先進者先出，這就是典型的「佇列」。
佇列跟棧非常相似，支援的操作也很有限，也是一種操作受限的線性表資料結構。
最基本的操作也是兩個：
跟棧一樣，佇列可以用陣列來實現，也可以用鍊錶來實現。用陣列實現的棧叫作順序棧，用鍊錶實現的棧叫作鏈式棧。同樣，用陣列實現的佇列叫作順序佇列，用鍊錶實現的佇列叫作鏈式佇列。
2.1、基於陣列的實現
佇列需要兩個指標：乙個是 head 指標，指向隊頭；乙個是 tail 指標，指向隊尾。
// 用陣列實現的佇列
public
class
arrayqueue
// 入隊
public
boolean
enqueue
(string item)
// 出隊
public string dequeue()
}
用資料搬移！但是，每次進行出隊操作都相當於刪除陣列下標為 0 的資料，要搬移整個佇列中的資料，這樣出隊操作的時間複雜度就會從原來的 o(1) 變為 o(n)。能不能優化一下呢？
實際上，我們在出隊時可以不用搬移資料。如果沒有空閒空間了，我們只需要在入隊時，再集中觸發一次資料的搬移操作。
借助這個思想，出隊函式 dequeue() 保持不變，我們稍加改造一下入隊函式 enqueue() 的實現，就可以輕鬆解決剛才的問題了。
// 入隊操作，將 item 放入隊尾
public
boolean
enqueue
(string item)
// 搬移完之後重新更新 head 和 tail
tail -= head;
head =0;
}
items[tail]
= item;
++tail;
return
true
;}
基於鍊錶的實現，我們同樣需要兩個指標：head 指標和 tail 指標。它們分別指向鍊錶的第乙個結點和最後乙個結點。如圖所示，入隊時，tail->next= new_node, tail = tail->next；出隊時，head = head->next。
2.3、迴圈佇列
用陣列來實現佇列的時候，在 tail==n 時，會有資料搬移操作，這樣入隊操作效能就會受到影響。那有沒有辦法能夠避免資料搬移呢？我們來看看迴圈佇列的解決思路。
迴圈佇列，顧名思義，它長得像乙個環。原本陣列是有頭有尾的，是一條直線。現在我們把首尾相連，扳成了乙個環。我畫了一張圖，你可以直觀地感受一下。
迴圈佇列的**實現難度要比前面講的非迴圈佇列難多了。要想寫出沒有 bug 的迴圈佇列的實現**，我個人覺得，最關鍵的是，確定好隊空和隊滿的判定條件。
在用陣列實現的非迴圈佇列中，隊滿的判斷條件是 tail == n，隊空的判斷條件是 head == tail。那針對迴圈佇列，如何判斷隊空和隊滿呢？
隊列為空的判斷條件仍然是 head == tail。
隊滿時，(tail+1)%n=head
當佇列滿時，圖中的 tail 指向的位置實際上是沒有儲存資料的。所以，迴圈佇列會浪費乙個陣列的儲存空間。
public
class
circularqueue
// 入隊
public
boolean
enqueue
(string item)
// 出隊
public string dequeue()
}
阻塞佇列其實就是在佇列基礎上增加了阻塞操作。簡單來說，就是在隊列為空的時候，從隊頭取資料會被阻塞。因為此時還沒有資料可取，直到佇列中有了資料才能返回；如果佇列已經滿了，那麼插入資料的操作就會被阻塞，直到佇列中有空閒位置後再插入資料，然後再返回。
上述的定義就是乙個「生產者 - 消費者模型」！是的，我們可以使用阻塞佇列，輕鬆實現乙個「生產者 - 消費者模型」！
這種基於阻塞佇列實現的「生產者 - 消費者模型」，可以有效地協調生產和消費的速度。當「生產者」生產資料的速度過快，「消費者」來不及消費時，儲存資料的佇列很快就會滿了。這個時候，生產者就阻塞等待，直到「消費者」消費了資料，「生產者」才會被喚醒繼續「生產」。
而且不僅如此，基於阻塞佇列，我們還可以通過協調「生產者」和「消費者」的個數，來提高資料的處理效率。比如前面的例子，我們可以多配置幾個「消費者」，來應對乙個「生產者」。
3.2、併發佇列
執行緒安全的佇列我們叫作併發佇列。最簡單直接的實現方式是直接在 enqueue()、dequeue() 方法上加鎖，但是鎖粒度大併發度會比較低，同一時刻僅允許乙個存或者取操作。實際上，基於陣列的迴圈佇列，利用 cas 原子操作，可以實現非常高效的併發佇列。這也是迴圈佇列比鏈式佇列應用更加廣泛的原因。
3.3、如何選擇佇列的實現形式
我們希望公平地處理每個排隊的請求，先進者先服務，所以佇列這種資料結構很適合來儲存排隊請求。我們前面說過，佇列有基於鍊錶和基於陣列這兩種實現方式。這兩種實現方式對於排隊請求又有什麼區別呢？
基於鍊錶的實現方式，可以實現乙個支援無限排隊的無界佇列（unbounded queue），但是可能會導致過多的請求排隊等待，請求處理的響應時間過長。所以，針對響應時間比較敏感的系統，基於鍊錶實現的無限排隊的執行緒池是不合適的。
而基於陣列實現的有界佇列（bounded queue），佇列的大小有限，所以執行緒池中排隊的請求超過佇列大小時，接下來的請求就會被拒絕，這種方式對響應時間敏感的系統來說，就相對更加合理。不過，設定乙個合理的佇列大小，也是非常有講究的。佇列太大導致等待的請求太多，佇列太小會導致無法充分利用系統資源、發揮最大效能。
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