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news 2025/9/24 6:20:43

济宁网站建设平台,o2o网站咋建设,宿州信息网,电子商务网站建设与运营的试题一、阻塞队列队列的原则：“先进先出”，队列分为普通队列，优先级队列等等。在数据结构中，堆是特殊的完全二叉树，一定不要把堆和二叉搜索树混淆。阻塞队列是一种特殊的队列，也遵循“先进先出”的原则。 …

一、阻塞队列

队列的原则：“先进先出”，队列分为普通队列，优先级队列等等。在数据结构中，堆是特殊的完全二叉树，一定不要把堆和二叉搜索树混淆。

阻塞队列是一种特殊的队列，也遵循“先进先出”的原则。

阻塞队列的特点：1.线程安全

2.带有阻塞功能

（1）如果队列为空，尝试出队列，就会触发阻塞，直到队列不空

（2）如果队列满了，尝试入队列，也会触发阻塞，直到队列不满

*生产者消费模型

引入生产者消费模型，主要目的是为了减少“锁竞争”，生产者和消费者的步调，不一定完全一致。出现不一样的时候阻塞队列可以起到"协调"的作用。

阻塞队列，用于协调多个线程之间的工作。

生产者消费模型，是后端开发中，常见的编程手段。

*什么是耦合

目前，大多数公司采用的是分布式系统。“服务器开发”，开发的不是一个服务器程序，通常是一组服务器程序，一台机器搞不定，需要多台机器。

例如：

此时A B C之间是直接调用的关系，因此他们之间的耦合关系就比较大

如果C这个模块修改了，B这个模块就可能也要配合修改

如果要增加一个D，那么也要针对B进行需修改

于是，我们可以在B和C之间加上一个阻塞队列（消息队列MQ）

这样子，如果C产生变动，对于B的影响就非常小了。如果再增加D，那么对于B影响很小。

但是，这样子做也是有代价的，首先，系统结构就更加复杂了，而且网络通信的效率会变得更低。

优点如下：

1、减少资源竞争，提高效率

2、可以更好地做到模块之间的解耦合

3、削峰填谷

A收到多大的压力，此时BCD收到的压力是相同的（此处的压力指的是每秒钟需要处理的请求数目），一旦BCD中某个机器顶不住了，此时整个系统可能就崩溃了

此时，A收到的压力，只是传递给B。而CD则被MQ保护起来了。每个服务器完成的功能不同，有的服务器处理一个请求，消耗的资源更多，有的就更少。

这种单个请求消耗资源较多的服务器，就更容易挂掉（MySQL服务器，就属于是比较脆弱的，容易挂掉的）

一个服务器为什么会挂？因为一个服务器每次处理一个请求，都是要消耗一定的硬件资源的，包括但不限于cpu，内存，硬盘，网络宽带

一个机器，能够提供的硬件资源，是有上限的，同一时刻，如果请求太多了，消耗的总资源超出机器能够提供的资源的上限，那么整个时候机器就会挂机了（系统也就无法进行访问了）

生产者消费者模型：

优点：

1.减少资源竞争，提升效率

2.降低耦合

3.削峰填谷

缺点：

1.系统更加复杂

2.引入队列的层数太多，就会增加网络开销

二、BlockingQueue

针对BlockingQueue，offer / add 等方法，是不带有“阻塞功能”的。

多个线程交互

三、实现阻塞队列

package Thread;
//自己基于以前学过的知识，写一个阻塞队列class MyBlockingQueue{ // 阻塞队列。private String[] array = null;private int size = 0; // 队列的大小。private int head = 0; // 队列的头指针。private int tail = 0; // 队列的尾指针private Object locker = new Object(); // 锁对象，用于保证线程安全。public MyBlockingQueue(int capacity){ // 构造方法，初始化队列的大小。array = new String[capacity]; // 队列的数组。}public void put(String element) throws InterruptedException { synchronized(locker){// 入队列。if(size >= array.length){locker.wait(); // 队列已满，等待。}array[tail] = element; // 入队列。tail++; // 尾指针加1。if(tail >= array.length){ // 如果尾指针超过了数组的长度，就从头开始。tail = 0; // 尾指针回到0。}size++; // 队列的大小加1。locker.notify(); // 唤醒等待的线程。}}public String take() throws InterruptedException { // 出队列。synchronized(locker){ // 出队列。if (size==0) {locker.wait(); // 队列已空，等待。}String element = array[head]; // 出队列。head++; // 头指针加1。if(head >= array.length){ // 如果头指针超过了数组的长度，就从头开始。head = 0; // 头指针回到0。}size--; // 队列的大小减1。locker.notify(); // 唤醒等待的线程。return element; // 返回出队列的元素。}
}
}
public class demo37 {public static void main(String[] args) {MyBlockingQueue myBlockingQueue = new MyBlockingQueue(1000); // 创建一个阻塞队列。Thread producer = new Thread(() -> { // 创建一个生产者线程。int count = 0; // 计数器，用于记录生产的数量。try { // 捕获异常。while (true) { // 无限循环，一直生产。myBlockingQueue.put(" " + count); // 入队列。System.out.println("生产了一个元素：" + count); // 打印出生产的元素。count++; // 计数器加1。Thread.sleep(1000); // 生产者休眠 0.5 秒。} }catch (Exception e) {e.printStackTrace(); // 打印异常信息。}
});Thread consumer = new Thread(() -> { // 创建一个消费者线程。try { // 捕获异常。while (true) { // 无限循环，一直消费。String take = myBlockingQueue.take(); // 出队列。System.out.println("消耗了一个元素：" + take); // 打印出队列的元素。Thread.sleep(1000); // 消费者休眠 1.5 秒。}}catch (Exception e) {e.printStackTrace(); // 打印异常信息。}});producer.start(); // 启动生产者线程。consumer.start(); // 启动消费者线程。try { // 捕获异常。producer.join(); // 等待消费者线程结束。consumer.join(); // 等待生产者线程结束。} catch (InterruptedException e) { // 捕获异常。e.printStackTrace(); // 打印异常信息。}}
}

最终输出：