引言
上篇文章我们讲解了ArrayBlockingQueue源码，这篇文章开始讲解LinkedBlockingQueue源码。从名字上就能看到ArrayBlockingQueue是基于数组实现的，而LinkedBlockingQueue是基于链表实现。
那么，LinkedBlockingQueue底层源码实现是什么样的？跟ArrayBlockingQueue有何不同？
LinkedBlockingQueue的应用场景跟ArrayBlockingQueue有什么不一样？
看完这篇文章，可以轻松解答这些问题。
由于LinkedBlockingQueue实现了BlockingQueue接口，而BlockingQueue接口中定义了几组放数据和取数据的方法，来满足不同的场景。
操作 | 抛出异常 | 返回特定值 | 一直阻塞 | 阻塞指定时间 |
放数据 | add() | offer() | put() | offer(e, time, unit) |
取数据（同时删除数据） | remove() | poll() | take() | poll(time, unit) |
取数据（不删除） | element() | peek() | 不支持 | 不支持 |
这四组方法的区别是：
- 当队列满的时候，再次添加数据，add()会抛出异常，offer()会返回false，put()会一直阻塞，offer(e, time, unit)会阻塞指定时间，然后返回false。
- 当队列为空的时候，再次取数据，remove()会抛出异常，poll()会返回null，take()会一直阻塞，poll(time, unit)会阻塞指定时间，然后返回null。
LinkedBlockingQueue也会有针对这几组放数据和取数据方法的具体实现。 Java线程池中的固定大小线程池就是基于LinkedBlockingQueue实现的：
# 创建固定大小的线程池
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);对应的源码实现：
# 底层使用LinkedBlockingQueue队列存储任务
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}类结构
先看一下LinkedBlockingQueue类里面有哪些属性：
public class LinkedBlockingQueue<E>
extends AbstractQueue<E>
implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {
/**
* 容量大小
*/
private final int capacity;
/**
* 元素个数
*/
private final AtomicInteger count = new AtomicInteger();
/**
* 头节点
*/
transient Node<E> head;
/**
* 尾节点
*/
private transient Node<E> last;
/**
* 取数据的锁
*/
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();
/**
* 取数据的条件（队列非空）
*/
private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();
/**
* 放数据的锁
*/
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();
/**
* 放数据的条件（队列非满）
*/
private final Condition notFull = putLock.newCondition();
/**
* 链表节点类
*/
static class Node<E> {
/**
* 节点元素
*/
E item;
/**
* 后继节点
*/
Node<E> next;
Node(E x) {
item = x;
}
}
}
图片
可以看出LinkedBlockingQueue底层是基于链表实现的，定义了头节点head和尾节点last，由链表节点类Node可以看出是个单链表。 发现个问题，ArrayBlockingQueue中只使用了一把锁，入队出队操作共用这把锁。而LinkedBlockingQueue则使用了两把锁，分别是出队锁takeLock和入队锁putLock，为什么要这么设计呢？
LinkedBlockingQueue把两把锁分开，性能更好，为什么ArrayBlockingQueue不这样设计呢？
原因是ArrayBlockingQueue是基于数组实现的，所有数据都存储在同一个数组对象里面，对同一个对象没办法使用两把锁，会有数据可见性的问题。而LinkedBlockingQueue底层是基于链表实现的，从头节点删除，尾节点插入，头尾节点分别是两个对象，可以分别使用两把锁，提升操作性能。
另外也定义了两个条件notEmpty和notFull，当条件满足的时候才允许放数据或者取数据，下面会详细讲。
初始化
LinkedBlockingQueue常用的初始化方法有两个：
- 无参构造方法
- 指定容量大小的有参构造方法
/**
* 无参构造方法
*/
BlockingQueue<Integer> blockingQueue1 = new LinkedBlockingQueue<>();
/**
* 指定容量大小的构造方法
*/
BlockingQueue<Integer> blockingQueue2 = new LinkedBlockingQueue<>(10);再看一下对应的源码实现：
/**
* 无参构造方法
*/
public LinkedBlockingQueue() {
this(Integer.MAX_VALUE);
}
/**
* 指定容量大小的构造方法
*/
public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
if (capacity <= 0) {
throw new IllegalArgumentException();
}
// 设置容量大小，初始化头尾结点
this.capacity = capacity;
last = head = new Node<E>(null);
}可以看出LinkedBlockingQueue的无参构造方法使用的链表容量是Integer的最大值，存储大量数据的时候，会有内存溢出的风险，建议使用有参构造方法，指定容量大小。
有参构造方法还会初始化头尾节点，节点值为null。
LinkedBlockingQueue初始化的时候，不支持指定是否使用公平锁，只能使用非公平锁，而ArrayBlockingQueue是支持指定的。
放数据源码
放数据的方法有四个：
操作 | 抛出异常 | 返回特定值 | 阻塞 | 阻塞一段时间 |
放数据 | add() | offer() | put() | offer(e, time, unit) |
offer方法源码
先看一下offer()方法源码，其他放数据方法逻辑也是大同小异，都是在链表尾部插入。 offer()方法在队列满的时候，会直接返回false，表示插入失败。
/**
* offer方法入口
*
* @param e 元素
* @return 是否插入成功
*/
public boolean offer(E e) {
// 1. 判空，传参不允许为null
if (e == null) {
throw new NullPointerException();
}
// 2. 如果队列已满，则直接返回false，表示插入失败
final AtomicInteger count = this.count;
if (count.get() == capacity) {
return false;
}
int c = -1;
Node<E> node = new Node<E>(e);
// 3. 获取put锁，并加锁
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
putLock.lock();
try {
// 4. 加锁后，再次判断队列是否已满，如果未满，则入队
if (count.get() < capacity) {
enqueue(node);
// 5. 队列个数加一
c = count.getAndIncrement();
// 6. 如果队列未满，则唤醒因为队列已满而等待放数据的线程（用来补偿，不加也行）
if (c + 1 < capacity) {
notFull.signal();
}
}
} finally {
// 7. 释放锁
putLock.unlock();
}
// 8. c等于0，表示插入前，队列为空，是第一次插入，需要唤醒因为队列为空而等待取数据的线程
if (c == 0) {
signalNotEmpty();
}
// 9. 返回是否插入成功
return c >= 0;
}
/**
* 入队
*
* @param node 节点
*/
private void enqueue(LinkedBlockingQueue.Node<E> node) {
// 直接追加到链表末尾
last = last.next = node;
}
/**
* 唤醒因为队列为空而等待取数据的线程
*/
private void signalNotEmpty() {
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lock();
try {
notEmpty.signal();
} finally {
takeLock.unlock();
}
}offer()方法逻辑也很简单，追加元素到链表末尾，如果是第一次添加元素，就唤醒因为队列为空而等待取数据的线程。
再看一下另外三个添加元素方法源码：
add方法源码
add()方法在数组满的时候，会抛出异常，底层基于offer()实现。
/**
* add方法入口
*
* @param e 元素
* @return 是否添加成功
*/
public boolean add(E e) {
if (offer(e)) {
return true;
} else {
throw new IllegalStateException("Queue full");
}
}put方法源码
put()方法在数组满的时候，会一直阻塞，直到有其他线程取走数据，空出位置，才能添加成功。
/**
* put方法入口
*
* @param e 元素
*/
public void put(E e) throws InterruptedException {
// 1. 判空，传参不允许为null
if (e == null) {
throw new NullPointerException();
}
int c = -1;
Node<E> node = new Node<E>(e);
// 2. 加可中断的锁，防止一直阻塞
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
putLock.lockInterruptibly();
final AtomicInteger count = this.count;
try {
// 3. 如果队列已满，就一直阻塞，直到被唤醒
while (count.get() == capacity) {
notFull.await();
}
// 4. 如果队列未满，则直接入队
enqueue(node);
c = count.getAndIncrement();
// 5. 如果队列未满，则唤醒因为队列已满而等待放数据的线程（用来补偿，不加也行）
if (c + 1 < capacity) {
notFull.signal();
}
} finally {
// 6. 释放锁
putLock.unlock();
}
// 7. c等于0，表示插入前，队列为空，是第一次插入，需要唤醒因为队列为空而等待取数据的线程
if (c == 0) {
signalNotEmpty();
}
}offer(e, time, unit)源码
再看一下offer(e, time, unit)方法源码，在数组满的时候， offer(e, time, unit)方法会阻塞一段时间。
/**
* offer方法入口
*
* @param e 元素
* @param timeout 超时时间
* @param unit 时间单位
* @return 是否添加成功
*/
public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
// 1. 判空，传参不允许为null
if (e == null) {
throw new NullPointerException();
}
// 2. 把超时时间转换为纳秒
long nanos = unit.toNanos(timeout);
int c = -1;
final AtomicInteger count = this.count;
// 2. 加可中断的锁，防止一直阻塞
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
putLock.lockInterruptibly();
try {
// 4. 循环判断队列是否已满
while (count.get() == capacity) {
if (nanos <= 0) {
// 6. 如果队列已满，且超时时间已过，则返回false
return false;
}
// 5. 如果队列已满，则等待指定时间
nanos = notFull.awaitNanos(nanos);
}
// 7. 如果队列未满，则入队
enqueue(new Node<E>(e));
// 8. 如果队列未满，则唤醒因为队列已满而等待放数据的线程（用来补偿，不加也行）
c = count.getAndIncrement();
if (c + 1 < capacity) {
notFull.signal();
}
} finally {
// 9. 释放锁
putLock.unlock();
}
// 10. c等于0，表示插入前，队列为空，是第一次插入，需要唤醒因为队列为空而等待取数据的线程
if (c == 0) {
signalNotEmpty();
}
return true;
}弹出数据源码
弹出数据（取出数据并删除）的方法有四个：
操作 | 抛出异常 | 返回特定值 | 阻塞 | 阻塞一段时间 |
取数据（同时删除数据） | remove() | poll() | take() | poll(time, unit) |
poll方法源码
看一下poll()方法源码，其他方取数据法逻辑大同小异，都是从链表头部弹出元素。 poll()方法在弹出元素的时候，如果队列为空，直接返回null，表示弹出失败。
/**
* poll方法入口
*/
public E poll() {
// 如果队列为空，则返回null
final AtomicInteger count = this.count;
if (count.get() == 0) {
return null;
}
E x = null;
int c = -1;
// 2. 加锁
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lock();
try {
// 3. 如果队列不为空，则取出队头元素
if (count.get() > 0) {
x = dequeue();
// 4. 元素个数减一
c = count.getAndDecrement();
// 5. 如果队列不为空，则唤醒因为队列为空而等待取数据的线程
if (c > 1) {
notEmpty.signal();
}
}
} finally {
// 6. 释放锁
takeLock.unlock();
}
// 7. 如果取数据之前，队列已满，取数据之后队列肯定不满了，则唤醒因为队列已满而等待放数据的线程
if (c == capacity) {
signalNotFull();
}
return x;
}
/**
* 取出队头元素
*/
private E dequeue() {
Node<E> h = head;
Node<E> first = h.next;
h.next = h;
head = first;
E x = first.item;
first.item = null;
return x;
}
/**
* 唤醒因为队列已满而等待放数据的线程
*/
private void signalNotFull() {
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
putLock.lock();
try {
notFull.signal();
} finally {
putLock.unlock();
}
}remove方法源码
再看一下remove()方法源码，如果队列为空，remove()会抛出异常。
/**
* remove方法入口
*/
public E remove() {
// 1. 直接调用poll方法
E x = poll();
// 2. 如果取到数据，直接返回，否则抛出异常
if (x != null) {
return x;
} else {
throw new NoSuchElementException();
}
}take方法源码
再看一下take()方法源码，如果队列为空，take()方法就一直阻塞，直到被唤醒。
/**
* take方法入口
*/
public E take() throws InterruptedException {
E x;
int c = -1;
final AtomicInteger count = this.count;
// 1. 加可中断的锁，防止一直阻塞
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lockInterruptibly();
try {
// 2. 如果队列为空，就一直阻塞，直到被唤醒
while (count.get() == 0) {
notEmpty.await();
}
// 3. 如果队列不为空，则取出队头元素
x = dequeue();
// 4. 队列元素个数减一
c = count.getAndDecrement();
// 5. 如果队列不为空，则唤醒因为队列为空而等待取数据的线程
if (c > 1) {
notEmpty.signal();
}
} finally {
// 6. 释放锁
takeLock.unlock();
}
// 7. 如果取数据之前，队列已满，取数据之后队列肯定不满了，则唤醒因为队列已满而等待放数据的线程
if (c == capacity) {
signalNotFull();
}
return x;
}poll(time, unit)源码
再看一下poll(time, unit)方法源码，在队列满的时候， poll(time, unit)方法会阻塞指定时间，然后然后null。
/**
* poll方法入口
*
* @param timeout 超时时间
* @param unit 时间单位
* @return 元素
*/
public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
E x = null;
int c = -1;
// 1. 把超时时间转换成纳秒
long nanos = unit.toNanos(timeout);
final AtomicInteger count = this.count;
// 2. 加可中断的锁，防止一直阻塞
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lockInterruptibly();
try {
// 3. 循环判断队列是否为空
while (count.get() == 0) {
if (nanos <= 0) {
// 5. 如果队列为空，且超时时间已过，则返回null
return null;
}
// 4. 阻塞到到指定时间
nanos = notEmpty.awaitNanos(nanos);
}
// 6. 如果队列不为空，则取出队头元素
x = dequeue();
// 7. 队列元素个数减一
c = count.getAndDecrement();
// 8. 如果队列不为空，则唤醒因为队列为空而等待取数据的线程
if (c > 1) {
notEmpty.signal();
}
} finally {
// 9. 释放锁
takeLock.unlock();
}
// 7. 如果取数据之前，队列已满，取数据之后队列肯定不满了，则唤醒因为队列已满而等待放数据的线程
if (c == capacity) {
signalNotFull();
}
return x;
}查看数据源码
再看一下查看数据源码，查看数据，并不删除数据。
操作 | 抛出异常 | 返回特定值 | 阻塞 | 阻塞一段时间 |
取数据（不删除） | element() | peek() | 不支持 | 不支持 |
peek方法源码
先看一下peek()方法源码，如果数组为空，直接返回null。
/**
* peek方法入口
*/
public E peek() {
// 1. 如果队列为空，则返回null
if (count.get() == 0) {
return null;
}
// 2. 加锁
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lock();
try {
// 3. 取出队头元素
Node<E> first = head.next;
if (first == null) {
return null;
} else {
return first.item;
}
} finally {
// 4. 释放锁
takeLock.unlock();
}
}element方法源码
再看一下element()方法源码，如果队列为空，则抛出异常。
/**
* element方法入口
*/
public E element() {
// 1. 调用peek方法查询数据
E x = peek();
// 2. 如果查到数据，直接返回
if (x != null) {
return x;
} else {
// 3. 如果没找到，则抛出异常
throw new NoSuchElementException();
}
}总结
这篇文章讲解了LinkedBlockingQueue阻塞队列的核心源码，了解到LinkedBlockingQueue队列具有以下特点：
- LinkedBlockingQueue实现了BlockingQueue接口，提供了四组放数据和读数据的方法，来满足不同的场景。
- LinkedBlockingQueue底层基于链表实现，支持从头部弹出数据，从尾部添加数据。
- LinkedBlockingQueue初始化的时候，如果不指定队列长度，默认长度是Integer最大值，有内存溢出风险，建议初始化的时候指定队列长度。
- LinkedBlockingQueue的方法是线程安全的，分别使用了读写两把锁，比ArrayBlockingQueue性能更好。
那么ArrayBlockingQueue与LinkedBlockingQueue区别是什么？相同点：
- 都是继承自AbstractQueue抽象类，并实现了BlockingQueue接口，所以两者拥有相同的读写方法，出现的地方可以相互替换。
不同点：
- 底层结构不同，ArrayBlockingQueue底层基于数组实现，初始化的时候必须指定数组长度，无法扩容。LinkedBlockingQueue底层基于链表实现，链表最大长度是Integer最大值。
- 占用内存大小不同，ArrayBlockingQueue一旦初始化，数组长度就确定了，不会随着元素增加而改变。LinkedBlockingQueue会随着元素越多，链表越长，占用内存越大。
- 性能不同，ArrayBlockingQueue的入队和出队共用一把锁，并发较低。LinkedBlockingQueue入队和出队使用两把独立的锁，并发情况下性能更高。
- 公平锁选项，ArrayBlockingQueue初始化的时候，可以指定使用公平锁或者非公平锁，公平锁模式下，可以按照线程等待的顺序来操作队列。LinkedBlockingQueue只支持非公平锁。
- 适用场景不同，ArrayBlockingQueue适用于明确限制队列大小的场景，防止生产速度大于消费速度的时候，造成内存溢出、资源耗尽。LinkedBlockingQueue适用于业务高峰期可以自动扩展消费速度的场景。
今天一起分析了LinkedBlockingQueue队列的源码，可以看到LinkedBlockingQueue的源码非常简单，没有什么神秘复杂的东西，下篇文章再一起接着分析其他的阻塞队列源码。
