需求背景就是实现用户行为分析系统的接入层服务，使用Kafka接收来自接入服务的消息。公司内提供了一套大数据组件工具，所以可以不用关注Kafka集群怎么搭建，都是界面上点点点的事情。但是本着学习的心态，还是照着官方文档走了一遍安装过程，这样可以在实际应用过程少一些困惑。
SynchronousQueue是无界的，是一种无缓冲的等待队列，但是由于该Queue本身的特性，在某次添加元素后必须等待其他线程取走后才能继续添加；可以认为SynchronousQueue是一个缓存值为1的阻塞队列，但是isEmpty()方法永远返回是true，remainingCapacity() 方法永远返回是0，remove()和removeAll() 方法永远返回是false，iterator()方法永远返回空，peek()方法永远返回null。
本例子仅仅是博主学习阻塞队列和后的一些小实践，并不是真正的应用场景！ 生产者消费者场景是我们应用中最常见的场景，我们可以通过ReentrantLock的Condition和对线程进行wait，notify同通信来实现生产者和消费者场景，前者可以实现多生产者和多消费者模式，后者仅可以实现一生产者，一消费者模式。 今天我们就利用阻塞队列来实现下生产者和消费者模式（里面还利用了线程池）。 看过我关于阻塞队列博文的朋友已经知道，阻塞队列其实就是由ReentrantLock实现的！ 场景就不描述了，为简单的多生产者
前言 在 Android多线程(一)线程池这篇文章时，当我们要创建ThreadPoolExecutor的时候需要传进来一个类型为BlockingQueue的参数，它就是阻塞队列，在这一篇文章里我们会介绍阻塞队列的定义、种类、实现原理以及应用。 1.什么是阻塞队列 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。 BlockingQueue有两个常见阻塞场景 当队列中没有数据的情况下，消费者端的所有
dubbo是阿里开源的一个远程服务调用（Remote Procedure Call，即RPC）的分布式服务框架，符合典型的生产者消费者模型。
1.保证消息传递与一致性 1.1生产者确保消息自主性 当生产者发送一条消息时，它必须完成他的所有业务操作。 如下图： 这保证消费者接受到消息时，生产者已处理完毕相关业务，也就是1PC的基础。 1.2
生产者消费者模型（CP模型）是一种非常经典的设计，常常出现在各种 「操作系统」 书籍中，深受教师们的喜爱；这种模型在实际开发中还被广泛使用，因为它在多线程场景中是十分高效的！
生产者 - 消费者模型 Producer-consumer problem 是一个非常经典的多线程并发协作的模型，在分布式系统里非常常见。也是面试中无论中美大厂都非常爱考的一个问题，对应届生问的要少一些，但是对于有工作经验的工程师来说，非常爱考。
Kafka的整体架构非常简单，是显式分布式架构，主要由producer、broker（kafka）和consumer组成。
rabbitmq采用了镜像队列的方式实现队列的高可用，镜像队列的使用、配置、内部实现原理网上有很多文章都有介绍，自己很久之前也曾总结过相关内容。但回过头再来看镜像队列，仍然有新的发现，本文分析总结了镜像队列生产消费的数据流以及节点流量，以便更好的使用镜像队列。
在java.util.Concurrent包中，BlockingQueue很好的解决了在多线程中，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。同时，BlockingQueue也用于java自带线程池的缓冲队列中，了解BlockingQueue也有助于理解线程池的工作模型。
在 Java 多线程编程中，还有一个非常重要的设计模式，它就是：生产者和消费者模型。
RocketMQ是一款可靠性非常强的一款消息中间件,概念相比如RabbitMQ来讲也相对简单,只有一个生产消费的概念并不涉及多种消费订阅模式.
Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。
前言： 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
转自：https://www.cnblogs.com/threecha/p/13737421.html
我们使用线程操作临界资源的时候要先去判断临界资源是否满足条件：并不能事前得知，只能通过先加锁判断，再检测，再操作、解锁，因为我们在操作临界资源的时候，有可能不就绪，但是我们无法提前得知，所以只能先加锁再检测，根据检测结果，决定下一步怎么走，那我们能不能通过一种办法提前得知是否满足条件呢？这样就不用加锁了，直接让线程等待或者访问：答案就是信号量
这里我们先主要针对ringbuffer默认使用的sequencer，com.lmax.disruptor.MultiProducerSequencer#next():
①实现生产者—消费者问题的模拟，以便更好的理解此经典进程同步问题。生产者－消费者问题是典型的PV操作问题，假设系统中有一个比较大的缓冲池，生产者的任务是只要缓冲池未满就可以将生产出的产品放入其中，而消费者的任务是只要缓冲池未空就可以从缓冲池中拿走产品。缓冲池被占用时，任何进程都不能访问。
面试官：OK，那我们继续上次的话题，就是MQ如何保证消息的可靠性，或者说如何保证消息不丢失呢？
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。
C#感觉比MFC和QT好用多了，决定以后除了特殊要求外都用C#开发:)。记录一下用C#实现生产者消费者模式吧。 先介绍一下这个模式，简而言之就是生产者（可能有数个）生产东西，消费者（可能有数个）消费前面生产的东西。举个生活中的例子就是苹果有好几个厂家（生产者）生产iphone，线下线上的购买者（消费者）通过多种途径消耗掉iphone的库存。再举一个实际开发中的例子，我架设了四个摄像头同时不间断拍照，我需要不断的处理得到的图片，这也是生产者消费者模式。
RabbitMQ 是一套开源（MPL）的消息队列服务软件，是由 LShift 提供的一个 Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) 的开源实现，由以高性能、健壮以及可伸缩性出名的 Erlang 写成。
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。
我们可以看到，ArrayBockingQueue 维护了一个 Object 类型的数组，takeIndex 和 putIndex 分别表示队首元素和队尾元素的下标，count表示队列中元素的个数，接着往下看
在网上有不少人发现了这个问题，却没有说明这个问题背后的故事，今天笔者就从源头把这个问题解释下，先把demo程序中用到的两个类代码贴出来：
生产者消费者问题是研究多线程程序时绕不开的问题，它的描述是有一块生产者和消费者共享的有界缓冲区，生产者往缓冲区放入产品，消费者从缓冲区取走产品，这个过程可以无休止的执行，不能因缓冲区满生产者放不进产品而终止，也不能因缓冲区空消费者无产品可取而终止。
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。
在前面我们接触的队列都是非阻塞队列，比如PriorityQueue、LinkedList（LinkedList是双向链表，它实现了Dequeue接口）。
学生是典型的消费者，供货商是典型的生产者。假设学生有泡面、火腿肠、玩具等等的需求，而供货商会生产尽可能覆盖学生需求的商品，但是一般并不会直接卖给学生，而是供货给超市，从而在超市里做买卖。
说明，上面排除了 slf4j-log4j12 依赖，不排除会报错，这里我忘记了爆的是包重复依赖还是其他问题
但MQ在实际应用中不是说保证消息不丢失就万无一失了，它还有两个令人头疼的问题：重复消费和乱序。
RocketMQ 是大家耳熟能详的消息队列，开源项目 rocketmq-spring 可以帮助开发者在 Spring Boot 项目中快速整合 RocketMQ。
我们写这段代码的初衷是因为刚开始的时候 IMG_LIST 可能是 0 ，因为生产者还没来得及做，所以让消费者等一下生产者，所以 continue，但是设想一下到最后的时候，消费者已经消耗完所有的 IMG_LIST 资源了。IMG_LIST 确实为空了，他还在这里不停的循环。
public interface BlockingQueue<E> extends Queue<E> {
在上一课中，我们已经学习到了什么是消息队列，有哪些消息队列，以及我们会用到哪个消息队列。今天，就直接进入主题，学习第一种，最简单，但也是最常用，最好用的消息队列模式。
JDK1.5引入了java.util.concurrent包，里边很有多有用的组件，我们挑选一些来学习
程磊，某手机大厂系统开发工程师，阅码场荣誉总编辑，最大的爱好是钻研Linux内核基本原理。
交换机的类型，direct、topic、fanout、headers，durability（是否需要持久化true需要）auto delete当最后一个绑定Exchange上的队列被删除Exchange也删除。
假设，我们mq服务器上有上万条未处理的消息，我们随便打开一个消费者客户端，会出现什么样的情况呢？
Disruptor的RingBuffer, 之所以可以做到完全无锁，也是因为"单线程写"，这是所有"前提的前提"，离了这个前提条件，没有任何技术可以做到完全无锁。Redis、Netty等等高性能技术框架的设计都是这个核心思想。
前面我们手写实现了一个单向队列，一个循环队列，今天我们再手写实现一个阻塞队列。顾名思义，阻塞队列就是在普通队列的基础上加了阻塞功能。本文是为了后面看ArrayBlockingQueue的源码做的前期准备。
以前一直听说有Disruptor这个东西，都是性能很强大，所以这几天自己也看了一下。 下面是自己的学习笔记，另外推荐几篇自己看到写的比较好的博客： Disruptor——一种可替代有界队列完成并发线程间数据交换的高性能解决方案 Disruptor3.0的实现细节
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/134196.html原文链接：https://javaforall.cn
引入： 举个例子，我们想买个生活用品，但是没有交易场所的话，我们就只能直接去供货商那里去买。我们每人每次买一两件，对于供货商来说，为了这一两件商品去开启厂子里的机器进行生产，是很亏本的事情。因此，有了交易场所——超市等存在，它们作为交易商品的媒介，工作就是集中需求，分发产品。 消费者和生产者之间通过超市进行交易。当消费者没有消费的同时，生产者也可以继续生产；当消费者过来消费的同时，生产者也可以停止生产（例子：周内生产者上班生产商品，学生上学不来超市购买商品；周末生产者放假休息，不进行生产工作，学生过来超市购买商品）。由此，生产和消费这两件事就可以解耦了，我们把临时保存产品的场所称为缓冲区。
https://kafka-python.readthedocs.io/en/master/
在探讨可重入锁之后，接下来学习阻塞队列，这篇文章也是断断续续的写了很久，因为最近开始学ssm框架，准备做一个自己的小网站，后续可能更新自己写网站的技术分享。 请尊重作者劳动成果，转载请标明原文链接： http://www.cnblogs.com/superfj/p/7757876.html 阻塞队列是什么？ 首先了解队列，队列是数据先进先出的一种数据结构。阻塞队列，关键字是阻塞，先理解阻塞的含义，在阻塞队列中，线程阻塞有这样的两种情况： 1.当阻塞队列为空时，获取队列元素的线程将等待，直到该则塞队列非空；
这里后面打算出一期，品质比较高的文章系列，分类以语言为主，在这个文章系统里，基本是一个比较热门的知识点或者是一个比较大的知识点，我会复现，然后谈谈自己的理解
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