1、如何理解"队列"？
类比栈，栈只支持两个基本操作：入栈push()和出栈pop()。对于队列的基本操作也只有两个：入队enqueue(),放一个数据到队列尾部；出队dequeue()，从队列头部去一个元素。(如下图)
2、顺序队列和循环队列
用数组实现的队列叫做顺序队列，用链表实现的队列叫做链式队列。队列具有先进先出的特性，支持在队尾插入元素，在队头删除元素。
(1)、 顺序队列
那究竟如何实现一个队列？我们先来看下基于数组的实现方法（Java语言）
那么队列是如何实现的？请继续往下看
对于栈来说，我孟只需要一个栈顶指针就可以。但是队列需要两个指针：一个是head指针，指向队头；一个是tail指针，指向队尾。
当a,b,c,d依次入队列之后，队列中head指针指向下标为0的位置，tail指针指向下标为4的位置。（如下图）
当我们调用两次出对操作之后，队列中的head指针指向下标为2的位置，tail指针仍然指向下标为4的位置。
随着不停地进行入队、出队操作，head和tail都会持续往后移动。当tail移动到最右边，即使数组中还有空闲空间，也无法继续往队列中添加数据了。那么怎么解决呢？
类比数组的删除操作会导致数组中的数据不连续，我们将数据搬移。但是，每次进行出队操作都相当于删除数组下标为0的数据，要搬移整个队列中的数据，这样出队操作的时间复杂度就会从原来的O(1)变为O(n).
优化一下，实际上我们在出队时可以不用搬移数据。如果没有空闲空间了，我们只需要在入队时，再集中触发一次数据的搬移操作。借助这个思想，出对函数dequeue()保持不变，我们稍加改造一下入队函数enqueue()的实现，就可以解决。(如下图）
从代码中我们看到，当队列的tail指针移动到数组的最右边后，如果有新的数据入队，我们可以将head到tail之间的数据，整体搬移到数组中0到tail-head的位置。
这种实现思路中，出队操作的时间复杂度仍然是O(1)。
基于链表的队列实现方法。
基于链表的实现我们同样需要两个指针：head指针和tail指针。他们分别指向链表的第一个结点和最后一个结点。（如图所示），入队时，tail->next=new_node,tail->next;出队时，head=head->next。
（2）、循环队列
循环队列，顾名思义，它长得像环。原本数组是有头有尾，是一条直线。现在我们把首尾相连，掰成了一个环。（如下图）
我们可以看到，图中这个队列得大小为8,当前head=4,tail=7。但有一个新的元素入队时，我们放入下标为7的位置。但这个时候，我们并不把tail更新为8，而是将其在环中后移一位，到了下标为0的位置。再当有一个元素b入队时，我们将b放入下标为0的位置，然后tail加1更新为1。所以，在a,b 依次入队后，循环队列中的元素就变成了下面的样子：
通过这种方法，我们成功避免了数据搬移操作。看起来不难理解，但是循环队列的代码实现难度要比前面讲的非循环队列难得多。要想写出没有bug的循环队列的实现代码，我个人觉得，最关键的是，确定好队空和队满的判定条件。
对于队列的队空判断条件仍然是head==tail。但队列满的判断条件就稍微有点复杂。下图为一张队列满的图：
如图中画的队列满的情况,tail=3,head=4,n=8,所以总结一下规律就是:(3+1)%8=4。多画几张队满的图，你就会发现，但队满时，(tail+1)%n=head。
如图所示，但队列满时，图中的tail指向的位置实际上是没有存储数据的。所以循环队列会浪费一个数组的存储空间。
下面是实现的代码(如下图）
3、组塞队列和并发队列
阻塞队列其实就是在队列基础上增加了阻塞操作。简单来说，就是在队列为空的时候，从头取数据会被阻塞。因为此时还没有数据可取，直到队列中有了数据才能返回；如果队列满了，那么插入数据的数据操作就会被阻塞，直到队列中有空闲位置后再插入数据，然后再返回。
上述的定义就是一个“生产者-消费者模型”！是的，我们可以使用阻塞队列，轻松实现一个“生产者-消费者模型”！
这种基于阻塞队列实现的“生产者-消费者模型”，可以有效地协调生产和消费的速度。当“生产者”生产数据的速度多快，“消费者”来不及消费时，存储数据的队列就会很满了。这个时候生产者就阻塞等待，直到“消费者”消费了数据，“生产者”才会被唤醒继续“生产“。
而且不仅如此，基于阻塞队列，我们还可以通过协调“生产者”和“消费者”的个数来提高数据的处理效率。比如前面的例子，我们可以配置几个”消费者“，来对应一个”生产者“。
在多线程情况下，会有多个线程同时操作队列，这个时候就会存在线程安全问题，那如何实现一个线程安全的队列？
线程安全的队列我们叫做并发队列。最简单直接的方式是直接在enqueue ()、dequeue()方法上加锁，但是锁粒度大并发度会比较低，同一时刻仅允许一个存或者取操作。实际上，基于数组的循环队列，利用CAS原子操作，可以实现非常高的并发队列。这也是循环队列比链式队列应用更加广泛的原因。
4、问题：
当我们向固定大小的线程池中请求一个线程时，如果线程中没有空闲的资源了，这个时候线程池如何处理这个请求？是拒绝请求还是排队，各种处理策略又是怎么实现的呢?
我们一般有两种处理策略。第一种是非阻赛的处理方式，直接拒绝任务请求；另一种是阻塞的处理方式，将请求排队列，等到有空闲线程时，取出排队的请求继续处理。
那如何存储排队的请求?
我们希望公平地处理每个排队的请求，先进者先服务，所以队列这种数据结构很适合来存储排队请求。我们前面说过，队列有基于链表和数组这两种实现方式，那么这两种实现方式对于排队请求又有什么区别呢？
基于链表的实现方式，可以实现一个支持无限排队的无界队列，但是可能会导致过多的请求排队等候，请求响应的时间过长。所以针对响应时间比较敏感的系统，基于链表实现的无限循环排队的线程池是不合适的。
而基于数组实现的有界队列，队列的大小有限，所以线程池中排队的请求超过队列大小时，接下来的请求就会被拒绝，这种方式对响应时间敏感的系统来说，就相对更加合理。不过，设置一个合理的队列大小，也是非常有讲究的队列太大导致等待的请求太多，队列太小会导致无法充分利用资源、发挥最大性能。
除了前面讲到队列应用在线程池请求排场的场景之外，队列可以应用在任何有限资源池中，用于排队请求，比如数据库连接池等。实际上，对于大部分资源有限的场景，但没有空闲资源时，基本上都可以通过“队列”这种数据结构来实现请求排队。
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