【JavaEE】线程案例-单例模式 and 阻塞队列

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线程案例

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JavaEE & 线程案例 & 单例模式 and 阻塞队列

  • 单例模式是一种很经典的设计模式~



1. 设计模式

  • 下棋有棋谱

  • 弹奏有乐谱


  • 而计算机设计模式,是前人总结下来的一些代码编写套路

    • 按照这些模式,你代码写得也不会太差~
    • 兜底~

  • 主要是因为大佬的代码和其他人的代码能力差距实在是大

    • 大佬们总结了这些模式帮助我们写好代码~

设计模式有很多种(不是23种~)



2. 单例模式



2.1 单例的含义


  • 单例

    ==> single instance ==> 单个实例对象

    • 也就是说,单例模式通过一些Java语法,保证某个类,只能有一个实例,即只能new一个对象~

  • 就有一些场合,限制一个类只能有一个对象,而不是多个对象去分担资源。


  • 这些限制是符合“初心写代码”,“针对性写代码”的~


  • 而单例模式有多种写法:


    1. 饿汉模式(急迫)

    2. 懒汉模式(从容)

      • 在计算机,懒是个褒义词
      • 因为可以节省开销

  • 就比如说,你打开一个1000页的pdf

    • 计算机是直接加载1000页

      • 你也没法1000页一起看,也不一定要看1000页
      • 加载1000页需要大量时间和空间
    • 还是每次只加载你看到的1-2页呢~

      • 看似只加载1-2页,你要去看其他页的时候,再给你加载~
      • 读的次数多,但是开销少~

  • 没错


    • 前者就是饿汉模式

      ,很着急的将所有东西加载

    • 后者就是懒汉模式

      ,非必要不加载,你给什么任务我就只做什么任务~

      • 绝对不多干一点活,非必要不做~



2.2 初步代码设计



2.2.1 饿汉模式

class Singleton {
    private static Singleton instance = new Singleton();
    
    public static Singleton getInstance() {
        return instance;
    }
    private Singleton() {

    }
}
public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        Singleton s1 = Singleton.getInstance();
        //Singleton s2 = new Singleton();报错~
    }
}

  • 在类加载的时候就急切地实例一个对象了


    • 这个很特殊,相当于静态代码块执行实例操作

    • 这个构造方法加载好,是可以在静态代码块内执行的~

    • 而这个单例的建立,必然是线程启动前,所以有绝对的线程安全~

  1. 特殊的语法场景,该属性是类的属性(类对象上),jvm中,类对象只有一份~

  • 那么instance就仅此一份了~


  • 一方面保证单例的特性—-“初心” + “针对性”


  1. 用Java语法去禁止外部实例

  • 这个直接编译都通不过


    • 这要比抛异常方便且有效,因为抛异常在这里就有点闷声禁止

  1. 要打破单例,就必须通过“反射”

  • 反射特别不常规!是为了特定的特殊场景,【破例】去访问private


    *

    比如说,玩我的世界的时候,常常有玩家说“这是我最后一次开创造”


    • 可以利用枚举类型,枚举的private属性,反射是访问不到的


      • 完美的单例

  1. 通过类名点的方式,访问这个单例

  • get方法~



2.2.2 懒汉模式

class SingletonLazy {
    private static SingletonLazy singletonLazy = null;

    public static SingletonLazy getSingletonLazy() {
        if(singletonLazy == null) {
            singletonLazy = new SingletonLazy();
        }
        return singletonLazy;
    }
    private SingletonLazy() {

    }
}

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        SingletonLazy s1 = SingletonLazy.getSingletonLazy();
        SingletonLazy s2 = SingletonLazy.getSingletonLazy();
        System.out.println(s1 == s2);
    }

}

  • 与饿汉不同的是


    1. 类加载的时候,并没有实例单例出来,置为初始值null

    2. 在【需要的时候】,即get方法被调用的时候


      • 判断单例是否被实例(是否为null)

      • 未被实例则立马就实例一个



2.3 线程安全角度分析



2.3.1 对于饿汉模式


  • 饿汉模式的单例,绝对是在线程启动之前,所以这一修改操作,不存在线程安全问题

  • 读操作,本身就没有线程安全问题

  • 所以目前我们认为线程是安全的


    • 自己写的时候线程不安全还是会不安全



2.3.2 对于懒汉模式


  • 对于懒汉模式而言,单例第一次实例是在第一次get的时候


    • 这个时候多条线程可能已经启动了

    • 对于单例未被实例的情况下(为null)

    • 就会进行第一次实例~

  • 而这里就会出现一个很重要的问题!


  • 回忆一波,这个场景很熟悉~


  1. 指令重排序

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  • 指令重排序是一方面原因,可能导致,一些线程get到的单例对象,是没有执行构造方法的【毛坯房】


    • 是因为第3执行后,别的线程判定是否有单例的时候,判定为已有,直接return了~

  1. 原子性不受保证~

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  • 如图,这个操作可以分为这两步~

  • 那就有以下这种极端情况~

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  • 只要该线程过了“if语句这一关”,那么就会导致,多new一个对象

  1. 总结,这两种本质上,就是这一段代码是不保证“原子性”的,所以,我只需要加锁,就可以解决两个问题~


首先,先提一下单例模式的重要性


  • 在一个大工程中,一个核心的类,一个对象包含的内存数据可能是巨大的,比如100G以上~


    • 这个类只需要一个单例就行了~

    • 假设这个单例管理整个项目的加载的所有内存数据

    • 那确实一个就够了

  • 但是,由于线程不安全,即使是低概率事件而引发多new一次(100G -> 200G)


    • 那就是个大事故了~

    • 并且可能再极端一点,new了3个4个的…



2.4 处理懒汉模式线程不安全问题


  1. 法1:

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  1. 法2:

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  • 这个是错误的!
  • 这只是解决指令重排序,但是并没有完全解决问题~

    • 仍然有可能会出现两个线程同时过了“if大关”~

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  • 这个才是正确的~

  1. 法3:

  • 法1法2都有个弊端


    • 就是加锁太频繁了

    • 加锁这个操作本身就开销大,因为其他线程就得阻塞

    • 而实际情况是,没必要多次锁,只需要锁第一次,以后就不会有事~

  • 所以可以这么搞:

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  • 两个if是形式一样的,但是目的是不一样的~


    • 内层if是为了防止多次new

    • 外层if是为了

      尽量减少加锁的次数


      • 当然,可能有极端情况,锁了两次三次的,但是无伤大雅

      • 因为外层if,依旧不保证原子性~

  • 这样设计,在锁过一次之后,基本情况上,就不会再锁了~

  • 但是这种写法,却又有一个缺陷


    • 就是指令重排序的坑,有被挖出来了

    • 法1法2保证了完全的原子性

    • 但是法3没有,因为外层if的存在,是不原子的~

    • 那就会有以下情况:


      • 因为该情况下,进入if语句是不需要争夺锁的~

      • 所以锁在这里并没有解决指令重排序的后果

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  • 所以在这里还要对

    singletonLazy

    进行禁止指令重排序操作
  • 即使用

    volatile

    ~

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  • 这样,

    法3

    就是较优且解决线程安全问题的方式了~



3. 阻塞队列


  • 队列—>先进先出,排好队~

  • 优先级队列—> PriorityQueue —> 堆

  • 阻塞队列—> 带有阻塞特性



3.1 阻塞特性


  1. 如果队列为空

    • 尝试出队列,就要阻塞等待,直到队列不为空

  2. 如果队列为满

    • 尝试入队列,就要阻塞等待,直到队列不为满

  3. 是线程安全的



3.2 Java标准库内自带的阻塞队列BlockingQueue接口

  • BlockingDeque代表的是双端的队列

    • 对应的就是LinkedBlockingDeque和ArrayBlockingDeque

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  • 链表实现,默认最大容量是int的极限最大值

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  • 顺序表实现,没有给默认容量,必须自己定~

    • 这很合理,因为如果默认为int极限最大值
    • 一下子创建那么大容量的数组,显然是不合理的

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3.2.1 方法1 put入队列

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  • 多线程编程特别常见且常有的异常

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  • 运行结果是这样的:(ctrl + f2终止程序)

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3.2.2 方法2 take出队列

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  • 现在队列里有五个元素,我take六次
  • 执行结果是这样的:

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  • 确实按照先入先出,但是程序好像并没有结束,这是因为第六次take的时候,发现是空队列,阻塞等待了~


    • 五次则刚好可以结束~

    • 可按ctrl + f2结束程序~

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这两个方法是阻塞队列的核心方法,其他方法跟普通队列别无二致~


peek的时候队列空,阻塞等待,但是几乎不用这个方法和其他方法~



3.3 阻塞队列的好处

  • 写多线程代码时,多线程之间若进行数据交互,可以用阻塞队列简化代码编写~

  • 在go语言中,支持多并发编程,并且引入了一个“轻量级线程”的“协程”,协程与协程之间进行交互数据的时候,

    会通过一个阻塞队列:channel



3.3.1 生产者消费者模型

  • 这是很关键的,服务器开发中一种很常见的代码写法~
  • 我们更希望代码执行起来更像“流水线”一样


举个栗子:

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  • 这个包饺子工程,显然方案二的效率会更高

    • 两个线程同时进行,进行数据交互
  • 这个模型就是“生产者消费者模型”



3.3.2 生产者消费者模型的优点


  1. 解耦合

  • 我们常听到一个词语“高内聚低耦合”

    • 这是代码风格的良好习惯~
    • 耦合代表,

      两个模块关联度越高,耦合性越高,关联度越低,耦合性越低
    • 内聚代表,关联度高的模块应该聚集在一起,则为高内聚,

      反之,低内聚

      ~

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  • 在这里,以阻塞队列为中介,即作为两个线程进行数据交互的桥梁

  • 这样就可以减少生产者与消费者之间的关联度,即解耦合

    • 这样子做有利于防止一个线程bug严重影响另一个线程

  • 生产者只认识队列不知道消费者存在

  • 消费者只认识队列不知道生产者存在


    • 一方挂了对另一方影响较小

    • 并且,引入一个新生产者,和新消费者,都很好办


      • 只需要新人与阻塞队列联系就好了

      • 新人的到来也对其他人影响最小化了

      • 在这里插入图片描述


由于阻塞队列非常好使,大佬们将阻塞队列功能单独拎出来做成一个单独的服务器~


  • 消息队列服务器~
  • 这个服务器我们以后可能会用到,核心数据结构就是阻塞队列~

  • 这个服务器会挂吗

    • 会,但是其概率比你写的代码挂的概率低得低得低~
    • 人家可是固定下来的,大佬写的~

  1. 削峰填谷

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  • 如图,

    该曲线可以代表,擀面皮产生的面皮量与时间的关系
  • 而图中出现的波峰与波谷就会产生一些问题


    • 如果没有阻塞队列

      • 波峰的产生会导致消费者一下子接受大量的数据,而常常消费者的“条件”是低于生产者的,所以消费者很可能会遇到麻烦~
      • 波谷的产生会导致消费者很快的消耗完饺子皮,那么就会处于无饺子皮的情景~
    • 而削峰填谷的含义就是

      “中和”

      ,让线程之间的交互更加稳定

在这里插入图片描述


  1. 生产者生产太多,导致队列满了,则进入阻塞,直到队列不满

  2. 消费者消耗太多,导致队列空了,则进入阻塞,直到队列不空

  • 有点像三峡大坝,上流水太多关闸门防洪,下流水太少开闸门防旱

img



3.4 代码实现生产者消费者模型

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  • 下面将介绍一些情景~


    • 大部分是线程不安全的~


    • 当这只是打印顺序问题~


    • 但是阻塞队列绝对是安全的


    • 还有“死锁”情况



3.4.1 生产者 < 消费者

public class Test1 {

    public static void main(String[] args) {
        BlockingQueue<Integer> blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<>(5);

        Thread t1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 25; i++) {
                try {
                    Thread.sleep(100);
                    blockingQueue.put(1);
                    System.out.println("生产1个");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
        t1.start();
        Thread t2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 25; i++) {
                try {
                    Thread.sleep(10);
                    blockingQueue.take();
                    System.out.println("消耗1个");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }

            }
        });
        t2.start();
    }
}    

在这里插入图片描述

  • 我们理论上想要的结果是,生产一个消费一个,因为是消费者在阻塞(速度快)
  • 而结果是:

    • 在这里插入图片描述

    • 这里是因为,消费者阻塞被唤醒时,生产者线程还来不及打印那句话~

    • 只需要加一把锁就行了~

      • 至于锁在哪个线程加,无所谓~

在这里插入图片描述


  1. 由于线程2比较快,所以它的take基本上是在等put的

    • 由于take和println非原子,所以有以上这种情况

  2. 即使线程2,但是还是有可能put被调度在take前

    • 只是缺少了个线程阻塞的过程罢了,本质上就是线程有元素了,不需要阻塞
    • 皆大欢喜~
    • 但是也因为非原子性,会有以上这种情况~

  • 修改线程2:(快捷键,鼠标选中需包围的语句 + ctrl + alt + t + synchronized)
Thread t2 = new Thread(() -> {
    for (int i = 0; i < 25; i++) {
        try {
            Thread.sleep(10);

            synchronized (blockingQueue) {
                blockingQueue.take();
                System.out.println("消耗1个");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }
});
t2.start();

在这里插入图片描述

  • 结果:

在这里插入图片描述


  • 不要加两把,会死锁!

    • 因为加两把
    • 生产者要填入元素,也要进行阻塞等待(等待锁)
    • 那么就无法唤醒消费者,导致两人都进入阻塞态~

改动两个线程:

public static void main(String[] args) {
    BlockingQueue<Integer> blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<>(5);
    Thread t1 = new Thread(() -> {
        for (int i = 0; i < 25; i++) {
            try {
                Thread.sleep(100);
                synchronized (blockingQueue) {
                    blockingQueue.put(1);
                    System.out.println("生产1个");
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    });
    t1.start();
    Thread t2 = new Thread(() -> {
        for (int i = 0; i < 25; i++) {
            try {
                Thread.sleep(10);
                synchronized (blockingQueue) {
                    blockingQueue.take();
                    System.out.println("消耗1个");
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

        }
    });
    t2.start();
}
  • 死锁了:

在这里插入图片描述



3.4.2 生产者 > 消费者

public static void main(String[] args) {
    BlockingQueue<Integer> blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<>(5);
    Thread t1 = new Thread(() -> {
        for (int i = 0; i < 25; i++) {
            try {
                Thread.sleep(10);
                blockingQueue.put(1);
                System.out.println("生产1个");} 
            catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    });
    t1.start();
    Thread t2 = new Thread(() -> {
        for (int i = 0; i < 25; i++) {
            try {
                Thread.sleep(100);
                blockingQueue.take();
                System.out.println("消耗1个");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

        }
    });
    t2.start();
}
  • 同样的,一个锁都不加的情况下,也会出现一些差错~

在这里插入图片描述

  • 加一把锁后,结果正常~

    • 双锁会死锁~
public static void main(String[] args) {
    BlockingQueue<Integer> blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<>(5);
    Thread t1 = new Thread(() -> {
        for (int i = 0; i < 25; i++) {
            try {
                Thread.sleep(10);
                blockingQueue.put(1);
                System.out.println("生产1个");} 
            catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    });
    t1.start();
    Thread t2 = new Thread(() -> {
        for (int i = 0; i < 25; i++) {
            try {
                Thread.sleep(100);

                synchronized (blockingQueue) {
                    blockingQueue.take();
                    System.out.println("消耗1个");
                }

            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

        }
    });
    t2.start();
}

在这里插入图片描述



3.4.3 正常写法

  • 一般不会让两个线程都不sleep

    • 这样,“打印”这个操作就很大概率会结果出错
  • 让一方留足够的时间等对方~


    public static void main(String[] args) {
        BlockingQueue<Integer> blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<>(5);
        Object o = new Object();
        Thread t1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 25; i++) {
                try {
                    System.out.println("生产1个");
                    blockingQueue.put(1);
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
        t1.start();
        Thread t2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 25; i++) {
                try {
                    blockingQueue.take();
                    System.out.println("消耗1个");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }

            }
        });
        t2.start();
    }


  • 这样,线程1只要put1个,线程2就会立马take掉~


    • 线程1则不可能会满

    • 这是通过sleep解决了一定的线程安全问题~

    • 因为调度无需,“现象”可能不合意

    • 但是阻塞队列数据交互绝对是线程安全的

  • 测试:

    • 严格生产一个消耗一个~

在这里插入图片描述


  • 顺便一提:

在这里插入图片描述


  • 出了点小错:

在这里插入图片描述


  • 当然,打印顺序不合我们的意没关系,因为我们用到阻塞队列,主要是为了数据交互,而数据交互,必然是线程安全的~



3.5 模拟实现阻塞队列


  • 这里的队列是个循环队列

    • 单队列

  • 线程安全

  • 队列满,插入元素时必须阻塞

    ===

    wait

    • 队列不满,唤醒阻塞 ===

      notify

  • 队列空,取出元素时必须阻塞

    ===

    wait

    • 队列不空,唤醒阻塞 ===

      notify

  1. 这里的循环队列跟之前数据结构讲的循环队列,整体结构是一样的

    • 只需要进行也些修改

  2. 两种方式确定队列是满是空:

    • size表示队列元素个数【本次讲解方式】
    • 牺牲一个下标,区分满空

  3. 用什么底层数据结构

    • 链表
    • 顺序表【本次讲解方式】

      • 取模法

  4. 在适当的时机,设计wait和notify的对应代码


  • 总体代码在此,讲解才后:
public class MyBlockingQueue {
    volatile private int[] items;
    volatile private int front;
    volatile private int rear;
    private final static int INIT = 10;
 	private int size;
    
    public MyBlockingQueue(int capacity) {
        this.items = new int[capacity];
    }

    synchronized public void put(int value) throws InterruptedException {
        if(size == items.length) {
            this.wait();
        }
        items[rear] = value;
        rear = (rear + 1) % items.length;
        size++;
        this.notify();
    }

    synchronized public int take() throws InterruptedException {
        if(size == 0) {
            this.wait();
        }
        int ret = items[front];
        front = (front + 1) % items.length;
        size--;
        this.notify();
        return ret;//ret刚刚跳出队列的元素~
    }

    public MyBlockingQueue() {
        this.items = new int[INIT];
    }
}



3.5.1 属性

volatile private int[] items;
volatile private int front;
volatile private int rear;
private final static int INIT = 10;
private int size;

  1. items ==> 底层顺序表

  2. front 队头

  3. rear 队尾

  4. INIT默认容量


    • 常量不能被volatile修饰,因为常量不需要~

    • 常量压根没有被优化

  • volatile是为了保证内存可见性和禁止指令重排序~

  1. size为队里元素个数~



3.5.2 构造方法

public MyBlockingQueue(int capacity) {
    if(capacity <= 0) {
        //没有容量为0或者小于0的队列~
        this.items = new int[INIT];
    }
    this.items = new int[capacity];
}
public MyBlockingQueue() {
    this.items = new int[INIT];
}
  • 没啥好说的,队列数据结构应该很熟了吧[斜眼笑]



3.5.3 put方法

synchronized public void put(int value) throws InterruptedException {
    if(size == items.length) {
        this.wait();
    }
    items[rear] = value;
    rear = (rear + 1) % items.length;
    size++;
    this.notify();
}

在这里插入图片描述



3.5.4 take方法

synchronized public int take() throws InterruptedException {
    if(size == 0) {
        this.wait();
    }
    int ret = items[front];
    front = (front + 1) % items.length;
    size--;
    this.notify();
    return ret;
}

在这里插入图片描述


  • 显然一个队列是不会即满又空的

    • 容量不为0~



3.5.5 循环队列原理小小复习


  • 简单的通过size就可以判断空或者满了~


    • size与 0/数组长度 比较
    • 而不是只判断front与rear相遇
    • 因为相遇可能是空或者满
  • “浪费一个数组空间”的方式,这里不讲,但是确实可以不需要size~

  1. 简单put

    • size++

      在这里插入图片描述

  2. 简单take

    • size–

    • front到rear之间才是有效数据

在这里插入图片描述


  1. put【循环性质】

    • size++

      在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 再次强调,front到rear才是有效数据~

在这里插入图片描述


  1. take【循环性质】

    • size–

      在这里插入图片描述

在这里插入图片描述


  • 剩余的有效数据~

    • front 到 rear

在这里插入图片描述


  1. 判断空

    • size == 0

在这里插入图片描述


  1. 判断满

    • size == items.length

      在这里插入图片描述



3.5.6 修复小瑕疵

  • 概率特别特别小,但是一旦bug,会导致巨大亏损

在这里插入图片描述



  1. interrupt

在这里插入图片描述


  1. 被抢锁

在这里插入图片描述


  • 图示:

在这里插入图片描述



  • 解决方案:

    • 使用while循环,保证抢到锁的时候,size为0才能

      继续走

      ~
    • 一旦发现size依旧为0,继续等待~
    • size为0无法再减减,所以一定不存在size小于0的情况~

在这里插入图片描述


  1. take最终版:
synchronized public int take() throws InterruptedException {
    while(size == 0) {
        this.wait();
    }
    int ret = items[front];
    front = (front + 1) % items.length;
    size--;
    this.notify();
    return ret;
}

  1. put最终版:

  • 同样的put也有相同的问题~
synchronized public void put(int value) throws InterruptedException {
    while(size == items.length) {
        this.wait();
    }
    items[rear] = value;
    rear = (rear + 1) % items.length;
    size++;
    this.notify();
}



3.5.7 测试

  • 用3.4.3那个例子中,

    BlockingQueue换成我们的阻塞队列MyBlockingQueue

    ~

在这里插入图片描述

  • 结果正常~

在这里插入图片描述



文章到此结束!谢谢观看


可以叫我


小马


,我可能写的不好或者有错误,但是一起加油鸭

🦆




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