并发编程4:Java 阻塞队列源码分析(上)
来源:互联网 发布:筛选的数据求和 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 15:34
上篇文章 并发编程3:线程池的使用与执行流程 中我们了解到,线程池中需要使用阻塞队列来保存待执行的任务。这篇文章我们来详细了解下 Java 中的阻塞队列究竟是什么。
读完你将了解:
- 什么是阻塞队列
- 七种阻塞队列的前三种
- ArrayBlockingQueue
- 看它的主要属性
- 构造函数
- 四种添加元素方法的实现
- 四种获取元素的实现
- LinkedBlockingQueue
- LinkedBlockingQueue 属性
- LinkedBlockingQueue 添加元素
- LinkedBlockingQueue 获取元素
- PriorityBlockingQueue
- 为什么是无界
- 如何保证优先级
- ArrayBlockingQueue
什么是阻塞队列
阻塞队列其实就是生产者-消费者模型中的容器。
当生产者往队列中添加元素时,如果队列已经满了,生产者所在的线程就会阻塞,直到消费者取元素时 notify 它;
消费者去队列中取元素时,如果队列中是空的,消费者所在的线程就会阻塞,直到生产者放入元素 notify 它。
具体到 Java 中,使用 BlockingQueue
接口表示阻塞队列:
public interface BlockingQueue<E> extends Queue<E> { //添加失败时会抛出异常,比较粗暴 boolean add(E e); //添加失败时会返回 false,比较温婉,比 add 强 boolean offer(E e); //添加元素时,如果没有空间,会阻塞等待;可以响应中断 void put(E e) throws InterruptedException; //添加元素到队列中,如果没有空间会等待参数中的时间,超时返回,会响应中断 boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException; //获取并移除队首元素,如果没有元素就会阻塞等待 E take() throws InterruptedException; //获取并移除队首元素,如果没有就会阻塞等待参数的时间,超时返回 E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException; //返回队列中剩余的空间 int remainingCapacity(); //移除队列中某个元素,如果存在的话返回 true,否则返回 false boolean remove(Object o); //检查队列中是否包含某个元素,至少包含一个就返回 true public boolean contains(Object o); //将当前队列所有元素移动到给定的集合中,这个方法比反复地获取元素更高效 //返回移动的元素个数 int drainTo(Collection<? super E> c); //移动队列中至多 maxElements 个元素到指定的集合中 int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements);}
可以看到,在队列操作(添加/获取)当前不可用时,BlockingQueue
的方法有四种处理方式:
- 抛出异常
- 对应的是
add()
,remove()
,element()
- 对应的是
- 返回某个值(null 或者 false)
offer()
,poll()
,peek()
- 阻塞当前线程,直到操作可以进行
put()
,take()
- 阻塞一段时间,超时后退出
offer
,poll()
总结下来如图所示:
BlockingQueue
中不允许有 null 元素,因此在 add()
, offer()
, put()
时如果参数是 null,会抛出空指针。null 是用来有异常情况时做返回值的。
七种阻塞队列的前三种
Java 中提供了 7 种 BlockingQueue
的实现,在看线程池之前我根本搞不清楚究竟选择哪个,直到完整地对比总结以后,发现其实也没什么复杂。
现在我们一起来看一下这 7 种实现。
1.ArrayBlockingQueue
ArrayBlockingQueue
是一个使用数组实现的、有界的队列,一旦创建后,容量不可变。队列中的元素按 FIFO 的顺序,每次取元素从头部取,加元素加到尾部。
默认情况下 ArrayBlockingQueue
不保证线程公平的访问队列,即在队列可用时,阻塞的线程都可以争夺访问队列的资格。
不保证公平性有助于提高吞吐量。
看它的主要属性:
public class ArrayBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable { //使用数组保存的元素 final Object[] items; //下一次取元素的索引 int takeIndex; //下一次添加元素的索引 int putIndex; //当前队列中元素的个数 int count; /* * Concurrency control uses the classic two-condition algorithm * found in any textbook. */ //全部操作的锁 final ReentrantLock lock; //等待获取元素的锁 private final Condition notEmpty; //等待添加元素的锁 private final Condition notFull; //...}
可以看到,ArrayBlockingQueue
使用可重入锁 ReentrantLock
实现的访问公平性,两个 Condition
保证了添加和获取元素的并发控制。
构造函数:
//指定队列的容量,使用非公平锁public ArrayBlockingQueue(int capacity) { this(capacity, false);}public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) { if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException(); this.items = new Object[capacity]; lock = new ReentrantLock(fair); notEmpty = lock.newCondition(); notFull = lock.newCondition();}//允许使用一个 Collection 来作为队列的默认元素public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair, Collection<? extends E> c) { this(capacity, fair); final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); // Lock only for visibility, not mutual exclusion try { int i = 0; try { for (E e : c) { //遍历添加指定集合的元素 if (e == null) throw new NullPointerException(); items[i++] = e; } } catch (ArrayIndexOutOfBoundsException ex) { throw new IllegalArgumentException(); } count = i; putIndex = (i == capacity) ? 0 : i; //修改 putIndex 为 c 的容量 +1 } finally { lock.unlock(); }}
可以看到,有三种构造函数:
- 默认的构造函数只指定了队列的容量,设置为非公平的线程访问策略
- 第二种构造函数中,使用
ReentrantLock
创建了 2 个Condition
锁 - 第三种构造函数可以在创建队列时,将指定的元素添加到队列中
四种添加元素方法的实现
第一种 add()
:
public boolean add(E e) { return super.add(e);}//super.add() 的实现public boolean add(E e) { if (offer(e)) return true; else throw new IllegalStateException("Queue full");}
add(E)
调用了父类的方法,而父类里调用的是 offer(E)
,如果返回 false 就泡出异常。
第二种 offer()
:
public boolean offer(E e) { if (e == null) throw new NullPointerException(); final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); try { if (count == items.length) return false; else { enqueue(e); return true; } } finally { lock.unlock(); }}
可以看到 offer(E)
方法先拿到锁,如果当前队列中元素已满,就立即返回 false,这点比 add()
友好一些;
如果没满就调用 enqueue(E)
入队:
private void enqueue(E x) { final Object[] items = this.items; items[putIndex] = x; if (++putIndex == items.length) putIndex = 0; count++; notEmpty.signal();}
可以看到,enqueue(E)
方法会将元素添加到数组队列尾部。
如果添加元素后队列满了,就修改 putIndex
为 0 ,0.0 为啥这样,先留着回头看。
添加后调用 notEmpty.signal()
通知唤醒阻塞在获取元素的线程。
第三种 put()
:
public void put(E e) throws InterruptedException { if (e == null) throw new NullPointerException(); final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lockInterruptibly(); try { while (count == items.length) notFull.await(); enqueue(e); } finally { lock.unlock(); }}
可以看到,put()
方法可以响应中断,当队列满了,就调用 notFull.await()
阻塞等待,等有消费者获取元素后继续执行;
可以添加时还是调用 enqueue(E)
。
第四种 offer(E,long,TimeUnit)
:
public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException { if (e == null) throw new NullPointerException(); long nanos = unit.toNanos(timeout); final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lockInterruptibly(); try { while (count == items.length) { if (nanos <= 0) return false; nanos = notFull.awaitNanos(nanos); } enqueue(e); return true; } finally { lock.unlock(); }}
可以看到 offer()
和 put()
方法很相似,不同之处在于允许设置等待超时时间,超过这么久如果还不能有位置,就返回 false;否则调用 enqueue(E)
,然后返回 true。
总体来看添加元素很简单嘛 ✧(≖ ◡ ≖✿)嘿嘿。
四种获取元素的实现:
第一种 poll()
:
public E poll() { final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); try { return (count == 0) ? null : dequeue(); } finally { lock.unlock(); }}
poll()
如果在队列中没有元素时会立即返回 null;如果有元素调用 dequeue()
:
private E dequeue() { final Object[] items = this.items; @SuppressWarnings("unchecked") E x = (E) items[takeIndex]; items[takeIndex] = null; if (++takeIndex == items.length) takeIndex = 0; count--; if (itrs != null) itrs.elementDequeued(); notFull.signal(); return x;}
默认情况下 dequeue()
方法会从队首移除元素(即 takeIndex
位置)。
移除后会向后移动 takeIndex
,如果已经到队尾,就归零。结合前面添加元素时的归零,可以看到,其实 ArrayBlockingQueue
是个环形数组。
然后调用 itrs. elementDequeued()
,这个 itrs
是 ArrayBlockingQueue
的内部类 Itrs
的对象,看起来像是个迭代器,实际上它的作用是保证循环数组迭代时的正确性,具体实现比较复杂,这里暂不介绍。
第二种 take()
:
public E take() throws InterruptedException { final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lockInterruptibly(); try { while (count == 0) notEmpty.await(); return dequeue(); } finally { lock.unlock(); }}
take()
方法可以响应中断,与 poll()
不同的是,如果队列中没有数据会一直阻塞等待,直到中断或者有元素,有元素时还是调用 dequeue()
方法。
第三种 带参数的 poll()
:
public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException { long nanos = unit.toNanos(timeout); final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lockInterruptibly(); try { while (count == 0) { if (nanos <= 0) return null; nanos = notEmpty.awaitNanos(nanos); } return dequeue(); } finally { lock.unlock(); }}
带参数的 poll()
方法相当于无参 poll()
和 take()
的中和版,允许阻塞一段时间,如果在阻塞一段时间还没有元素进来,就返回 null。
第四种 peek()
:
public E peek() { final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); try { return itemAt(takeIndex); // null when queue is empty } finally { lock.unlock(); }}final E itemAt(int i) { return (E) items[i];}
peel()
方法很简单,直接返回数组中队尾的元素,并不会删除元素。如果队列中没有元素返回的是 null。
一波源码看下来,ArrayBlockingQueue
使用可重入锁 ReentrantLock
控制队列的访问,两个 Condition
实现生产者-消费者模型,看起来很简单的样子,这背后要感谢 ReentrantLock
和 Condition
的功劳!
2.LinkedBlockingQueue
LinkedBlockingQueue
是一个使用链表实现的、有界阻塞队列。队列的默认最大长度为 Integer.MAX_VALUE
,添加的元素按 FIFO 顺序。
LinkedBlockingQueue
属性:
//链表节点static class Node<E> { E item; //对当前节点的后一个节点,有三种情况: //1.真正的节点 //2.当前节点本身,说明当前节点是头结点 ? //3.null,说明这个节点是最后䘝界定啊 Node<E> next; Node(E x) { item = x; }}//当前容量,默认是 Integer.MAX_VALUEprivate final int capacity;//当前队列中的元素数量private final AtomicInteger count = new AtomicInteger();//队列中的头节点,头节点的.item 永远为 nulltransient Node<E> head;//队列的尾节点,尾节点的 next 永远为 nullprivate transient Node<E> last;//获取元素的锁private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();//等待取元素的等待队列private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();//添加元素的锁private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();//等待添加元素的等待队列private final Condition notFull = putLock.newCondition();
可以看到,LinkedBlockingQueue
中有两个 ReentrantLock
,一个用于添加另一个用于获取,这和 ArrayBlockingQueue
不同。
LinkedBlockingQueue
构造函数:
//使用 Integer.MAX_VALUE 作为容量public LinkedBlockingQueue() { this(Integer.MAX_VALUE);}//指定最大容量public LinkedBlockingQueue(int capacity) { if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException(); this.capacity = capacity; last = head = new Node<E>(null);}//使用 Integer.MAX_VALUE 作为容量,同时将指定集合添加到队列中public LinkedBlockingQueue(Collection<? extends E> c) { this(Integer.MAX_VALUE); final ReentrantLock putLock = this.putLock; putLock.lock(); // Never contended, but necessary for visibility try { int n = 0; for (E e : c) { //遍历添加到队列 if (e == null) //需要注意待添加集合中不能有空值 throw new NullPointerException(); if (n == capacity) throw new IllegalStateException("Queue full"); enqueue(new Node<E>(e)); ++n; } count.set(n); } finally { putLock.unlock(); }}
三种构造函数也很简单,看注释就好了。
LinkedBlockingQueue
添加元素
第一种 put(E)
:
public void put(E e) throws InterruptedException { if (e == null) throw new NullPointerException(); // Note: convention in all put/take/etc is to preset local var // holding count negative to indicate failure unless set. int c = -1; Node<E> node = new Node<E>(e); //构造一个节点 final ReentrantLock putLock = this.putLock; //为什么要创建局部变量,而不必是直接访问全局呢? final AtomicInteger count = this.count; putLock.lockInterruptibly(); try { //如果队列已经满了,就阻塞等待 while (count.get() == capacity) { notFull.await(); } enqueue(node); //入队节点 c = count.getAndIncrement(); if (c + 1 < capacity) //再获取写队列中的元素,如果此时小于队列容量,唤醒其他阻塞的添加线程 notFull.signal(); } finally { putLock.unlock(); } if (c == 0) //如果之前为 0,就通知等待的 signalNotEmpty();}
可以看到,LinkedBlockingQueue
使用了 AtomicInteger 类型的 count
保存队列元素个数,在添加时,如果队列满了就阻塞等待。
这时有两种继续执行的情况:
- 有消费者取元素,
count
会减少,小于队列容量 - 或者调用了
notFull.signal()
入队调用的 enqueue()
很简单,链表尾部添加节点即可:
private void enqueue(Node<E> node) { last = last.next = node;}
在入队后,还会判断一次队列中的元素个数,如果此时小于队列容量,唤醒其他阻塞的添加线程。
最后还会判断容量,如果这时队列中没有元素,就通知 notEmpty
上阻塞的:
private void signalNotEmpty() { final ReentrantLock takeLock = this.takeLock; takeLock.lock(); try { notEmpty.signal(); } finally { takeLock.unlock(); }}
这里我很懵逼啊,为什么没有元素了要告诉取元素阻塞的线程呢?
第二种 offer(E)
:
public boolean offer(E e) { if (e == null) throw new NullPointerException(); final AtomicInteger count = this.count; if (count.get() == capacity) //如果队列满了,直接返回 return false; int c = -1; Node<E> node = new Node<E>(e); final ReentrantLock putLock = this.putLock; putLock.lock(); //拿到添加元素的锁 try { if (count.get() < capacity) { //小于队列容量就入队 enqueue(node); c = count.getAndIncrement(); if (c + 1 < capacity) //小于队列容量,唤醒其他阻塞的添加线程 notFull.signal(); } } finally { putLock.unlock(); } if (c == 0) signalNotEmpty(); return c >= 0;}
可以看到 offer
是一贯的直接返回结果。
第三种 offer(E,long,TimeUnit)
:
public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException { if (e == null) throw new NullPointerException(); long nanos = unit.toNanos(timeout); int c = -1; final ReentrantLock putLock = this.putLock; final AtomicInteger count = this.count; putLock.lockInterruptibly(); try { while (count.get() == capacity) { if (nanos <= 0) return false; nanos = notFull.awaitNanos(nanos); } enqueue(new Node<E>(e)); c = count.getAndIncrement(); if (c + 1 < capacity) notFull.signal(); } finally { putLock.unlock(); } if (c == 0) signalNotEmpty(); return true;}
和 ArrayBlockingQueue
一样,带阻塞时间参数的 offer()
方法会阻塞一段时间,然后没结果就返回。
LinkedBlockingQueue
获取元素
第一种 take()
:
public E take() throws InterruptedException { E x; int c = -1; final AtomicInteger count = this.count; final ReentrantLock takeLock = this.takeLock; //拿到获取的锁 takeLock.lockInterruptibly(); try { while (count.get() == 0) { //没有元素就阻塞 notEmpty.await(); } x = dequeue(); c = count.getAndDecrement(); if (c > 1) //出队后如果元素个数大于一,通知那些阻塞在取元素的线程(用于在另外线程添加大量元素的情况) notEmpty.signal(); } finally { takeLock.unlock(); } if (c == capacity) //如果之前已经满了,说明有阻塞的,就唤醒它们 signalNotFull(); return x;}
注意:这里和前面一样,都使用的是 AtomicInteger.getAndDecrement() 方法,这个方法先返回当前值,然后加 1 ,所以后面判断是判断之前的情况。
队首元素出队:
private E dequeue() { Node<E> h = head; Node<E> first = h.next; h.next = h; // help GC head = first; //指向队首的节点后移 E x = first.item; first.item = null; return x;}
剩下的几种其实跟之前介绍的差不多,就懒得多费口舌了。
LinkedBlockingQueue
比 ArrayBlockingQueue
的优势就是添加和获取是两个不同的锁,所以并发添加/获取效率更高些,因此数组元素个数用的是 AtomicInteger
类型的,这样在添加、获取时通过判断数组元素个数可以感知到并发的获取/添加操作 ;此外就是链表比数组的优势了。
3.PriorityBlockingQueue
PriorityBlockingQueue
是基于数组的、支持优先级的、无界阻塞队列。
默认情况下队列中的元素按自然排序升序排列,我们可以实现元素的 compareTo()
指定元素的排序规则,或者在初始化它时在构造函数中传递 Comparator
排序规则。
不能保证同一优先级元素的顺序
这里就不再像前面那么详细地介绍源码了。
先看看 PriorityBlockingQueue
属性*:
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;private transient Object[] queue;private transient int size;public PriorityBlockingQueue() { this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);}public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity) { this(initialCapacity, null);}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];}
PriorityBlockingQueue
在初始化时创建指定容量的数组,默认是 11 。
为什么是“无界”
这不是有界吗,为什么说是无界阻塞队列呢,答案这里:
public boolean add(E e) { return offer(e);}public void put(E e) { offer(e); // never need to block}public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) { return offer(e); // never need to block}public boolean offer(E e) { if (e == null) throw new NullPointerException(); final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); int n, cap; Object[] array; while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length)) //数组中元素大于等于容量时,扩容 tryGrow(array, cap); try { Comparator<? super E> cmp = comparator; if (cmp == null) siftUpComparable(n, e, array); else siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp); size = n + 1; notEmpty.signal(); } finally { lock.unlock(); } return true;}
可以看到,几种添加方法最终都是调用了 offer()
方法,在添加元素时,当数组中元素大于等于容量时,调用 tryGrow()
扩容:
private void tryGrow(Object[] array, int oldCap) { lock.unlock(); // must release and then re-acquire main lock Object[] newArray = null; if (allocationSpinLock == 0 && UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset, 0, 1)) { try { int newCap = oldCap + ((oldCap < 64) ? (oldCap + 2) : // grow faster if small (oldCap >> 1)); if (newCap - MAX_ARRAY_SIZE > 0) { // possible overflow int minCap = oldCap + 1; if (minCap < 0 || minCap > MAX_ARRAY_SIZE) throw new OutOfMemoryError(); newCap = MAX_ARRAY_SIZE; } if (newCap > oldCap && queue == array) newArray = new Object[newCap]; //扩容数组 } finally { allocationSpinLock = 0; } } if (newArray == null) // back off if another thread is allocating Thread.yield(); lock.lock(); if (newArray != null && queue == array) { queue = newArray; System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap); //拷贝原有数据 }}
可以看到,在扩容时,如果当前队列中元素个数小于 64 个,数组容量就就乘 2 加 2;否则变成原来的 1.5 倍(原来容量越大,扩容成本越高,所以容量设置的小一点)。
如何保证优先级
再来看看 PriorityBlockingQueue
是如何保证优先级的:
public boolean offer(E e) { //... try { Comparator<? super E> cmp = comparator; //可以在构造函数中设置的定制排序 if (cmp == null) //排序 siftUpComparable(n, e, array); else siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp); size = n + 1; notEmpty.signal(); } finally { lock.unlock(); } return t}
可以看到,在添加元素时,会根据队列中的定制排序 comparator
是否为空调用不同的排序方法。
不了解
Comparator
和Comparable
可以看这篇 Java 解惑:Comparable 和 Comparator 的区别。
如果没有设置 comparator
调用的是 siftUpComparable()
:
private static <T> void siftUpComparable(int k, T x, Object[] array) { Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>) x; while (k > 0) { //循环比较 int parent = (k - 1) >>> 1; Object e = array[parent]; if (key.compareTo((T) e) >= 0) //比较 break; array[k] = e; k = parent; } array[k] = key;}
可以看到,这里的排序有点最大堆的意思,每从队尾添加一个元素都会从下往上挨个比较自己和“父节点”的大小,如果小就交换,否则就停止。
比较使用的是队列元素中重写的 compareTo()
方法。
如果设置 comparator
调用的是 siftUpUsingComparator()
:
private static <T> void siftUpUsingComparator(int k, T x, Object[] array, Comparator<? super T> cmp) { while (k > 0) { int parent = (k - 1) >>> 1; Object e = array[parent]; if (cmp.compare(x, (T) e) >= 0) break; array[k] = e; k = parent; } array[k] = x;}
同样的比较,不同的是使用的是 Comparator.compare()
方法。
了解了添加时的排序,那获取元素时是如何保证按添加的顺序取出呢?以 poll() 为例
:
public E poll() { final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); try { return dequeue(); } finally { lock.unlock(); }}
获取时主要调用的是 dequeue()
方法:
private E dequeue() { int n = size - 1; if (n < 0) return null; else { Object[] array = queue; E result = (E) array[0]; //头节点 E x = (E) array[n]; //尾节点 array[n] = null; Comparator<? super E> cmp = comparator; if (cmp == null) siftDownComparable(0, x, array, n); else siftDownUsingComparator(0, x, array, n, cmp); size = n; return result; }}
出队时同样进行了两种不同的比较,我们选其中一种 siftDownComparable()
看一下:
private static <T> void siftDownComparable(int k, T x, Object[] array, int n) { if (n > 0) { Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>)x; int half = n >>> 1; // loop while a non-leaf while (k < half) { int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least Object c = array[child]; //左孩子 int right = child + 1; //右孩子的位置 if (right < n && ((Comparable<? super T>) c).compareTo((T) array[right]) > 0) //左和右比较,如果左比右大 c = array[child = right]; //选小的一个进行下面的比较 if (key.compareTo((T) c) <= 0) //如果当前节点比最后一个节点大,就停止 break; array[k] = c; //否则就交换,循环比较 k = child; } array[k] = key; }}
可以看到,取元素时,在移除第一个元素后,会用堆排序将当前堆再排一次序。
经过源码分析我们了解了 PriorityBlockingQueue
为什么是无界、有优先级的队列了。因为它可以扩容,在添加、删除元素后都会进行排序。
由于篇幅原因,我们将阻塞队列分两篇介绍。下一篇介绍后四种队列。
- 并发编程4:Java 阻塞队列源码分析(上)
- 并发编程4:Java 阻塞队列源码分析(上)
- 并发编程5:Java 阻塞队列源码分析(下)
- 并发编程5:Java 阻塞队列源码分析(下)
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- JDK源码分析之主要阻塞队列实现类ArrayBlockingQueue -- java消息队列/java并发编程/阻塞队列
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