脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了Android 架构师必备技能 | 并发编程之阻塞队列，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

什么是阻塞队列？

阻塞队列（BlockingQueue）是一个支持两个附加操作的队列。这两个附加的操作是：在队列为空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。当队列满时，存储元素的线程会等待队列可用。阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是往队列里添加元素的线程，消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器，而消费者也只从容器里拿元素。

阻塞队列提供了四种处理方法:

方法处理方式	抛出异常	返回特殊值	一直阻塞	超时退出
插入方法	add(e)	offer(e)	put(e)	offer(e,time,unIT)
移除方法	remove()	poll()	take()	poll(time,unit)
检查方法	element()	PEek()	不可用	不可用

异常：是指当阻塞队列满时候，再往队列里插入元素，会抛出 IllegalstateException("Queue full") 异常。当队列为空时，从队列里获取元素时会抛出 NoSuchElementException 异常 。

• 返回特殊值：插入方法会返回是否成功，成功则返回true。移除方法，则是从队列里拿出一个元素，如果没有则返回null；

• 一直阻塞：当阻塞队列满时，如果生产者线程往队列里put元素，队列会一直阻塞生产者线程，直到拿到数据，或者响应中断退出。当队列空时，消费者线程试图从队列里take元素，队列也会阻塞消费者线程，直到队列可用；

• 超时退出：当阻塞队列满时，队列会阻塞生产者线程一段时间，如果超过一定的时间，生产者线程就会退出；

初识阻塞队列

在新增的 Concurrent 包中，BlockingQueue 很好的解决了多线程中，如何高效安全“传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类，为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利。本文详细介绍了 BlockingQueue 家庭中的所有成员，包括他们各自的功能以及常见使用场景。

BlockingQueue 的核心方法：

public interface BlockingQueue<E> extends Queue<E> {

    //将给定元素设置到队列中，如果设置成功返回true, 否则抛出异常。如果是往限定了长度的队列中设置值，推荐使用Offer()方法。
    boolean add(E e);

    //将给定的元素设置到队列中，如果设置成功返回true, 否则返回false. e的值不能为空，否则抛出空指针异常。
    boolean offer(E e);

    //将元素设置到队列中，如果队列中没有多余的空间，该方法会一直阻塞，直到队列中有多余的空间。
    void put(E e) throws InterruptedException;

    //将给定元素在给定的时间内设置到队列中，如果设置成功返回true, 否则返回false.
    boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException;

    //从队列中获取值，如果队列中没有值，线程会一直阻塞，直到队列中有值，并且该方法取得了该值。
    E take() throws InterruptedException;

    //在给定的时间里，从队列中获取值，如果没有取到会抛出异常。
    E poll(long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException;

    //获取队列中剩余的空间。
    int remainingCapacity();

    //从队列中移除指定的值。
    boolean remove(Object o);

    //判断队列中是否拥有该值。
    public boolean contains(Object o);

    //将队列中值，全部移除，并发设置到给定的集合中。
    int drainTo(Collection<? super E> c);

    //指定最多数量限制将队列中值，全部移除，并发设置到给定的集合中。
    int drainTo(Collection<? super E> c, int mAxelements);
}

在深入之前先了解下下 ReentrantLock 和 Condition:

重入锁 ReentrantLock:

ReentrantLock 锁在同一个时间点只能被一个线程锁持有；而可重入的意思是，ReentrantLock 锁，可以被单个线程多次获取。

ReentrantLock 分为“公平锁”和“非公平锁”。它们的区别体现在获取锁的机制上是否公平。“锁”是为了保护竞争资源，防止多个线程同时操作线程而出错，ReentrantLock 在同一个时间点只能被一个线程获取(当某线程获取到“锁”时，其它线程就必须等待)；ReentraantLock 是通过一个FIFO的等待队列来管理获取该锁所有线程的。在“公平锁”的机制下，线程依次排队获取锁；而“非公平锁”在锁是可获取状态时，不管自己是不是在队列的开头都会获取锁。

主要方法：

• lock()获得锁
• lockInterruptibly() 获得锁，但优先响应中断
• tryLock() 尝试获得锁，成功返回 true,否则 false，该方法不等待，立即返回
• tryLock(long time,TimeUnit unit) 在给定时间内尝试获得锁
• unlock() 释放锁

Condition：await()、signal() 方法分别对应之前的 Object 的 wait() 和 notify()

• 和重入锁一起使用
• await() 是当前线程等待同时释放锁
• awaitUninterruptibly() 不会在等待过程中响应中断
• signal()用于唤醒一个在等待的线程，还有对应的 singalAll() 方法

阻塞队列的成员

队列	有界性	锁	数据结构
ArrayBlockingQueue	bounded(有界)	加锁	arrayList
LinkedBlockingQueue	optionally-bounded	加锁	linkedList
PRiorityBlockingQueue	unbounded	加锁	heap
DelayQueue	unbounded	加锁	heap
SynchronousQueue	bounded	加锁	无
LinkedtransferQueue	unbounded	加锁	heap
LinkedBlockingDeque	unbounded	无锁	heap

下面分别简单介绍一下：

• ArrayBlockingQueue：是一个用数组实现的有界阻塞队列，此队列按照先进先出（FIFO）的原则对元素进行排序。支持公平锁和非公平锁。【注：每一个线程在获取锁的时候可能都会排队等待，如果在等待时间上，先获取锁的线程的请求一定先被满足，那么这个锁就是公平的。反之，这个锁就是不公平的。公平的获取锁，也就是当前等待时间最长的线程先获取锁】

• LinkedBlockingQueue：一个由链表结构组成的有界队列，此队列的长度为Integer.MAX_VALUE。此队列按照先进先出的顺序进行排序。

• PriorityBlockingQueue： 一个支持线程优先级排序的无界队列，默认自然序进行排序，也可以自定义实现compareTo()方法来指定元素排序规则，不能保证同优先级元素的顺序。

• DelayQueue： 一个实现 PriorityBlockingQueue 实现延迟获取的无界队列，在创建元素时，可以指定多久才能从队列中获取当前元素。只有延时期满后才能从队列中获取元素。 （DelayQueue 可以运用在以下应用场景： （1）缓存系统的设计：可以用 DelayQueue 保存缓存元素的有效期，使用一个线程循环查询 DelayQueue，一旦能从 DelayQueue 中获取元素时，表示缓存有效期到了。 （2）定时任务调度。使用 DelayQueue 保存当天将会执行的任务和执行时间，一旦从DelayQueue 中获取到任务就开始执行，从比如 TimerQueue 就是使用 DelayQueue 实现的。）

• SynchronousQueue： 一个不存储元素的阻塞队列，每一个put操作必须等待take操作，否则不能添加元素。支持公平锁和非公平锁。SynchronousQueue 的一个使用场景是在线程池里。Executors.newCachedThreadPool() 就使用了 SynchronousQueue，这个线程池根据需要（新任务到来时）创建新的线程，如果有空闲线程则会重复使用，线程空闲了60秒后会被回收。

• LinkedTransferQueue： 一个由链表结构组成的无界阻塞队列，相当于其它队列，LinkedTransferQueue队列多了 transfer 和 tryTransfer 方法。

• LinkedBlockingDeque： 一个由链表结构组成的双向阻塞队列。队列头部和尾部都可以添加和移除元素，多线程并发时，可以将锁的竞争最多降到一半。

阻塞队列原理以及使用

（1）DelayQueue

DelayQueue 的泛型参数需要实现Delayed接口，Delayed 接口继承了 Comparable 接口，DelayQueue 内部使用非线程安全的优先队列（PriorityQueue），并使用 Leader/Followers 模式，最小化不必要的等待时间。DelayQueue 不允许包含 null 元素。

Leader / Followers 模式：

1. 有若干个线程(一般组成线程池)用来处理大量的事件
2. 有一个线程作为领导者，等待事件的发生；其他的线程作为追随者，仅仅是睡眠。
3. 假如有事件需要处理，领导者会从追随者中指定一个新的领导者，自己去处理事件。
4. 唤醒的追随者作为新的领导者等待事件的发生。
5. 处理事件的线程处理完毕以后，就会成为追随者的一员，直到被唤醒成为领导者。
6. 假如需要处理的事件太多，而线程数量不够(能够动态创建线程处理另当别论)，则有的事件可能会得不到处理。

所有线程会有三种身份中的一种：leader 和 follower，以及一个干活中的状态：proccesser。它的基本原则就是，永远最多只有一个 leader。而所有 follower 都在等待成为 leader。线程池启动时会自动产生一个 Leader 负责等待网络 IO 事件，当有一个事件产生时，Leader 线程首先通知一个 Follower 线程将其提拔为新的 Leader，然后自己就去干活了，去处理这个网络事件，处理完毕后加入 Follower 线程等待队列，等待下次成为 Leader。这种方法可以增强 CPU 高速缓存相似性，及消除动态内存分配和线程间的数据交换。

参数以及构造函数：

// 可重入锁
private final transient ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    
// 存储队列元素的队列——优先队列
private final PriorityQueue<E> q = new PriorityQueue<E>();

//用于优化阻塞通知的线程元素leader，Leader/Followers模式
private Thread leader = null;

//用于实现阻塞和通知的Condition对象
private final Condition available = lock.newCondition();
    
public DelayQueue() {}
    
public DelayQueue(Collection<? extends E> c) {
    this.addAll(c);
}

先看 offer() 方法：

public boolean offer(E e) {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        q.offer(e);
        // 如果原来队列为空，重置leader线程，通知available条件
        if (q.peek() == e) {
            leader = null;
            available.signal();
        }
            return true;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    //因为 DelayQueue 不限制长度，因此添加元素的时候不会因为队列已满产生阻塞，因此带有超时的offer方法的超时设置是不起作用的
    public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) {
        // 和不带timeout的offer方法一样
        return offer(e);
    }

普通的 poll() 方法：如果延迟时间没有耗尽的话，直接返回null

public E poll() {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        E First = q.peek();
        if (first == null || first.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) > 0)
        return null;
        else
        return q.poll();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

再看看 take() 方法：

public E take() throws InterruptedException {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lockInterruptibly();
    try {
        for (;;) {
        // 如果队列为空，需要等待available条件被通知
        E first = q.peek();
        if (first == null)
        available.await();
        else {
            long delay = first.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS);
            // 如果延迟时间已到，直接返回第一个元素
            if (delay <= 0)
            return q.poll();
            // leader线程存在表示有其他线程在等待，那么当前线程肯定需要等待
            else if (leader != null)
            available.await();
            else {
            Thread thisThread = Thread.currentThread();
                leader = thisThread;
                // 如果没有leader线程，设置当前线程为leader线程
                // 尝试等待直到延迟时间耗尽（可能提前返回，那么下次
                // 循环会继续处理）
                try {
                    available.awaitNanos(delay);
                        } finally {
                            // 如果leader线程还是当前线程，重置它用于下一次循环。
                            // 等待available条件时，锁可能被其他线程占用从而导致
                            // leader线程被改变，所以要检查
                            if (leader == thisThread)
                                leader = null;
                        }
                    }
                }
            }
        } finally {
            // 如果没有其他线程在等待，并且队列不为空，通知available条件
            if (leader == null && q.peek() != null)
                available.signal();
            lock.unlock();
        }
    }

最后看看带有 timeout 的 poll 方法:

public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    long nanos = unit.toNanos(timeout);
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lockInterruptibly();
    try {
        for (;;) {
        E first = q.peek();
        if (first == null) {
            if (nanos <= 0)
            return null;
            else
            // 尝试等待available条件，记录剩余的时间
            nanos = available.awaitNanos(nanos);
        } else {
            long delay = first.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS);
            if (delay <= 0)
            return q.poll();
            if (nanos <= 0)
            return null;
            // 当leader线程不为空时（此时delay>=nanos），等待的时间
            // 似乎delay更合理，但是nanos也可以，因为排在当前线程前面的
            // 其他线程返回时会唤醒available条件从而返回，
            if (nanos < delay || leader != null)
                nanos = available.awaitNanos(nanos);
                else {
                    Thread thisThread = Thread.currentThread();
                    leader = thisThread;
                        try {
                            long timeLeft = available.awaitNanos(delay);
                            // nanos需要更新
                            nanos -= delay - timeLeft;
                        } finally {
                            if (leader == thisThread)
                                leader = null;
                        }
                    }
                }
            }
        } finally {
            if (leader == null &amp;& q.peek() != null)
                available.signal();
            lock.unlock();
        }
    }

（2）ArrayBlockingQueue

参数以及构造函数：

// 存储队列元素的数组
final Object[] items;

// 拿数据的索引，用于take，poll，peek，remove方法
int takeindex;

// 放数据的索引，用于put，offer，add方法
int putIndex;

// 元素个数
int count;

// 可重入锁
final ReentrantLock lock;
// notEmpty条件对象，由lock创建
private final Condition notEmpty;
// notFull条件对象，由lock创建
private final Condition notFull;

public ArrayBlockingQueue(int capacity) {
    this(capacity, false);//默认构造非公平锁的阻塞队列 
}
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
    if (capacity <= 0)
    throw new IllegalargumentException();
    this.items = new Object[capacity];
    //初始化ReentrantLock重入锁，出队入队拥有这同一个锁 
    lock = new ReentrantLock(fair);
    //初始化非空等待队列
    notEmpty = lock.newCondition();
    //初始化非满等待队列 
    notFull =  lock.newCondition();
}
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair,
                                                   Collection<? extends E> c) {
    this(capacity, fair);
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock(); // Lock only for visibility, not mutual exclusion
    try {
        int i = 0;
        //将集合添加进数组构成的队列中 
        try {
            for (E e : c) {
                checkNotNull(e);
                items[i++] = e;
            }
        } catch (ArrayIndexOutOfBoundsException ex) {
            throw new IllegalargumentException();
        }
        count = i;
        putIndex = (i == capacity) ? 0 : i;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

添加的实现原理:

这里的 add 方法和 offer 方法最终调用的是 enqueue(E x) 方法，其方法内部通过 putIndex 索引直接将元素添加到数组 items 中，这里可能会疑惑的是当 putIndex 索引大小等于数组长度时，需要将 putIndex 重新设置为 0，这是因为当前队列执行元素获取时总是从队列头部获取，而添加元素从中从队列尾部获取所以当队列索引（从0开始）与数组长度相等时，下次我们就需要从数组头部开始添加了，如下图演示

//入队操作
private void enqueue(E x) {
    final Object[] items = this.items;
    //通过putIndex索引对数组进行赋值
    items[putIndex] = x;
    //索引自增，如果已是最后一个位置，重新设置 putIndex = 0;
    if (++putIndex == items.length)
    putIndex = 0;
    count++;
    notEmpty.signal();
}

接着看 put 方法：

put方法是一个阻塞的方法，如果队列元素已满，那么当前线程将会被notFull条件对象挂起加到等待队列中，直到队列有空档才会唤醒执行添加操作。但如果队列没有满，那么就直接调用enqueue(e)方法将元素加入到数组队列中。到此我们对三个添加方法即put，offer，add都分析完毕，其中offer，add在正常情况下都是无阻塞的添加，而put方法是阻塞添加。这就是阻塞队列的添加过程。说白了就是当队列满时通过条件对象Condtion来阻塞当前调用put方法的线程，直到线程又再次被唤醒执行。总得来说添加线程的执行存在以下两种情况，一是，队列已满，那么新到来的put线程将添加到notFull的条件队列中等待，二是，有移除线程执行移除操作，移除成功同时唤醒put线程，如下图所示

public void put(E e) throws InterruptedException {
        checkNotNull(e);
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lockInterruptibly();
        try {
            //当队列元素个数与数组长度相等时，无法添加元素
            while (count == items.length)
                //将当前调用线程挂起，添加到notFull条件队列中等待唤醒
                notFull.await();
            enqueue(e);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

移除实现原理：

poll方法，该方法获取并移除此队列的头元素，若队列为空，则返回 null

public E poll() {
      final ReentrantLock lock = this.lock;
       lock.lock();
       try {
           //判断队列是否为null，不为null执行dequeue()方法，否则返回null
           return (count == 0) ? null : dequeue();
       } finally {
           lock.unlock();
       }
    }
    //删除队列头元素并返回
    private E dequeue() {
     //拿到当前数组的数据
     final Object[] items = this.items;
      @SupPressWarnings("unchecked")
      //获取要删除的对象
      E x = (E) items[takeIndex];
      将数组中takeIndex索引位置设置为null
      items[takeIndex] = null;
      //takeIndex索引加1并判断是否与数组长度相等，
      //如果相等说明已到尽头，恢复为0
      if (++takeIndex == items.length)
          takeIndex = 0;
      count--;//队列个数减1
      if (itrs != null)
          itrs.elementDequeued();//同时更新迭代器中的元素数据
      //删除了元素说明队列有空位，唤醒notFull条件对象添加线程，执行添加操作
      notFull.signal();
      return x;
    }

接着看remove(Object o)方法

public boolean remove(Object o) {
        if (o == null) return false;
        //获取数组数据
        final Object[] items = this.items;
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lock();//加锁
        try {
            //如果此时队列不为null，这里是为了防止并发情况
            if (count > 0) {
                //获取下一个要添加元素时的索引
                final int putIndex = this.putIndex;
                //获取当前要被删除元素的索引
                int i = takeIndex;
                //执行循环查找要删除的元素
                do {
                    //找到要删除的元素
                    if (o.equals(items[i])) {
                        removeAt(i);//执行删除
                        return true;//删除成功返回true
                    }
                    //当前删除索引执行加1后判断是否与数组长度相等
                    //若为true，说明索引已到数组尽头，将i设置为0
                    if (++i == items.length)
                        i = 0; 
                } while (i != putIndex);//继承查找
            }
            return false;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    //根据索引删除元素，实际上是把删除索引之后的元素往前移动一个位置
    void removeAt(final int removeIndex) {

     final Object[] items = this.items;
      //先判断要删除的元素是否为当前队列头元素
      if (removeIndex == takeIndex) {
          //如果是直接删除
          items[takeIndex] = null;
          //当前队列头元素加1并判断是否与数组长度相等，若为true设置为0
          if (++takeIndex == items.length)
              takeIndex = 0;
          count--;//队列元素减1
          if (itrs != null)
              itrs.elementDequeued();//更新迭代器中的数据
      } else {
      //如果要删除的元素不在队列头部，
      //那么只需循环迭代把删除元素后面的所有元素往前移动一个位置
          //获取下一个要被添加的元素的索引，作为循环判断结束条件
          final int putIndex = this.putIndex;
          //执行循环
          for (int i = removeIndex;;) {
              //获取要删除节点索引的下一个索引
              int next = i + 1;
              //判断是否已为数组长度，如果是从数组头部（索引为0）开始找
              if (next == items.length)
                  next = 0;
               //如果查找的索引不等于要添加元素的索引，说明元素可以再移动
              if (next != putIndex) {
                  items[i] = items[next];//把后一个元素前移覆盖要删除的元
                  i = next;
              } else {
              //在removeIndex索引之后的元素都往前移动完毕后清空最后一个元素
                  items[i] = null;
                  this.putIndex = i;
                  break;//结束循环
              }
          }
          count--;//队列元素减1
          if (itrs != null)
              itrs.removedAt(removeIndex);//更新迭代器数据
      }
      notFull.signal();//唤醒添加线程
    }

remove(Object o)方法的删除过程相对复杂些，因为该方法并不是直接从队列头部删除元素。首先线程先获取锁，再一步判断队列count>0,这点是保证并发情况下删除操作安全执行。接着获取下一个要添加源的索引putIndex以及takeIndex索引 ，作为后续循环的结束判断，因为只要putIndex与takeIndex不相等就说明队列没有结束。然后通过while循环找到要删除的元素索引，执行removeAt(i)方法删除，在removeAt(i)方法中实际上做了两件事，一是首先判断队列头部元素是否为删除元素，如果是直接删除，并唤醒添加线程，二是如果要删除的元素并不是队列头元素，那么执行循环操作，从要删除元素的索引removeIndex之后的元素都往前移动一个位置，那么要删除的元素就被removeIndex之后的元素替换，从而也就完成了删除操作。

接着看 take() 方法

take方法其实很简单，有就删除没有就阻塞，注意这个阻塞是可以中断的，如果队列没有数据那么就加入notEmpty条件队列等待(有数据就直接取走，方法结束)，如果有新的put线程添加了数据，那么put操作将会唤醒take线程，执行take操作。图示如下

//从队列头部删除，队列没有元素就阻塞，可中断
     public E take() throws InterruptedException {
        final ReentrantLock lock = this.lock;
          lock.lockInterruptibly();//中断
          try {
              //如果队列没有元素
              while (count == 0)
                  //执行阻塞操作
                  notEmpty.await();
              return dequeue();//如果队列有元素执行删除操作
          } finally {
              lock.unlock();
          }
        }

最后看看peek()方法，比较简单，直接返回当前队列的头元素但不删除任何元素。

    public E peek() {
          final ReentrantLock lock = this.lock;
          lock.lock();
          try {
           //直接返回当前队列的头元素，但不删除
              return itemAt(takeIndex); // null when queue is empty
          } finally {
              lock.unlock();
          }
      }

    final E itemAt(int i) {
          return (E) items[i];
      }

(3) LinkedBlockingQueue

参数以及构造函数：

    //节点类，用于存储数据
    static class Node<E> {
        E item;
        Node<E> next;

        Node(E x) { item = x; }
    }
    // 容量大小
    private final int capacity;

    // 元素个数，因为有2个锁，存在竞态条件，使用AtomicInteger
    private final AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);

    // 头结点
    private transient Node<E> head;

    // 尾节点
    private transient Node<E> last;

    // 获取并移除元素时使用的锁，如take, poll, etc
    private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();

    // notEmpty条件对象，当队列没有数据时用于挂起执行删除的线程
    private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();

    // 添加元素时使用的锁如 put, offer, etc 
    private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();

    // notFull条件对象，当队列数据已满时用于挂起执行添加的线程 
    private final Condition notFull = putLock.newCondition();


    public LinkedBlockingQueue() {
        this(Integer.MAX_VALUE);
    }

    public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
        if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
        this.capacity = capacity;
        last = head = new Node<E>(null);
    }

    public LinkedBlockingQueue(Collection<? extends E> c) {
        this(Integer.MAX_VALUE);
        final ReentrantLock putLock = this.putLock;
        putLock.lock(); // Never contended, but necessary for visibility
        try {
            int n = 0;
            for (E e : c) {
                if (e == null)
                    throw new NullPointerException();
                if (n == capacity)
                    throw new IllegalStateException("Queue full");
                enqueue(new Node<E>(e));
                ++n;
            }
            count.set(n);
        } finally {
            putLock.unlock();
        }
    }

线程池中的 BlockingQueue

首先看下构造函数

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreaDFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler){...}

TimeUnit：时间单位；BlockingQueue：等待的线程存放队列；keepAliveTime：非核心线程的闲置超时时间，超过这个时间就会被回收；RejectedExecutionHandler：线程池对拒绝任务的处理策略。 自定义线程池：这个构造方法对于队列是什么类型比较关键。

• 在使用有界队列时，若有新的任务需要执行，如果线程池实际线程数小于 corePoolSize，则优先创建线程，
• 若大于 corePoolSize，则会将任务加入队列，
• 若队列已满，则在总线程数不大于 maximumPoolSize 的前提下，创建新的线程，
• 若队列已经满了且线程数大于 maximumPoolSize，则执行拒绝策略。或其他自定义方式。

接下来看下源码：

public void execute(Runnable command) {  
          if (command == null) //不能是空任务  
              throw new NullPointerException();  
      //如果还没有达到corePoolSize，则添加新线程来执行任务  
          if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) {  
           //如果已经达到corePoolSize,则不断的向工作队列中添加任务  
              if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) {  
              //线程池已经没有任务  
                  if (runState != RUNNING || poolSize == 0)   
                      ensureQueuedTaskHandled(command);  
              }  
           //如果线程池不处于运行中或者工作队列已经满了，但是当前的线程数量还小于允许最大的maximumPoolSize线程数量，则继续创建线程来执行任务  
              else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command))  
              //已达到最大线程数量，任务队列也已经满了，则调用饱和策略执行处理器  
                  reject(command); // is shutdown or saturated  
          }  
  }  
  
  private boolean addIfUnderCorePoolSize(Runnable firstTask) {  
          Thread t = null;  
          final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;  
          mainLock.lock();  
          //更改几个重要的控制字段需要加锁  
          try {  
              //池里线程数量小于核心线程数量，并且还需要是运行时  
              if (poolSize < corePoolSize && runState == RUNNING)  
                  t = addThread(firstTask);  
          } finally {  
              mainLock.unlock();  
          }  
          if (t == null)  
              return false;  
          t.start(); //创建后，立即执行该任务  
          return true;  
      }  
  
  private Thread addThread(Runnable firstTask) {  
          Worker w = new Worker(firstTask);  
          Thread t = threadFactory.newThread(w); //委托线程工厂来创建，具有相同的组、优先级、都是非后台线程  
          if (t != null) {  
              w.thread = t;  
              workers.add(w); //加入到工作者线程集合里  
              int nt = ++poolSize;  
              if (nt > largestPoolSize)  
                  largestPoolSize = nt;  
          }  
          return t;  
      }  

参考：https://www.cnblogs.COM/bjxq-cs88/p/9759571.htML

脚本宝典总结

以上是脚本宝典为你收集整理的Android 架构师必备技能 | 并发编程之阻塞队列全部内容，希望文章能够帮你解决Android 架构师必备技能 | 并发编程之阻塞队列所遇到的问题。

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