BlockingDeque是Java中支持双端阻塞操作的队列接口，核心方法包括两端插入、移除、查看及阻塞特性；通过LinkedBlockingDeque实现线程安全的生产者-消费者模型，适用于工作窃取、优先级任务处理等场景，使用时需注意容量设置与方法选择以优化并发性能。
在Java中，BlockingDeque 是一个支持两端插入和移除操作的双端阻塞队列接口。它位于 java.util.concurrent 包下，适用于多线程环境下需要从队列头部或尾部进行阻塞式读写操作的场景。实现类如 LinkedBlockingDeque 提供了线程安全的操作，并能在队列为空或满时阻塞线程。
1. BlockingDeque 接口核心方法
BlockingDeque 继承自 BlockingQueue 并扩展了双端操作能力，主要方法分为四类：
- 插入操作：
- addFirst(e) / addLast(e)：立即插入，失败抛异常
- offerFirst(e) / offerLast(e)：立即插入，返回Boolean
- offerFirst(e, timeout, unit)：带超时的插入，若空间不足则等待
- 移除操作：
- removeFirst() / removeLast()：立即移除，失败抛异常
- pollFirst() / pollLast()：立即移除，为空返回NULL
- pollFirst(timeout, unit)：带超时的移除，可等待元素出现
- 查看操作：
- peekFirst() / peekLast()：获取但不移除元素
- 阻塞特性：
- 当队列满时，插入操作可阻塞直到有空间
- 当队列空时，移除操作可阻塞直到有元素
2. 使用 LinkedBlockingDeque 实现双端阻塞队列
LinkedBlockingDeque 是 BlockingDeque 的常用实现，支持可选的容量限制。以下是一个生产者-消费者模型示例，展示如何从两端操作队列：
import java.util.concurrent.*; public class BlockingDequeExample { private static final BlockingDeque<String> deque = new LinkedBlockingDeque<>(5); public static void main(String[] args) { Thread producer = new Thread(() -> { try { deque.putLast("任务1"); System.out.println("生产者放入: 任务1"); Thread.sleep(1000); deque.putFirst("紧急任务"); System.out.println("生产者放入（优先）: 紧急任务"); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } }); Thread consumer = new Thread(() -> { try { String task1 = deque.takeFirst(); // 先取优先任务 System.out.println("消费者取出: " + task1); String task2 = deque.takeLast(); System.out.println("消费者取出: " + task2); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } }); producer.start(); consumer.start(); } }
输出可能为：
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消费者取出: 紧急任务
生产者放入: 任务1
生产者放入（优先）: 紧急任务
消费者取出: 任务1
说明：putFirst 将“紧急任务”插入头部，takeFirst 优先消费，体现双端控制灵活性。
3. 应用场景与注意事项
BlockingDeque 适合以下场景：
- 工作窃取（Work Stealing）：每个线程维护自己的双端队列，空闲时从其他线程尾部“窃取”任务
- 优先级任务处理：高优先级任务通过 putFirst 插入，保证优先执行
- 双向消息通道：一端接收，另一端转发，支持反向操作
使用注意点：
- 默认容量为 Integer.MAX_VALUE，建议显式设置避免内存溢出
- 所有操作自动加锁，保证线程安全，但高并发下可能成为瓶颈
- 选择合适的方法：阻塞用 put/take，非阻塞用 offer/poll，带超时用于控制等待时间
基本上就这些。BlockingDeque 提供了比普通阻塞队列更灵活的结构，合理使用可在复杂并发场景中提升效率。