表 14-1 显示了我们讨论的 Deque 和 Queue 实现的一些示例操作的顺序性能，不考虑锁定和 CAS 开销。这些结果对于理解您选择的实现的行为而言应该很有意思，但正如我们在本章开头提到的那样，它们不可能是决定性因素。 您的选择更可能取决于应用程序的功能和并发性要求。
在选择队列时，首先要问的问题是你选择的实现是否需要支持并发访问; 如果不是，你的选择很简单。 对于 FIFO 排序，请选择 ArrayDeque; 优先级排序，PriorityQueue。
如果您的应用程序确实需要线程安全性，则您需要考虑订购。 如果您需要优先级或延迟排序，则显然必须分别选择 PriorityBlockingQueue 或 DelayQueue。另一方面，如果 FIFO 排序是可以接受的，则第三
表 14-1。不同 Queue 和 Deque 实现的比较性能
| offer | peek | poll | size | |
|---|---|---|---|---|
| PriorityQueue | O(log n) | O(1) | O(log n) | O(1) |
| ConcurrentLinkedQueue | O(1) | O(1) | O(1) | O(n) |
| ArrayBlockingQueue | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) |
| LinkedBlockingQueue | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) |
| PriorityBlockingQueue | O(log n) | O(1) | O(log n) | O(1) |
| DelayQueue | O(log n) | O(1) | O(log n) | O(1) |
| LinkedList | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) |
| ArrayDeque | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) |
| LinkedBlockingDeque | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) |
问题在于你是否需要阻塞方法，就像你通常为生产者 - 消费者问题所做的那样（要么是因为消费者必须通过等待来处理一个空队列，要么是因为想通过限制队列限制对它们的需求，然后生产者有时必须等待）。如果您不需要阻塞方法或队列大小的限制，请选择高效且免等待的 ConcurrentLinkedQueue。
如果您确实需要阻塞队列，因为您的应用程序需要支持生产者与消费者的协作，请暂停以考虑是否真的需要缓冲数据，或者您是否需要在线程之间安全地交换数据。如果您可以不使用缓冲（通常是因为您确信会有足够的消费者来防止数据堆积），那么 SynchronousQueue 是剩余 FIFO 阻止实现 LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue 的有效替代方案。
否则，我们终于留下了这两者之间的选择。如果无法修复队列大小的实际上限，则必须选择 LinkedBlockingQueue，因为 ArrayBlockingQueue 总是有界的。对于有限使用，您将根据性能在两者之间进行选择。它们在图 14-1 中的性能特点是相同的，但这些只是顺序访问的公式;它们在并发使用中的表现是一个不同的问题。正如我们上面提到的，如果超过三个或四个线程正在服务，LinkedBlockingQueue 总体上比 ArrayBlockingQueue 更好。这符合 LinkedBlockingQueue 的头部和尾部被独立锁定的事实，允许同时更新两端。另一方面，ArrayBlockingQueue 不必为每个插入分配新的对象。如果队列性能对于您的应用程序的成功至关重要，那么您应该使用对您来说最重要的基准来衡量这两个实现：您的应用程序本身。