java 设计与解决方案，队列排队，同步等待

java 设计与解决方案
多条请求 -到-》java服务每次批量最多2个并行处理能力。剩余的请求则进入队列排队，同步等待。

有什么实现方式和思路呢

搞个线程池，只给两个线程处理请求

你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/266299
你还可以看下java参考手册中的 java-入门 - 对Java技术的介绍，以及安装Java开发软件和使用它来创建一个简单程序的课程。- Java技术现象提供了整个Java技术的概述。它同时讨论了Java编程语言和平台，广泛介绍了这项技术能做什么，以及它将如何使你的生活更轻松。-关于Java技术
除此之外, 这篇博客: JAVA语言是一种编译型-解释型语言，同时具备编译特性和解释特性中的 2.JAVA语言是一种编译型-解释型语言，同时具备编译特性和解释特性 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
其所谓的编译过程只是将.java文件编程成平台无关的字节码.class文件，
并不是向C一样编译成可执行的机器语言，注意Java中所谓的“编译”和传统的“编译”的区别。
作为编译型语言，JAVA程序要被统一编译成字节码文件——文件后缀是.class。此种文件在java中又称为类文件。
java类文件不能在计算机上直接执行，它需要被java虚拟机翻译成本地的机器码后才能执行，而java虚拟机的翻译过程则是解释性的。
java字节码文件首先被加载到计算机内存中，然后读出一条指令，翻译一条指令，执行一条指令，该过程被称为java语言的解释执行，是由java虚拟机完成的。
以上说的是Java的解释执行，但是比如我们大多数情况使用的Hotspot JVM，都提供了动态编译器JIT，能够追踪热点代码，然后变成机器指令，这种情况下部分热点代码就属于编译执行，而不是解释执行了。
您还可以看一下祝侦科老师的Java并发编程精讲课程中的线程的同步异步，阻塞非阻塞小节, 巩固相关知识点

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

针对该问题，可以采用以下设计和实现方案：

首先需要定义一个队列类，可以使用Java自带的Queue接口或者实现该接口。在该队列类中，需要实现入队、出队以及获取队列大小等方法。
为了实现同步等待和并行处理，可以使用多线程来处理队列中的请求。可以将每个请求封装成一个Task类，Task类中可以放置具体的业务逻辑实现。同时可以使用线程池来管理这些Task，并发执行任务。
每次最多批量处理两个请求，可以在Task中设置isBatch属性，如果为true则表示该任务需要批量处理。在线程池中提交任务时，可以优先将isBatch为true的任务排在第一位，这样可以最先处理批量任务，提高效率。
对于剩余的请求，需要进入队列排队等待处理。此处可以使用阻塞队列来实现，如上文所提到的基于数组的有界阻塞队列。当队列已满时，入队操作会被阻塞，等待队列中的元素被取出才能入队。这样可以保证请求不会丢失，而且可以避免过多的请求导致服务崩溃。
为了保证线程安全，需要进行同步处理。可以在队列中设置锁对象，每次入队和出队时都需要获取锁，保证线程互斥。同时在每个Task中也需要进行同步处理，尤其是修改共享资源时，需要使用synchronized进行同步。
具体的实现思路如下：

import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class MyQueue {
    private Queue<Task> taskQueue;
    private ReentrantLock lock;

    public MyQueue() {
        taskQueue = new ArrayBlockingQueue<>(100);
        lock = new ReentrantLock();
    }

    /* 将Task加入队列 */
    public void enqueue(Task task) {
        lock.lock();
        try {
            taskQueue.offer(task);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    /* 取出队列中的一个Task */
    public Task dequeue() {
        lock.lock();
        try {
            if (taskQueue.isEmpty()) {
                return null;
            } else {
                return taskQueue.poll();
            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    /* 获取队列大小 */
    public int size() {
        lock.lock();
        try {
            return taskQueue.size();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    /* 线程池处理任务 */
    public void process() {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3);
        while (true) {
            Task task;
            // 优先处理批量任务
            for (int i = 0; i < 2; i++) {
                task = dequeue();
                if (task != null && task.isBatch()) {
                    executorService.submit(task);
                }
            }
            // 处理非批量任务
            task = dequeue();
            if (task != null) {
                executorService.submit(task);
            }
        }
    }
}

class Task implements Runnable {
    private boolean isBatch;
    // 具体的业务逻辑
    // ...

    public Task(boolean isBatch) {
        this.isBatch = isBatch;
    }

    public boolean isBatch() {
        return isBatch;
    }

    @Override
    public void run() {
        // 业务逻辑的具体实现
    }
}

以上就是一个可行的队列排队的解决方案。该方案可以处理并发请求，同时保证所有请求都被处理，而且不会有请求丢失。具体实现上还要根据实际情况来进行优化和扩展。