1、如何理解"佇列"？

類比棧，棧只支援兩個基本操作：入棧push()和出棧pop()。對於佇列的基本操作也只有兩個：入隊enqueue(),放一個數據到佇列尾部；出隊dequeue()，從佇列頭部去一個元素。(如下圖)

2、順序佇列和迴圈佇列

用陣列實現的佇列叫做順序佇列，用連結串列實現的佇列叫做鏈式佇列。佇列具有先進先出的特性，支援在隊尾插入元素，在隊頭刪除元素。

(1)、 順序佇列

那究竟如何實現一個佇列？我們先來看下基於陣列的實現方法（Java語言）

那麼佇列是如何實現的？請繼續往下看

對於棧來說，我孟只需要一個棧頂指標就可以。但是佇列需要兩個指標：一個是head指標，指向隊頭；一個是tail指標，指向隊尾。

當a,b,c,d依次入佇列之後，佇列中head指標指向下標為0的位置，tail指標指向下標為4的位置。（如下圖）

當我們呼叫兩次出對操作之後，佇列中的head指標指向下標為2的位置，tail指標仍然指向下標為4的位置。

隨著不停地進行入隊、出隊操作，head和tail都會持續往後移動。當tail移動到最右邊，即使陣列中還有空閒空間，也無法繼續往佇列中新增資料了。那麼怎麼解決呢？

類比陣列的刪除操作會導致陣列中的資料不連續，我們將資料搬移。但是，每次進行出隊操作都相當於刪除陣列下標為0的資料，要搬移整個佇列中的資料，這樣出隊操作的時間複雜度就會從原來的O(1)變為O(n).

優化一下，實際上我們在出隊時可以不用搬移資料。如果沒有空閒空間了，我們只需要在入隊時，再集中觸發一次資料的搬移操作。藉助這個思想，出對函式dequeue()保持不變，我們稍加改造一下入隊函式enqueue()的實現，就可以解決。(如下圖）

從程式碼中我們看到，當佇列的tail指標移動到陣列的最右邊後，如果有新的資料入隊，我們可以將head到tail之間的資料，整體搬移到陣列中0到tail-head的位置。

這種實現思路中，出隊操作的時間複雜度仍然是O(1)。

基於連結串列的佇列實現方法。

基於連結串列的實現我們同樣需要兩個指標：head指標和tail指標。他們分別指向連結串列的第一個結點和最後一個結點。（如圖所示），入隊時，tail->next=new_node,tail->next;出隊時，head=head->next。

（2）、迴圈佇列

迴圈佇列，顧名思義，它長得像環。原本陣列是有頭有尾，是一條直線。現在我們把首尾相連，掰成了一個環。（如下圖）

我們可以看到，圖中這個佇列得大小為8,當前head=4,tail=7。但有一個新的元素入隊時，我們放入下標為7的位置。但這個時候，我們並不把tail更新為8，而是將其在環中後移一位，到了下標為0的位置。再當有一個元素b入隊時，我們將b放入下標為0的位置，然後tail加1更新為1。所以，在a,b 依次入隊後，迴圈佇列中的元素就變成了下面的樣子：

通過這種方法，我們成功避免了資料搬移操作。看起來不難理解，但是迴圈佇列的程式碼實現難度要比前面講的非迴圈佇列難得多。要想寫出沒有bug的迴圈佇列的實現程式碼，我個人覺得，最關鍵的是，確定好隊空和隊滿的判定條件。

對於佇列的隊空判斷條件仍然是head==tail。但佇列滿的判斷條件就稍微有點複雜。下圖為一張佇列滿的圖：

如圖中畫的佇列滿的情況,tail=3,head=4,n=8,所以總結一下規律就是:(3+1)%8=4。多畫幾張隊滿的圖，你就會發現，但隊滿時，(tail+1)%n=head。

如圖所示，但佇列滿時，圖中的tail指向的位置實際上是沒有儲存資料的。所以迴圈佇列會浪費一個數組的儲存空間。

下面是實現的程式碼(如下圖）

3、組塞佇列和併發佇列

阻塞佇列其實就是在佇列基礎上增加了阻塞操作。簡單來說，就是在佇列為空的時候，從頭取資料會被阻塞。因為此時還沒有資料可取，直到佇列中有了資料才能返回；如果佇列滿了，那麼插入資料的資料操作就會被阻塞，直到佇列中有空閒位置後再插入資料，然後再返回。

上述的定義就是一個“生產者-消費者模型”！是的，我們可以使用阻塞佇列，輕鬆實現一個“生產者-消費者模型”！

這種基於阻塞佇列實現的“生產者-消費者模型”，可以有效地協調生產和消費的速度。當“生產者”生產資料的速度多快，“消費者”來不及消費時，儲存資料的佇列就會很滿了。這個時候生產者就阻塞等待，直到“消費者”消費了資料，“生產者”才會被喚醒繼續“生產“。

而且不僅如此，基於阻塞佇列，我們還可以通過協調“生產者”和“消費者”的個數來提高資料的處理效率。比如前面的例子，我們可以配置幾個”消費者“，來對應一個”生產者“。

在多執行緒情況下，會有多個執行緒同時操作佇列，這個時候就會存線上程安全問題，那如何實現一個執行緒安全的佇列？

執行緒安全的佇列我們叫做併發佇列。最簡單直接的方式是直接在enqueue ()、dequeue()方法上加鎖，但是鎖粒度大併發度會比較低，同一時刻僅允許一個存或者取操作。實際上，基於陣列的迴圈佇列，利用CAS原子操作，可以實現非常高的併發佇列。這也是迴圈佇列比鏈式佇列應用更加廣泛的原因。

4、問題：

當我們向固定大小的執行緒池中請求一個執行緒時，如果執行緒中沒有空閒的資源了，這個時候執行緒池如何處理這個請求？是拒絕請求還是排隊，各種處理策略又是怎麼實現的呢? 

我們一般有兩種處理策略。第一種是非阻賽的處理方式，直接拒絕任務請求；另一種是阻塞的處理方式，將請求排佇列，等到有空閒執行緒時，取出排隊的請求繼續處理。

 那如何儲存排隊的請求?

我們希望公平地處理每個排隊的請求，先進者先服務，所以佇列這種資料結構很適合來儲存排隊請求。我們前面說過，佇列有基於連結串列和陣列這兩種實現方式，那麼這兩種實現方式對於排隊請求又有什麼區別呢？

基於連結串列的實現方式，可以實現一個支援無限排隊的無界佇列，但是可能會導致過多的請求排隊等候，請求響應的時間過長。所以針對響應時間比較敏感的系統，基於連結串列實現的無限迴圈排隊的執行緒池是不合適的。

而基於陣列實現的有界佇列，佇列的大小有限，所以執行緒池中排隊的請求超過佇列大小時，接下來的請求就會被拒絕，這種方式對響應時間敏感的系統來說，就相對更加合理。不過，設定一個合理的佇列大小，也是非常有講究的佇列太大導致等待的請求太多，佇列太小會導致無法充分利用資源、發揮最大效能。

除了前面講到佇列應用線上程池請求排場的場景之外，佇列可以應用在任何有限資源池中，用於排隊請求，比如資料庫連線池等。實際上，對於大部分資源有限的場景，但沒有空閒資源時，基本上都可以通過“佇列”這種資料結構來實現請求排隊。

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