欢迎学习《解读Java源码专栏》，在这个系列中，我将手把手带着大家剖析Java核心组件的源码，内容包含集合、线程、线程池、并发、队列等，深入了解其背后的设计思想和实现细节，轻松应对工作面试。 这是解读Java源码系列的第11篇，将跟大家一起学习Java中的阻塞队列 - SynchronousQueue。
引言
前面文章我们讲解了ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue源码，这篇文章开始讲解SynchronousQueue源码。从名字上就能看到ArrayBlockingQueue是基于数组实现的，而LinkedBlockingQueue是基于链表实现，而SynchronousQueue是基于什么数据结构实现的，看不来。
无论是ArrayBlockingQueue还是LinkedBlockingQueue都是起到缓冲队列的作用，当消费者的消费速度跟不上时，任务就在队列中堆积，需要等待消费者慢慢消费。 如果我们想要自己的任务快速执行，不要积压在队列中，该怎么办？ 今天的主角SynchronousQueue就派上用场了。 SynchronousQueue被称为同步队列，当生产者往队列中放元素的时候，必须等待消费者把这个元素取走，否则一直阻塞。消费者取元素的时候，同理也必须等待生产者放队列中放元素。
由于SynchronousQueue实现了BlockingQueue接口，而BlockingQueue接口中定义了几组放数据和取数据的方法，来满足不同的场景。
| 操作 | 抛出异常 | 返回特定值 | 一直阻塞 | 阻塞指定时间 |
|---|---|---|---|---|
| 放数据 | add() | offer() | put() | offer(e, time, unit) |
| 取数据（同时删除数据） | remove() | poll() | take() | poll(time, unit) |
| 取数据（不删除） | element() | peek() | 不支持 | 不支持 |
SynchronousQueue也会有针对这几组放数据和取数据方法的具体实现。
Java线程池中的带缓存的线程池就是基于SynchronousQueue实现的：
// 创建带缓存的线程池
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
对应的源码实现：
// 底层使用SynchronousQueue队列处理任务
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
类结构
先看一下SynchronousQueue类里面有哪些属性：
public class SynchronousQueue<E>
extends AbstractQueue<E>
implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {
/**
* 转接器（栈和队列的父类）
*/
abstract static class Transferer<E> {
/**
* 转移（put和take都用这一个方法）
*
* @param e 元素
* @param timed 是否超时
* @param nanos 纳秒
*/
abstract E transfer(E e, boolean timed, long nanos);
}
/**
* 栈实现类
*/
static final class TransferStack<E> extends Transferer<E> {
}
/**
* 队列实现类
*/
static final class TransferQueue<E> extends Transferer<E> {
}
}
SynchronousQueue底层是基于Transferer抽象类实现的，放数据和取数据的逻辑都耦合在transfer()方法中。而Transferer抽象类又有两个实现类，分别是基于栈结构实现和基于队列实现。
初始化
SynchronousQueue常用的初始化方法有两个：
- 无参构造方法
- 指定容量大小的有参构造方法
/**
* 无参构造方法
*/
BlockingQueue<Integer> blockingQueue1 = new SynchronousQueue<>();
/**
* 有参构造方法，指定是否使用公平锁（默认使用非公平锁）
*/
BlockingQueue<Integer> blockingQueue2 = new SynchronousQueue<>(true);
再看一下对应的源码实现：
/**
* 无参构造方法
*/
public SynchronousQueue() {
this(false);
}
/**
* 有参构造方法，指定是否使用公平锁
*/
public SynchronousQueue(boolean fair) {
transferer = fair ? new TransferQueue<E>() : new TransferStack<E>();
}
可以看出SynchronousQueue的无参构造方法默认使用的非公平策略，有参构造方法可以指定使用公平策略。 操作策略：
- 公平策略，基于队列实现的是公平策略，先进先出。
- 非公平策略，基于栈实现的是非公平策略，先进后出。
栈实现
栈的类结构
/**
* 栈实现
*/
static final class TransferStack<E> extends Transferer<E> {
/**
* 头节点（也是栈顶节点）
*/
volatile SNode head;
/**
* 栈节点类
*/
static final class SNode {
/**
* 当前操作的线程
*/
volatile Thread waiter;
/**
* 节点值（取数据的时候，该字段为null）
*/
Object item;
/**
* 节点模式（也叫操作类型）
*/
int mode;
/**
* 后继节点
*/
volatile SNode next;
/**
* 匹配到的节点
*/
volatile SNode match;
}
}
节点模式有以下三种：
| 类型值 | 类型描述 | 作用 |
|---|---|---|
| 0 | REQUEST | 表示取数据 |
| 1 | DATA | 表示放数据 |
| 2 | FULFILLING | 表示正在执行中（比如取数据的线程正在匹配放数据的线程） |
栈的transfer方法实现
transfer()方法中，把放数据和取数据的逻辑耦合在一块了，逻辑有点绕，不过核心逻辑就四点，把握住就能豁然开朗。其实就是从栈顶压入，从栈顶弹出。 详细流程如下：
- 首先判断当前线程的操作类型与栈顶节点的操作类型是否一致，比如都是放数据，或者都是取数据。
- 如果是一致，把当前操作包装成SNode节点，压入栈顶，并挂起当前线程。
- 如果不一致，表示相互匹配（比如当前操作是放数据，而栈顶节点是取数据，或者相反）。然后也把当前操作包装成SNode节点压入栈顶，并使用
tryMatch()方法匹配两个节点，匹配成功后，弹出两个这两个节点，并唤醒栈顶节点线程，同时把数据传递给栈顶节点线程，最后返回。 - 栈顶节点线程被唤醒，继续执行，然后返回传递过来的数据。
/**
* 转移（put和take都用这一个方法）
*
* @param e 元素（取数据的时候，元素为null）
* @param timed 是否超时
* @param nanos 纳秒
*/
E transfer(E e, boolean timed, long nanos) {
SNode s = null;
// 1. e为null，表示要取数据，否则是放数据
int mode = (e == null) ? REQUEST : DATA;
for (; ; ) {
SNode h = head;
// 2. 如果本次操作跟栈顶节点模式相同（都是取数据，或者都是放数据），就把本次操作包装成SNode，压入栈顶
if (h == null || h.mode == mode) {
if (timed && nanos <= 0) {
if (h != null && h.isCancelled()) {
casHead(h, h.next);
} else {
return null;
}
// 3. 把本次操作包装成SNode，压入栈顶，并挂起当前线程
} else if (casHead(h, s = snode(s, e, h, mode))) {
// 4. 挂起当前线程
SNode m = awaitFulfill(s, timed, nanos);
if (m == s) {
clean(s);
return null;
}
// 5. 当前线程被唤醒后，如果栈顶有了新节点，就删除当前节点
if ((h = head) != null && h.next == s) {
casHead(h, s.next);
}
return (E) ((mode == REQUEST) ? m.item : s.item);
}
// 6. 如果栈顶节点类型跟本次操作不同，并且模式不是FULFILLING类型
} else if (!isFulfilling(h.mode)) {
if (h.isCancelled()) {
casHead(h, h.next);
}
// 7. 把本次操作包装成SNode（类型是FULFILLING），压入栈顶
else if (casHead(h, s = snode(s, e, h, FULFILLING | mode))) {
// 8. 使用死循环，直到匹配到对应的节点
for (; ; ) {
// 9. 遍历下个节点
SNode m = s.next;
// 10. 如果节点是null，表示遍历到末尾，设置栈顶节点是null，结束。
if (m == null) {
casHead(s, null);
s = null;
break;
}
SNode mn = m.next;
// 11. 如果栈顶的后继节点跟栈顶节点匹配成功，就删除这两个节点，结束。
if (m.tryMatch(s)) {
casHead(s, mn);
return (E) ((mode == REQUEST) ? m.item : s.item);
} else {
// 12. 如果没有匹配成功，就删除栈顶的后继节点，继续匹配
s.casNext(m, mn);
}
}
}
} else {
// 13. 如果栈顶节点类型跟本次操作不同，并且是FULFILLING类型，
// 就再执行一遍上面第8步for循环中的逻辑（很少概率出现）
SNode m = h.next;
if (m == null) {
casHead(h, null);
} else {
SNode mn = m.next;
if (m.tryMatch(h)) {
casHead(h, mn);
} else {
h.casNext(m, mn);
}
}
}
}
}
不用关心细枝末节，把握住代码核心逻辑即可。 再看一下第4步，挂起线程的代码逻辑： 核心逻辑就两条：
- 第6步，挂起当前线程
- 第3步，当前线程被唤醒后，直接返回传递过来的match节点
/**
* 等待执行
*
* @param s 节点
* @param timed 是否超时
* @param nanos 超时时间
*/
SNode awaitFulfill(SNode s, boolean timed, long nanos) {
// 1. 计算超时时间
final long deadline = timed ? System.nanoTime() + nanos : 0L;
Thread w = Thread.currentThread();
// 2. 计算自旋次数
int spins = (shouldSpin(s) ?
(timed ? maxTimedSpins : maxUntimedSpins) : 0);
for (; ; ) {
if (w.isInterrupted())
s.tryCancel();
// 3. 如果已经匹配到其他节点，直接返回
SNode m = s.match;
if (m != null)
return m;
if (timed) {
// 4. 超时时间递减
nanos = deadline - System.nanoTime();
if (nanos <= 0L) {
s.tryCancel();
continue;
}
}
// 5. 自旋次数减一
if (spins > 0)
spins = shouldSpin(s) ? (spins - 1) : 0;
else if (s.waiter == null)
s.waiter = w;
// 6. 开始挂起当前线程
else if (!timed)
LockSupport.park(this);
else if (nanos > spinForTimeoutThreshold)
LockSupport.parkNanos(this, nanos);
}
}
再看一下匹配节点的tryMatch()方法逻辑： 作用就是唤醒栈顶节点，并当前节点传递给栈顶节点。
/**
* 匹配节点
*
* @param s 当前节点
*/
boolean tryMatch(SNode s) {
if (match == null &&
UNSAFE.compareAndSwapObject(this, matchOffset, null, s)) {
Thread w = waiter;
if (w != null) {
waiter = null;
// 1. 唤醒栈顶节点
LockSupport.unpark(w);
}
return true;
}
// 2. 把当前节点传递给栈顶节点
return match == s;
}
队列实现
队列的类结构
/**
* 队列实现
*/
static final class TransferQueue<E> extends Transferer<E> {
/**
* 头节点
*/
transient volatile QNode head;
/**
* 尾节点
*/
transient volatile QNode tail;
/**
* 队列节点类
*/
static final class QNode {
/**
* 当前操作的线程
*/
volatile Thread waiter;
/**
* 节点值
*/
volatile Object item;
/**
* 后继节点
*/
volatile QNode next;
/**
* 当前节点是否为数据节点
*/
final boolean isData;
}
}
可以看出TransferQueue队列是使用带有头尾节点的单链表实现的。 还有一点需要提一下，TransferQueue默认构造方法，会初始化头尾节点，默认是空节点。
/**
* TransferQueue默认的构造方法
*/
TransferQueue() {
QNode h = new QNode(null, false);
head = h;
tail = h;
}
队列的transfer方法实现
队列使用的公平策略，体现在，每次操作的时候，都是从队尾压入，从队头弹出。 详细流程如下：
- 首先判断当前线程的操作类型与队尾节点的操作类型是否一致，比如都是放数据，或者都是取数据。
- 如果是一致，把当前操作包装成QNode节点，压入队尾，并挂起当前线程。
- 如果不一致，表示相互匹配（比如当前操作是放数据，而队尾节点是取数据，或者相反）。然后在队头节点开始遍历，找到与当前操作类型相匹配的节点，把当前操作的节点值传递给这个节点，并弹出这个节点，唤醒这个节点的线程，最后返回。
- 队头节点线程被唤醒，继续执行，然后返回传递过来的数据。
/**
* 转移（put和take都用这一个方法）
*
* @param e 元素（取数据的时候，元素为null）
* @param timed 是否超时
* @param nanos 超时时间
*/
E transfer(E e, boolean timed, long nanos) {
QNode s = null;
// 1. e不为null，表示要放数据，否则是取数据
boolean isData = (e != null);
for (; ; ) {
QNode t = tail;
QNode h = head;
if (t == null || h == null) {
continue;
}
// 2. 如果本次操作跟队尾节点模式相同（都是取数据，或者都是放数据），就把本次操作包装成QNode，压入队尾
if (h == t || t.isData == isData) {
QNode tn = t.next;
if (t != tail) {
continue;
}
if (tn != null) {
advanceTail(t, tn);
continue;
}
if (timed && nanos <= 0) {
return null;
}
// 3. 把本次操作包装成QNode，压入队尾
if (s == null) {
s = new QNode(e, isData);
}
if (!t.casNext(null, s)) {
continue;
}
advanceTail(t, s);
// 4. 挂起当前线程
Object x = awaitFulfill(s, e, timed, nanos);
// 5. 当前线程被唤醒后，返回返回传递过来的节点值
if (x == s) {
clean(t, s);
return null;
}
if (!s.isOffList()) {
advanceHead(t, s);
if (x != null) {
s.item = s;
}
s.waiter = null;
}
return (x != null) ? (E) x : e;
} else {
// 6. 如果本次操作跟队尾节点模式不同，就从队头结点开始遍历，找到模式相匹配的节点
QNode m = h.next;
if (t != tail || m == null || h != head) {
continue;
}
Object x = m.item;
// 7. 把当前节点值e传递给匹配到的节点m
if (isData == (x != null) || x == m ||
!m.casItem(x, e)) {
advanceHead(h, m);
continue;
}
// 8. 弹出队头节点，并唤醒节点m
advanceHead(h, m);
LockSupport.unpark(m.waiter);
return (x != null) ? (E) x : e;
}
}
}
看完了底层源码，再看一下上层包装好的工具方法。
放数据源码
放数据的方法有四个：
| 操作 | 抛出异常 | 返回特定值 | 阻塞 | 阻塞一段时间 |
|---|---|---|---|---|
| 放数据 | add() | offer() | put() | offer(e, time, unit) |
offer方法源码
先看一下offer()方法源码，其他放数据方法逻辑也是大同小异，底层都是调用的transfer()方法实现。 如果没有匹配到合适的节点，offer()方法会直接返回false，表示插入失败。
/**
* offer方法入口
*
* @param e 元素
* @return 是否插入成功
*/
public boolean offer(E e) {
// 1. 判空，传参不允许为null
if (e == null) {
throw new NullPointerException();
}
// 2. 调用底层transfer方法
return transferer.transfer(e, true, 0) != null;
}
再看一下另外三个添加元素方法源码：
add方法源码
如果没有匹配到合适的节点，add()方法会抛出异常，底层基于offer()实现。
/**
* add方法入口
*
* @param e 元素
* @return 是否添加成功
*/
public boolean add(E e) {
if (offer(e)) {
return true;
} else {
throw new IllegalStateException("Queue full");
}
}
put方法源码
如果没有匹配到合适的节点，put()方法会一直阻塞，直到有其他线程取走数据，才能添加成功。
/**
* put方法入口
*
* @param e 元素
*/
public void put(E e) throws InterruptedException {
// 1. 判空，传参不允许为null
if (e == null) {
throw new NullPointerException();
}
// 2. 调用底层transfer方法
if (transferer.transfer(e, false, 0) == null) {
Thread.interrupted();
throw new InterruptedException();
}
}
offer(e, time, unit)源码
再看一下offer(e, time, unit)方法源码，如果没有匹配到合适的节点， offer(e, time, unit)方法会阻塞一段时间，然后返回false。
/**
* offer方法入口
*
* @param e 元素
* @param timeout 超时时间
* @param unit 时间单位
* @return 是否添加成功
*/
public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException {
// 1. 判空，传参不允许为null
if (e == null) {
throw new NullPointerException();
}
// 2. 调用底层transfer方法
if (transferer.transfer(e, true, unit.toNanos(timeout)) != null) {
return true;
}
if (!Thread.interrupted()) {
return false;
}
throw new InterruptedException();
}
弹出数据源码
弹出数据（取出数据并删除）的方法有四个：
| 操作 | 抛出异常 | 返回特定值 | 阻塞 | 阻塞一段时间 |
|---|---|---|---|---|
| 取数据（同时删除数据） | remove() | poll() | take() | poll(time, unit) |
poll方法源码
看一下poll()方法源码，其他方取数据法逻辑大同小异，底层都是调用的transfer方法实现。 poll()方法在弹出元素的时候，如果没有匹配到合适的节点，直接返回null，表示弹出失败。
/**
* poll方法入口
*/
public E poll() {
// 调用底层transfer方法
return transferer.transfer(null, true, 0);
}
remove方法源码
再看一下remove()方法源码，如果没有匹配到合适的节点，remove()会抛出异常。
/**
* remove方法入口
*/
public E remove() {
// 1. 直接调用poll方法
E x = poll();
// 2. 如果取到数据，直接返回，否则抛出异常
if (x != null) {
return x;
} else {
throw new NoSuchElementException();
}
}
take方法源码
再看一下take()方法源码，如果没有匹配到合适的节点，take()方法就一直阻塞，直到被唤醒。
/**
* take方法入口
*/
public E take() throws InterruptedException {
// 调用底层transfer方法
E e = transferer.transfer(null, false, 0);
if (e != null) {
return e;
}
Thread.interrupted();
throw new InterruptedException();
}
poll(time, unit)源码
再看一下poll(time, unit)方法源码，如果没有匹配到合适的节点， poll(time, unit)方法会阻塞指定时间，然后然后null。
/**
* poll方法入口
*
* @param timeout 超时时间
* @param unit 时间单位
* @return 元素
*/
public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
// 调用底层transfer方法
E e = transferer.transfer(null, true, unit.toNanos(timeout));
if (e != null || !Thread.interrupted()) {
return e;
}
throw new InterruptedException();
}
查看数据源码
再看一下查看数据源码，查看数据，并不删除数据。
| 操作 | 抛出异常 | 返回特定值 | 阻塞 | 阻塞一段时间 |
|---|---|---|---|---|
| 取数据（不删除） | element() | peek() | 不支持 | 不支持 |
peek方法源码
先看一下peek()方法源码，直接返回null，SynchronousQueue不支持这种操作。
/**
* peek方法入口
*/
public E peek() {
return null;
}
element方法源码
再看一下element()方法源码，底层调用的也是peek()方法，也是不支持这种操作。
/**
* element方法入口
*/
public E element() {
// 1. 调用peek方法查询数据
E x = peek();
// 2. 如果查到数据，直接返回
if (x != null) {
return x;
} else {
// 3. 如果没找到，则抛出异常
throw new NoSuchElementException();
}
}
总结
这篇文章讲解了SynchronousQueue阻塞队列的核心源码，了解到SynchronousQueue队列具有以下特点：
SynchronousQueue实现了BlockingQueue接口，提供了四组放数据和读数据的方法，来满足不同的场景。SynchronousQueue底层有两种实现方式，分别是基于栈实现非公平策略，以及基于队列实现的公平策略。SynchronousQueue初始化的时候，可以指定使用公平策略还是非公平策略。SynchronousQueue不存储元素，不适合作为缓存队列使用。适用于生产者与消费者速度相匹配的场景，可减少任务执行的等待时间。
今天一起分析了SynchronousQueue队列的源码，可以看到SynchronousQueue的源码非常简单，没有什么神秘复杂的东西，下篇文章再一起接着分析其他的阻塞队列源码。