揭秘 Java PriorityBlockingQueue：从源码洞悉其使用原理

揭秘 Java PriorityBlockingQueue：从源码洞悉其使用原理

一、引言

在 Java 并发编程的世界里，队列是一种极为关键的数据结构，它在多线程环境下承担着线程间数据传递与协作的重任。PriorityBlockingQueue 作为 Java 并发包（java.util.concurrent）中的一员，是一个具有优先级特性的无界阻塞队列。与普通队列不同，PriorityBlockingQueue 中的元素会根据其优先级进行排序，每次取出的元素都是优先级最高的元素。这一特性使得它在很多场景下都能发挥独特的作用，比如任务调度系统中，根据任务的紧急程度对任务进行排序和处理。

对于开发者而言，深入理解 PriorityBlockingQueue 的使用原理，不仅有助于在实际项目中更加合理地运用它，还能提升对 Java 并发编程的理解和掌握程度。本文将从源码层面出发，对 PriorityBlockingQueue 的内部结构、核心方法、线程安全机制等方面展开详尽的分析，为你揭开 PriorityBlockingQueue 的神秘面纱。

二、PriorityBlockingQueue 概述

2.1 基本概念

PriorityBlockingQueue 是一个基于优先级堆实现的无界阻塞队列。"无界"意味着队列的容量没有固定的上限，理论上可以容纳无限个元素，但在实际使用中，会受到系统内存的限制。"阻塞"则表示当队列为空时，尝试从队列中获取元素的线程会被阻塞，直到队列中有新元素加入。"优先级"是该队列的核心特性，队列中的元素会根据其优先级进行排序，默认情况下，元素需要实现 Comparable 接口，队列会根据元素的自然顺序进行排序；也可以在创建队列时指定一个 Comparator 来定义元素的排序规则。

2.2 继承关系与接口实现

下面是 PriorityBlockingQueue 类的定义以及它的继承关系和接口实现：

// PriorityBlockingQueue 继承自 AbstractQueue 类，AbstractQueue 是一个抽象类，实现了 Queue 接口的部分方法
// 同时，PriorityBlockingQueue 实现了 BlockingQueue 接口，表明它是一个阻塞队列
// 还实现了 Serializable 接口，说明它可以被序列化
public class PriorityBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E>
    implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {
    // 类的具体实现将在后续详细分析
}

从上述代码可以看出，PriorityBlockingQueue 继承自 AbstractQueue 类，继承了该类中实现的 Queue 接口的部分方法。同时，它实现了 BlockingQueue 接口，这使得它具备了阻塞队列的特性，支持在队列为空时进行阻塞操作。此外，它还实现了 Serializable 接口，支持对象的序列化。

2.3 与其他队列的对比

在 Java 中，存在多种队列实现，如 ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue 等，它们与 PriorityBlockingQueue 的主要区别如下：

• ArrayBlockingQueue ：是一个基于数组实现的有界阻塞队列，队列的容量在创建时需要指定，且在整个生命周期中不可变。元素按照插入的顺序进行操作，不考虑元素的优先级。而 PriorityBlockingQueue 是无界的，且元素会根据优先级进行排序。
• LinkedBlockingQueue ：是一个基于链表实现的有界阻塞队列，队列的容量可以在创建时指定，也可以不指定（默认容量为 Integer.MAX_VALUE）。同样，它也是按照元素的插入顺序进行操作，不考虑元素的优先级。而 PriorityBlockingQueue 以元素的优先级为依据进行排序和操作。

三、PriorityBlockingQueue 的内部结构

3.1 核心属性

PriorityBlockingQueue 类有几个核心属性，用于存储元素和管理队列的状态。以下是这些核心属性的源码及注释：

// 用于存储队列元素的数组
private transient Object[] queue;

// 队列中当前元素的数量
private transient int size;

// 用于比较元素优先级的比较器，如果为 null，则使用元素的自然顺序
private transient Comparator<? super E> comparator;

// 用于控制队列操作的锁
private final ReentrantLock lock;

// 当队列为空时，等待元素加入的条件
private final Condition notEmpty;

// 用于扩容时的自旋锁
private transient volatile int allocationSpinLock;

// 用于序列化的版本号
private static final long serialVersionUID = 5595510919245408276L;

• queue：是一个 Object 类型的数组，用于存储队列中的元素。数组的长度会根据队列中元素的数量动态调整。
• size：记录队列中当前元素的数量。通过该变量可以判断队列是否为空。
• comparator：是一个 Comparator 类型的对象，用于比较元素的优先级。如果为 null，则使用元素的自然顺序进行比较。
• lock：是一个 ReentrantLock 类型的锁，用于保证在多线程环境下对队列的操作是线程安全的。所有的入队和出队操作都需要先获取该锁。
• notEmpty：是与 lock 关联的条件对象，用于在队列为空时，使尝试出队的线程等待。
• allocationSpinLock：是一个 volatile 修饰的整数，作为自旋锁，用于控制队列扩容时的并发操作。
• serialVersionUID：是一个静态常量，用于序列化时的版本控制。

3.2 构造函数

PriorityBlockingQueue 类提供了多个构造函数，用于创建不同初始状态的阻塞队列。以下是几个主要构造函数的源码及注释：

// 创建一个初始容量为 11 的优先级阻塞队列，使用元素的自然顺序进行排序
public PriorityBlockingQueue() {
    // 调用另一个构造函数，指定初始容量为 11，比较器为 null
    this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);
}

// 创建一个指定初始容量的优先级阻塞队列，使用元素的自然顺序进行排序
public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity) {
    // 调用另一个构造函数，指定初始容量和比较器为 null
    this(initialCapacity, null);
}

// 创建一个指定初始容量和比较器的优先级阻塞队列
public PriorityBlockingQueue(int initialCapacity,
                             Comparator<? super E> comparator) {
    // 检查初始容量是否小于等于 0，如果是，则抛出 IllegalArgumentException 异常
    if (initialCapacity < 1)
        throw new IllegalArgumentException();
    // 初始化存储元素的数组，长度为指定的初始容量
    this.queue = new Object[initialCapacity];
    // 设置比较器
    this.comparator = comparator;
    // 创建一个可重入锁
    this.lock = new ReentrantLock();
    // 创建与锁关联的 notEmpty 条件对象
    this.notEmpty = lock.newCondition();
    // 初始化扩容自旋锁为 0
    this.allocationSpinLock = 0;
}

// 创建一个包含指定集合元素的优先级阻塞队列
public PriorityBlockingQueue(Collection<? extends E> c) {
    // 创建一个可重入锁
    this.lock = new ReentrantLock();
    // 创建与锁关联的 notEmpty 条件对象
    this.notEmpty = lock.newCondition();
    // 初始化扩容自旋锁为 0
    this.allocationSpinLock = 0;
    // 标记是否需要排序
    boolean heapify = true; 
    // 标记是否需要复制元素
    boolean screen = true; 
    if (c instanceof SortedSet<?>) {
        // 如果集合是 SortedSet 类型
        SortedSet<? extends E> ss = (SortedSet<? extends E>) c;
        // 获取集合的比较器
        this.comparator = (Comparator<? super E>) ss.comparator();
        // 不需要排序
        heapify = false;
    }
    else if (c instanceof PriorityBlockingQueue<?>) {
        // 如果集合是 PriorityBlockingQueue 类型
        PriorityBlockingQueue<? extends E> pq =
            (PriorityBlockingQueue<? extends E>) c;
        // 获取集合的比较器
        this.comparator = (Comparator<? super E>) pq.comparator();
        // 不需要复制元素
        screen = false;
        if (pq.getClass() == PriorityBlockingQueue.class) 
            // 如果是同一个类，不需要排序
            heapify = false;
    }
    // 将集合转换为数组
    Object[] a = c.toArray();
    int n = a.length;
    // 如果数组不是 Object 类型，将其转换为 Object 类型
    if (a.getClass() != Object[].class)
        a = Arrays.copyOf(a, n, Object[].class);
    if (screen && (n == 1 || this.comparator != null)) {
        // 检查元素是否为 null
        for (int i = 0; i < n; ++i)
            if (a[i] == null)
                throw new NullPointerException();
    }
    // 初始化存储元素的数组
    this.queue = a;
    // 设置队列中元素的数量
    this.size = n;
    if (heapify)
        // 对数组进行堆化操作
        heapify();
}

这些构造函数提供了多种方式来创建 PriorityBlockingQueue。PriorityBlockingQueue() 构造函数创建一个初始容量为 11 的优先级阻塞队列，使用元素的自然顺序进行排序；PriorityBlockingQueue(int initialCapacity) 构造函数创建一个指定初始容量的优先级阻塞队列，使用元素的自然顺序进行排序；PriorityBlockingQueue(int initialCapacity, Comparator<? super E> comparator) 构造函数创建一个指定初始容量和比较器的优先级阻塞队列；PriorityBlockingQueue(Collection<? extends E> c) 构造函数创建一个包含指定集合元素的优先级阻塞队列。

3.3 优先级堆结构

PriorityBlockingQueue 使用优先级堆来存储元素，优先级堆是一种完全二叉树，它满足堆的性质：对于每个节点，其值都大于或等于其子节点的值（最大堆）或小于或等于其子节点的值（最小堆）。在 PriorityBlockingQueue 中，默认使用最小堆，即堆顶元素是优先级最高的元素。

以下是一个简单的示例，展示了优先级堆的工作原理：

import java.util.PriorityQueue;

// 创建一个 PriorityQueue，它的底层实现和 PriorityBlockingQueue 的堆结构类似
PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>();
// 向队列中添加元素
priorityQueue.add(3);
priorityQueue.add(1);
priorityQueue.add(2);

// 从队列中取出元素
while (!priorityQueue.isEmpty()) {
    System.out.println(priorityQueue.poll());
}

在上述示例中，创建了一个 PriorityQueue，并向队列中添加了 3 个元素。由于 PriorityQueue 默认使用最小堆，所以每次取出的元素都是队列中最小的元素。通过优先级堆结构，PriorityBlockingQueue 可以高效地进行元素的插入和删除操作，并保证每次取出的元素都是优先级最高的元素。

四、基本操作的源码分析

4.1 插入操作

4.1.1 put(E e) 方法

put(E e) 方法用于将元素插入到队列中，由于 PriorityBlockingQueue 是无界的，所以该方法不会阻塞线程。以下是该方法的源码及注释：

// 将元素插入到队列中，由于是无界队列，不会阻塞线程
public void put(E e) {
    // 调用 offer 方法进行插入操作
    offer(e); 
}

put 方法实际上调用了 offer 方法来完成元素的插入操作。

4.1.2 offer(E e) 方法

offer(E e) 方法用于将元素插入到队列中，如果队列需要扩容，则会进行扩容操作。以下是该方法的源码及注释：

// 将元素插入到队列中，如果队列需要扩容，则进行扩容操作
public boolean offer(E e) {
    // 检查元素是否为 null，如果是，则抛出 NullPointerException 异常
    if (e == null)
        throw new NullPointerException();
    // 获取锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    // 加锁
    lock.lock();
    int n, cap;
    Object[] array;
    // 当队列中的元素数量达到数组的容量时，进行扩容操作
    while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))
        tryGrow(array, cap);
    try {
        // 获取比较器
        Comparator<? super E> cmp = comparator;
        if (cmp == null)
            // 如果比较器为 null，使用元素的自然顺序进行插入
            siftUpComparable(n, e, array);
        else
            // 如果比较器不为 null，使用比较器进行插入
            siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);
        // 增加队列中元素的数量
        size = n + 1;
        // 唤醒一个在 notEmpty 条件上等待的线程
        notEmpty.signal();
    } finally {
        // 解锁
        lock.unlock();
    }
    return true;
}

// 尝试对队列进行扩容的方法
private void tryGrow(Object[] array, int oldCap) {
    // 释放锁，避免在扩容时持有锁导致其他线程长时间等待
    lock.unlock(); 
    Object[] newArray = null;
    // 使用 CAS 操作尝试获取扩容自旋锁
    if (allocationSpinLock == 0 &&
        UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset,
                                 0, 1)) {
        try {
            // 计算新的容量
            int newCap = oldCap + ((oldCap < 64) ?
                                   (oldCap + 2) : 
                                   (oldCap >> 1));
            // 检查新容量是否超过最大数组大小
            if (newCap - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {    
                int minCap = oldCap + 1;
                if (minCap < 0 || minCap > MAX_ARRAY_SIZE)
                    throw new OutOfMemoryError();
                newCap = MAX_ARRAY_SIZE;
            }
            // 如果新容量大于旧容量，创建一个新的数组
            if (newCap > oldCap && queue == array)
                newArray = new Object[newCap];
        } finally {
            // 释放扩容自旋锁
            allocationSpinLock = 0;
        }
    }
    // 如果其他线程正在进行扩容操作，让出 CPU 时间片
    if (newArray == null) 
        Thread.yield();
    // 重新获取锁
    lock.lock();
    // 如果新数组不为 null 且队列仍然是旧数组
    if (newArray != null && queue == array) {
        // 更新队列数组
        queue = newArray;
        // 将旧数组中的元素复制到新数组中
        System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap);
    }
}

// 使用元素的自然顺序将元素插入到堆中的方法
private static <T> void siftUpComparable(int k, T x, Object[] array) {
    // 获取元素的比较接口
    Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>) x;
    // 当插入位置大于 0 时，进行堆调整
    while (k > 0) {
        // 计算父节点的索引
        int parent = (k - 1) >>> 1;
        // 获取父节点的元素
        Object e = array[parent];
        // 如果插入元素大于等于父节点元素，停止调整
        if (key.compareTo((T) e) >= 0)
            break;
        // 将父节点元素下移
        array[k] = e;
        // 更新插入位置为父节点位置
        k = parent;
    }
    // 将插入元素放入最终位置
    array[k] = key;
}

// 使用比较器将元素插入到堆中的方法
private static <T> void siftUpUsingComparator(int k, T x, Object[] array,
                                              Comparator<? super T> cmp) {
    // 当插入位置大于 0 时，进行堆调整
    while (k > 0) {
        // 计算父节点的索引
        int parent = (k - 1) >>> 1;
        // 获取父节点的元素
        Object e = array[parent];
        // 如果插入元素根据比较器比较结果大于等于父节点元素，停止调整
        if (cmp.compare(x, (T) e) >= 0)
            break;
        // 将父节点元素下移
        array[k] = e;
        // 更新插入位置为父节点位置
        k = parent;
    }
    // 将插入元素放入最终位置
    array[k] = x;
}

• 首先，检查插入的元素是否为 null，如果为 null，抛出 NullPointerException 异常。
• 然后，获取锁，并检查队列中的元素数量是否达到数组的容量。如果达到容量，则调用 tryGrow 方法进行扩容操作。
• 在 tryGrow 方法中，先释放锁，使用 CAS 操作尝试获取扩容自旋锁，计算新的容量，创建新的数组，并将旧数组中的元素复制到新数组中。
• 接着，根据比较器的情况，调用 siftUpComparable 或 siftUpUsingComparator 方法将元素插入到堆中，并进行堆调整。
• 增加队列中元素的数量，并唤醒一个在 notEmpty 条件上等待的线程。
• 最后，解锁并返回 true。

4.1.3 offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) 方法

offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) 方法用于将元素插入到队列中，由于 PriorityBlockingQueue 是无界的，所以该方法不会阻塞线程，与 offer(E e) 方法功能相同。以下是该方法的源码及注释：

// 将元素插入到队列中，由于是无界队列，不会阻塞线程
public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) {
    // 调用 offer 方法进行插入操作
    return offer(e); 
}

4.2 删除操作

4.2.1 take() 方法

take() 方法用于从队列的头部移除并返回元素，如果队列为空，则当前线程会被阻塞，直到队列中有元素可用。以下是该方法的源码及注释：

// 从队列的头部移除并返回元素，如果队列为空，则阻塞当前线程
public E take() throws InterruptedException {
    // 获取锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    // 允许线程在等待过程中被中断
    lock.lockInterruptibly();
    E result;
    try {
        // 当队列为空时，当前线程在 notEmpty 条件上等待
        while ( (result = dequeue()) == null)
            notEmpty.await();
    } finally {
        // 解锁
        lock.unlock();
    }
    return result;
}

// 从队列中移除元素的方法
private E dequeue() {
    // 获取队列中元素的数量
    int n = size - 1;
    // 如果队列为空，返回 null
    if (n < 0)
        return null;
    else {
        // 获取数组
        Object[] array = queue;
        // 获取堆顶元素
        E result = (E) array[0];
        // 获取最后一个元素
        E x = (E) array[n];
        // 将最后一个元素置为 null
        array[n] = null;
        // 获取比较器
        Comparator<? super E> cmp = comparator;
        if (cmp == null)
            // 如果比较器为 null，使用元素的自然顺序进行堆调整
            siftDownComparable(0, x, array, n);
        else
            // 如果比较器不为 null，使用比较器进行堆调整
            siftDownUsingComparator(0, x, array, n, cmp);
        // 减少队列中元素的数量
        size = n;
        return result;
    }
}

// 使用元素的自然顺序进行堆调整的方法
private static <T> void siftDownComparable(int k, T x, Object[] array,
                                           int n) {
    if (n > 0) {
        // 获取元素的比较接口
        Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>)x;
        // 计算最后一个非叶子节点的索引
        int half = n >>> 1;           // loop while a non-leaf
        while (k < half) {
            // 计算左子节点的索引
            int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least
            // 获取左子节点的元素
            Object c = array[child];
            // 计算右子节点的索引
            int right = child + 1;
            // 如果右子节点存在且右子节点元素小于左子节点元素
            if (right < n &&
                ((Comparable<? super T>) c).compareTo((T) array[right]) > 0)
                // 将右子节点元素作为最小子节点元素
                c = array[child = right];
            // 如果插入元素小于等于最小子节点元素，停止调整
            if (key.compareTo((T) c) <= 0)
                break;
            // 将最小子节点元素上移
            array[k] = c;
            // 更新插入位置为最小子节点位置
            k = child;
        }
        // 将插入元素放入最终位置
        array[k] = key;
    }
}

// 使用比较器进行堆调整的方法
private static <T> void siftDownUsingComparator(int k, T x, Object[] array,
                                                int n,
                                                Comparator<? super T> cmp) {
    if (n > 0) {
        // 计算最后一个非叶子节点的索引
        int half = n >>> 1;
        while (k < half) {
            // 计算左子节点的索引
            int child = (k << 1) + 1;
            // 获取左子节点的元素
            Object c = array[child];
            // 计算右子节点的索引
            int right = child + 1;
            // 如果右子节点存在且右子节点元素根据比较器比较结果小于左子节点元素
            if (right < n && cmp.compare((T) c, (T) array[right]) > 0)
                // 将右子节点元素作为最小子节点元素
                c = array[child = right];
            // 如果插入元素根据比较器比较结果小于等于最小子节点元素，停止调整
            if (cmp.compare(x, (T) c) <= 0)
                break;
            // 将最小子节点元素上移
            array[k] = c;
            // 更新插入位置为最小子节点位置
            k = child;
        }
        // 将插入元素放入最终位置
        array[k] = x;
    }
}

• 首先，获取锁，并在队列为空时，当前线程在 notEmpty 条件上等待。
• 当队列中有元素时，调用 dequeue 方法从队列中移除元素。
• 在 dequeue 方法中，获取堆顶元素，并将最后一个元素移到堆顶。
• 根据比较器的情况，调用 siftDownComparable 或 siftDownUsingComparator 方法进行堆调整。
• 减少队列中元素的数量，并返回移除的元素。
• 最后，解锁。

4.2.2 poll() 方法

poll() 方法用于从队列的头部移除并返回元素，如果队列为空，则返回 null。以下是该方法的源码及注释：

// 从队列的头部移除并返回元素，如果队列为空，则返回 null
public E poll() {
    // 获取锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    // 加锁
    lock.lock();
    try {
        // 调用 dequeue 方法进行移除操作
        return dequeue();
    } finally {
        // 解锁
        lock.unlock();
    }
}

• 首先，获取锁。
• 调用 dequeue 方法从队列中移除元素，并返回该元素。
• 最后，解锁。

4.2.3 poll(long timeout, TimeUnit unit) 方法

poll(long timeout, TimeUnit unit) 方法用于从队列的头部移除并返回元素，如果队列为空，则当前线程会等待指定的时间，如果在指定时间内队列中有元素可用，则移除并返回元素，否则返回 null。以下是该方法的源码及注释：

// 从队列的头部移除并返回元素，如果队列为空，则等待指定的时间
public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    // 将超时时间转换为纳秒
    long nanos = unit.toNanos(timeout);
    // 获取锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    // 允许线程在等待过程中被中断
    lock.lockInterruptibly();
    E result;
    try {
        // 当队列为空且超时时间未到，当前线程在 notEmpty 条件上等待指定的时间
        while ( (result = dequeue()) == null && nanos > 0)
            nanos = notEmpty.awaitNanos(nanos);
    } finally {
        // 解锁
        lock.unlock();
    }
    return result;
}

• 首先，将超时时间转换为纳秒。
• 获取锁，并在队列为空且超时时间未到，当前线程在 notEmpty 条件上等待指定的时间。
• 如果在指定时间内队列中有元素可用，调用 dequeue 方法从队列中移除元素，并返回该元素。
• 如果超时时间已到，队列仍然为空，则返回 null。
• 最后，解锁。

4.3 查看操作

4.3.1 peek() 方法

peek() 方法用于查看队列的头部元素，但不移除该元素，如果队列为空，则返回 null。以下是该方法的源码及注释：

// 查看队列的头部元素，但不移除该元素，如果队列为空，则返回 null
public E peek() {
    // 获取锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    // 加锁
    lock.lock();
    try {
        // 如果队列为空，返回 null，否则返回堆顶元素
        return (size == 0) ? null : (E) queue[0];
    } finally {
        // 解锁
        lock.unlock();
    }
}

• 首先，获取锁。
• 检查队列是否为空，如果为空，返回 null，否则返回堆顶元素。
• 最后，解锁。

4.4 判断队列是否为空（isEmpty）

4.4.1 isEmpty() 方法

isEmpty() 方法用于判断队列是否为空。以下是该方法的源码及注释：

// 判断队列是否为空
public boolean isEmpty() {
    // 获取锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    // 加锁
    lock.lock();
    try {
        // 如果队列中元素的数量为 0，返回 true，否则返回 false
        return size == 0;
    } finally {
        // 解锁
        lock.unlock();
    }
}

• 首先，获取锁。
• 检查队列中元素的数量是否为 0，如果为 0，返回 true，否则返回 false。
• 最后，解锁。

4.5 获取队列元素数量（size）

4.5.1 size() 方法

size() 方法用于获取队列中元素的数量。以下是该方法的源码及注释：

// 获取队列中元素的数量
public int size() {
    // 获取锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    // 加锁
    lock.lock();
    try {
        // 返回队列中元素的数量
        return size;
    } finally {
        // 解锁
        lock.unlock();
    }
}

• 首先，获取锁。
• 返回队列中元素的数量。
• 最后，解锁。

五、迭代器的实现

5.1 迭代器接口

PriorityBlockingQueue 类实现了 Iterable 接口，因此可以使用 iterator() 方法获取一个迭代器来遍历队列中的元素。以下是 iterator() 方法的源码及注释：

// 获取一个迭代器，用于遍历队列中的元素
public Iterator<E> iterator() {
    // 返回一个 Itr 对象
    return new Itr(toArray());
}

// 内部类 Itr 实现了 Iterator 接口，用于迭代 PriorityBlockingQueue 中的元素
private final class Itr implements Iterator<E> {
    // 存储队列元素的数组
    final Object[] array;
    // 下一个要返回的元素的索引
    int cursor;       
    // 最后返回的元素的索引
    int lastRet;      

    // 迭代器的构造函数
    Itr(Object[] array) {
        // 初始化 lastRet 为 -1
        lastRet = -1;
        // 存储队列元素的数组
        this.array = array;
    }

    // 判断是否还有下一个元素
    public boolean hasNext() {
        // 如果 cursor 小于数组的长度，说明还有下一个元素，返回 true，否则返回 false
        return cursor < array.length;
    }

    // 获取下一个元素
    public E next() {
        // 如果 cursor 大于等于数组的长度，说明没有下一个元素，抛出 NoSuchElementException 异常
        if (cursor >= array.length)
            throw new NoSuchElementException();
        // 更新 lastRet 为当前 cursor 的值
        lastRet = cursor;
        // 返回当前 cursor 所指向的元素
        return (E) array[cursor++];
    }

    // 删除当前迭代的元素
    public void remove() {
        // 如果 lastRet 为 -1，说明还没有调用过 next 方法，抛出 IllegalStateException 异常
        if (lastRet < 0)
            throw new IllegalStateException();
        // 获取队列中最后一个元素
        Object moved = PriorityBlockingQueue.this.poll();
        if (moved == null)
            // 如果队列为空，删除操作完成
            return;
        // 当 lastRet 小于队列中元素的数量时
        while (lastRet < size) {
            // 获取当前位置的下一个元素的索引
            int parent = (lastRet - 1) >>> 1;
            if (lastRet == 0 ||
                ((Comparable<? super E>) moved).compareTo((E) array[parent]) >= 0) {
                // 如果 lastRet 为 0 或者移动元素大于等于父节点元素，进行堆调整
                siftDownComparable(lastRet, (E) moved, array, size);
                break;
            }
            // 将父节点元素下移
            array[lastRet] = array[parent];
            // 更新 lastRet 为父节点位置
            lastRet = parent;
        }
        // 将移动元素放入最终位置
        array[lastRet] = moved;
        // 将 lastRet 置为 -1
        lastRet = -1;
    }
}

• iterator() 方法返回一个 Itr 对象，用于迭代 PriorityBlockingQueue 中的元素。
• Itr 类实现了 Iterator 接口，提供了以下方法：
  • hasNext()：判断是否还有下一个元素。如果 cursor 小于数组的长度，说明还有下一个元素，返回 true，否则返回 false。
  • next()：获取下一个元素。如果 cursor 大于等于数组的长度，说明没有下一个元素，抛出 NoSuchElementException 异常。更新 lastRet 为当前 cursor 的值，并返回当前 cursor 所指向的元素。
  • remove()：删除当前迭代的元素。如果 lastRet 为 -1，说明还没有调用过 next 方法，抛出 IllegalStateException 异常。从队列中取出最后一个元素，进行堆调整，将移动元素放入最终位置，并将 lastRet 置为 -1。

5.2 迭代顺序

PriorityBlockingQueue 的迭代器不保证元素按照优先级顺序进行迭代。迭代器只是简单地遍历存储元素的数组，因此元素的迭代顺序可能与元素的优先级顺序不一致。例如，以下是一个使用迭代器遍历 PriorityBlockingQueue 的示例代码：

import java.util.Iterator;
import java.util.PriorityBlockingQueue;

public class PriorityBlockingQueueIterationExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个 PriorityBlockingQueue
        PriorityBlockingQueue<Integer> queue = new PriorityBlockingQueue<>();
        // 向队列中添加元素
        queue.add(3);
        queue.add(1);
        queue.add(2);

        // 使用迭代器遍历队列中的元素
        Iterator<Integer> iterator = queue.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            System.out.println(iterator.next());
        }
    }
}

在上述示例代码中，首先创建一个 PriorityBlockingQueue，并向队列中添加元素。然后使用迭代器遍历队列中的元素，迭代器会按照数组中元素的存储顺序进行遍历，而不是按照元素的优先级顺序进行遍历。

六、线程安全机制

6.1 锁机制

PriorityBlockingQueue 使用 ReentrantLock 来保证线程安全。所有的入队和出队操作都需要先获取该锁，确保在同一时间只有一个线程可以对队列进行操作。例如，在 offer 方法和 take 方法中，都会先调用 lock.lock() 方法获取锁，操作完成后再调用 lock.unlock() 方法释放锁。

// offer 方法中的锁操作
public boolean offer(E e) {
    if (e == null)
        throw new NullPointerException();
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    int n, cap;
    Object[] array;
    while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))
        tryGrow(array, cap);
    try {
        Comparator<? super E> cmp = comparator;
        if (cmp == null)
            siftUpComparable(n, e, array);
        else
            siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);
        size = n + 1;
        notEmpty.signal();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    return true;
}

// take 方法中的锁操作
public E take() throws InterruptedException {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lockInterruptibly();
    E result;
    try {
        while ( (result = dequeue()) == null)
            notEmpty.await();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    return result;
}

6.1.1 可重入特性

ReentrantLock 是可重入锁，这意味着同一个线程可以多次获取该锁而不会被阻塞。在 PriorityBlockingQueue 中，这一特性非常有用，例如在一些方法调用过程中可能会嵌套调用其他需要获取锁的方法。以下是一个简单的示例来说明可重入特性：

import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

class ReentrantExample {
    private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

    public void outerMethod() {
        // 获取锁
        lock.lock();
        try {
            System.out.println("Outer method acquired the lock.");
            // 调用内部方法，内部方法也需要获取锁
            innerMethod();
        } finally {
            // 释放锁
            lock.unlock();
        }
    }

    public void innerMethod() {
        // 同一个线程再次获取锁，由于是可重入锁，不会被阻塞
        lock.lock();
        try {
            System.out.println("Inner method acquired the lock.");
        } finally {
            // 释放锁
            lock.unlock();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        ReentrantExample example = new ReentrantExample();
        example.outerMethod();
    }
}

在 PriorityBlockingQueue 中，虽然没有像上述示例这样明显的嵌套调用，但在某些复杂的操作中，可重入特性可以避免线程自己阻塞自己的情况，提高了代码的灵活性和可维护性。

6.1.2 公平锁与非公平锁

ReentrantLock 可以创建为公平锁或非公平锁。在 PriorityBlockingQueue 中，默认使用的是非公平锁。公平锁会按照线程请求锁的顺序来分配锁，保证了线程获取锁的公平性，但可能会导致性能下降，因为频繁的线程切换会带来额外的开销。非公平锁则不保证线程获取锁的顺序，可能会出现某个线程连续多次获取锁的情况，但可以减少线程切换的开销，提高性能。

以下是创建公平锁和非公平锁的示例代码：

import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

// 创建公平锁
ReentrantLock fairLock = new ReentrantLock(true);
// 创建非公平锁
ReentrantLock nonFairLock = new ReentrantLock(false);

在 PriorityBlockingQueue 中使用非公平锁，是在性能和公平性之间做了一个权衡，更侧重于提高队列操作的性能。

6.2 条件变量

PriorityBlockingQueue 使用 Condition 条件变量来实现线程的阻塞和唤醒机制。Condition 与 ReentrantLock 关联，通过 lock.newCondition() 方法创建。在 PriorityBlockingQueue 中，主要使用了 notEmpty 条件变量。

6.2.1 等待操作

当队列为空时，调用 take() 方法的线程会在 notEmpty 条件上等待。以下是 take() 方法中等待操作的源码及详细注释：

public E take() throws InterruptedException {
    // 获取锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    // 允许线程在等待过程中被中断
    lock.lockInterruptibly();
    E result;
    try {
        // 当队列为空时，当前线程在 notEmpty 条件上等待
        while ( (result = dequeue()) == null)
            notEmpty.await();
    } finally {
        // 解锁
        lock.unlock();
    }
    return result;
}

在上述代码中，当 dequeue() 方法返回 null 时，说明队列为空，此时线程会调用 notEmpty.await() 方法进入等待状态，释放锁并阻塞当前线程，直到其他线程调用 notEmpty.signal() 或 notEmpty.signalAll() 方法唤醒它。

6.2.2 唤醒操作

当有新元素插入到队列中时，会调用 notEmpty.signal() 方法唤醒一个在 notEmpty 条件上等待的线程。以下是 offer() 方法中唤醒操作的源码及详细注释：

public boolean offer(E e) {
    if (e == null)
        throw new NullPointerException();
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    int n, cap;
    Object[] array;
    while ((n = size) >= (cap = (array = queue).length))
        tryGrow(array, cap);
    try {
        Comparator<? super E> cmp = comparator;
        if (cmp == null)
            siftUpComparable(n, e, array);
        else
            siftUpUsingComparator(n, e, array, cmp);
        // 增加队列中元素的数量
        size = n + 1;
        // 唤醒一个在 notEmpty 条件上等待的线程
        notEmpty.signal();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    return true;
}

在上述代码中，当元素成功插入到队列中后，会调用 notEmpty.signal() 方法唤醒一个在 notEmpty 条件上等待的线程。如果有多个线程在等待，只会唤醒其中一个线程。如果需要唤醒所有等待的线程，可以使用 notEmpty.signalAll() 方法。

6.3 扩容时的并发控制

在 PriorityBlockingQueue 中，当队列中的元素数量达到数组的容量时，需要进行扩容操作。为了保证扩容操作的线程安全，使用了 allocationSpinLock 作为自旋锁。

6.3.1 自旋锁的使用

以下是 tryGrow() 方法中自旋锁的使用源码及详细注释：

private void tryGrow(Object[] array, int oldCap) {
    // 释放锁，避免在扩容时持有锁导致其他线程长时间等待
    lock.unlock(); 
    Object[] newArray = null;
    // 使用 CAS 操作尝试获取扩容自旋锁
    if (allocationSpinLock == 0 &&
        UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset,
                                 0, 1)) {
        try {
            // 计算新的容量
            int newCap = oldCap + ((oldCap < 64) ?
                                   (oldCap + 2) : 
                                   (oldCap >> 1));
            // 检查新容量是否超过最大数组大小
            if (newCap - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {    
                int minCap = oldCap + 1;
                if (minCap < 0 || minCap > MAX_ARRAY_SIZE)
                    throw new OutOfMemoryError();
                newCap = MAX_ARRAY_SIZE;
            }
            // 如果新容量大于旧容量，创建一个新的数组
            if (newCap > oldCap && queue == array)
                newArray = new Object[newCap];
        } finally {
            // 释放扩容自旋锁
            allocationSpinLock = 0;
        }
    }
    // 如果其他线程正在进行扩容操作，让出 CPU 时间片
    if (newArray == null) 
        Thread.yield();
    // 重新获取锁
    lock.lock();
    // 如果新数组不为 null 且队列仍然是旧数组
    if (newArray != null && queue == array) {
        // 更新队列数组
        queue = newArray;
        // 将旧数组中的元素复制到新数组中
        System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap);
    }
}

在上述代码中，首先释放锁，避免在扩容时持有锁导致其他线程长时间等待。然后使用 CAS（Compare-And-Swap）操作尝试获取扩容自旋锁。如果获取成功，则计算新的容量，创建新的数组。在操作完成后，释放扩容自旋锁。如果其他线程正在进行扩容操作，当前线程会让出 CPU 时间片。最后，重新获取锁，将旧数组中的元素复制到新数组中。

6.3.2 CAS 操作的原理

CAS 操作是一种原子操作，它包含三个操作数：内存位置（V）、预期原值（A）和新值（B）。如果内存位置的值与预期原值相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值。否则，处理器不做任何操作。在 tryGrow() 方法中，使用 UNSAFE.compareAndSwapInt() 方法进行 CAS 操作：

UNSAFE.compareAndSwapInt(this, allocationSpinLockOffset, 0, 1)

其中，this 表示当前对象，allocationSpinLockOffset 是 allocationSpinLock 字段的内存偏移量，0 是预期原值，1 是新值。如果 allocationSpinLock 的值为 0，则将其更新为 1，表示获取到了扩容自旋锁。

七、性能分析

7.1 插入操作的性能

PriorityBlockingQueue 的插入操作主要是 offer() 方法。插入操作的时间复杂度主要取决于堆的调整操作。在最坏情况下，插入一个元素需要 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( l o g n ) O(log n) </math>O(logn) 的时间，其中 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> n n </math>n 是队列中元素的数量。这是因为在插入元素后，需要将元素向上调整到合适的位置，以满足堆的性质。

7.1.1 堆调整操作的开销

堆调整操作主要由 siftUpComparable() 或 siftUpUsingComparator() 方法完成。以下是 siftUpComparable() 方法的源码及分析：

private static <T> void siftUpComparable(int k, T x, Object[] array) {
    // 获取元素的比较接口
    Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>) x;
    // 当插入位置大于 0 时，进行堆调整
    while (k > 0) {
        // 计算父节点的索引
        int parent = (k - 1) >>> 1;
        // 获取父节点的元素
        Object e = array[parent];
        // 如果插入元素大于等于父节点元素，停止调整
        if (key.compareTo((T) e) >= 0)
            break;
        // 将父节点元素下移
        array[k] = e;
        // 更新插入位置为父节点位置
        k = parent;
    }
    // 将插入元素放入最终位置
    array[k] = key;
}

在上述代码中，通过不断比较插入元素和其父节点元素的大小，将插入元素向上移动，直到满足堆的性质。这个过程最多需要 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( l o g n ) O(log n) </math>O(logn) 次比较和交换操作。

7.1.2 扩容操作的影响

当队列中的元素数量达到数组的容量时，需要进行扩容操作。扩容操作的时间复杂度为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( n ) O(n) </math>O(n)，其中 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> n n </math>n 是队列中元素的数量。这是因为需要创建一个新的数组，并将旧数组中的元素复制到新数组中。

// 在 tryGrow() 方法中，将旧数组中的元素复制到新数组中
if (newArray != null && queue == array) {
    queue = newArray;
    System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, oldCap);
}

扩容操作是一个相对耗时的操作，因此在使用 PriorityBlockingQueue 时，尽量合理设置初始容量，减少扩容操作的发生。

7.2 删除操作的性能

PriorityBlockingQueue 的删除操作主要是 take() 和 poll() 方法。删除操作的时间复杂度也主要取决于堆的调整操作。在最坏情况下，删除一个元素需要 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( l o g n ) O(log n) </math>O(logn) 的时间，其中 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> n n </math>n 是队列中元素的数量。

7.2.1 堆调整操作的开销

堆调整操作主要由 siftDownComparable() 或 siftDownUsingComparator() 方法完成。以下是 siftDownComparable() 方法的源码及分析：

private static <T> void siftDownComparable(int k, T x, Object[] array,
                                           int n) {
    if (n > 0) {
        // 获取元素的比较接口
        Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>)x;
        // 计算最后一个非叶子节点的索引
        int half = n >>> 1;           // loop while a non-leaf
        while (k < half) {
            // 计算左子节点的索引
            int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least
            // 获取左子节点的元素
            Object c = array[child];
            // 计算右子节点的索引
            int right = child + 1;
            // 如果右子节点存在且右子节点元素小于左子节点元素
            if (right < n &&
                ((Comparable<? super T>) c).compareTo((T) array[right]) > 0)
                // 将右子节点元素作为最小子节点元素
                c = array[child = right];
            // 如果插入元素小于等于最小子节点元素，停止调整
            if (key.compareTo((T) c) <= 0)
                break;
            // 将最小子节点元素上移
            array[k] = c;
            // 更新插入位置为最小子节点位置
            k = child;
        }
        // 将插入元素放入最终位置
        array[k] = key;
    }
}

在上述代码中，通过不断比较插入元素和其左右子节点元素的大小，将插入元素向下移动，直到满足堆的性质。这个过程最多需要 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( l o g n ) O(log n) </math>O(logn) 次比较和交换操作。

7.2.2 并发删除的影响

在多线程环境下，删除操作可能会受到并发的影响。由于使用了 ReentrantLock 来保证线程安全，当多个线程同时进行删除操作时，会存在锁竞争的情况。锁竞争会导致线程阻塞，增加删除操作的时间开销。

7.3 查看操作的性能

PriorityBlockingQueue 的查看操作主要是 peek() 方法。查看操作的时间复杂度为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( 1 ) O(1) </math>O(1)，因为只需要返回堆顶元素，不需要进行堆的调整操作。

public E peek() {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        // 如果队列为空，返回 null，否则返回堆顶元素
        return (size == 0) ? null : (E) queue[0];
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

在上述代码中，只需要检查队列是否为空，如果不为空，则直接返回堆顶元素，因此时间复杂度为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( 1 ) O(1) </math>O(1)。

7.4 迭代器操作的性能

PriorityBlockingQueue 的迭代器操作主要包括 hasNext()、next() 和 remove() 方法。

7.4.1 遍历操作的性能

hasNext() 和 next() 方法的时间复杂度为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( 1 ) O(1) </math>O(1)，因为只需要简单地检查和移动迭代器的指针。

// hasNext() 方法
public boolean hasNext() {
    // 如果 cursor 小于数组的长度，说明还有下一个元素，返回 true，否则返回 false
    return cursor < array.length;
}

// next() 方法
public E next() {
    // 如果 cursor 大于等于数组的长度，说明没有下一个元素，抛出 NoSuchElementException 异常
    if (cursor >= array.length)
        throw new NoSuchElementException();
    // 更新 lastRet 为当前 cursor 的值
    lastRet = cursor;
    // 返回当前 cursor 所指向的元素
    return (E) array[cursor++];
}

在上述代码中，hasNext() 方法只需要比较 cursor 和数组长度的大小，next() 方法只需要移动 cursor 指针并返回相应的元素，因此时间复杂度都为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( 1 ) O(1) </math>O(1)。

7.4.2 删除操作的性能

remove() 方法的时间复杂度为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( l o g n ) O(log n) </math>O(logn)，因为在删除元素后，需要进行堆的调整操作。

public void remove() {
    // 如果 lastRet 为 -1，说明还没有调用过 next 方法，抛出 IllegalStateException 异常
    if (lastRet < 0)
        throw new IllegalStateException();
    // 获取队列中最后一个元素
    Object moved = PriorityBlockingQueue.this.poll();
    if (moved == null)
        // 如果队列为空，删除操作完成
        return;
    // 当 lastRet 小于队列中元素的数量时
    while (lastRet < size) {
        // 获取当前位置的下一个元素的索引
        int parent = (lastRet - 1) >>> 1;
        if (lastRet == 0 ||
            ((Comparable<? super E>) moved).compareTo((E) array[parent]) >= 0) {
            // 如果 lastRet 为 0 或者移动元素大于等于父节点元素，进行堆调整
            siftDownComparable(lastRet, (E) moved, array, size);
            break;
        }
        // 将父节点元素下移
        array[lastRet] = array[parent];
        // 更新 lastRet 为父节点位置
        lastRet = parent;
    }
    // 将移动元素放入最终位置
    array[lastRet] = moved;
    // 将 lastRet 置为 -1
    lastRet = -1;
}

在上述代码中，调用 poll() 方法删除元素后，需要进行堆的调整操作，因此时间复杂度为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( l o g n ) O(log n) </math>O(logn)。

八、使用场景

8.1 任务调度系统

在任务调度系统中，不同的任务可能具有不同的优先级。例如，一些紧急的任务需要优先处理，而一些普通的任务可以稍后处理。PriorityBlockingQueue 可以很好地满足这种需求，将任务按照优先级进行排序，每次从队列中取出优先级最高的任务进行处理。

以下是一个简单的任务调度系统示例代码：

import java.util.concurrent.PriorityBlockingQueue;

// 任务类，实现 Comparable 接口，根据优先级进行排序
class Task implements Comparable<Task> {
    private int priority;
    private String name;

    public Task(int priority, String name) {
        this.priority = priority;
        this.name = name;
    }

    public int getPriority() {
        return priority;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    @Override
    public int compareTo(Task other) {
        // 优先级高的任务排在前面
        return Integer.compare(other.getPriority(), this.getPriority());
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Task{name='" + name + "', priority=" + priority + "}";
    }
}

// 任务调度器类
class TaskScheduler {
    private PriorityBlockingQueue<Task> taskQueue;

    public TaskScheduler() {
        taskQueue = new PriorityBlockingQueue<>();
    }

    // 添加任务到队列中
    public void addTask(Task task) {
        taskQueue.offer(task);
    }

    // 获取并执行下一个任务
    public void executeNextTask() {
        Task task = taskQueue.poll();
        if (task != null) {
            System.out.println("Executing task: " + task);
        } else {
            System.out.println("No tasks in the queue.");
        }
    }
}

public class TaskSchedulerExample {
    public static void main(String[] args) {
        TaskScheduler scheduler = new TaskScheduler();
        // 添加任务
        scheduler.addTask(new Task(3, "Task 1"));
        scheduler.addTask(new Task(1, "Task 2"));
        scheduler.addTask(new Task(2, "Task 3"));

        // 执行任务
        scheduler.executeNextTask();
        scheduler.executeNextTask();
        scheduler.executeNextTask();
    }
}

在上述代码中，Task 类实现了 Comparable 接口，根据任务的优先级进行排序。TaskScheduler 类使用 PriorityBlockingQueue 来存储任务，每次调用 executeNextTask() 方法时，会从队列中取出优先级最高的任务进行处理。

8.2 事件处理系统

在事件处理系统中，不同的事件可能具有不同的紧急程度。例如，系统故障事件需要立即处理，而一些普通的日志记录事件可以稍后处理。PriorityBlockingQueue 可以将事件按照紧急程度进行排序，确保紧急事件优先处理。

以下是一个简单的事件处理系统示例代码：

import java.util.concurrent.PriorityBlockingQueue;

// 事件类，实现 Comparable 接口，根据紧急程度进行排序
class Event implements Comparable<Event> {
    private int urgency;
    private String description;

    public Event(int urgency, String description) {
        this.urgency = urgency;
        this.description = description;
    }

    public int getUrgency() {
        return urgency;
    }

    public String getDescription() {
        return description;
    }

    @Override
    public int compareTo(Event other) {
        // 紧急程度高的事件排在前面
        return Integer.compare(other.getUrgency(), this.getUrgency());
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Event{description='" + description + "', urgency=" + urgency + "}";
    }
}

// 事件处理类
class EventHandler {
    private PriorityBlockingQueue<Event> eventQueue;

    public EventHandler() {
        eventQueue = new PriorityBlockingQueue<>();
    }

    // 添加事件到队列中
    public void addEvent(Event event) {
        eventQueue.offer(event);
    }

    // 处理下一个事件
    public void handleNextEvent() {
        Event event = eventQueue.poll();
        if (event != null) {
            System.out.println("Handling event: " + event);
        } else {
            System.out.println("No events in the queue.");
        }
    }
}

public class EventHandlerExample {
    public static void main(String[] args) {
        EventHandler handler = new EventHandler();
        // 添加事件
        handler.addEvent(new Event(3, "System failure"));
        handler.addEvent(new Event(1, "Log record"));
        handler.addEvent(new Event(2, "User login"));

        // 处理事件
        handler.handleNextEvent();
        handler.handleNextEvent();
        handler.handleNextEvent();
    }
}

在上述代码中，Event 类实现了 Comparable 接口，根据事件的紧急程度进行排序。EventHandler 类使用 PriorityBlockingQueue 来存储事件，每次调用 handleNextEvent() 方法时，会从队列中取出紧急程度最高的事件进行处理。

8.3 资源分配系统

在资源分配系统中，不同的资源请求可能具有不同的优先级。例如，一些重要的业务请求需要优先分配资源，而一些普通的请求可以稍后分配。PriorityBlockingQueue 可以将资源请求按照优先级进行排序，确保高优先级的请求优先得到处理。

以下是一个简单的资源分配系统示例代码：

import java.util.concurrent.PriorityBlockingQueue;

// 资源请求类，实现 Comparable 接口，根据优先级进行排序
class ResourceRequest implements Comparable<ResourceRequest> {
    private int priority;
    private String requestId;

    public ResourceRequest(int priority, String requestId) {
        this.priority = priority;
        this.requestId = requestId;
    }

    public int getPriority() {
        return priority;
    }

    public String getRequestId() {
        return requestId;
    }

    @Override
    public int compareTo(ResourceRequest other) {
        // 优先级高的请求排在前面
        return Integer.compare(other.getPriority(), this.getPriority());
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "ResourceRequest{requestId='" + requestId + "', priority=" + priority + "}";
    }
}

// 资源分配器类
class ResourceAllocator {
    private PriorityBlockingQueue<ResourceRequest> requestQueue;

    public ResourceAllocator() {
        requestQueue = new PriorityBlockingQueue<>();
    }

    // 添加资源请求到队列中
    public void addRequest(ResourceRequest request) {
        requestQueue.offer(request);
    }

    // 分配资源给下一个请求
    public void allocateResource() {
        ResourceRequest request = requestQueue.poll();
        if (request != null) {
            System.out.println("Allocating resource to request: " + request);
        } else {
            System.out.println("No resource requests in the queue.");
        }
    }
}

public class ResourceAllocatorExample {
    public static void main(String[] args) {
        ResourceAllocator allocator = new ResourceAllocator();
        // 添加资源请求
        allocator.addRequest(new ResourceRequest(3, "Request 1"));
        allocator.addRequest(new ResourceRequest(1, "Request 2"));
        allocator.addRequest(new ResourceRequest(2, "Request 3"));

        // 分配资源
        allocator.allocateResource();
        allocator.allocateResource();
        allocator.allocateResource();
    }
}

在上述代码中，ResourceRequest 类实现了 Comparable 接口，根据资源请求的优先级进行排序。ResourceAllocator 类使用 PriorityBlockingQueue 来存储资源请求，每次调用 allocateResource() 方法时，会从队列中取出优先级最高的请求进行资源分配。

九、常见问题及解决方案

9.1 元素为 null 的问题

PriorityBlockingQueue 不允许插入 null 元素。如果尝试插入 null 元素，会抛出 NullPointerException 异常。

9.1.1 问题原因

在 offer() 方法中，会对插入的元素进行检查，如果元素为 null，则抛出 NullPointerException 异常。

public boolean offer(E e) {
    if (e == null)
        throw new NullPointerException();
    // 其他代码...
}

9.1.2 解决方案

在插入元素之前，先检查元素是否为 null。以下是一个示例代码：

import java.util.concurrent.PriorityBlockingQueue;

public class NullElementExample {
    public static void main(String[] args) {
        PriorityBlockingQueue<String> queue = new PriorityBlockingQueue<>();
        String element = null;
        if (element != null) {
            queue.offer(element);
        } else {
            System.out.println("Element is null, cannot insert.");
        }
    }
}

在上述代码中，在插入元素之前，先检查元素是否为 null，如果不为 null，则插入元素，否则输出提示信息。

9.2 迭代器的一致性问题

PriorityBlockingQueue 的迭代器不保证元素的一致性。在迭代过程中，如果其他线程对队列进行了修改，迭代器可能会抛出 ConcurrentModificationException 异常。

9.2.1 问题原因

PriorityBlockingQueue 的迭代器是基于数组的快照实现的，在迭代过程中，如果队列的结构发生了变化，迭代器可能无法反映这些变化，从而导致不一致的问题。

9.2.2 解决方案

如果需要在迭代过程中保证元素的一致性，可以在迭代之前对队列进行复制，然后在复制的队列上进行迭代。以下是一个示例代码：

import java.util.Iterator;
import java.util.PriorityBlockingQueue;

public class IteratorConsistencyExample {
    public static void main(String[] args) {
        PriorityBlockingQueue<Integer> queue = new PriorityBlockingQueue<>();
        queue.add(3);
        queue.add(1);
        queue.add(2);

        // 复制队列
        PriorityBlockingQueue<Integer> copyQueue = new PriorityBlockingQueue<>(queue);

        // 在复制的队列上进行迭代
        Iterator<Integer> iterator = copyQueue.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            System.out.println(iterator.next());
        }
    }
}

在上述代码中，在迭代之前，先对队列进行复制，然后在复制的队列上进行迭代，这样可以避免在迭代过程中队列结构发生变化导致的不一致问题。

9.3 内存占用问题

由于 PriorityBlockingQueue 是无界队列，在某些情况下，可能会导致内存占用过高。例如，当生产者线程的生产速度远大于消费者线程的消费速度时，队列中的元素会不断增加，从而占用大量的内存。

9.3.1 问题原因

PriorityBlockingQueue 没有固定的容量限制，只要系统内存允许，队列可以不断地添加元素。如果生产者线程不断地向队列中添加元素，而消费者线程处理元素的速度较慢，队列中的元素会不断积累，导致内存占用过高。

9.3.2 解决方案

• 合理设置初始容量 ：在创建 PriorityBlockingQueue 时，根据实际情况合理设置初始容量，避免频繁的扩容操作。
• 控制生产者和消费者的速度：通过调整生产者和消费者线程的速度，使它们保持平衡。例如，可以使用线程池来控制生产者和消费者线程的数量，或者在生产者线程中添加适当的延迟。
• 设置最大元素数量：可以通过自定义一个包装类，在插入元素时检查队列中的元素数量，如果超过最大元素数量，则进行相应的处理，如阻塞生产者线程或丢弃元素。

以下是一个自定义包装类的示例代码：

import java.util.concurrent.PriorityBlockingQueue;

class BoundedPriorityBlockingQueue<E> {
    private PriorityBlockingQueue<E> queue;
    private int maxSize;

    public BoundedPriorityBlockingQueue(int maxSize) {
        this.queue = new PriorityBlockingQueue<>();
        this.maxSize = maxSize;
    }

    public boolean offer(E e) {
        if (queue.size() >= maxSize) {
            // 队列已满，进行相应的处理，这里简单返回 false
            return false;
        }
        return queue.offer(e);
    }

    public E poll() {
        return queue.poll();
    }
}

public class MemoryUsageExample {
    public static void main(String[] args) {
        BoundedPriorityBlockingQueue<Integer> boundedQueue = new BoundedPriorityBlockingQueue<>(3);
        boolean result = boundedQueue.offer(1);
        System.out.println("Offer result: " + result);
        result = boundedQueue.offer(2);
        System.out.println("Offer result: " + result);
        result = boundedQueue.offer(3);
        System.out.println("Offer result: " + result);
        result = boundedQueue.offer(4);
        System.out.println("Offer result: " + result);
    }
}

在上述代码中，自定义了一个 BoundedPriorityBlockingQueue 类，在插入元素时检查队列中的元素数量，如果超过最大元素数量，则返回 false，避免队列中的元素无限增长。

十、总结与展望

10.1 总结

PriorityBlockingQueue 是 Java 并发包中一个非常有用的队列实现，它结合了优先级排序和阻塞队列的特性，为多线程环境下的任务处理提供了强大的支持。

10.1.1 核心特性

• 优先级排序 ：队列中的元素会根据其优先级进行排序，每次取出的元素都是优先级最高的元素。这使得 PriorityBlockingQueue 在任务调度、事件处理等场景中非常有用。
• 线程安全 ：通过 ReentrantLock 和 Condition 条件变量，保证了在多线程环境下对队列的操作是线程安全的。无论是插入、删除还是查看操作，都能在锁的保护下有序进行。
• 无界特性 ：PriorityBlockingQueue 是无界队列，理论上可以容纳无限个元素，但在实际使用中会受到系统内存的限制。这使得它在处理大量数据时具有一定的优势。

10.1.2 性能分析

• 插入和删除操作 ：插入和删除操作的时间复杂度主要取决于堆的调整操作，在最坏情况下为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( l o g n ) O(log n) </math>O(logn)，其中 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> n n </math>n 是队列中元素的数量。
• 查看操作 ：查看操作的时间复杂度为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( 1 ) O(1) </math>O(1)，只需要返回堆顶元素。
• 迭代器操作 ：遍历操作的时间复杂度为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( 1 ) O(1) </math>O(1)，删除操作的时间复杂度为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( l o g n ) O(log n) </math>O(logn)。

10.1.3 使用场景

PriorityBlockingQueue 适用于各种需要根据优先级进行任务处理的场景，如任务调度系统、事件处理系统、资源分配系统等。

10.2 展望

10.2.1 性能优化

虽然 PriorityBlockingQueue 在大多数情况下能够满足需求，但在高并发场景下，锁竞争可能会成为性能瓶颈。未来可以考虑使用无锁算法或更细粒度的锁机制来进一步提高性能。例如，可以借鉴 ConcurrentLinkedQueue 的无锁算法，实现一个无锁的优先级队列。

10.2.2 功能扩展

可以考虑为 PriorityBlockingQueue 添加更多的功能，如支持元素的动态优先级调整、支持批量插入和删除操作等。这些功能可以进一步提高 PriorityBlockingQueue 的灵活性和实用性。

10.2.3 与其他组件的集成

PriorityBlockingQueue 可以与其他 Java 并发组件进行集成，如线程池、定时任务等，以构建更加复杂和高效的并发系统。例如，可以将 PriorityBlockingQueue 与 ScheduledThreadPoolExecutor 结合使用，实现一个具有优先级的定时任务调度系统。

总之，PriorityBlockingQueue 是一个非常强大的并发工具，随着 Java 并发编程的不断发展，它的性能和功能也将不断得到优化和扩展。开发者可以根据实际需求合理使用 PriorityBlockingQueue，并在实践中不断探索和创新。