环形队列出队的元素怎么输出出来_队列：队列在线程池等有限资源池中的应用...

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的。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）。

如果理解“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。先进来先出，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；出列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。他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，都用到循环并发队列；Java concurrent并发包利用ArrayBlockingQueue来实现公平锁。

顺序队列和链式队列

我们知道了，队列和栈一样，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，在对头删除元素，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。用数组实现的栈叫顺序栈，用链表实现的栈叫链式栈。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。

我们先来看下基于数组的实现方法。我用java语言实现了一下，不过并不包含Java语言的高级语法，而且我做了比较详细的注释，你应该可以看懂。

//用数组实现的队列

比起栈的数组实现，队列的数组实现稍微有点儿复杂，但是没关系。我稍微解释一下实现思路，你很容易就能明白了。

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，指向对头；一个是tail指针，指向队尾。

你可以结合下面这幅图来理解。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。

你肯定已经发现了，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？

你是否还记得，在数组那一节，我们也遇到过类似的问题，就是数组的删除操作会导致数组中的数组不连续。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)变成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

从代码中我们看到，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。

这种实现思路中，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？你可以用我们第3节，第4节讲的算法复杂度分析方法，自己试着分析一下。

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。他们分别指向链表的第一个结点和最后一个结点。如图所示，入队是，tail->next=new_node,tail = tail->next;出队时，head = head->next。

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收到影响。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。

我们可以看到，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，确定好对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。

Taik is cheap,如果还是没怎么理解，那就show 有code吧。

public

阻塞队列和并发队列

前面讲的内容理论比较多，看起来很难跟实际的项目开发扯上关系。确实，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阻塞，直到队列中有空闲位置后再插入数据，然后再返回。

你应该已经发现了，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，生产者阻塞等待，知道“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。这个也是循环队列比链式队列应用更加广泛的原因。在实战篇讲Disruptor的时候，我会再详细讲并发队列的应用。

解答开篇

队列的知识就讲完了，我们现在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现实的呢？

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法，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，所以线程池中队列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队列的场景之外，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。