并发队列
简介:
并发队列Queue，队列其实就是一个容器
1.同步容器
Vector容器，HashTable容器，都是线程安全
如果同步容器使用foreach迭代过程中修改了元素的值，则会出现ConcurrentModificationException异常
可以使用iterator迭代器解决，但是在多线程并行情况下，修改容器中数据，会发生阻塞或者报NoSech异常
2.并发容器，队列
无界限：代表队列当中可以存放N个数据，没有长度限制
有界限：队列当中规定只能存放多少个数据，超过则阻塞
3.ConcurrentLinkedQueue，无界限的队列，可以采用add()方法(底层调用offer())或者offer方法将数据存放到队列当中,通过peek和poll方法获取队列头数据
peek()方法获取数据，但是该数据没有出列
poll()方法获取数据，完成后该数据出列
peek和poll当队列当中没有数据时，获取的数据为null，不会产生阻塞
public static void main(String[] args) {
//准备队列
ConcurrentLinkedQueue<String> queue = new ConcurrentLinkedQueue<>();
//存放数据
queue.offer("张三");
queue.offer("李四");
queue.offer("王五");
//获取队列中数据个数
System.out.println("队列中当前有："+queue.size()+"个数据~");
//获取队列中头数据 poll()方法相当于消费了队列中的数据，队列数据会随之删除
System.out.println("获取队列中的数据："+queue.poll());
System.out.println("队列中当前有："+queue.size()+"个数据~");
//获取队列中数据，但是不会删除
System.out.println("获取队列中的数据："+queue.peek());
System.out.println("获取队列中的数据："+queue.peek());
System.out.println("队列中当前有："+queue.size()+"个数据~");
} 4.有边界的阻塞队列BlockingQueue
put方法和take会发生阻塞，add以及offer还有poll和peek不会发生阻塞
4.1 ArrayBlockingQueue:当队列没有数据时，获取时为null，当队列满时，会报异常或者入队失败
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
//ArrayBlockingQueue底层数组实现
ArrayBlockingQueue<String> arrays = new ArrayBlockingQueue<String>(3);
arrays.add("张三");
arrays.add("李四");
arrays.add("王五");
System.out.println(arrays.poll());
arrays.offer("赵六",1000, TimeUnit.MILLISECONDS);
System.out.println(arrays.poll());
System.out.println(arrays.poll());
System.out.println(arrays.poll());
}5.LinkedBlockingQueue 初始可以指定队列大小，如果不指定则按照Integer.MaxValue值进行设定
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
//ArrayBlockingQueue底层数组实现
LinkedBlockingQueue <String> arrays = new LinkedBlockingQueue<String>(100);
new Thread(()->{
for (int i = 0; i < 100; i++) {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
try {
arrays.put("item"+i);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
new Thread(()->{
for (int i = 0; i < 100; i++) {
try {
System.out.println(arrays.take()+i);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
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