基础篇之栈
当我们向固定大小的线程池中请求一个线程时，如果线程池中没有空闲资源了，这个时候线程池如何处理这个请求？是拒绝请求还是排队请求？各种处理策略又是怎么实现的呢？
如何理解“队列”
可以把它想象成排队买票，先来的先买，后来的人只能站在末尾，不允许插队。先进者先出，这就是典型的“队列”。
我们知道栈只支持两个基本操作：入栈push()和出栈pop()。队列跟栈非常相似，支持的操作也很有限，最基本的操作也是两个：入队enqueue()，放一个数据到队列尾部；出队dequeue()，从队列头部取一个元素。
所以队列和栈一样，也是一种操作受限的线性表数据结构。
顺序队列和链式队列
跟栈一样，队列可以用数组来实现，也可以用链表来实现。用数组实现的栈叫顺序栈，用链表实现的栈叫链式栈。同样，用数组实现的队列叫作顺序队列，用链表实现的队列叫作链式队列。
// 用数组实现的队列
public class ArrayQueue {
// 数组：items，数组大小：n
private String[] items;
private int n = 0;
// head 表示队头下标，tail 表示队尾下标
private int head = 0;
private int tail = 0;
// 申请一个大小为 capacity 的数组
public ArrayQueue(int capacity) {
items = new String[capacity];
n = capacity;
}
// 入队
public boolean enqueue(String item) {
// 如果 tail == n 表示队列已经满了
if (tail == n) return false;
items[tail] = item;
++tail;
return true;
}
// 出队
public String dequeue() {
// 如果 head == tail 表示队列为空
if (head == tail) return null;
// 为了让其他语言的同学看的更加明确，把 -- 操作放到单独一行来写了
String ret = items[head];
++head;
return ret;
}
}
对于栈来说，我们只需要一个栈顶指针就可以了。但是队列需要两个指针：一个是head指针，指向队头；一个是tail指针，指向队尾。
可以结合下图来理解。当a、b、c、d依次入队之后，队列中的head指针指向下标为0的位置，tail指针指向下标为4的位置。
当我们调用两次出队操作之后，队列中head指针指向下标为2的位置，tail指针仍然指向下标为4的位置。
随着不停地进行入队、出队操作，head和tail都会持续往后移动。当tail移动到最右边，即使数组中还有空闲空间，也无法继续往队列中添加数据了。如何解决这个问题呢？
用数据搬移是一种解决方式，但是每次进行出队操作都相当于删除数组下标为0的数据，要搬移整个队列中的数据，这样出队操作的时间复杂度就会由原来的O(1)变为O(n)。
但是我们可以优化一下，在出队时我们不用搬移数据。如果没有空闲空间了，我们只需要在入队时，再集中触发一次数据的搬移操作。借助这个思想，出队函数dequeue()保持不变，我们稍微改造下入队函数enqueue()的实现就可以了。
// 入队操作，将 item 放入队尾
public boolean enqueue(String item) {
// tail == n 表示队列末尾没有空间了
if (tail == n) {
// tail ==n && head==0，表示整个队列都占满了
if (head == 0) return false;
// 数据搬移
for (int i = head; i < tail; ++i) {
items[i-head] = items[i];
}
// 搬移完之后重新更新 head 和 tail
tail -= head;
head = 0;
}
items[tail] = item;
++tail;
return true;
}
从代码中得知，当队列的tail指针移动到数组的最右边，如果有新的数据入队，我们可以将head到tail之间的数据，整体搬移到数组中0到tail-head的位置。
这种实现思路，出队操作的时间复杂度仍然是O(1)，但入队操作的时间复杂度还是O(1)吗？
用均摊时间复杂度分析下，最好情况下入队操作时间复杂度是O(1)，最坏情况下时间复杂度是O(n)，由于大部分入栈操作时间复杂度都是O(1)，所以均摊下来入队操作时间复杂度仍然是O(1)。
基于链表的队列实现方法
基于链表的实现，我们仍然需要两个指针：head和tail。它们分别指向链表的第一个结点和最后一个结点。如图所示，入队时，tail->next=new_node，tail = tail->next；出队时，head=head->next。
循环队列
当用数组来实现队列的时候，当tail==n时，会有数据搬移操作，这样入队操作性能就会受到影响。我们可以用循环队列来解决这个问题。
循环队列，它长得像一个环。原本数组是有头有尾的，是一条直线，现在我们把首尾相连，扳成了一个环。如图所示
如图所示，这个队列的大小为8，当前head=4，tail=7。当有一个新的元素a入队时，我们放入下标为7的位置。但这个时候，我们并不把tail更新为8，而是将其在环中后移一位，到下标为0到位置。当再有一个元素b入队时，我们将b放入下标为0的位置，然后tail加1更新为1。所以，在a、b依次入队之后，循环队列中的元素就变成了下面这个样子
通过这样的方法，我们成功避免了数据搬移操作。但要想写出没有bug的循环队列的实现代码。最关键的是，确定好队空和队满的判定条件。
在用数组实现的非循环队列中，队满的判定条件是tail == n，队空的判定条件是head == tail。那针对循环队列，如何判断队空和队满呢？
队列为空的判定条件仍然是head == tail。但是队满的判定条件比较复杂了，如下图所示，总结一下规律
如图所示，tail=3，head=4，n=8，总结规律就是：(3+1)%8 = 4。多画几张图就会发现，当队满时，(tail+1)%n = head。
但是当队满时，图中的tail指向的位置实际上是没有存储数据的。所以，循环队列会浪费一格数组的存储空间。
没理解？看代码
public class CircularQueue {
// 数组：items，数组大小：n
private String[] items;
private int n = 0;
// head 表示队头下标，tail 表示队尾下标
private int head = 0;
private int tail = 0;
// 申请一个大小为 capacity 的数组
public CircularQueue(int capacity) {
items = new String[capacity];
n = capacity;
}
// 入队
public boolean enqueue(String item) {
// 队列满了
if ((tail + 1) % n == head) return false;
items[tail] = item;
tail = (tail + 1) % n;
return true;
}
// 出队
public String dequeue() {
// 如果 head == tail 表示队列为空
if (head == tail) return null;
String ret = items[head];
head = (head + 1) % n;
return ret;
}
}
阻塞队列和并发队列
阻塞队列其实就是在队列基础上增加了阻塞操作。简单讲就是队列为空的时候，从队头取数据会被阻塞。因为此时还没有数据可取，知道队列中有了数据才能返回；如果队列已经满了，那么插入数据的操作就会被阻塞，直到队列中有空闲位置后再插入数据，然后再返回。
上述的定义就是一个“生产者 - 消费者模型”。
这种基于阻塞队列实现的“生产者 - 消费者模型”，可以有效地协调生产和消费的速度。当“生产者”生产数据的速度过快，“消费者”来不及消费时，存储数据的队列很快就会满了。这个时候，生产者就阻塞等待，直到“消费者”消费了数据，“生产者”才会被唤醒继续“生产”。
基于阻塞队列，我们还可以通过协调“生产者”和“消费者”的个数，来提高数据的处理效率。比如多配置几个“消费者”，来对应一个生产过快的“生产者”。
在多线程情况下，会有多个线程同时操作队列，这个时候会存在线程安全问题。该如何实现线程安全的队列呢？
线程安全的队列我们叫作并发队列。最简单直接的实现方式是直接在enqueue()、dequeue()方法上加锁，但是锁粒度大并发度就会比较低，同一时刻仅允许一个存或者取操作。实际上，基于数组的循环队列，利用CAS原子操作，可以实现非常高效的并发队列。这也是循环队列比链式队列应用更加广泛的原因。
解答开篇
线程池没有空闲线程时，新的任务请求线程资源时，线程池该如何处理？各种处理策略又是如何实现的呢？
有两种处理策略。第一种是非阻塞的处理方式，直接拒绝任务请求；另一种是阻塞的处理方式，将请求排队，等到有空闲线程时，取出排队的请求继续处理。那如何存储排队的请求呢？
我们希望公平地处理每个排队的请求，先进者先服务，所以队列这种数据结构很适合来存储排队请求。队列有基于链表和基于数组这两种实现方式。这两种实现方式对于排队请求又有什么区别呢？
基于链表的实现方式，可以实现一个支持无限排队的无界队列（unbounded queue），但是可能会导致过多的请求排队等待，请求处理的响应时间过长。所以，针对响应时间比较敏感的系统，基于链表实现的无限排队的线程池是不合适的。
而基于数组实现的有界队列（bounded queue），队列的大小有限，所以线程池中排队的请求超过队列大小时，接下来的请求就会被拒绝，这种方式对响应时间敏感的系统来说，就相对更加合理。不过，设置一个合理的队列大小，也是非常有讲究的。队列太大导致等待的请求太多，队列太小会导致无法充分利用系统资源、发挥最大性能。
队列可以应用在任何有限资源池中，用于排队请求，比如数据库连接池等。实际上，对于大部分资源有限的场景，当没有空闲资源时，基本上都可以通过“队列”这种数据结构来实现请求排队。
内容小结
队列最大的特点就是先进先出，主要的两个操作是入队和出队。跟栈一样，它既可以用数组来实现，也可以用链表来实现。用数组实现的叫顺序队列，用链表实现的叫链式队列。特别是长得像一个环的循环队列。在数组实现队列的时候，会有数据搬移操作，要想解决数据搬移的问题，我们就需要像环一样的循环队列。
循环队列是重点。要想写出没有 bug 的循环队列实现代码，关键要确定好队空和队满的判定条件，具体的代码你要能写出来。
除此之外，几种高级的队列结构，阻塞队列、并发队列，底层都还是队列这种数据结构，只不过在之上附加了很多其他功能。阻塞队列就是入队、出队操作可以阻塞，并发队列就是队列的操作多线程安全。
思考
- 除了线程池这种池结构会用到队列排队请求，你还知道有哪些类似的池结构或者场景中会用到队列的排队请求呢？
- 关于如何实现无锁并发队列，网上有非常多的讨论。对这个问题，你怎么看呢？
