LinkedBlockingQueue是Java中基于链表的线程安全阻塞队列，支持有界或无界容量，适用于生产者-消费者模型；通过put/take方法实现阻塞式数据传递，避免轮询开销，常用于日志收集、任务调度和异步处理场景，配合超时控制可提升系统响应性，需注意设置合理容量防止内存溢出。
在多线程编程中，安全高效地传递数据是关键。Java 提供了多种线程安全的队列实现，LinkedBlockingQueue 是其中使用广泛的一种。它基于链表结构，支持高并发场景下的生产者-消费者模型，非常适合在线程间传递数据。
什么是 LinkedBlockingQueue
LinkedBlockingQueue 是 java.util.concurrent 包中的一个阻塞队列实现，内部采用链表存储元素。它的主要特点是：
- 线程安全：所有操作都通过锁机制保证原子性
- 支持阻塞操作：当队列为空时，取元素的操作会等待；当队列为满时，插入操作也会等待（如果设置了容量）
- 可选有界：可以指定队列最大容量，不指定则默认为 Integer.MAX_VALUE（近似无界）
这些特性让它天然适合用于多线程环境下的数据交换。
基本用法示例：生产者与消费者
下面是一个典型的生产者-消费者模型，使用 LinkedBlockingQueue 在两个线程间传递字符串数据。
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import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
public class ProducerConsumerExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个有界队列，最多存放10个元素
LinkedBlockingQueue queue = new LinkedBlockingQueue<>(10);
// 生产者线程
Thread producer = new Thread(() -> {
try {
for (int i = 1; i <= 5; i++) {
String data = "消息-" + i;
queue.put(data); // 阻塞式入队
System.out.println("生产：" + data);
Thread.sleep(500); // 模拟处理时间
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
});
// 消费者线程
Thread consumer = new Thread(() -> {
try {
while (true) {
String data = queue.take(); // 阻塞式出队
System.out.println("消费：" + data);
if (data.endsWith("-5")) break; // 结束条件
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
});
producer.start();
consumer.start();
try {
producer.join();
consumer.join();
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
}
在这个例子中，生产者调用 put() 方法将数据放入队列，如果队列满了，线程会自动阻塞。消费者调用 take() 方法获取数据，如果队列为空，也会阻塞等待。这种方式避免了轮询带来的资源浪费。
常用方法说明
理解以下核心方法有助于更灵活地使用队列：
- put(E e)：将元素插入队列，如果队列满则阻塞直到可用
- take()：从队列头部取出元素，如果队列空则阻塞等待
- offer(E e)：非阻塞插入，成功返回 true，失败返回 false
- poll()：非阻塞取出，队列空时返回 null
- offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)：带超时的插入
- poll(long timeout, TimeUnit unit)：带超时的取出
根据实际需求选择阻塞或非阻塞方式。比如在需要控制响应时间的场景中，使用带超时的方法可以避免无限等待。
实际应用场景建议
在真实项目中，LinkedBlockingQueue 常用于以下场景：
- 日志收集系统：多个业务线程写日志，一个后台线程批量写入文件或发送到远程服务
- 任务调度：主线程提交任务，工作线程从队列中获取并执行
- 异步处理：接收请求后放入队列，由独立线程处理耗时操作
使用时注意设置合理的队列容量，防止内存溢出。虽然默认是“无界”的，但实际运行中大量堆积可能导致 OOM。
基本上就这些。LinkedBlockingQueue 简单易用，配合线程池使用效果更佳，是构建稳定多线程应用的实用工具之一。
