线程池-参数篇：2.队列

多线程环境中，通过队列可以很容易实现线程间数据共享，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；同时作为BlockingQueue的使用者，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的实现者都给一手包办了。

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，另外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，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。

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 *** 作的完全并行运行。

基于链表的阻塞队列，其内部也维持着一个数据缓冲队列（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。

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 *** 作队列中的数据，以此来提高整个队列的并发性能。

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。如果没有指定其容量大小，LinkedBlockingQueue会默认一个类似无限大小的容量（IntegerMAX_VALUE），这样的话，如果生产者的速度一旦大于消费者的速度，也许还没有等到队列满阻塞产生，系统内存就有可能已被消耗殆尽了。

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。

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 *** 作（生产者）永远不会被阻塞，而只有获取数据的 *** 作（消费者）才会被阻塞。

DelayQueue用于放置实现了Delayed接口的对象，其中的对象只能在其到期时才能从队列中取走。这种队列是有序的，即队头对象的延迟到期时间最长。注意：不能将null元素放置到这种队列中。

Delayed 是一种混合风格的接口，用来标记那些应该在给定延迟时间之后执行的对象。Delayed扩展了Comparable接口，比较的基准为延时的时间值，Delayed接口的实现类getDelay的返回值应为固定值（final）。DelayQueue内部是使用PriorityQueue实现的。

考虑以下场景：

一种笨笨的办法就是，使用一个后台线程，遍历所有对象，挨个检查。这种笨笨的办法简单好用，但是对象数量过多时，可能存在性能问题，检查间隔时间不好设置，间隔时间过大，影响精确度，多小则存在效率问题。而且做不到按超时的时间顺序处理。

这场景，使用DelayQueue最适合了，详情查看 DelayedQueue学习笔记 ; 精巧好用的DelayQueue

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），需要注意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。

使用时，若生产者生产数据的速度快于消费者消费数据的速度，随着长时间的运行，可能会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。

SynchronousQueue是一个内部只能包含零个元素的队列。插入元素到队列的线程被阻塞，直到另一个线程从队列中获取元素。同样，如果线程尝试获取元素并且当前没有线程在插入元素，则该线程将被阻塞，直到有线程将元素插入队列

声明一个SynchronousQueue有公平模式和非公平模式，区别如下:

参考： Java多线程-工具篇-BlockingQueue

12 SynchronousQueue

java中线程池的监控可以检测到正在执行的线程数。

通过线程池提供的参数进行监控。线程池里有一些属性在监控线程池的时候可以使用

taskCount：线程池需要执行的任务数量。

completedTaskCount：线程池在运行过程中已完成的任务数量。小于或等于taskCount。

largestPoolSize：线程池曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是否满过。如等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满了。

getPoolSize:线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话，池里的线程不会自动销毁，所以这个大小只增不+ getActiveCount：获取活动的线程数。

通过扩展线程池进行监控。通过继承线程池并重写线程池的beforeExecute，afterExecute和terminated方法，我们可以在任务执行前，执行后和线程池关闭前干一些事情。如监控任务的平均执行时间，最大执行时间和最小执行时间等。这几个方法在线程池里是空方法。如：

protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }

c# ThreadPool 判断子线程全部执行完毕的四种方法 1、先来看看这个 多线程编程 多线程用于数据采集时，速度明显很快，下面是基本方法，把那个auto写成采集数据方法即可。 using System; using SystemCollectionsGeneric; using SystemText; u

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