前言

我们知道，CPU 资源是有限的，任务的处理速度与线程个数并不是线性正相关。相反，过多的线程反而会导致 CPU 频繁切换，处理性能下降。所以，线程池的大小一般都是综合考虑要处理任务的特点和硬件环境，来事先设置的。当我们向固定大小的线程池中请求一个线程时，如果线程池中没有空闲资源了，这个时候线程池如何处理这个请求？是拒绝请求还是排队请求？各种处理策略又是怎么实现的呢？实际上，这些问题并不复杂，其底层的数据结构就是我们今天要学的内容，队列 （queue）。

如何理解“队列”？

队列这个概念非常好理解。你可以把它想象成排队买票，先来的先买，后来的人只能站末尾，不允许插队。先进者先出，这就是典型的“队列”。

我们知道，栈只支持两个基本操作：入栈 push()和出栈 pop()。队列跟栈非常相似，支持的操作也很有限，最基本的操作也是两个：入队 enqueue()，放一个数据到队列尾部；出队 dequeue()，从队列头部取一个元素。

所以，队列跟栈一样，也是一种操作受限的线性表数据结构。

队列的概念很好理解，基本操作也很容易掌握。作为一种非常基础的数据结构，队列的应用也非常广泛，特别是一些具有某些额外特性的队列，比如循环队列、阻塞队列、并发队列。它们在很多偏底层系统、框架、中间件的开发中，起着关键性的作用。比如高性能队列 Disruptor、Linux 环形缓存，都用到了循环并发队列；Java concurrent 并发包利用ArrayBlockingQueue 来实现公平锁等。

顺序队列和链式队列

队列跟栈一样，也是一种抽象的数据结构。它具有先进先出的特性，支持在队尾插入元素，在队头删除元素，那究竟该如何实现一个队列呢？

跟栈一样，队列可以用数组来实现，也可以用链表来实现。用数组实现的栈叫作顺序栈，用链表实现的栈叫作链式栈。同样，用数组实现的队列叫作顺序队列，用链表实现的队列叫作链式队列。

// 用数组实现的队列
public class ArrayQueue {
    // 数组：items，数组大小：n
    private String[] items;
    private int n = 0;

    // head表示队头下标，tail表示队尾下标
    private int head = 0;
    private int tail = 0;

    // 申请一个大小为capacity的数组
    public ArrayQueue(int capacity) {
        items = new String[capacity];
        n = capacity;
    }

    // 入队
    public boolean enqueue(String item) {
        // 如果tail == n 表示队列已经满了
        if (tail == n) return false;
        items[tail] = item;
        ++tail;
        return true;
    }

    // 出队
    public String dequeue() {
        // 如果head == tail 表示队列为空
        if (head == tail) return null;
        // 为了让其他语言的同学看的更加明确，把--操作放到单独一行来写了
        String ret = items[head];
        ++head;
        return ret;
        }
}

对于栈来说，我们只需要一个栈顶指针就可以了。但是队列需要两个指针：一个是 head 指针，指向队头；一个是 tail 指针，指向队尾。

结合下面这张图来理解。当 a、b、c、d 依次入队之后，队列中的 head 指针指向下标为 0 的位置，tail 指针指向下标为 4 的位置。

当我们调用两次出队操作之后，队列中 head 指针指向下标为 2 的位置，tail 指针仍然指向下标为 4 的位置

随着不停地进行入队、出队操作，head 和 tail 都会持续往后移动。当 tail 移动到最右边，即使数组中还有空闲空间，也无法继续往队列中添加数据了。这个问题该如何解决呢？

数组的删除操作会导致数组中的数据不连续。你还记得我们当时是怎么解决的吗？对，用数据搬移！但是，每次进行出队操作都相当于删除数组下标为 0 的数据，要搬移整个队列中的数据，这样出队操作的时间复杂度就会从原来的 O(1) 变为 O(n)。能不能优化一下呢？

实际上，我们在出队时可以不用搬移数据。如果没有空闲空间了，我们只需要在入队时，再集中触发一次数据的搬移操作。借助这个思想，出队函数 dequeue() 保持不变，我们稍加改造一下入队函数 enqueue() 的实现，就可以轻松解决刚才的问题了。下面是具体的代码：

// 入队操作，将item放入队尾
public boolean enqueue(String item) {
    // tail == n表示队列末尾没有空间了
    if (tail == n) {
        // tail ==n && head==0，表示整个队列都占满了
        if (head == 0) return false;
        // 数据搬移
        for (int i = head; i < tail; ++i) {
        items[i-head] = items[i];
        }
        // 搬移完之后重新更新head和tail
        tail -= head;
        head = 0;
    }
    items[tail] = item;
    ++tail;
    return true;
}

当队列的 tail 指针移动到数组的最右边后，如果有新的数据入队，我们可以将 head 到 tail 之间的数据，整体搬移到数组中 0 到 tail-head 的位置。

出队操作的时间复杂度仍然是 O(1)，但入队操作的时间复杂度还是 O(1)吗？

在正常情况下，队列的入队和出队操作时间复杂度都是O(1)，在进行“数据搬移”改造的情况下，入队的时间复杂度：

如果队尾没有满，可以直接入队，时间复杂度为O(1)。

如果队尾已满的情况下，就必须进行数据搬移了，tail=n,搬移的时间复杂度为O(n).

总体情况来看，tail的可能是0~n的任意值，在0~n-1的时候队列入队的时间复杂度都是O(1)，不需要搬移直接入队即可；只有当tail=n的时候时间复杂度才迅速飙升为O(n)，即需要进行n次搬移，此时n次的搬移如果均摊到0~n-1这n次上，其实总体的均摊复杂度还是O(1)。

接下来，我们再来看下基于链表的队列实现方法。

基于链表的实现，我们同样需要两个指针：head 指针和 tail 指针。它们分别指向链表的第一个结点和最后一个结点。如图所示，入队时，tail->next= new_node, tail = tail->next； 出队时，head = head->next。

public class LinkedQueue {
    //定义一个节点类
    private class Node{
        String value;
        Node next;
    }
    //记录队列元素个数
    private int size = 0;

    //head指向队头结点，tail指向队尾节点
    private Node head;
    private Node tail;

    //申请一个队列
    public LinkedQueue(){}
    
    //入队
    public boolean enqueue(String item){
        Node newNode = new Node();
        newNode.value = item;
        if (size == 0) head = newNode;
        else tail.next = newNode;
        tail = newNode;
        size++;
        return true;
    }
    //出队
    public String dequeue(){
        String res = null;
        if(size == 0) return res;
        if(size == 1) tail = null;
        res = head.value;
        head = head.next;
        size--;
        return res;
    }
}

循环队列

我们刚才用数组来实现队列的时候，在 tail==n 时，会有数据搬移操作，这样入队操作性能就会受到影响。那有没有办法能够避免数据搬移呢？我们来看看循环队列的解决思路。

循环队列，顾名思义，它长得像一个环。原本数组是有头有尾的，是一条直线。现在我们把首尾相连，扳成了一个环。我画了一张图，你可以直观地感受一下。

图中这个队列的大小为 8，当前 head=4，tail=7。当有一个新的元素 a 入队时，我们放入下标为 7 的位置。但这个时候，我们并不把 tail 更新为 8，而是将其在环中后移一位，到下标为 0 的位置。当再有一个元素 b 入队时，我们将 b 放入下标为 0 的位置，然后 tail 加 1 更新为 1。所以，在 a，b 依次入队之后，循环队列中的元素就变成了下面的样子：

通过这样的方法，我们成功避免了数据搬移操作。看起来不难理解，但是循环队列的代码实现难度要比前面讲的非循环队列难多了。要想写出没有 bug 的循环队列的实现代码，我个人觉得，最关键的是，确定好队空和队满的判定条件。

在用数组实现的非循环队列中，队满的判断条件是 tail == n，队空的判断条件是 head == tail。那针对循环队列，如何判断队空和队满呢？队列为空的判断条件仍然是 head == tail。但队列满的判断条件就稍微有点复杂了。我画了 一张队列满的图，你可以看一下，试着总结一下规律。

就像我图中画的队满的情况，tail=3，head=4，n=8，所以总结一下规律就是：(3+1)%8=4。多画几张队满的图，你就会发现，当队满时，(tail+1)%n=head。

你有没有发现，当队列满时，图中的 tail 指向的位置实际上是没有存储数据的。所以，循环队列会浪费一个数组的存储空间。

public class CircularQueue {
    // 数组：items，数组大小：n
    private String[] items;
    private int n = 0;

    // head表示队头下标，tail表示队尾下标
    private int head = 0;
    private int tail = 0;

    // 申请一个大小为capacity的数组
    public CircularQueue(int capacity) {
        items = new String[capacity];
        n = capacity;
    }

    // 入队
    public boolean enqueue(String item) {
        // 队列满了
        if ((tail + 1) % n == head) return false;
        items[tail] = item;
        tail = (tail + 1) % n;
        return true;
    }
    // 出队
    public String dequeue() {
        // 如果head == tail 表示队列为空
        if (head == tail) return null;
        String ret = items[head];
        head = (head + 1) % n;
        return ret;
    }
}

阻塞队列和并发队列

队列这种数据结构很基础，平时的业务开发不大可能从零实现一个队列，甚至都不会直接用到。而一些具有特殊特性的队列应用却比较广泛，比如阻塞队列和并发队列。

阻塞队列其实就是在队列基础上增加了阻塞操作。简单来说，就是在队列为空的时候，从队头取数据会被阻塞。因为此时还没有数据可取，直到队列中有了数据才能返回；如果队列已经满了，那么插入数据的操作就会被阻塞，直到队列中有空闲位置后再插入数据，然后再返回。

其实上述的定义就是一个“生产者 - 消费者模型”！是的，我们可以使用阻塞队列，轻松实现一个“生产者 - 消费者模型”！

这种基于阻塞队列实现的“生产者 - 消费者模型”，可以有效地协调生产和消费的速度。当“生产者”生产数据的速度过快，“消费者”来不及消费时，存储数据的队列很快就会满了。 这个时候，生产者就阻塞等待，直到“消费者”消费了数据，“生产者”才会被唤醒继续“生产”。

而且不仅如此，基于阻塞队列，我们还可以通过协调“生产者”和“消费者”的个数，来提高数据的处理效率。比如前面的例子，我们可以多配置几个“消费者”，来应对一个“生产者”。

前面我们讲了阻塞队列，在多线程情况下，会有多个线程同时操作队列，这个时候就会存在线程安全问题，那如何实现一个线程安全的队列呢？

线程安全的队列我们叫作并发队列。最简单直接的实现方式是直接在 enqueue()、dequeue() 方法上加锁，但是锁粒度大并发度会比较低，同一时刻仅允许一个存或者取操作。实际上，基于数组的循环队列，利用 CAS 原子操作，可以实现非常高效的并发队列。这也是循环队列比链式队列应用更加广泛的原因。

解答开篇

回过来看下开篇的问题。线程池没有空闲线程时，新的任务请求线程资源时，线程池该如何处理？各种处理策略又是如何实现的呢？

我们一般有两种处理策略。第一种是非阻塞的处理方式，直接拒绝任务请求；另一种是阻塞的处理方式，将请求排队，等到有空闲线程时，取出排队的请求继续处理。那如何存储排队的请求呢？

我们希望公平地处理每个排队的请求，先进者先服务，所以队列这种数据结构很适合来存储排队请求。我们前面说过，队列有基于链表和基于数组这两种实现方式。这两种实现方式对于排队请求又有什么区别呢？

基于链表的实现方式，可以实现一个支持无限排队的无界队列（unbounded queue），但是可能会导致过多的请求排队等待，请求处理的响应时间过长。所以，针对响应时间比较敏感的系统，基于链表实现的无限排队的线程池是不合适的。

而基于数组实现的有界队列（bounded queue），队列的大小有限，所以线程池中排队的请求超过队列大小时，接下来的请求就会被拒绝，这种方式对响应时间敏感的系统来说，就相对更加合理。不过，设置一个合理的队列大小，也是非常有讲究的。队列太大导致等待的请求太多，队列太小会导致无法充分利用系统资源、发挥最大性能。

除了前面讲到队列应用在线程池请求排队的场景之外，队列可以应用在任何有限资源池中，用于排队请求，比如数据库连接池等。实际上，对于大部分资源有限的场景，当没有空闲资源时，基本上都可以通过“队列”这种数据结构来实现请求排队。

总结

队列最大的特点就是先进先出，主要的两个操作是入队和出队。跟栈一样，它既可以用数组来实现，也可以用链表来实现。用数组实现的叫顺序队列，用链表实现的叫链式队列。特别是长得像一个环的循环队列。在数组实现队列的时候，会有数据搬移操作，要想解决数据搬移的问题，我们就需要像环一样的循环队列。

循环队列是我们这节的重点。要想写出没有 bug 的循环队列实现代码，关键要确定好队空和队满的判定条件，具体的代码你要能写出来。

除此之外，我们还讲了几种高级的队列结构，阻塞队列、并发队列，底层都还是队列这种数据结构，只不过在之上附加了很多其他功能。阻塞队列就是入队、出队操作可以阻塞，并发队列就是队列的操作多线程安全。

除了线程池这种池结构会用到队列排队请求，你还知道有哪些类似的池结构或者场景中会用到队列的排队请求呢？

今天讲到并发队列，关于如何实现无锁并发队列，网上有非常多的讨论。对这个问题，你怎么看呢？

参考链接

https://time.geekbang.org/column/intro/100017301