1.java阻塞队列的源码操作方法有哪些?
2.Rust Async: smol源码分析-Executor篇
3.Netty原理-从NIO开始
4.从源码全面解析 LinkedBlockingQueue的来龙去脉
5.还不了解Java的5大BlockingQueue阻塞队列源码，看这篇文章就够了

java阻塞队列的源码操作方法有哪些?

       学习《解读Java源码专栏》，深入Java核心组件源码，源码内容包含集合、源码线程、源码线程池、源码源码乘法并发、源码队列等，源码了解设计思想和实现细节，源码应对工作面试。源码

       解读Java源码系列第9篇，源码聚焦Java阻塞队列 - BlockingQueue。源码

       阻塞队列BlockingQueue在并发多线程中广泛应用，源码尤其是源码在生产者-消费者模式场景。其作用类似于线程池和消息队列，源码用于数据的异步处理和削峰。

       BlockingQueue作为接口，定义了放数据和取数据的方法，适用于不同场景。

       常见的跑腿网站源码下载BlockingQueue实现包括基于数组和链表的有界队列、无缓冲队列、优先级队列、延迟队列等。

       ArrayBlockingQueue是基于数组实现的有界队列，使用ReentrantLock保证线程安全，并设有条件等待，确保队列的先进先出特性。

       ArrayBlockingQueue的初始化方法提供了不同容量设置。放数据方法包括offer和put，其中offer在队满时返回false，put方法阻塞直至空间可用。

       弹出数据方法poll和take在队空时返回null或阻塞，peek和element分别用于查看队首元素。

       ArrayBlockingQueue源码简洁，实现队列核心功能，遵循先进先出原则，适用于需要控制数据进出的并发场景。

       本文解析ArrayBlockingQueue源码，展现其实现细节，手机有货源码了解其作为阻塞队列的关键特性，为深入学习Java并发机制奠定基础。下篇将继续探讨其他阻塞队列实现。

Rust Async: smol源码分析-Executor篇

       本文深入探讨了smol异步运行时中的Executor组件，尤其关注了Executor的实现细节。在smol的异步框架中，Executor扮演了核心角色，主要负责执行Future，并在多线程环境中调度和管理任务。

       Executor分为三种类型：ThreadLocalExecutor、Blocking Executor、Work Stealing Executor。ThreadLocalExecutor用于处理不能实现Send特性的Future，通过使用并发和非并发队列，减少了跨线程的同步开销。Blocking Executor则允许执行阻塞任务，并通过动态地开启线程来应对任务的增加，从而提高了资源的利用率。Work Stealing Executor则通过工作窃取的群控源码网站方式，实现了线程间的任务负载均衡，每个工作线程通过主动调用smol::run加入工作环境。

       在Executor的实现中，ThreadLocalExecutor通过线程局部变量来管理任务的生命周期，确保了任务与线程的绑定。Blocking Executor通过自适应地开启线程，以应对任务的增加或减少，从而保持了系统的高效运行。Work Stealing Executor通过工作窃取的方式，实现了任务在多个线程间的合理分配，提高了系统的整体性能。

       每一个Executor的实现都紧密围绕着任务的调度、执行和管理，通过不同策略满足了不同场景下的需求。ThreadLocalExecutor适用于无法实现Send特性的Future，Blocking Executor能够应对阻塞任务的执行，而Work Stealing Executor则通过动态负载均衡实现了任务的高效分配。

       在使用smol异步运行时时，需要注意到几个关键点。弱口令检测 源码async_std的运行时采用了延迟实例化、按需自动启动的策略，简化了使用体验。然而，smol目前采用的是手动启用运行时的策略，可能导致运行时panic问题，用户需要额外的配置来启动整个工作窃取运行环境。因此，正确配置和启动smol运行时对于开发者来说是至关重要的。

       总结而言，smol的Executor组件设计精妙，通过不同类型的Executor满足了多样化的异步任务需求。其简洁而高效的设计，使得开发者能够轻松地将现有的库进行异步化处理，极大地提高了开发效率和系统性能。未来，随着smol的发展和完善，其在异步编程领域的应用将更加广泛。

Netty原理-从NIO开始

       Netty是基于NIO的异步通信框架（曾经引入过AIO，后来放弃），故要说Netty原理我们要先从NIO开始。

        NIO 是JAVA在JDK4中引入的同步非阻塞通信模型，在NIO出现之前（JDK4之前）市场上只有一个BIO模型顾名思义BLOCKING IO （同步阻塞通信模型）

        BIO（BLOCKING I/O）：

        BIO 为一个连接 一个线程的模式，当有连接时服务器会开启一个线程来处理请求

        若此请求啥都不想干此时线程会怎么样？

        此线程会进入阻塞模式（BLOCKING）！---啥也不干，干等着zzZZ~

        这种一连接，一线程的模式会造成服务器资源不必要的开销并且在大量连接访问时 服务器会发生什么？车道（线程）不足，车太多--我堵车了

        由此就出现了NIO

        ↓

        NIO（new/NONBLOCKING I/O）:

        NIO为同步非阻塞通信模型，Select（多路复用器）为此模型的核心，实现了多个连接一个线程

        当有客户端连接请求时 此连接请求会被注册至select上，当select检测到此连接有I/O请求时才会打开一个线程去对此I/O请求进行处理-----单线程模型

        这个时候有人问了：这么多操作都在一个线程里，线程忙不过来怎么办？

        此时 由于网络请求、I/O读写、业务操作都在一个线程下，会导致在高并发的情况下存在性能瓶颈 于是乎有人就提出来 将业务操作丢到另一个线程怎么样？

        于是出现了第三种reactor模型-使用线程池进行操作网络请求、IO在一个线程，业务操作在另个一个线程 的业务分离----线程池模型

        从此图中可以看出此时 模型中使用一个线程池来进行网络请求、IO读取

        当读取完成后将业务操作绑定在线程池中另外的线程上-------网络IO与业务操作可以同步进行了！一切都完美了起来！

        但是！事情还没完！！这个时候又有人提出问题：在高并发的时候咋办？会不会有性能瓶颈

        因为网络IO是非常消耗CPU的，当网络请求与网络IO在同个线程中时，造CK的情况下单个线程并不足以支撑起所有的IO操作！因此也形成了在高并发状态下的性能瓶颈

        于是大佬们就想着，如果把IO拆出来让单个线程池去接收网络请求，用另一个线程池来进行IO与业务操作会不会更好

        于是第四种Reactor模型应运而生--主从Reactor多线程模型

        此模型中 mainReactor只用于接收网络请求，而subReactor中为一个线程池，线程池中每个线程上绑定一个select

        当mainReactor接收到请求时（一个描述符） 系统会生成一个新的描述符代表此连接生效，此时mainReactor会将新的描述符通过一个算法在线程池中选定一个线程 将此描述符绑定至此线程池上的select上，由此线程来对请求进行I/O 与业务操作

        从此百万连接高并发不是问题

        写到这 我们是不是想起了Netty的启动过程

        1、声明两个EventLoopGroup一个为boss（mainReactor）一个为worker（subReactor）

        EventLoopGroup（线程池）初始化的时候会生成（懒加载）指定数量的EventLoop（线程）若无指定 则会生成CPU数X2的线程

        2、声明一个启动辅助类Bootstrap并将EventLoopGroup注册到启动辅助类BootStrap上(bootStrap.group)

        接着再给bootstrap指定channel模型等属性，再添加上业务流水线（channelpipeline）并且在pipeline中添加上业务操作handler，（通过channelpipeline可以对传入数据为所欲为）

        3、绑定端口

        Netty启动完成

        这时候可能有人会问了：这和你上面说的reactor？NIO有啥关系？

        这个时候我们要这么看

        ↓

        若我们将boss与worker线程池设置为相同的一个线程池，那么会发生什么事？

        此时关注一下第三个Reactor模型时就会发现 当BOSS=WORKER时候 netty实现的就是第三种Reactor模型 使用线程池模型

        而当boss不等于worker的时候使用的就是第四种 主从多线程模型

        Netty就是基于Reactor模型来对NIO进行了易用化封装，从Netty源码中就可以看出来其实底层还都是NIO的接口

        此次处为自己读源码之后的理解 如有误请指正

        感恩

        反手拿下第一个赞

从源码全面解析 LinkedBlockingQueue的来龙去脉

       并发编程是互联网技术的核心，面试官常在此领域对求职者进行深入考察。为了帮助读者在面试中占据优势，本文将解析 LinkedBlockingQueue 的工作原理。

       阻塞队列是并发编程中常见的数据结构，它在生产者和消费者模型中扮演重要角色。生产者负责向队列中添加元素，而消费者则从队列中取出元素。LinkedBlockingQueue 是 Java 中的一种高效阻塞队列实现，它底层基于链表结构。

       在初始化阶段，LinkedBlockingQueue 不需要指定队列大小。除了基本成员变量，它还包含两把锁，分别用于读取和写入操作。有读者疑惑，为何需要两把锁，而其他队列只用一把？本文后续将揭晓答案。

       生产者使用 `add()`、`offer()`、`offer(time)` 和 `put()` 方法向队列中添加元素。消费者则通过 `remove()`、`poll()`、`poll(time)` 和 `take()` 方法从队列中获取元素。

       在解析源码时，发现 LinkedBlockingQueue 与 ArrayBlockingQueue 在锁的使用上有所不同。ArrayBlockingQueue 使用互斥锁，而 LinkedBlockingQueue 使用读锁和写锁。这是否意味着 ArrayBlockingQueue 可以使用相同类型的锁？答案是肯定的，且使用两把锁的 ArrayBlockingQueue 在性能上有所提升。

       流程图展示了 LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue 之间的相似之处。有兴趣的读者可以自行绘制。

       总结而言，LinkedBlockingQueue 是一种高效的阻塞队列实现，其底层结构基于链表。它通过读锁和写锁管理线程安全，为生产者和消费者提供了并发支持。通过优化锁的使用，LinkedBlockingQueue 在某些场景下展现出更好的性能。

       互联网寒冬虽在，但学习和分享是抵御寒冬的最佳方式。通过交流经验，可以减少弯路，提高效率。如果你对后端架构和中间件源码感兴趣，欢迎与我交流，共同进步。

还不了解Java的5大BlockingQueue阻塞队列源码，看这篇文章就够了

       引言

       本文将详细解读Java中常见的5种BlockingQueue阻塞队列，包括它们的优缺点、区别以及典型应用场景，以帮助深入理解这5种队列的独特性质和使用场合。

       常见的BlockingQueue有以下5种：

       1. **基于数组实现的阻塞队列**：创建时需指定容量大小，是有限队列。

       2. **基于链表实现的阻塞队列**：默认无界，可自定义容量。

       3. **无缓冲阻塞队列**：生产的数据需立即被消费，无缓冲。

       4. **优先级阻塞队列**：支持元素按照大小排序，无界。

       5. **延迟阻塞队列**：基于PriorityQueue实现，无界。

       **BlockingQueue简介

       BlockingQueue作为接口，定义了放数据和取数据的多组方法，适用于并发多线程环境，特别适合生产者-消费者模式。

       **应用场景

       BlockingQueue的作用类似于消息队列，用于解耦、异步处理和削峰，适用于线程池的核心功能实现。

       **区别与比较

       - **ArrayBlockingQueue**：基于数组实现，容量可自定义。

       - **LinkedBlockingQueue**：基于链表实现，无界或自定义容量。

       - **SynchronousQueue**：同步队列，生产者和消费者直接交互，无需缓冲。

       - **PriorityBlockingQueue**：实现优先级排序，无界队列。

       - **DelayQueue**：本地延迟队列，支持元素延迟执行。

       在选择使用哪种队列时，需考虑具体任务的特性、吞吐量需求以及是否需要优先级排序或延迟执行。

       本文旨在提供全面理解Java中BlockingQueue的指南，从源码剖析到应用场景，帮助开发者更好地应用这些工具于实际项目中。