多线程篇（阻塞队列- PriorityBlockingQueue）（持续更新迭代）

目录

一、简介

二、类图

三、源码解析

1. 字段讲解

2. 构造方法

3. 入队方法

put

浮调整比较器方法的实现

入队图解

4. 出队方法

take

dequeue

下沉调整比较器方法的实现

出队图解

四、总结

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一、简介

PriorityBlockingQueue队列是 JDK1.5 的时候出来的一个阻塞队列。但是该队列入队的时候是不会阻塞的，

永远会加到队尾。

下面我们介绍下它的几个特点：

• PriorityBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue 一样是基于数组实现的，但后者在初始化时需要指定长

度，前者默认长度是 11。

• 该队列可以说是真正的无界队列，它在队列满的时候会进行扩容，而前面说的无界阻塞队列其实都有有界，只

是界限太大可以忽略（最大值是 2147483647）

• 该队列属于权重队列，可以理解为它可以进行排序，但是排序不是从小到大排或从大到小排，是基于数组的堆

结构（具体如何排下面会进行分析）

• 出队方式和前面的也不同，是根据权重来进行出队，和前面所说队列中那种先进先出或者先进后出方式不同。
• 其存入的元素必须实现Comparator，或者在创建队列的时候自定义Comparator

注意：

1. 堆结构实际上是一种完全二叉树，建议学习前了解一下二叉树。
2. 堆又分为大顶堆和小顶堆。大顶堆中第一个元素肯定是所有元素中最大的，小顶堆中第一个元素是所有元素中

最小的。

二、类图

三、源码解析

1. 字段讲解

从下面的字段我们可以知道，该队列可以排序，使用显示锁来保证操作的原子性，

在空队列时，出队线程会堵塞等。

    /*** 默认数组长度*/private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;/*** 最大达容量，分配时超出可能会出现 OutOfMemoryError 异常*/private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;/*** 队列，存储我们的元素*/private transient Object[] queue;/*** 队列长度*/private transient int size;/*** 比较器，入队进行权重的比较*/private transient Comparator<? super E> comparator;/*** 显示锁*/private final ReentrantLock lock;/*** 空队列时进行线程阻塞的 Condition 对象*/private final Condition notEmpty;

2. 构造方法

    /*** 默认构造，使用长度为 11 的数组，比较器为空*/public PriorityBlockingQueue() {this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);}/*** 自定义数据长度构造，比较器为空*/public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity) {this(initialCapacity, null);}/*** 自定义数组长度，可以自定义比较器*/public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity,Comparator<? super E> comparator) {if (initialCapacity < 1)throw new IllegalArgumentException();this.lock = new ReentrantLock();this.notEmpty = lock.newCondition();this.comparator = comparator;this.queue = new Object[initialCapacity];}

3. 入队方法

put

入队方法，下面可以看到 put 方法最终会调用 offer 方法，所以我们只看 offer 方法即可。

    public void put(E e) {offer(e); // never need to block}public boolean offer(E e) {//判断是否为空if (e == null)throw new NullPointerException();//显示锁final ReentrantLock lock = this.lock;lock.lock();//定义临时对象int n, cap;Object[] array;//判断数组是否满了while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))//数组扩容tryGrow(array, cap);try {//拿到比较器Comparator<? super E> cmp = comparator;//判断是否有自定义比较器if (cmp == null)//堆上浮siftUpComparable(n, e, array);else//使用自定义比较器进行堆上浮siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);//队列长度 +1size = n + 1;//唤醒休眠的出队线程notEmpty.signal();} finally {//释放锁lock.unlock();}return true;}

浮调整比较器方法的实现

    private static <T> void siftUpComparable(int k, T x, Object[] array) {Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>) x;while (k > 0) {//无符号向左移，目的是找到放入位置的父节点int parent = (k - 1) >>> 1;//拿到父节点的值Object e = array[parent];//比较是否大于该元素，不大于就没比较交换if (key.compareTo((T) e) >= 0)break;//以下都是元素位置交换array[k] = e;k = parent;}array[k] = key;}

根据上面的代码，可以看出这是完全二叉树在进行上浮调整。调整入队的元素，找出最小的，将元素排列有序化。

简单理解就是：父节点元素值一定要比它的子节点得小，如果父节点大于子节点了，那就两者位置进行交换。

入队图解

说的可能很模糊，我们先写个 demo，根据 demo 来进行图解分析：

public class TestPriorityBlockingQueue {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {PriorityBlockingQueue<Integer> concurrentLinkedQueue = new PriorityBlockingQueue<Integer>();concurrentLinkedQueue.offer(10);concurrentLinkedQueue.offer(20);concurrentLinkedQueue.offer(5);concurrentLinkedQueue.offer(1);concurrentLinkedQueue.offer(25);concurrentLinkedQueue.offer(30);//输出元素排列concurrentLinkedQueue.stream().forEach(e-> System.out.print(e+"  "));//取出元素Integer take = concurrentLinkedQueue.take();System.out.println();concurrentLinkedQueue.stream().forEach(e-> System.out.print(e+"  "));}
}

上面可以看出，我们要入队的元素是 [10,20,5,1,21,30]，接下来我们用图来演示一步步入队情况。

队列初始化时：

这时，我们开始将元素 元素 10 入队，并用二叉树辅助理解：

我们在将元素 20 入队：

将元素 5 入队后发现父节点大于子节点，这时需要进行上浮调整

开始进行上浮调整，将元素 10 和元素 5进行位置调换，结果如下：

接着将元素 1 入队后发现父节点大于子节点，继续进行调整：

第一次调整将元素 20 和元素 1 进行位置交换，交换完毕后结果如下：

交换完毕后，我们发现父节点的元素值还是大于子节点，说明还需要进行一次交换，最后交换结果如下：

接下来将元素 25 和 30 入队，结果如下：

注：

最小堆的的顶端一定是元素值最小的那个。

4. 出队方法

take

出队方法，该方法会阻塞

public E take() throws InterruptedException {//显示锁final ReentrantLock lock = this.lock;//可中断锁lock.lockInterruptibly();//结果接受对象E result;try {//判读队列是否为空while ( (result = dequeue()) == null)//线程阻塞notEmpty.await();} finally {lock.unlock();}return result;
}

dequeue

具体出队方法的实现

 private E dequeue() {//长度减少 1int n = size - 1;//判断队列中是否又元素if (n < 0)return null;else {//队列对象Object[] array = queue;//取出第一个元素E result = (E) array[0];//拿出最后一个元素E x = (E) array[n];//置空array[n] = null;Comparator<? super E> cmp = comparator;if (cmp == null)//下沉调整siftDownComparable(0, x, array, n);elsesiftDownUsingComparator(0, x, array, n, cmp);//成功则减少队列中的元素数量size = n;return result;}
}

总体就是找到父节点与两个子节点中最小的一个节点，然后进行交换位置，不断重复，由上而下的交换。

下沉调整比较器方法的实现

private static <T> void siftDownComparable(int k, T x, Object[] array,int n) {//判断队列长度if (n > 0) {Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>)x;//找到队列最后一个元素的父节点的索引。//如下图最大元素是30 父节点是 10，对于索引是 2int half = n >>> 1;           // loop while a non-leafwhile (k < half) {//拿到 k 节点下的左子节点int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least//取得子节点对应的值Object c = array[child];//取得 k 右子节点的索引int right = child + 1;//比较右节点的索引是否小于队列长度和左右子节点的值进行比较if (right < n &&((Comparable<? super T>) c).compareTo((T) array[right]) > 0)c = array[child = right];//比较父节点值是否大于子节点if (key.compareTo((T) c) <= 0)break;//下面都是元素替换array[k] = c;k = child;}array[k] = key;}
}

出队图解

这时，我们需要从队列中取出第一个元素 1，元素 1 取出时会与队列中最后一个元素进行交换，并将最后一个元素

置空。（实际上源码不是这么做的，源代码中是用变量来保存索引，直到全部下沉调整完成才进行替换）

替换后，结果就如下图显示一样。我们发现父节点大于子节点了，所以还需要再一次进行替换操作。

再一次替换后，将元素 30 下沉到下一个左边子节点，子节点上浮到原父节点位置。这就完成了下沉调整了。

四、总结

PriorityBlockingQueue 真的是个神奇的队列，可以实现优先出队。

最特别的是它只有一个锁，入队操作永远成功，而出队只有在空队列

的时候才会进行线程阻塞。可以说有一定的应用场景吧，比如：有任务要执行，可以对任务加一个优先级的权重，

这样队列会识别出来，对该任务优先进行出队。