BlockingQueue可通过限制队列容量实现限流,当任务提交速度超过处理能力时,满队列会阻塞后续提交,从而控制并发量。

在Java中,BlockingQueue 可以用来实现简单的限流控制。它本身是一个线程安全的阻塞队列,常用于生产者-消费者模型。通过限制队列容量,可以控制并发任务的数量,从而达到限流的目的。
1. 利用容量限制实现任务限流
BlockingQueue 的核心机制是:当队列满时,插入操作会被阻塞;当队列为空时,取出操作会被阻塞。利用这个特性,可以在提交任务时自动等待,避免系统过载。
例如,使用 ArrayBlockingQueue 设置固定容量,配合 ThreadPoolExecutor 实现线程池限流:
- 定义一个固定大小的 BlockingQueue,如 ArrayBlockingQueue(10),最多缓存10个待处理任务
- 当任务提交速度超过线程处理能力,队列会逐渐填满
- 一旦队列满,后续任务的提交将被阻塞,直到有空位
- 这样就实现了对任务流入的自然节流
2. 示例代码:线程池 + BlockingQueue 限流
以下是一个使用 BlockingQueue 控制任务提交速率的简单示例:
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import java.util.concurrent.*;
public class RateLimiterWithBlockingQueue {
public static void main(String[] args) {
// 定义阻塞队列,最多容纳5个任务
BlockingQueue workQueue = new ArrayBlockingQueue<>(5);
// 创建线程池,核心线程数2,最大线程数2
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
2, 2,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
workQueue
);
// 提交10个任务
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println("尝试提交任务 " + i);
try {
executor.execute(() -> {
System.out.println("执行任务 " + Thread.currentThread().getName());
try {
Thread.sleep(2000); // 模拟耗时操作
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
});
} catch (Exception e) {
System.out.println("任务 " + i + " 被拒绝或阻塞");
}
}
executor.shutdown();
}
}
在这个例子中,由于队列容量为5,且只有2个线程处理任务,当第8个任务提交后,队列就会满。第9个任务提交时会阻塞主线程,直到前面的任务完成并腾出空间。
本文档主要讲述的是Android游戏开发之旅;今天Android123开始新的Android游戏开发之旅系列,主要从控制方法(按键、轨迹球、触屏、重力感应、摄像头、话筒气流、光线亮度)、图形View(高效绘图技术如双缓冲)、音效(游戏音乐)以及最后的OpenGL ES(Java层)和NDK的OpenGL和J2ME游戏移植到Android方法,当然还有一些游戏实现惯用方法,比如地图编辑器,在Android OpenGL如何使用MD2文件,个部分讲述下Android游戏开发的过程最终实现一个比较完整的游戏引擎
3. 选择合适的 BlockingQueue 实现
不同类型的 BlockingQueue 适用于不同的限流场景:
- ArrayBlockingQueue:基于数组,有界队列,适合严格限制任务数量的场景
- LinkedBlockingQueue:基于链表,可设界限,吞吐量通常更高
- SynchronousQueue:不存储元素,每个插入必须等待对应的移除,适合高并发短任务限流
对于限流控制,推荐使用有界队列,避免内存无限增长。
4. 注意事项与优化建议
使用 BlockingQueue 做限流时需注意以下几点:
- 避免使用无界队列(如 LinkedBlockingQueue 不设上限),否则无法起到限流作用
- 合理设置队列大小,太小会导致频繁阻塞,太大则失去限流意义
- 结合拒绝策略(RejectedExecutionHandler)处理极端情况
- 考虑使用带超时的 offer 方法(如 queue.offer(task, 1, TimeUnit.SECONDS))避免无限等待
基本上就这些。BlockingQueue 提供了一种简单而有效的限流方式,特别适合在任务调度、接口调用、资源访问等场景中控制并发量。关键在于合理设计队列容量和线程模型,让系统在可控范围内运行。









