小米最近在刷社招面试题，发现“ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 的区别”频繁出现在面试官的题库里。
作为一名喜欢分享技术的 31 岁“老程序员”，小米觉得有必要深挖一波，顺便给大家讲讲这两位 Java 并发容器中的明星选手。毕竟，光会 API 可不够，面试官喜欢追着问底层原理！
好了，故事开始了！
起源：为什么需要阻塞队列？
某一天，小米在公司加班，产品经理老王突然跑来：“小米，我们的任务队列经常出错，你看看咋回事？”
小米打开日志一看，原来是有些线程在消费任务的时候队列为空，导致 NullPointerException，而生产者又可能突然暴增，导致 OutOfMemoryError。
于是，小米一拍脑袋：“这就是典型的生产者-消费者问题，用阻塞队列就能解决！ ”
阻塞队列的作用：
- 生产者-消费者模型：生产者不断往队列里放数据，消费者不断从队列取数据，生产快了队列会阻塞生产者，消费慢了队列会阻塞消费者，保证了流量的平稳。
- 线程间通信：不需要使用 synchronized 和 wait/notify，内部已经封装好了锁机制，简化多线程编程。
- 防止过载：队列可以设置容量上限，防止生产过快导致 OOM。
java.util.concurrent 包里提供了多个阻塞队列，今天我们重点讲解ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue，它们是面试中最常考的两位“老大哥”。
ArrayBlockingQueue：数组实现的有界队列
基本特点：
- 基于数组，底层是 Object[]，容量固定（有界队列）。
- FIFO（先进先出） ，头部取数据，尾部插入数据。
- 数据结构简单，内存占用低，适合高性能场景。
- 单一 ReentrantLock 进行并发控制，锁粒度大，生产和消费不能同时进行。
源码解析：
ArrayBlockingQueue 面试核心点
- 容量固定，创建时必须指定大小，不能动态扩容。
- 性能较高，但由于采用单一锁，并发能力稍差。
- 数据存放在数组中，适合元素数量稳定的场景，避免频繁扩容带来的开销。
LinkedBlockingQueue：链表实现的有界/无界队列
基本特点：
- 基于链表，底层是 Node 链表，可以是有界队列（指定大小）或无界队列（默认 Integer.MAX_VALUE） 。
- FIFO（先进先出） ，头部取数据，尾部插入数据。
- 双锁机制，生产和消费使用不同的 ReentrantLock，并发能力更强。
- 适合吞吐量要求较高的场景，但链表结构可能增加 GC 压力。
源码解析：
LinkedBlockingQueue 面试核心点
- 默认无界，但可以指定大小，防止 OOM。
- 性能更高，采用双锁机制，生产者和消费者可以并行执行。
- 数据存放在链表中，适合元素数量不确定的场景，但链表结构可能增加内存开销和 GC 压力。
场景对比：哪种更适合你的项目？
总结选择指南：
- 数据量稳定，低延迟需求，选 ArrayBlockingQueue（如高频交易系统）。
- 数据量不确定，吞吐量高，选 LinkedBlockingQueue（如日志收集、任务队列）。
- 避免无界 LinkedBlockingQueue，否则可能导致 OOM。
面试真题实战
面试题 1：你会怎么选择 ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue？
答：
- 数据量稳定，需要高性能：ArrayBlockingQueue
- 数据量不确定，需要高吞吐：LinkedBlockingQueue
- 防止 OOM，使用 LinkedBlockingQueue 时务必指定容量
面试题 2：为什么 LinkedBlockingQueue 并发能力比 ArrayBlockingQueue 强？
答：
- LinkedBlockingQueue 采用双锁机制（生产者和消费者各有一把锁），生产和消费可并行。
- ArrayBlockingQueue 采用单锁机制，生产和消费不能并行，导致并发能力稍逊。
总结
今天，我们通过小米的面试经历，深入解析了 ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue。面试官爱问的点，我们都帮大家整理好了！
核心记住三点：
- 固定容量 vs 可扩展性：ArrayBlockingQueue 容量固定，LinkedBlockingQueue 可以无界。
- 单锁 vs 双锁：LinkedBlockingQueue 并发能力更强。
- 适用场景不同：ArrayBlockingQueue 适合高性能场景，LinkedBlockingQueue 适合高吞吐量场景。
END
希望这篇文章能帮助你在面试时稳拿 offer！如果觉得有用，记得点个赞+在看哦！
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