大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

SynchronousQueue简介

Java 6的并发编程包中的SynchronousQueue是一个没有数据缓冲的BlockingQueue，
生产者线程对其的插入操作put必须等待消费者的移除操作take，反过来也一样。
不像ArrayBlockingQueue或LinkedListBlockingQueue，SynchronousQueue内部并没有数据缓存空间，
你不能调用peek()方法来看队列中是否有数据元素，
因为数据元素只有当你试着取走的时候才可能存在，不取走而只想偷窥一下是不行的，
当然遍历这个队列的操作也是不允许的。队列头元素是第一个排队要插入数据的线程，而不是要交换的数据。
数据是在配对的生产者和消费者线程之间直接传递的，并不会将数据缓冲数据到队列中。可以这样来理解：
生产者和消费者互相等待对方，握手，然后一起离开。

特点

• 不能在同步队列上进行 peek，因为仅在试图要取得元素时，该元素才存在；
• 除非另一个线程试图移除某个元素，否则也不能（使用任何方法）添加元素;也不能迭代队列，因为其中没有元素可用于迭代。队列的头是尝试添加到队列中的首个已排队线程元素； 如果没有已排队线程，则不添加元素并且头为 null。
• 对于其他 Collection 方法（例如 contains），SynchronousQueue 作为一个空集合。此队列不允许 null 元素。
• 它非常适合于传递性设计，在这种设计中，在一个线程中运行的对象要将某些信息、事件或任务传递给在另一个线程中运行的对象，它就必须与该对象同步。
• 对于正在等待的生产者和使用者线程而言，此类支持可选的公平排序策略。默认情况下不保证这种排序。 但是，使用公平设置为 true 所构造的队列可保证线程以 FIFO 的顺序进行访问。 公平通常会降低吞吐量，但是可以减小可变性并避免得不到服务。
• SynchronousQueue的以下方法：
  • iterator() 永远返回空，因为里面没东西。
  • peek() 永远返回null。
  • put() 往queue放进去一个element以后就一直wait直到有其他thread进来把这个element取走。
  • offer() 往queue里放一个element后立即返回，如果碰巧这个element被另一个thread取走了，offer方法返回true，认为offer成功；否则返回false。
  • offer(2000, TimeUnit.SECONDS) 往queue里放一个element但是等待指定的时间后才返回，返回的逻辑和offer()方法一样。
  • take() 取出并且remove掉queue里的element（认为是在queue里的。。。），取不到东西他会一直等。
  • poll() 取出并且remove掉queue里的element（认为是在queue里的。。。），只有到碰巧另外一个线程正在往queue里offer数据或者put数据的时候，该方法才会取到东西。否则立即返回null。
  • poll(2000, TimeUnit.SECONDS) 等待指定的时间然后取出并且remove掉queue里的element,其实就是再等其他的thread来往里塞。
  • isEmpty()永远是true。
  • remainingCapacity() 永远是0。
  • remove()和removeAll() 永远是false。

SynchronousQueue 内部没有容量，但是由于一个插入操作总是对应一个移除操作，
反过来同样需要满足。那么一个元素就不会再SynchronousQueue 里面长时间停留，
一旦有了插入线程和移除线程，元素很快就从插入线程移交给移除线程。也就是说这更像是一种信道（管道），
资源从一个方向快速传递到另一方 向。显然这是一种快速传递元素的方式，
也就是说在这种情况下元素总是以最快的方式从插入着（生产者）传递给移除着（消费者），
这在多任务队列中是最快处理任务的方式。在线程池里的一个典型应用是Executors.newCachedThreadPool()就使用了SynchronousQueue，这个线程池根据需要（新任务到来时）创建新的线程，如果有空闲线程则会重复使用，线程空闲了60秒后会被回收。

使用示例

package com.dxz.queue.block;

import java.util.concurrent.SynchronousQueue;

public class SynchronousQueueDemo { 
   
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
   
        final SynchronousQueue<Integer> queue = new SynchronousQueue<Integer>();

        Thread putThread = new Thread(new Runnable() { 
   
            @Override
            public void run() { 
   
                System.out.println("put thread start");
                try { 
   
                    queue.put(1);
                } catch (InterruptedException e) { 
   
                }
                System.out.println("put thread end");
            }
        });

        Thread takeThread = new Thread(new Runnable() { 
   
            @Override
            public void run() { 
   
                System.out.println("take thread start");
                try { 
   
                    System.out.println("take from putThread: " + queue.take());
                } catch (InterruptedException e) { 
   
                }
                System.out.println("take thread end");
            }
        });

        putThread.start();
        Thread.sleep(1000);
        takeThread.start();
    }
}

结果：

put thread start
take thread start
take from putThread: 1
take thread end
put thread end

实现原理

阻塞算法实现

使用wait和notify实现

阻塞算法实现通常在内部采用一个锁来保证多个线程中的put()和take()方法是串行执行的。
采用锁的开销是比较大的，还会存在一种情况是线程A持有线程B需要的锁，B必须一直等待A释放锁，
即使A可能一段时间内因为B的优先级比较高而得不到时间片运行。
所以在高性能的应用中我们常常希望规避锁的使用。

package com.dxz.queue.block;

public class NativeSynchronousQueue<E> { 
   
    boolean putting = false;
    E item = null;

    public synchronized E take() throws InterruptedException { 
   
        while (item == null)
            wait();
        E e = item;
        item = null;
        notifyAll();
        return e;
    }

    public synchronized void put(E e) throws InterruptedException { 
   
        if (e == null)
            return;
        while (putting)
            wait();
        putting = true;
        item = e;
        notifyAll();
        while (item != null)
            wait();
        putting = false;
        notifyAll();
    }
}

package com.dxz.queue.block;

public class NativeSynchronousQueueTest { 
   

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
   
        final NativeSynchronousQueue<String> queue = new NativeSynchronousQueue<String>();
        Thread putThread = new Thread(new Runnable() { 
   
            @Override
            public void run() { 
   
                System.out.println("put thread start");
                try { 
   
                    queue.put("1");
                } catch (InterruptedException e) { 
   
                }
                System.out.println("put thread end");
            }
        });

        Thread takeThread = new Thread(new Runnable() { 
   
            @Override
            public void run() { 
   
                System.out.println("take thread start");
                try { 
   
                    System.out.println("take from putThread: " + queue.take());
                } catch (InterruptedException e) { 
   
                }
                System.out.println("take thread end");
            }
        });

        putThread.start();
        Thread.sleep(1000);
        takeThread.start();
    }

}

结果：

put thread start
take thread start
put thread end
take from putThread: 1
take thread end

信号量实现

经典同步队列实现采用了三个信号量，代码很简单，比较容易理解：

package com.dxz.queue.block;

import java.util.concurrent.Semaphore;

public class SemaphoreSynchronousQueue<E> { 
   
    E item = null;
    Semaphore sync = new Semaphore(0);
    Semaphore send = new Semaphore(1);
    Semaphore recv = new Semaphore(0);
 
    public E take() throws InterruptedException { 
   
        recv.acquire();
        E x = item;
        sync.release();
        send.release();
        return x;
    }
 
    public void put (E x) throws InterruptedException{ 
   
        send.acquire();
        item = x;
        recv.release();
        sync.acquire();
    }
}

package com.dxz.queue.block;

public class SemaphoreSynchronousQueueTest { 
   

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
   
        final SemaphoreSynchronousQueue<String> queue = new SemaphoreSynchronousQueue<String>();
        Thread putThread = new Thread(new Runnable() { 
   
            @Override
            public void run() { 
   
                System.out.println("put thread start");
                try { 
   
                    queue.put("1");
                } catch (InterruptedException e) { 
   
                }
                System.out.println("put thread end");
            }
        });

        Thread takeThread = new Thread(new Runnable() { 
   
            @Override
            public void run() { 
   
                System.out.println("take thread start");
                try { 
   
                    System.out.println("take from putThread: " + queue.take());
                } catch (InterruptedException e) { 
   
                }
                System.out.println("take thread end");
            }
        });

        putThread.start();
        Thread.sleep(1000);
        takeThread.start();
    }

}

结果：

put thread start
take thread start
take from putThread: 1
take thread end
put thread end

在多核机器上，上面方法的同步代价仍然较高，操作系统调度器需要上千个时间片来阻塞或唤醒线程，
而上面的实现即使在生产者put()时已经有一个消费者在等待的情况下，阻塞和唤醒的调用仍然需要。

Java 5实现

package com.dxz.queue.block;

import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class Java5SynchronousQueue<E> { 
   
    ReentrantLock qlock = new ReentrantLock();
    Queue waitingProducers = new Queue();
    Queue waitingConsumers = new Queue();

    static class Node extends AbstractQueuedSynchronizer { 
   
        E item;
        Node next;

        Node(Object x) { 
    item = x; }
        void waitForTake() { 
    /* (uses AQS) */ }
           E waitForPut() { 
    /* (uses AQS) */ }
    }

    public E take() { 
   
        Node node;
        boolean mustWait;
        qlock.lock();
        node = waitingProducers.pop();
        if(mustWait = (node == null))
           node = waitingConsumers.push(null);
         qlock.unlock();

        if (mustWait)
           return node.waitForPut();
        else
            return node.item;
    }

    public void put(E e) { 
   
         Node node;
         boolean mustWait;
         qlock.lock();
         node = waitingConsumers.pop();
         if (mustWait = (node == null))
             node = waitingProducers.push(e);
         qlock.unlock();

         if (mustWait)
             node.waitForTake();
         else
            node.item = e;
    }
}

Java 5的实现相对来说做了一些优化，只使用了一个锁，使用队列代替信号量也可以允许发布者直接发布数据，而不是要首先从阻塞在信号量处被唤醒。

Java6实现

Java 6的SynchronousQueue的实现采用了一种性能更好的无锁算法 — 扩展的“Dual stack and Dual queue”算法。性能比Java5的实现有较大提升。竞争机制支持公平和非公平两种：非公平竞争模式使用的数据结构是后进先出栈(Lifo Stack)；公平竞争模式则使用先进先出队列（Fifo Queue），性能上两者是相当的，一般情况下，Fifo通常可以支持更大的吞吐量，但Lifo可以更大程度的保持线程的本地化。

代码实现里的Dual Queue或Stack内部是用链表(LinkedList)来实现的，其节点状态为以下三种情况：

• 持有数据 – put()方法的元素
• 持有请求 – take()方法
• 空

这个算法的特点就是任何操作都可以根据节点的状态判断执行，而不需要用到锁。

其核心接口是Transfer，生产者的put或消费者的take都使用这个接口，根据第一个参数来区别是入列（栈）还是出列（栈）。

    /** * Shared internal API for dual stacks and queues. */
    static abstract class Transferer { 
   
        /** * Performs a put or take. * * @param e if non-null, the item to be handed to a consumer; * if null, requests that transfer return an item * offered by producer. * @param timed if this operation should timeout * @param nanos the timeout, in nanoseconds * @return if non-null, the item provided or received; if null, * the operation failed due to timeout or interrupt -- * the caller can distinguish which of these occurred * by checking Thread.interrupted. */
        abstract Object transfer(Object e, boolean timed, long nanos);
    }

TransferQueue实现如下(摘自Java 6源代码)，入列和出列都基于Spin和CAS方法：

       /** * Puts or takes an item. */
        Object transfer(Object e, boolean timed, long nanos) { 
   
            /* Basic algorithm is to loop trying to take either of * two actions: * * 1. If queue apparently empty or holding same-mode nodes, * try to add node to queue of waiters, wait to be * fulfilled (or cancelled) and return matching item. * * 2. If queue apparently contains waiting items, and this * call is of complementary mode, try to fulfill by CAS'ing * item field of waiting node and dequeuing it, and then * returning matching item. * * In each case, along the way, check for and try to help * advance head and tail on behalf of other stalled/slow * threads. * * The loop starts off with a null check guarding against * seeing uninitialized head or tail values. This never * happens in current SynchronousQueue, but could if * callers held non-volatile/final ref to the * transferer. The check is here anyway because it places * null checks at top of loop, which is usually faster * than having them implicitly interspersed. */

            QNode s = null; // constructed/reused as needed
            boolean isData = (e != null);

            for (;;) { 
   
                QNode t = tail;
                QNode h = head;
                if (t == null || h == null)         // saw uninitialized value
                    continue;                       // spin

                if (h == t || t.isData == isData) { 
    // empty or same-mode
                    QNode tn = t.next;
                    if (t != tail)                  // inconsistent read
                        continue;
                    if (tn != null) { 
                  // lagging tail
                        advanceTail(t, tn);
                        continue;
                    }
                    if (timed && nanos <= 0)        // can't wait
                        return null;
                    if (s == null)
                        s = new QNode(e, isData);
                    if (!t.casNext(null, s))        // failed to link in
                        continue;

                    advanceTail(t, s);              // swing tail and wait
                    Object x = awaitFulfill(s, e, timed, nanos);
                    if (x == s) { 
                      // wait was cancelled
                        clean(t, s);
                        return null;
                    }

                    if (!s.isOffList()) { 
              // not already unlinked
                        advanceHead(t, s);          // unlink if head
                        if (x != null)              // and forget fields
                            s.item = s;
                        s.waiter = null;
                    }
                    return (x != null)? x : e;

                } else { 
                               // complementary-mode
                    QNode m = h.next;               // node to fulfill
                    if (t != tail || m == null || h != head)
                        continue;                   // inconsistent read

                    Object x = m.item;
                    if (isData == (x != null) ||    // m already fulfilled
                        x == m ||                   // m cancelled
                        !m.casItem(x, e)) { 
            // lost CAS
                        advanceHead(h, m);          // dequeue and retry
                        continue;
                    }

                    advanceHead(h, m);              // successfully fulfilled
                    LockSupport.unpark(m.waiter);
                    return (x != null)? x : e;
                }
            }
        }

SynchronousQueue实现原理

不像ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingDeque之类的阻塞队列依赖AQS实现并发操作，SynchronousQueue直接使用CAS实现线程的安全访问。由于源码中充斥着大量的CAS代码，不易于理解，所以按照笔者的风格，接下来会使用简单的示例来描述背后的实现模型。

队列的实现策略通常分为公平模式和非公平模式，接下来将分别进行说明。

公平模式下的模型：

公平模式下，底层实现使用的是TransferQueue这个内部队列，它有一个head和tail指针，用于指向当前正在等待匹配的线程节点。
初始化时，TransferQueue的状态如下：

接着我们进行一些操作：

• 1、线程put1执行 put(1)操作，由于当前没有配对的消费线程，所以put1线程入队列，自旋一小会后睡眠等待，这时队列状态如下：

• 2、接着，线程put2执行了put(2)操作，跟前面一样，put2线程入队列，自旋一小会后睡眠等待，这时队列状态如下：

• 3、这时候，来了一个线程take1，执行了 take操作，由于tail指向put2线程，put2线程跟take1线程配对了(一put一take)，这时take1线程不需要入队，但是请注意了，这时候，要唤醒的线程并不是put2，而是put1。为何？ 大家应该知道我们现在讲的是公平策略，所谓公平就是谁先入队了，谁就优先被唤醒，我们的例子明显是put1应该优先被唤醒。至于读者可能会有一个疑问，明明是take1线程跟put2线程匹配上了，结果是put1线程被唤醒消费，怎么确保take1线程一定可以和次首节点(head.next)也是匹配的呢？其实大家可以拿个纸画一画，就会发现真的就是这样的。
  公平策略总结下来就是：队尾匹配队头出队。执行后put1线程被唤醒，take1线程的 take()方法返回了1(put1线程的数据)，这样就实现了线程间的一对一通信，这时候内部状态如下：

• 4、最后，再来一个线程take2，执行take操作，这时候只有put2线程在等候，而且两个线程匹配上了，线程put2被唤醒，
  take2线程take操作返回了2(线程put2的数据)，这时候队列又回到了起点，如下所示：

以上便是公平模式下，SynchronousQueue的实现模型。总结下来就是：队尾匹配队头出队，先进先出，体现公平原则。

非公平模式下的模型：

我们还是使用跟公平模式下一样的操作流程，对比两种策略下有何不同。非公平模式底层的实现使用的是TransferStack，
一个栈，实现中用head指针指向栈顶，接着我们看看它的实现模型:

1、线程put1执行 put(1)操作，由于当前没有配对的消费线程，所以put1线程入栈，自旋一小会后睡眠等待，
这时栈状态如下：

2、接着，线程put2再次执行了put(2)操作，跟前面一样，put2线程入栈，自旋一小会后睡眠等待，这时栈状态如下：

3、这时候，来了一个线程take1，执行了take操作，这时候发现栈顶为put2线程，匹配成功，但是实现会先把take1线程入栈，然后take1线程循环执行匹配put2线程逻辑，一旦发现没有并发冲突，就会把栈顶指针直接指向 put1线程

4、最后，再来一个线程take2，执行take操作，这跟步骤3的逻辑基本是一致的，take2线程入栈，然后在循环中匹配put1线程，最终全部匹配完毕，栈变为空，恢复初始状态，如下图所示：

可以从上面流程看出，虽然put1线程先入栈了，但是却是后匹配，这就是非公平的由来。

总结

SynchronousQueue由于其独有的线程一一配对通信机制，在大部分平常开发中，可能都不太会用到，但线程池技术中会有所使用，由于内部没有使用AQS，而是直接使用CAS，所以代码理解起来会比较困难，但这并不妨碍我们理解底层的实现模型，在理解了模型的基础上，有兴趣的话再查阅源码，就会有方向感，看起来也会比较容易，希望本文有所借鉴意义。

links

Java并发之AQS详解

转自