java SynchronousQueue详解

SynchronousQueue介绍

  【1】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。

             

  【2】如图所示,SynchronousQueue 最大的不同之处在于,它的容量为 0,所以没有一个地方来暂存元素,导致每次取数据都要先阻塞,直到有数据被放入;同理,每次放数据的时候也会阻塞,直到有消费者来取。

  【3】需要注意的是,SynchronousQueue 的容量不是 1 而是 0,因为 SynchronousQueue 不需要去持有元素,它所做的就是直接传递(direct handoff)。由于每当需要传递的时候,SynchronousQueue 会把元素直接从生产者传给消费者,在此期间并不需要做存储,所以如果运用得当,它的效率是很高的。

SynchronousQueue的源码分析

  【1】构造函数

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//默认采用非公平
public SynchronousQueue() {
    this(false);
}
//可以选择模式
public SynchronousQueue(boolean fair) {
    transferer = fair ? new TransferQueue<E>() : new TransferStack<E>();
}
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  【2】核心方法分析

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//这些方法本质上都是调用属性值transferer的transfer方法
public void put(E e) throws InterruptedException {
    if (e == null) throw new NullPointerException();
    if (transferer.transfer(e, false, 0) == null) {
        Thread.interrupted();
        throw new InterruptedException();
    }
}

public boolean offer(E e) {
    if (e == null) throw new NullPointerException();
    return transferer.transfer(e, true, 0) != null;
}

public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    if (e == null) throw new NullPointerException();
    if (transferer.transfer(e, true, unit.toNanos(timeout)) != null)
        return true;
    if (!Thread.interrupted())
        return false;
    throw new InterruptedException();
}

public E take() throws InterruptedException {
    E e = transferer.transfer(null, false, 0);
    if (e != null)
        return e;
    Thread.interrupted();
    throw new InterruptedException();
}

public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    E e = transferer.transfer(null, true, unit.toNanos(timeout));
    if (e != null || !Thread.interrupted())
        return e;
    throw new InterruptedException();
}

public E poll() {
    return transferer.transfer(null, true, 0);
}
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Transferer分析

  【1】Transferer是SynchronousQueue的内部抽象类,双栈和双队列算法共享该类。他只有一个transfer方法,用于转移元素,从生产者转移到消费者;或者消费者调用该方法从生产者取数据。

  【2】Transferer有两个实现类:TransferQueue和TransferStack。

  【3】这两个类的区别就在于是否公平。TransferQueue是公平的,TransferStack非公平。

  【4】源码展示

// 堆栈和队列共同的接口,负责执行 put or take
abstract static class Transferer<E> {
    // e 为空的,会直接返回特殊值,不为空会传递给消费者
    // timed 为 true,说明会有超时时间
    abstract E transfer(E e, boolean timed, long nanos);
}

 

TransferQueue分析

  【1】节点元素

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//队列节点元素
static final class QNode {
    // 当前元素的下一个元素
    volatile QNode next;          
    // 当前元素的值,如果当前元素被阻塞住了,等其他线程来唤醒自己时,其他线程会把自己 set 到 item 里面
    volatile Object item;         
    // 可以阻塞住的当前线程
    volatile Thread waiter;       
    // 节点类型:true是 put,false是 take
    final boolean isData;         

   ....
}
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  【2】构造方法

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//队列头结点指针
transient volatile QNode head;
//队列尾结点指针
transient volatile QNode tail;

TransferQueue() {
    QNode h = new QNode(null, false); // initialize to dummy node.
    head = h;
    tail = h;
}
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  【3】核心方法

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@SuppressWarnings("unchecked")
E transfer(E e, boolean timed, long nanos) {

    QNode s = null; 
    //根据是否传入数据 判断是获取还是存放 
    boolean isData = (e != null);

    for (;;) {
        // 队列头和尾的临时变量,队列是空的时候,t=h
        QNode t = tail;
        QNode h = head;
        // tail 和 head 没有初始化时,无限循环,虽然这种 continue 非常耗cpu,但感觉不会碰到这种情况
        // 因为 tail 和 head 在 TransferQueue 初始化的时候,就已经被赋值空节点了
        if (t == null || h == null)         // saw uninitialized value
            continue;                       // spin
        // 首尾节点相同,说明是空队列
        // 或者尾节点的操作和当前节点操作一致
        if (h == t || t.isData == isData) { // empty or same-mode
            QNode tn = t.next;
            if (t != tail)                  //直至拿到尾节点
                continue;
            if (tn != null) {               // lagging tail
                advanceTail(t, tn);
                continue;
            }
            //超时直接返回 null
            if (timed && nanos <= 0)        // can't wait
                return null;
            //构建新节点
            if (s == null)
                s = new QNode(e, isData);
            //将新建节点塞入队列
            if (!t.casNext(null, s))        // failed to link in
                continue;

            advanceTail(t, s);             
            // 阻塞住自己
            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) ? (E)x : e;

        } 
        // 队列不为空,并且当前操作和队尾不一致,也就是说当前操作是队尾是对应的操作
        // 比如说队尾是因为 take 被阻塞的,那么当前操作必然是 put
        else {
            // 也就是这行代码体现出队列的公平,每次操作时,从头开始按照顺序进行操作
            QNode m = h.next;              
            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;
            }
            // 当前操作放到队头
            advanceHead(h, m);           
            // 释放队头阻塞节点
            LockSupport.unpark(m.waiter);
            return (x != null) ? (E)x : e;
        }
    }
}
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TransferStack分析

  【1】节点元素

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// 栈中节点的几种类型:
// 1. 消费者(请求数据的)
static final int REQUEST    = 0;
// 2. 生产者(提供数据的)
static final int DATA       = 1;
// 3. 二者正在匹配中
static final int FULFILLING = 2;

// 栈中的节点
static final class SNode {
    // 下一个节点
    volatile SNode next;        
    volatile SNode match;       // the node matched to this
    // 等待着的线程
    volatile Thread waiter;    
    Object item;                
    // 模式,也就是节点的类型,是消费者,是生产者,还是正在匹配中
    int mode;
...
}
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  【2】核心方法

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// TransferStack.transfer()方法
E transfer(E e, boolean timed, long nanos) {
    SNode s = null; // constructed/reused as needed
    // 根据e是否为null决定是生产者还是消费者
    int mode = (e == null) ? REQUEST : DATA;
    // 自旋+CAS
    for (;;) {
        // 栈顶元素
        SNode h = head;
        // 栈顶没有元素,或者栈顶元素跟当前元素是一个模式的
        // 也就是都是生产者节点或者都是消费者节点
        if (h == null || h.mode == mode) {  // empty or same-mode
            // 如果有超时而且已到期
            if (timed && nanos <= 0) {      // can't wait
                // 如果头节点不为空且是取消状态
                if (h != null && h.isCancelled())
                    // 就把头节点弹出,并进入下一次循环
                    casHead(h, h.next);     // pop cancelled node
                else
                    // 否则,直接返回null(超时返回null)
                    return null;
            } else if (casHead(h, s = snode(s, e, h, mode))) {
                // 入栈成功(因为是模式相同的,所以只能入栈)
                // 调用awaitFulfill()方法自旋+阻塞当前入栈的线程并等待被匹配到
                SNode m = awaitFulfill(s, timed, nanos);
                // 如果m等于s,说明取消了,那么就把它清除掉,并返回null
                if (m == s) {               // wait was cancelled
                    clean(s);
                    // 被取消了返回null
                    return null;
                }
                
                // 到这里说明匹配到元素了
                // 因为从awaitFulfill()里面出来要不被取消了要不就匹配到了
                // 如果头节点不为空,并且头节点的下一个节点是s
                // 就把头节点换成s的下一个节点
                // 也就是把h和s都弹出了
                // 也就是把栈顶两个元素都弹出了
                if ((h = head) != null && h.next == s)
                    casHead(h, s.next);     // help s's fulfiller
                // 根据当前节点的模式判断返回m还是s中的值
                return (E) ((mode == REQUEST) ? m.item : s.item);
            }
        } else if (!isFulfilling(h.mode)) { // try to fulfill
            // 到这里说明头节点和当前节点模式不一样
            // 如果头节点不是正在匹配中
            
            // 如果头节点已经取消了,就把它弹出栈
            if (h.isCancelled())            // already cancelled
                casHead(h, h.next);         // pop and retry
            else if (casHead(h, s=snode(s, e, h, FULFILLING|mode))) {
                // 头节点没有在匹配中,就让当前节点先入队,再让他们尝试匹配
                // 且s成为了新的头节点,它的状态是正在匹配中
                for (;;) { // loop until matched or waiters disappear
                    SNode m = s.next;       // m is s's match
                    // 如果m为null,说明除了s节点外的节点都被其它线程先一步匹配掉了
                    // 就清空栈并跳出内部循环,到外部循环再重新入栈判断
                    if (m == null) {        // all waiters are gone
                        casHead(s, null);   // pop fulfill node
                        s = null;           // use new node next time
                        break;              // restart main loop
                    }
                    SNode mn = m.next;
                    // 如果m和s尝试匹配成功,就弹出栈顶的两个元素m和s
                    if (m.tryMatch(s)) {
                        casHead(s, mn);     // pop both s and m
                        // 返回匹配结果
                        return (E) ((mode == REQUEST) ? m.item : s.item);
                    } else                  // lost match
                        // 尝试匹配失败,说明m已经先一步被其它线程匹配了
                        // 就协助清除它
                        s.casNext(m, mn);   // help unlink
                }
            }
        } else {                            // help a fulfiller
            // 到这里说明当前节点和头节点模式不一样
            // 且头节点是正在匹配中
            
            SNode m = h.next;               // m is h's match
            if (m == null)                  // waiter is gone
                // 如果m为null,说明m已经被其它线程先一步匹配了
                casHead(h, null);           // pop fulfilling node
            else {
                SNode mn = m.next;
                // 协助匹配,如果m和s尝试匹配成功,就弹出栈顶的两个元素m和s
                if (m.tryMatch(h))          // help match
                    // 将栈顶的两个元素弹出后,再让s重新入栈
                    casHead(h, mn);         // pop both h and m
                else                        // lost match
                    // 尝试匹配失败,说明m已经先一步被其它线程匹配了
                    // 就协助清除它
                    h.casNext(m, mn);       // help unlink
            }
        }
    }
}

// 三个参数:需要等待的节点,是否需要超时,超时时间
SNode awaitFulfill(SNode s, boolean timed, long nanos) {
    // 到期时间
    final long deadline = timed ? System.nanoTime() + nanos : 0L;
    // 当前线程
    Thread w = Thread.currentThread();
    // 自旋次数
    int spins = (shouldSpin(s) ?
                 (timed ? maxTimedSpins : maxUntimedSpins) : 0);
    for (;;) {
        // 当前线程中断了,尝试清除s
        if (w.isInterrupted())
            s.tryCancel();
        
        // 检查s是否匹配到了元素m(有可能是其它线程的m匹配到当前线程的s)
        SNode m = s.match;
        // 如果匹配到了,直接返回m
        if (m != null)
            return m;
        
        // 如果需要超时
        if (timed) {
            // 检查超时时间如果小于0了,尝试清除s
            nanos = deadline - System.nanoTime();
            if (nanos <= 0L) {
                s.tryCancel();
                continue;
            }
        }
        if (spins > 0)
            // 如果还有自旋次数,自旋次数减一,并进入下一次自旋
            spins = shouldSpin(s) ? (spins-1) : 0;
        
        // 后面的elseif都是自旋次数没有了
        else if (s.waiter == null)
            // 如果s的waiter为null,把当前线程注入进去,并进入下一次自旋
            s.waiter = w; // establish waiter so can park next iter
        else if (!timed)
            // 如果不允许超时,直接阻塞,并等待被其它线程唤醒,唤醒后继续自旋并查看是否匹配到了元素
            LockSupport.park(this);
        else if (nanos > spinForTimeoutThreshold)
            // 如果允许超时且还有剩余时间,就阻塞相应时间
            LockSupport.parkNanos(this, nanos);
    }
}

// SNode里面的方向,调用者m是s的下一个节点
// 这时候m节点的线程应该是阻塞状态的
boolean tryMatch(SNode s) {
    // 如果m还没有匹配者,就把s作为它的匹配者
    if (match == null &&
        UNSAFE.compareAndSwapObject(this, matchOffset, null, s)) {
        Thread w = waiter;
        if (w != null) {    // waiters need at most one unpark
            waiter = null;
            // 唤醒m中的线程,两者匹配完毕
            LockSupport.unpark(w);
        }
        // 匹配到了返回true
        return true;
    }
    // 可能其它线程先一步匹配了m,返回其是否是s
    return match == s;
}
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SynchronousQueue总结

  【1】是一个没有数据缓冲的BlockingQueue,容量为0,它不会为队列中元素维护存储空间,它只是多个线程之间数据交换的媒介。

  【2】数据结构:链表,在其内部类中维护了数据

      先消费(take),后生产(put);

        第一个线程Thread0是消费者访问,此时队列为空,则入队(创建Node结点并赋值)

        第二个线程Thread1也是消费者访问,与队尾模式相同,继续入队

        第三个线程Thread2是生产者,携带了数据e,与队尾模式不同,不进行入队操作。直接将该线程携带的数据e返回给队首的消费者,并唤醒队首线程Thread1(默认非公平策略是栈结构),出队。

      反之,先生产(put)后消费(take),原理一样

  【3】锁:CAS+自旋(无锁)【阻塞:自旋了一定次数后调用 LockSupport.park()】

  【4】存取调用同一个方法:transfer()

      put、offer 为生产者,携带了数据 e,为 Data 模式,设置到 SNode或QNode 属性中。

      take、poll 为消费者,不携帯数据,为 Request 模式,设置到 SNode或QNode属性中。

  【5】过程

      线程访问阻塞队列,先判断队尾节点或者栈顶节点的 Node 与当前入队模式是否相同

      相同则构造节点 Node 入队,并阻塞当前线程,元素 e 和线程赋值给 Node 属性

      不同则将元素 e(不为 null) 返回给取数据线程,队首或栈顶线程被唤醒,出队

  【6】公平模式:TransferQueue,队尾匹配(判断模式),队头出队,先进先出

  【7】非公平模式(默认策略):TransferStack,栈顶匹配,栈顶出栈,后进先出

  【8】应用场景

      SynchronousQueue非常适合传递性场景做交换工作,生产者的线程和消费者的线程同步传递某些信息、事件或者任务。

      SynchronousQueue的一个使用场景是在线程池里。如果我们不确定来自生产者请求数量,但是这些请求需要很快的处理掉,那么配合SynchronousQueue为每个生产者请求分配一个消费线程是处理效率最高的办法。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。

posted @ 2023-01-06 06:55  锐洋智能  阅读(846)  评论(0编辑  收藏  举报