阻塞队列 BlockingQueue 详解
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BlockingQueues在java.util.concurrent包下，提供了线程安全的队列访问方式，当阻塞队列插入数据时，如果队列已经满了，线程则会阻塞，等待队列中元素被取出后再插入，当从阻塞队列中取数据时，如果队列是空的，则线程会阻塞，等待队列中有新元素。
BlockingQueue的核心方法
package java.util.concurrent;
import java.util.Collection;
import java.util.Queue;
public interface BlockingQueue<E> extends Queue<E> {
// 添加成功返回true，失败抛IllegalStateException异常
boolean add(E e);
// 成功返回 true，如果此队列已满，则返回 false。
boolean offer(E e);
// 将元素插入此队列的尾部，如果该队列已满，则一直阻塞
void put(E e) throws InterruptedException;
//将指定的元素插入到此队列的尾部（如果立即可行且不会超过该队列的容量）
// 将指定的元素插入此队列的尾部，如果该队列已满，
//则在到达指定的等待时间之前等待可用的空间,该方法可中断
boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException;
// 获取并移除此队列头元素，若没有元素则一直阻塞。
E take() throws InterruptedException;
// 获取并移除此队列的头元素，若队列为空，则返回 null
E poll(long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException;
int remainingCapacity();
// 移除指定元素,成功返回true，失败返回false
boolean remove(Object o);
public boolean contains(Object o);
// 从该队列中移除所有可用元素，并将它们添加到给定集合中
int drainTo(Collection<? super E> c);
// 从该队列中移除最多给定数量的可用元素，并将它们添加到给定集合中。
int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements);
}
Java并发包中的阻塞队列一共7个:
-
ArrayBlockingQueue：一个由数组结构组成的有界阻塞队列。
-
LinkedBlockingQueue：一个由链表结构组成的有界阻塞队列。
-
PriorityBlockingQueue：一个支持优先级排序的无界阻塞队列。
-
DealyQueue：一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列。
-
SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。
-
LinkedTransferQueue：一个由链表结构组成的无界阻塞队列。
-
LinkedBlockingDeque：一个由链表结构组成的双向阻塞队列。
主要关注两个 ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue
ArrayBlockingQueu
主要参数：
/** 存储数据的数组 */
final Object[] items;
/**获取数据的索引，主要用于take，poll，peek，remove方法 */
int takeIndex;
/**添加数据的索引，主要用于 put, offer, or add 方法*/
int putIndex;
/** 队列元素的个数 */
int count;
/** 控制并非访问的锁 */
final ReentrantLock lock;
/**notEmpty条件对象，用于通知take方法队列已有元素，可执行获取操作 */
private final Condition notEmpty;
/**notFull条件对象，用于通知put方法队列未满，可执行添加操作 */
private final Condition notFull;
/** 迭代器 */
transient Itrs itrs = null;
public ArrayBlockingQueue(int capacity) {
this(capacity, false);//默认构造非公平锁的阻塞队列
}
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
if (capacity <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
this.items = new Object[capacity];
lock = new ReentrantLock(fair);//初始化ReentrantLock重入锁，出队入队拥有这同一个锁
notEmpty = lock.newCondition;//初始化非空等待队列
notFull = lock.newCondition;//初始化非满等待队列
}
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair, Collecation<? extends E> c) {
this(capacity, fair);
final ReentrantLock lock = this.lock;
// 这个锁的操作并不是为了互斥操作，而是保证其可见性。
// 假如线程1是实例化ArrayBlockingQueue对象，线程2是对实例化的ArrayBlockingQueue对象做入队操作
// （当然要保证线程1和线程2的执行顺序），如果不对它进行加锁操作（加锁会保证其可见性，也就是写回主存）
// 线程1的集合有可能只存在线程1维护的缓存中，并没有写回主存
// 线程2中实例化的ArrayBlockingQueue维护的缓存以及主存中并没有集合存在
// 此时就因为可见性造成数据不一致的情况，引发线程安全问题。
lock.lock(); // Lock only for visibility, not mutual exclusion
try {
int i = 0;
try {
for (E e : c) {
checkNotNull(e);
item[i++] = e;//将集合添加进数组构成的队列中
}
} catch (ArrayIndexOutOfBoundsException ex) {
throw new IllegalArgumentException();
}
count = i;//队列中的实际数据数量
putIndex = (i == capacity) ? 0 : i;
} finally {
lock.unlock();
}
}
ArrayBlockingQueue内部通过数组对象items来存储所有的数据并通过一个ReentrantLock来同时控制添加线程与移除线程的并发访问。
notEmpty条件对象用于存放等待或唤醒调用take方法的线程，告诉他们队列已有元素，可以执行获取操作。
notFull条件对象是用于等待或唤醒调用put方法的线程，告诉它们，队列未满，可以执行添加元素的操作。
takeIndex代表的是下一个方法(take，poll，peek，remove)被调用时获取数组元素的索引。
putIndex则代表下一个方法（put, offer, or add）被调用时元素添加到数组中的索引。
添加元素时阻塞
public boolean add(E e) {
if (offer(e))
return true;
else
throw new IllegalStateException("Queue full");
}
public boolean offer(E e) {
checkNotNull(e);//检查元素是否为null
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();//加锁
try {
if (count == items.length)//判断队列是否满
return false;
else {
enqueue(e);//添加元素到队列
return true;
}
} finally {
lock.unlock(); // 释放锁
}
}
//入队操作
private void enqueue(E x) {
//获取当前数组
final Object[] items = this.items;
//通过putIndex索引对数组进行赋值
items[putIndex] = x;
//索引自增，如果已是最后一个位置，重新设置 putIndex = 0;
if (++putIndex == items.length)
putIndex = 0;
count++;//队列中元素数量加1
//唤醒调用take()方法的线程，执行元素获取操作。
notEmpty.signal();
}
enqueue方法内部通过putIndex索引直接将元素添加到数组items中。
这里需要注意的是当putIndex索引大小等于数组长度时，需要将putIndex重新设置为0。这是因为当前队列执行元素获取时总是从队列头部获取，而添加元素是从队列尾部添加。所以当队列索引（从0开始）与数组长度相等时，需要从数组头部开始添加。
//put方法，阻塞时可中断
public void put(E e) throws InterruptedException {
checkNotNull(e);
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();//该方法可中断
try {
//当队列元素个数与数组长度相等时，无法添加元素
while (count == items.length)
//将当前调用线程挂起，添加到notFull条件队列中等待唤醒
notFull.await();
enqueue(e);//如果队列没有满直接添加。。
} finally {
lock.unlock();
}
}
put方法是一个阻塞的方法，如果队列元素已满，那么当前线程将会被notFull条件对象挂起加到等待队列中，直到队列有空档才会唤醒执行添加操作。
但如果队列没有满，那么就直接调用enqueue(e)方法将元素加入到数组队列中。
移除元素时阻塞
移除元素有这些方法：poll、remove、take
poll方法获取并移除此队列的头元素，若队列为空，则返回 null
public E poll() {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
//判断队列是否为null，不为null执行dequeue()方法，否则返回null
return (count == 0) ? null : dequeue();
} finally {
lock.unlock();
}
}
//删除队列头元素并返回
private E dequeue() {
//拿到当前数组的数据
final Object[] items = this.items;
@SuppressWarnings("unchecked")
//获取要删除的对象
E x = (E) items[takeIndex];
将数组中takeIndex索引位置设置为null
items[takeIndex] = null;
//takeIndex索引加1并判断是否与数组长度相等，
//如果相等说明已到尽头，恢复为0
if (++takeIndex == items.length)
takeIndex = 0;
count--;//队列个数减1
if (itrs != null)
itrs.elementDequeued();//同时更新迭代器中的元素数据
//删除了元素说明队列有空位，唤醒notFull条件对象添加线程，执行添加操作
notFull.signal();
return x;
}
remove(Object o)方法的删除过程相对复杂些，因为该方法并不是直接从队列头部删除元素。
首先线程先获取锁，接着判断队列count>0,这点是保证并发情况下删除操作安全执行。
接下来获取下一个要添加源的索引putIndex以及takeIndex索引 ，作为后续循环的结束判断，因为只要putIndex与takeIndex不相等就说明队列没有结束。
然后通过while循环找到要删除的元素索引，执行removeAt(i)方法删除。
在removeAt(i)方法中实际上做了两件事：
判断队列头部元素是否为删除元素，如果是直接删除，并唤醒添加线程。
如果要删除的元素并不是队列头元素，那么执行循环操作，从要删除元素的索引removeIndex之后的元素都往前移动一个位置，那么要删除的元素就被removeIndex之后的元素替换，从而也就完成了删除操作。
public boolean remove(Object o) {
if (o == null) return false;
//获取数组数据
final Object[] items = this.items;
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();//加锁
try {
//如果此时队列不为null，这里是为了防止并发情况
if (count > 0) {
//获取下一个要添加元素时的索引
final int putIndex = this.putIndex;
//获取当前要被删除元素的索引
int i = takeIndex;
//执行循环查找要删除的元素
do {
//找到要删除的元素
if (o.equals(items[i])) {
removeAt(i);//执行删除
return true;//删除成功返回true
}
//当前删除索引执行加1后判断是否与数组长度相等
//若为true，说明索引已到数组尽头，将i设置为0
if (++i == items.length)
i = 0;
} while (i != putIndex);//继承查找
}
return false;
} finally {
lock.unlock();
}
}
//根据索引删除元素，实际上是把删除索引之后的元素往前移动一个位置
void removeAt(final int removeIndex) {
final Object[] items = this.items;
//先判断要删除的元素是否为当前队列头元素
if (removeIndex == takeIndex) {
//如果是直接删除
items[takeIndex] = null;
//当前队列头元素加1并判断是否与数组长度相等，若为true设置为0
if (++takeIndex == items.length)
takeIndex = 0;
count--;//队列元素减1
if (itrs != null)
itrs.elementDequeued();//更新迭代器中的数据
} else {
//如果要删除的元素不在队列头部，
//那么只需循环迭代把删除元素后面的所有元素往前移动一个位置
//获取下一个要被添加的元素的索引，作为循环判断结束条件
final int putIndex = this.putIndex;
//执行循环
for (int i = removeIndex;;) {
//获取要删除节点索引的下一个索引
int next = i + 1;
//判断是否已为数组长度，如果是从数组头部（索引为0）开始找
if (next == items.length)
next = 0;
//如果查找的索引不等于要添加元素的索引，说明元素可以再移动
if (next != putIndex) {
items[i] = items[next];//把后一个元素前移覆盖要删除的元
i = next;
} else {
//在removeIndex索引之后的元素都往前移动完毕后清空最后一个元素
items[i] = null;
this.putIndex = i;
break;//结束循环
}
}
count--;//队列元素减1
if (itrs != null)
itrs.removedAt(removeIndex);//更新迭代器数据
}
notFull.signal();//唤醒添加线程
}
take方法其实很简单，有就删除没有就阻塞，只不过这个阻塞是可以中断的，如果队列没有数据那么就加入notEmpty条件队列等待(有数据就直接取走，方法结束)，如果有新的put线程添加了数据，那么put操作将会唤醒take线程，执行take操作。
//从队列头部删除，队列没有元素就阻塞，可中断
public E take() throws InterruptedException {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();//中断
try {
//如果队列没有元素
while (count == 0)
//执行阻塞操作
notEmpty.await();
return dequeue();//如果队列有元素执行删除操作
} finally {
lock.unlock();
}
}
peek方法直接返回当前队列的头元素但不删除任何元素。
public E peek() {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
//直接返回当前队列的头元素，但不删除
return itemAt(takeIndex); // null when queue is empty
} finally {
lock.unlock();
}
}
final E itemAt(int i) {
return (E) items[i];
}
LinkedBlockingQueue
LinkedBlockingQueue是一个基于链表的阻塞队列，其内部维持一个基于链表的数据队列，使用两把锁（takeLock，putLock）允许读写并行，remove和iterator时需要同时获取两把锁。
LinkedBlockingQueue默认为无界队列，即大小为Integer.MAX_VALUE，如果消费者速度慢于生产者速度，可能造成内存空间不足，建议手动设置队列大小。
public class LinkedBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E>
implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {
/**
* 节点类，用于存储数据
*/
static class Node<E> {
E item;
Node<E> next;
Node(E x) { item = x; }
}
/** 阻塞队列的大小，默认为Integer.MAX_VALUE */
private final int capacity;
/** 当前阻塞队列中的元素个数 */
private final AtomicInteger count = new AtomicInteger();
/** 阻塞队列的头结点 */
transient Node<E> head;
/** 阻塞队列的尾节点 */
private transient Node<E> last;
/** 获取并移除元素时使用的锁，如take, poll, etc */
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();
/** notEmpty条件对象，当队列没有数据时用于挂起执行删除的线程 */
private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();
/** 添加元素时使用的锁如 put, offer, etc */
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();
/** notFull条件对象，当队列数据已满时用于挂起执行添加的线程 */
private final Condition notFull = putLock.newCondition();
}
每次插入操作都将动态构造Linked nodes。
每个添加到LinkedBlockingQueue队列中的数据都将被封装成Node节点，添加的链表队列中，其中head和last分别指向队列的头结点和尾结点。
与ArrayBlockingQueue不同的是，LinkedBlockingQueue内部分别使用了takeLock 和 putLock 对并发进行控制，也就是说，添加和删除操作并不是互斥操作，可以同时进行，这样也就可以大大提高吞吐量。
构造函数
1、LinkedBlockingQueue()：初始化容量为Integer.MAX_VALUE的队列；
2、LinkedBlockingQueue(int capacity)：指定队列容量并初始化头尾节点
3、LinkedBlockingQueue(Collection c)：初始化一个容量为Integer.MAX_VALUE且包含集合c所有元素的队列，且阻塞队列的迭代顺序同集合c。若集合c元素包含null，将throwNullPointerException；若集合c元素个数达到Integer.MAX_VALUE，将throwIllegalStateException("Queue full")。
// 将node链接到队列尾部
private void enqueue(Node<E> node) { // 入队
// assert putLock.isHeldByCurrentThread();
// assert last.next == null;
last = last.next = node; // 等价于last.next = node;last = last.next(即node)
}
public LinkedBlockingQueue(Collection<? extends E> c) {
this(Integer.MAX_VALUE);
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
putLock.lock(); // Never contended(竞争), but necessary for visibility(可见性)
try {
int n = 0;
for (E e : c) {
if (e == null)
throw new NullPointerException();
if (n == capacity)
throw new IllegalStateException("Queue full");
enqueue(new Node<E>(e)); // 执行last = last.next = node;
++n;
}
count.set(n); // 设置队列元素个数
} finally {
putLock.unlock();
}
}
添加元素阻塞
添加元素主要有这几个方法add、offer、put
public boolean add(E e) {
if (offer(e))
return true;
else
throw new IllegalStateException("Queue full");
}
public boolean offer(E e) {
//添加元素为null直接抛出异常
if (e == null) throw new NullPointerException();
//获取队列的个数
final AtomicInteger count = this.count;
//判断队列是否已满
if (count.get() == capacity)
return false;
int c = -1;
//构建节点
Node<E> node = new Node<E>(e);
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
putLock.lock();
try {
//再次判断队列是否已满，考虑并发情况
if (count.get() < capacity) {
enqueue(node);//添加元素
c = count.getAndIncrement();//拿到当前未添加新元素时的队列长度
//如果容量还没满
if (c + 1 < capacity)
notFull.signal();//唤醒下一个添加线程，执行添加操作
}
} finally {
putLock.unlock();
}
// 由于存在添加锁和消费锁，而消费锁和添加锁都会持续唤醒等到线程，因此count肯定会变化。
//这里的if条件表示如果队列中还有1条数据
if (c == 0)
signalNotEmpty();//如果还存在数据那么就唤醒消费锁
return c >= 0; // 添加成功返回true，否则返回false
}
//入队操作
private void enqueue(Node<E> node) {
//队列尾节点指向新的node节点
last = last.next = node;
}
//signalNotEmpty方法
private void signalNotEmpty() {
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lock();
//唤醒获取并删除元素的线程
notEmpty.signal();
} finally {
takeLock.unlock();
}
}
这里的Offer()方法做了两件事：
判断队列是否满，满了就直接释放锁，没满就将节点封装成Node入队，然后再次判断队列添加完成后是否已满，不满就继续唤醒等到在条件对象notFull上的添加线程。
判断是否需要唤醒等到在notEmpty条件对象上的消费线程。
为什么添加完成后是继续唤醒在条件对象notFull上的添加线程而不是像ArrayBlockingQueue那样直接唤醒notEmpty条件对象上的消费线程？为什么要当if (c == 0)时才去唤醒消费线程呢？
第一个疑问：在添加新元素完成后，会判断队列是否已满，不满就继续唤醒在条件对象notFull上的添加线程，这点与前面分析的ArrayBlockingQueue很不相同，在ArrayBlockingQueue内部完成添加操作后，会直接唤醒消费线程对元素进行获取，这是因为ArrayBlockingQueue只用了一个ReenterLock同时对添加线程和消费线程进行控制，这样如果在添加完成后再次唤醒添加线程的话，消费线程可能永远无法执行。
而对于LinkedBlockingQueue来说就不一样了，其内部对添加线程和消费线程分别使用了各自的ReenterLock锁对并发进行控制，也就是说添加线程和消费线程是不会互斥的，所以添加锁只要管好自己的添加线程即可，添加线程自己直接唤醒自己的其他添加线程，如果没有等待的添加线程，直接结束了。
如果有就直到队列元素已满才结束挂起，当然offer方法并不会挂起，而是直接结束，只有put方法才会当队列满时才执行挂起操作。注意消费线程的执行过程也是如此。这也是为什么LinkedBlockingQueue的吞吐量要相对大些的原因。
第二个疑问：消费线程一旦被唤醒是一直在消费的（前提是有数据），所以c值是一直在变化的，c值是添加完元素前队列的大小，此时c只可能是0或c>0，如果是c=0，那么说明之前消费线程已停止，条件对象上可能存在等待的消费线程，添加完数据后应该是c+1，那么有数据就直接唤醒等待消费线程，如果没有就结束啦，等待下一次的消费操作。如果c>0那么消费线程就不会被唤醒，只能等待下一个消费操作（poll、take、remove）的调用，那为什么不是条件c>0才去唤醒呢？我们要明白的是消费线程一旦被唤醒会和添加线程一样，一直不断唤醒其他消费线程，如果添加前c>0，那么很可能上一次调用的消费线程后，数据并没有被消费完，条件队列上也就不存在等待的消费线程了，所以c>0唤醒消费线程得意义不是很大，当然如果添加线程一直添加元素，那么一直c>0，消费线程执行的换就要等待下一次调用消费操作了（poll、take、remove）。
根据时间阻塞
//在指定时间内阻塞添加的方法，超时就结束
public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException {
if (e == null) throw new NullPointerException();
//将时间转换成纳秒
long nanos = unit.toNanos(timeout);
int c = -1;
//获取锁
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
//获取当前队列大小
final AtomicInteger count = this.count;
//锁中断(如果需要)
putLock.lockInterruptibly();
try {
//判断队列是否满
while (count.get() == capacity) {
if (nanos <= 0)
return false;
//如果队列满根据阻塞的等待
nanos = notFull.awaitNanos(nanos);
}
//队列没满直接入队
enqueue(new Node<E>(e));
c = count.getAndIncrement();
//唤醒条件对象上等待的线程
if (c + 1 < capacity)
notFull.signal();
} finally {
putLock.unlock();
}
//唤醒消费线程
if (c == 0)
signalNotEmpty();
return true;
}
//CoditionObject（Codition的实现类）中的awaitNanos方法
public final long awaitNanos(long nanosTimeout)
throws InterruptedException {
if (Thread.interrupted())
throw new InterruptedException();
//这里是将当前添加线程封装成NODE节点加入Condition的等待队列中
//注意这里的NODE是AQS的内部类Node
Node node = addConditionWaiter();
//加入等待，那么就释放当前线程持有的锁
int savedState = fullyRelease(node);
//计算过期时间
final long deadline = System.nanoTime() + nanosTimeout;
int interruptMode = 0;
while (!isOnSyncQueue(node)) {
if (nanosTimeout <= 0L) {
transferAfterCancelledWait(node);
break;
}
//主要看这里！！由于是while 循环，这里会不断判断等待时间
//nanosTimeout 是否超时
//static final long spinForTimeoutThreshold = 1000L;
if (nanosTimeout >= spinForTimeoutThreshold)
LockSupport.parkNanos(this, nanosTimeout);//挂起线程
if ((interruptMode = checkInterruptWhileWaiting(node)) != 0)
break;
//重新计算剩余等待时间，while循环中继续判断下列公式
//nanosTimeout >= spinForTimeoutThreshold
nanosTimeout = deadline - System.nanoTime();
}
if (acquireQueued(node, savedState) && interruptMode != THROW_IE)
interruptMode = REINTERRUPT;
if (node.nextWaiter != null)
unlinkCancelledWaiters();
if (interruptMode != 0)
reportInterruptAfterWait(interruptMode);
return deadline - System.nanoTime();
}
据传递进来的时间计算超时阻塞nanosTimeout，然后通过while循环中判断nanosTimeout >= spinForTimeoutThreshold 该公式是否成立，当其为true时则说明超时时间nanosTimeout 还未到期，再次计算nanosTimeout = deadline - System.nanoTime();即nanosTimeout ，持续判断，直到nanosTimeout 小于spinForTimeoutThreshold结束超时阻塞操作，方法也就结束。
这里的spinForTimeoutThreshold其实更像一个经验值，因为非常短的超时等待无法做到十分精确，因此采用了spinForTimeoutThreshold这样一个临界值。offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)方法内部正是利用这样的Codition的超时等待awaitNanos方法实现添加方法的超时阻塞操作。同样对于poll(long timeout, TimeUnit unit)方法也是一样的道理。
移除元素阻塞
移除的方法主要有remove、poll、take
remove方法删除指定的对象。由于remove方法删除的数据的位置不确定，为了避免造成并非安全问题，所以需要同时对putLock和takeLock加锁。
public boolean remove(Object o) {
if (o == null) return false;
fullyLock();//同时对putLock和takeLock加锁
try {
//循环查找要删除的元素
for (Node<E> trail = head, p = trail.next;
p != null;
trail = p, p = p.next) {
if (o.equals(p.item)) {//找到要删除的节点
unlink(p, trail);//直接删除
return true;
}
}
return false;
} finally {
fullyUnlock();//解锁
}
}
//两个同时加锁
void fullyLock() {
putLock.lock();
takeLock.lock();
}
void fullyUnlock() {
takeLock.unlock();
putLock.unlock();
}
poll方法比较简单，如果队列没有数据就返回null，如果队列有数据，那么就取出来，如果队列还有数据那么唤醒等待在条件对象notEmpty上的消费线程。然后判断if (c == capacity)为true就唤醒添加线程，这点与前面分析if(c==0)是一样的道理。因为只有可能队列满了，notFull条件对象上才可能存在等待的添加线程。
public E poll() {
//获取当前队列的大小
final AtomicInteger count = this.count;
if (count.get() == 0)//如果没有元素直接返回null
return null;
E x = null;
int c = -1;
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lock();
try {
//判断队列是否有数据
if (count.get() > 0) {
//如果有，直接删除并获取该元素值
x = dequeue();
//当前队列大小减一
c = count.getAndDecrement();
//如果队列未空，继续唤醒等待在条件对象notEmpty上的消费线程
if (c > 1)
notEmpty.signal();
}
} finally {
takeLock.unlock();
}
//判断c是否等于capacity，这是因为如果满说明NotFull条件对象上
//可能存在等待的添加线程
if (c == capacity)
signalNotFull();
return x;
}
private E dequeue() {
Node<E> h = head;//获取头结点
Node<E> first = h.next; 获取头结的下一个节点（要删除的节点）
h.next = h; // help GC//自己next指向自己，即被删除
head = first;//更新头结点
E x = first.item;//获取删除节点的值
first.item = null;//清空数据，因为first变成头结点是不能带数据的，这样也就删除队列的带数据的第一个节点
return x;
}
take方法是一个可阻塞可中断的移除方法主要做了两件事
如果队列没有数据就挂起当前线程到 notEmpty条件对象的等待队列中一直等待，如果有数据就删除节点并返回数据项，同时唤醒后续消费线程，尝试唤醒条件对象notFull上等待队列中的添加线程。
移除方法中只有take方法具备阻塞功能。remove方法是成功返回true失败返回false，poll方法成功返回被移除的值，失败或没数据返回null。
public E take() throws InterruptedException {
E x;
int c = -1;
//获取当前队列大小
final AtomicInteger count = this.count;
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lockInterruptibly();//可中断
try {
//如果队列没有数据，挂机当前线程到条件对象的等待队列中
while (count.get() == 0) {
notEmpty.await();
}
//如果存在数据直接删除并返回该数据
x = dequeue();
c = count.getAndDecrement();//队列大小减1
if (c > 1)
notEmpty.signal();//还有数据就唤醒后续的消费线程
} finally {
takeLock.unlock();
}
//满足条件，唤醒条件对象上等待队列中的添加线程
if (c == capacity)
signalNotFull();
return x;
}
lock 与 lockInterruptibly的区别
lock优先考虑获取锁，待获取锁成功后，才响应中断。
lockInterruptibly 优先考虑响应中断，而不是响应锁的普通获取或重入获取。
详细区别：
ReentrantLock.lockInterruptibly允许在等待时由其它线程调用等待线程的Thread.interrupt方法来中断等待线程的等待而直接返回，这时不用获取锁，而会抛出一个InterruptedException。
ReentrantLock.lock方法不允许Thread.interrupt中断,即使检测到Thread.isInterrupted,一样会继续尝试获取锁，失败则继续休眠。只是在最后获取锁成功后再把当前线程置为interrupted状态,然后再中断线程。
线程唤醒
对notEmpty和notFull的唤醒操作均使用的是signal()而不是signalAll()。
signalAll() 虽然能唤醒Condition上所有等待的线程，但却并不见得会节省资源，相反，唤醒操作会带来上下文切换，且会有锁的竞争。此外，由于此处获取的锁均是同一个（putLock或takeLock），同一时刻被锁的线程只有一个，也就无从谈起唤醒多个线程了。
LinkedBlockingQueue与ArrayBlockingQueue比较
ArrayBlockingQueue底层基于数组，创建时必须指定队列大小，“有界”LinkedBlockingQueue“无界”，节点动态创建，节点出队后可被GC，故伸缩性较好；
ArrayBlockingQueue入队和出队使用同一个lock（但数据读写操作已非常简洁），读取和写入操作无法并行，LinkedBlockingQueue使用双锁可并行读写，其吞吐量更高。
ArrayBlockingQueue在插入或删除元素时直接放入数组指定位置（putIndex、takeIndex），不会产生或销毁任何额外的对象实例；而LinkedBlockingQueue则会生成一个额外的Node对象，在高效并发处理大量数据时，对GC的影响存在一定的区别。
