死磕Java并发-----J.U.C之阻塞队列：SynchronousQueue

Posted 2020-10-05

　　【注】：SynchronousQueue实现算法看的晕乎乎的，写了好久才写完，如果当中有什么错误之处，忘各位指正
　　
　　作为BlockingQueue中的一员，SynchronousQueue与其他BlockingQueue有着不同特性：
　　
　　没有容量。与其他BlockingQueue不同，是一个不存储元素的BlockingQueue。每一个put操作必须要等待一个take操作，否则不能继续添加元素，反之亦然。
　　
　　因为没有容量，所以对应 peek, contains, clear, isEmpty … 等方法其实是无效的。例如clear是不执行任何操作的，contains始终返回false,peek始终返回null。
　　
　　分为公平和非公平，默认情况下采用非公平性访问策略，当然也可以通过构造函数来设置为公平性访问策略（为true即可）。
　　
　　若使用 TransferQueue, 则队列中永远会存在一个 dummy node（这点后面详细阐述）。
　　
　　非常适合做交换工作，生产者的线程和消费者的线程同步以传递某些信息、事件或者任务。
　　
　　与其他BlockingQueue一样，SynchronousQueue同样继承AbstractQueue和实现BlockingQueue接口：
　　
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　　2
　　
　　提供了两个构造函数：
　　
　　}
　　
　　// 通过 fair 值来决定公平性和非公平性
　　
　　// 公平性使用TransferQueue，非公平性采用
　　
　　}
　　
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　　、TransferStack继承Transferer，Transferer为www.hjdyl.com SynchronousQueue的内部类，它提供了一个方法transfer()，该方法定义了转移数据的规范，如下：
　　
　　}
　　
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　　3
　　
　　方法主要用来完成转移数据的，如果e != null，相当于将一个数据交给消费者，如果e == null，则相当于从一个生产者接收一个消费者交出的数据。
　　
　　采用队列TransferQueue来实现公平性策略，采用堆栈TransferStack来实现非公平性策略，他们两种都是通过链表实现的，其节点分别为QNode，SNode。TransferQueue和TransferStack在中扮演着非常重要的作用，的put、take操作都是委托这两个类来实现的。
　　
　　是实现公平性策略的核心类，其节点为QNode，其定义如下：
　　
　　/** 头节点 */
　　
　　/** 尾节点 */
　　
　　// 指向一个取消的结点
　　
　　//当一个节点中最后一个插入时，它被取消了但是可能还没有离开队列
　　
　　/**
　　
　　* 省略很多代码
　　
　　*/
　　
　　}
　　
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　　在TransferQueue中除了头、尾节点外还存在一个cleanMe节点。该节点主要用于标记，当删除的节点是尾节点时则需要使用该节点。
　　
　　同时，对于TransferQueue需要注意的是，其队列永远都存在一个chuangshi88.cn/ dummy node，在构造时创建：
　　
　　}
　　
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　　在TransferQueue中定义了QNode类来表示队列中的节点，QNode节点定义如下：
　　
　　域
　　
　　数据项
　　
　　// 等待线程，用于
　　
　　//模式，表示当前是数据还是请求，只有当匹配的模式相匹配时才会交换
　　
　　}
　　
　　/**
　　
　　域，在TransferQueue中用于向next推进
　　
　　*/
　　
　　}
　　
　　/**
　　
　　数据项
　　
　　*/
　　
　　}
　　
　　/**
　　
　　* 取消本结点，将item域设置为自身
　　
　　*/
　　
　　}
　　
　　/**
　　
　　* 是否被取消
　　
　　* 与tryCancel相照应只需要判断item释放等于自身即可
　　
　　*/
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　}
　　
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　　上面代码没啥好看的，需要注意的一点就是isData，该属性在进行数据交换起到关键性作用，两个线程进行数据交换的时候，必须要两者的模式保持一致。
　　
　　用于实现非公平性，定义如下：
　　
　　/**
　　
　　* 省略一堆代码
　　
　　*/
　　
　　}
　　
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　　中定义了三个状态：REQUEST表示消费数据的消费者，DATA表示生产数据的生产者，FULFILLING，表示匹配另一个生产者或消费者。任何线程对的操作都属于上述3种状态中的一种（对应着SNode节点的mode）。同时还包含一个head域，表示头结点。
　　
　　内部节点SNode定义如下：
　　
　　域
　　
　　// 相匹配的节点
　　
　　// 等待的线程
　　
　　域
　　
　　// 模型
　　
　　/**
　　
　　域和mode域不需要使用volatile修饰，因为它们在volatile/atomic操作之前写，之后读
　　
　　*/
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　/**
　　
　　* 将s结点与本结点进行匹配，匹配成功，则unpark等待线程
　　
　　*/
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　}
　　
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　　上面简单介绍了TransferQueue、TransferStack，由于SynchronousQueue的put、take操作都是调用Transfer的transfer()方法，只不过是传递的参数不同而已，put传递的是e参数，所以模式为数据（公平isData = true，非公平mode= DATA），而take操作传递的是null，所以模式为请求（公平isData = false，非公平mode = REQUEST），如下：
　　
　　操作
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　操作
　　
　　}
　　
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　　公平模式
　　
　　公平性调用TransferQueue的transfer方法：
　　
　　// 当前节点模式
　　
　　// 头、尾节点 为null，没有初始化
　　
　　// 头尾节点相等（队列为null） 或者当前节点和队列节点模式一样
　　
　　表示已有其他线程操作了，修改了tail，重新再来
　　
　　，表示已经有其他线程添加了节点，tn 推进，重新处理
　　
　　// 当前线程帮忙推进尾节点，就是尝试将tn设置为尾节点
　　
　　}
　　
　　// 调用的方法的 wait 类型的, 并且 超时了, 直接返回
　　
　　在take操作阐述
　　
　　，构建一个新节点Node
　　
　　// 将新建的节点加入到队列中，如果不成功，继续处理
　　
　　// 替换尾节点
　　
　　// 调用awaitFulfill, 若节点是 head.next, 则进行自旋
　　
　　// 若不是的话, 直接 block, 直到有其他线程 与之匹配, 或它自己进行线程的中断
　　
　　// 若返回的x == s表示，当前线程已经超时或者中断，不然的话s == null或者是匹配的节点
　　
　　// 清理节点S
　　
　　}
　　
　　：用于判断节点是否已经从队列中离开了
　　
　　// 尝试将S节点设置为head，移出t
　　
　　// 释放线程 ref
　　
　　}
　　
　　// 返回
　　
　　}
　　
　　// 这里是从head.next开始，因为TransferQueue总是会存在一个dummy node节点
　　
　　// 节点
　　
　　// 不一致读，重新开始
　　
　　// 有其他线程更改了线程结构
　　
　　/**
　　
　　* 生产者producer和消费者consumer匹配操作
　　
　　*/
　　
　　：判断isData与x的模式是否相同，相同表示已经匹配了
　　
　　：m节点被取消了
　　
　　：如果尝试将数据e设置到m上失败
　　
　　// 将m设置为头结点，h出列，然后重试
　　
　　}
　　
　　// 成功匹配了，m设置为头结点h出列，向前推进
　　
　　// 唤醒m上的等待线程
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　}
　　
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　　整个transfer的算法如下：
　　
　　1. 如果队列为null或者尾节点模式与当前节点模式一致，则尝试将节点加入到等待队列中（采用自旋的方式），直到被匹配或、超时或者取消。匹配成功的话要么返回null（producer返回的）要么返回真正传递的值（consumer返回的），如果返回的是node节点本身则表示当前线程超时或者取消了。
　　
　　2. 如果队列不为null，且队列的节点是当前节点匹配的节点，则进行数据的传递匹配并返回匹配节点的数据
　　
　　3. 在整个过程中都会检测并帮助其他线程推进
　　
　　当队列为空时，节点入列然后通过调用awaitFulfill()方法自旋，该方法主要用于自旋/阻塞节点，直到节点被匹配返回或者取消、中断。
　　
　　// 超时控制
　　
　　// 自旋次数
　　
　　// 如果节点Node恰好是head节点，则自旋一段时间，这里主要是为了效率问题，如果里面阻塞，会存在唤醒、线程上下文切换的问题
　　
　　// 如果生产者、消费者者里面到来的话，就避免了这个阻塞的过程
　　
　　// 自旋
　　
　　// 线程中断了，剔除当前节点
　　
　　// 如果线程进行了阻塞 -> 唤醒或者中断了，那么x != e 肯定成立，直接返回当前节点即可
　　
　　// 超时判断
　　
　　// 如果超时了，取消节点,continue，在if(x != e)肯定会成立，直接返回x
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　// 自旋- 1
　　
　　// 等待线程
　　
　　// 进行没有超时的
　　
　　// 自旋次数过了, 直接 + timeout 方式
　　
　　}
　　
　　}
　　
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　　在自旋/阻塞过程中做了一点优化，就是判断当前节点是否为对头元素，如果是的则先自旋，如果自旋次数过了，则才阻塞，这样做的主要目的就在如果生产者、消费者立马来匹配了则不需要阻塞，因为阻塞、唤醒会消耗资源。在整个自旋的过程中会不断判断是否超时或者中断了，如果中断或者超时了则调用tryCancel()取消该节点。
　　
　　}
　　
　　1
　　
　　2
　　
　　3
　　
　　1
　　
　　2
　　
　　3
　　
　　取消过程就是将节点的item设置为自身（itemOffset是item的偏移量）。所以在调用awaitFulfill()方法时，如果当前线程被取消、中断、超时了那么返回的值肯定时S，否则返回的则是匹配的节点。如果返回值是节点S，那么if(x == s)必定成立，如下：
　　
　　}
　　
　　1
　　
　　2
　　
　　3
　　
　　4
　　
　　5
　　
　　1
　　
　　2
　　
　　3
　　
　　4
　　
　　5
　　
　　如果返回的x == s成立，则调用clean()方法清理节点S：
　　
　　//
　　
　　节点被取消了，向前推进
　　
　　}
　　
　　// 队列为空，直接
　　
　　// 不一致，说明有其他线程改变了tail节点，重新开始
　　
　　推进tail节点，重新开始
　　
　　}
　　
　　不是尾节点 移出
　　
　　// 如果s已经被移除退出循环，否则尝试断开s
　　
　　}
　　
　　// s是尾节点，则有可能会有其他线程在添加新节点，则cleanMe出场
　　
　　// 如果dp不为null，说明是前一个被取消节点，将其移除
　　
　　节点d已经删除
　　
　　原来的节点 cleanMe 已经通过 advanceHead 进行删除
　　
　　原来的节点 s已经删除
　　
　　不是tail节点
　　
　　// 清除 cleanMe 节点, 这里的 dp == pred 若成立, 说明清除节点s，成功, 直接return, 不然的话要再次循环
　　
　　原来的 cleanMe 是 null, 则将 pred 标记为 cleamMe 为下次 清除 s 节点做标识
　　
　　}
　　
　　}
　　
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　　这个clean()方法感觉有点儿难度，我也看得不是很懂。这里是引用
　　
　　删除的节点不是queue尾节点, 这时 直接 pred.casNext(s, s.next) 方式来进行删除(和ConcurrentLikedQueue中差不多)
　　
　　删除的节点是队尾节点
　　
　　此时 cleanMe == null, 则 前继节点pred标记为 cleanMe, 为下次删除做准备
　　
　　此时 != null, 先删除上次需要删除的节点, 然后将至null, 让后再将 pred 赋值给
　　
　　非公平模式
　　
　　非公平模式transfer方法如下：
　　
　　// 栈为空或者当前节点模式与头节点模式一样，将节点压入栈内，等待匹配
　　
　　// 超时
　　
　　// 节点被取消了，向前推进
　　
　　// 重新设置头结点（弹出之前的头结点）
　　
　　else
　　
　　}
　　
　　// 不超时
　　
　　// 生成一个SNode节点，并尝试替换掉头节点
　　
　　// 自旋，等待线程匹配
　　
　　// 返回的m == s 表示该节点被取消了或者超时、中断了
　　
　　// 清理节点S，
　　
　　}
　　
　　// 因为通过前面一步将S替换成了head，如果h.next == s ，则表示有其他节点插入到S前面了,变成了head
　　
　　// 且该节点就是与节点S匹配的节点
　　
　　// 将s.next节点设置为head，相当于取消节点h、s
　　
　　// 如果是请求则返回匹配的域，否则返回节点S的域
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　// 如果栈不为null，且两者模式不匹配（h != null www.078881.cn/ && h.mode != mode）
　　
　　// 说明他们是一队对等匹配的节点，尝试用当前节点s来满足h节点
　　
　　节点已经取消了，向前推进
　　
　　// 尝试将当前节点打上"正在匹配"的标记，并设置为head
　　
　　// 循环loop
　　
　　// s为当前节点，m是s的next节点，
　　
　　// m节点是s节点的匹配节点
　　
　　，其他节点把m节点匹配走了
　　
　　// 将s弹出
　　
　　// 将s置空，下轮循环的时候还会新建
　　
　　// 退出该循环，继续主循环
　　
　　}
　　
　　// 获取m的next节点
　　
　　// 尝试匹配
　　
　　// 匹配成功，将s 、 m弹出
　　
　　// 如果没有匹配成功，说明有其他线程已经匹配了，把m移出
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　// 到这最后一步说明节点正在匹配阶段
　　
　　的next的节点，是正在匹配的节点，m 和 h配对
　　
　　其他线程把m节点抢走了，弹出h节点
　　
　　else
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　}
　　
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　　整个处理过程分为三种情况，具体如下：
　　
　　1. 如果当前栈为空获取节点模式与栈顶模式一样，则尝试将节点加入栈内，同时通过自旋方式等待节点匹配，最后返回匹配的节点或者null（被取消）
　　
　　2. 如果栈不为空且节点的模式与首节点模式匹配，则尝试将该节点打上FULFILLING标记，然后加入栈中，与相应的节点匹配，成功后将这两个节点弹出栈并返回匹配节点的数据
　　
　　3. 如果有节点在匹配，那么帮助这个节点完成匹配和出栈操作，然后在主循环中继续执行
　　
　　当节点加入栈内后，通过调用awaitFulfill()方法自旋等待节点匹配：
　　
　　// 超时
　　
　　// 当前线程
　　
　　// 自旋次数
　　
　　用于检测当前节点是否需要自旋
　　
　　// 如果栈为空、该节点是首节点或者该节点是匹配节点，则先采用自旋，否则阻塞
　　
　　// 线程中断了，取消该节点
　　
　　// 匹配节点
　　
　　// 如果匹配节点m不为空，则表示匹配成功，直接返回
　　
　　// 超时
　　
　　// 节点超时，取消
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　// 自旋;每次自旋的时候都需要检查自身是否满足自旋条件，满足就 - 1，否则为0
　　
　　// 第一次阻塞时，会将当前线程设置到s上
　　
　　// 阻塞 当前线程
　　
　　// 超时
　　
　　}
　　
　　}
　　
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　　方法会一直自旋/阻塞直到匹配节点。在S节点阻塞之前会先调用shouldSpin()方法判断是否采用自旋方式，为的就是如果有生产者或者消费者马上到来，就不需要阻塞了，在多核条件下这种优化是有必要的。同时在调用park()阻塞之前会将当前线程设置到S节点的waiter上。匹配成功，返回匹配节点m。
　　
　　方法如下：
　　
　　}
　　
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　　1
　　
　　2
　　
　　3
　　
　　4
　　
　　同时在阻塞过程中会一直检测当前线程是否中断了，如果中断了，则调用tryCancel()方法取消该节点，取消过程就是将当前节点的math设置为当前节点。所以如果线程中断了，那么在返回m时一定是S节点自身。
　　
　　}
　　
　　1
　　
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　　3
　　
　　1
　　
　　2
　　
　　3
　　
　　方法如果返回的m == s，则表示当前节点已经中断取消了，则需要调用clean()方法，清理节点S：
　　
　　// 清理item域
　　
　　// 清理waiter域
　　
　　节点
　　
　　// 从栈顶head节点，取消从栈顶head到past节点之间所有已经取消的节点
　　
　　// 注意：这里如果遇到一个节点没有取消，则会退出
　　
　　如果p节点已经取消了，则剔除该节点
　　
　　// 如果经历上面while p节点还没有取消，则再次循环取消掉所有p 到past之间的取消节点
　　
　　else
　　
　　}
　　
　　}
　　
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　　方法就是将head节点到S节点之间所有已经取消的节点全部移出。【不清楚为何要用两个while，一个不行么】
　　
　　至此，SynchronousQueue的源码分析完成了，说下我个人感觉吧：个人感觉SynchronousQueue实现好复杂（可能是自己智商不够吧~~(>_<)~~），源码看了好久，这篇博客写了将近一个星期，如果有什么错误之处，烦请各位指正！！