合适的。
• 基于数组实现的有界队列（bounded queue），队列的大小有限，所以线程池中排队的请求超过队列大小时，接下来的请求就会被拒绝，这种方式对响应时间敏感的系统来说，就相对更合理。不过，设置一个合理的队列大小，也是非常有讲究的。队列太大导致等待的请求太多，队列太小导致无法充分利用系统资源，发挥最大性能

队列除了可以应用在线程池请求排队的场景之外，可以应用在任何有限资源池中，用于排队请求，比如数据库连接池等。实际上，对于大部分资源有限的场景，当没有空闲资源时，基本上都可以通过“队列”这种数据结构来实现请求排队。

小结

队列最大的特点就是先进先出，主要的两个操作是入队和出队。

• 跟栈一样，它既可以用数组来实现，也可以用链表来实现。用数组实现的叫顺序队列，用链表实现的叫链式队列。
• 特别是长得像一个环的循环队列。在数组实现队列的时候，会有数据搬移操作，要想解决数据搬移的问题，我们就需要像环一样的循环队列。

循环队列要重点关注。要想写出没有 bug 的循环队列实现代码，关键要确定好队空和队满的判定条件

除此之外，还需要关注几种高级的队列结构，阻塞队列、并发队列，底层都还是队列这种数据结构，只不过在之上附加了很多其他功能。阻塞队列就是入队、出队操作可以阻塞，并发队列就是队列的操作多线程安全。

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