public class ArrayBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {    final Object[] items;               // 容器数组    int takeIndex;                      // 出队索引    int putIndex;                       // 入队索引    int count;                          // 排队个数    final ReentrantLock lock;           // 全局锁    private final Condition notEmpty;   // 出队条件队列    private final Condition notFull;    // 入队条件队列    ...}

ArrayBlockingQueue 的结构如图所示：

如图所示，

ArrayBlockingQueue 的数组其实是一个逻辑上的环状结构，在添加、取出数据的时候，并没有像 ArrayList 一样发生数组元素的移动（当然除了 removeAt(final int removeIndex)）；

并且由 takeIndex 和 putIndex 指示读写位置；

在读写的时候还有两个读写条件队列；

下面我们就读写操作，对源码简单分析：

public void put(E e) throws InterruptedException {  checkNotNull(e);  final ReentrantLock lock = this.lock;  lock.lockInterruptibly();  try {    while (count == items.length)  // 当队列已满的时候放入 putCondition 条件队列      notFull.await();       enqueue(e);  // 入队  } finally {    lock.unlock();  }}

private void enqueue(E x) {  // assert lock.getHoldCount() == 1;  // assert items[putIndex] == null;  final Object[] items = this.items;  items[putIndex] = x;  // 插入队列  if (++putIndex == items.length) putIndex = 0;  // 指针走一圈的时候复位  count++;  notEmpty.signal();  // 唤醒 takeCondition 条件队列中等待的线程}

public E take() throws InterruptedException {  final ReentrantLock lock = this.lock;  lock.lockInterruptibly();  try {    while (count == 0)  // 当队列为空的时候，放入 takeCondition 条件      notEmpty.await();      return dequeue();   // 出队  } finally {    lock.unlock();  }}

private E dequeue() {  // assert lock.getHoldCount() == 1;  // assert items[takeIndex] != null;  final Object[] items = this.items;  @SuppressWarnings("unchecked")  E x = (E) items[takeIndex];  // 取出元素  items[takeIndex] = null;  if (++takeIndex == items.length)    takeIndex = 0;  count--;  if (itrs != null)    itrs.elementDequeued();  notFull.signal();  // 取出元素后，队列空出一位，所以唤醒 putCondition 中的线程  return x;}

public class LinkedBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {    private final int capacity; // 默认 Integer.MAX_VALUE  private final AtomicInteger count = new AtomicInteger(); // 容量  transient Node<E> head;          // 头结点 head.item == null  private transient Node<E> last;  // 尾节点 last.next == null  private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();  // 出队锁  private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();  // 出队条件  private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();   // 入队锁  private final Condition notFull = putLock.newCondition();    // 入队条件    static class Node<E> {    E item;    Node<E> next;    Node(E x) { item = x; }  }}

LinkedBlockingQueue 的结构如图所示：

如图所示，

LinkedBlockingQueue 其实就是一个简单的单向链表，其中头部元素的数据为空，尾部元素的 next 为空；

因为读写都有竞争，所以在头部和尾部分别有一把锁；同时还有对应的两个条件队列；

下面我们就读写操作，对源码简单分析：

public boolean offer(E e) {  if (e == null) throw new NullPointerException();  final AtomicInteger count = this.count;  if (count.get() == capacity) return false;  // 如果队列已满，直接返回失败  int c = -1;  Node<E> node = new Node<E>(e);              // 将数据封装为节点  final ReentrantLock putLock = this.putLock;  putLock.lock();  try {    if (count.get() < capacity) {      enqueue(node);                          // 入队      c = count.getAndIncrement();      if (c + 1 < capacity)                   // 如果队列未满，则继续唤醒 putCondition 条件队列        notFull.signal();    }  } finally {    putLock.unlock();  }  if (c == 0)           // 如果添加之前的容量为0，说明在出队的时候有竞争，则唤醒 takeCondition    signalNotEmpty();   // 因为是两把锁，所以在唤醒 takeCondition的时候，还需要获取 takeLock  return c >= 0;}

private void enqueue(Node<E> node) {  // assert putLock.isHeldByCurrentThread();  // assert last.next == null;  last = last.next = node;  // 连接节点，并设置尾节点}

public E take() throws InterruptedException {  E x;  int c = -1;  final AtomicInteger count = this.count;  final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;  takeLock.lockInterruptibly();  try {    while (count.get() == 0) {   // 如果队列为空，则加入 takeCondition 条件队列      notEmpty.await();    }    x = dequeue();               // 出队    c = count.getAndDecrement();    if (c > 1)      notEmpty.signal();         // 如果队列还有剩余，则继续唤醒 takeCondition 条件队列  } finally {    takeLock.unlock();  }  if (c == capacity)             // 如果取之前队列是满的，说明入队的时候有竞争，则唤醒 putCondition    signalNotFull();             // 同样注意是两把锁  return x;}

private E dequeue() {  // assert takeLock.isHeldByCurrentThread();  // assert head.item == null;  Node<E> h = head;  Node<E> first = h.next;  h.next = h; // help GC   // 将next引用指向自己，则该节点不可达，在下一次GC的时候回收  head = first;  E x = first.item;  first.item = null;  return x;}

根据以上的讲解，我们可以逐步分析出一些不同，以及在不同场景队列的选择：

结构不同

ABQ：基于数组，有界，一把锁；

LBQ：基于链表，×××，两把锁；

内存分配

ABQ：队列空间预先初始化，受堆空间影响小，稳定性高；

LBQ：队列空间动态变化，受对空间影响大，稳定性差；

入队、出队效率

ABQ：数据直接赋值，移除；队列空间重复使用，效率高；

LBQ：数据需要包装为节点；需开辟新空间，效率低；

竞争方面

ABQ：出入队共用一把锁，相互影响；竞争严重时效率低；

LBQ：出入队分用两把锁，互不影响；竞争严重时效率影响小；

所以在这里并不能简单的给出详细的数据，证明哪个队列更适合什么场景，最好是结合实际使用场景分析。