本文分享自华为云社区《Synchronous Queue 源码解析》，作者： JavaEdge。

1 简介

SynchronousQueue 是一种特立独行的队列，其本身是没有容量的，比如调用者放一个数据到队列中，调用者是不能够立马返回的，调用者必须等待别人把我放进去的数据消费掉了，才能够返回。SynchronousQueue 在 MQ 中被大量使用，本文就让我们从源码来看下 SynchronousQueue 到底是如何实现这种功能的呢。

2 整体架构

不像ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingDeque之类的阻塞队列使用AQS实现并发，SynchronousQueue直接使用CAS操作实现数据的安全访问，因此源码中充斥着大量的CAS代码。

SynchronousQueue 的整体设计比较抽象，在内部抽象出了两种算法实现，一种是先入先出的队列，一种是后入先出的堆栈，两种算法被两个内部类实现，而直接对外的 put，take 方法的实现就非常简单，都是直接调用两个内部类的 transfer 方法进行实现，整体的调用关系如下图所示：

1.1 类注释
队列不存储数据，所以没有大小，也无法迭代；
插入操作的返回必须等待另一个线程完成对应数据的删除操作，反之亦然；
队列由两种数据结构组成，分别是后入先出的堆栈和先入先出的队列，堆栈是非公平的，队列是公平的。

第二点是如何做到的？堆栈又是如何实现的呢？接下来我们一点一点揭晓。

1.2 类图

SynchronousQueue 整体类图和 LinkedBlockingQueue 相似，都实现了 BlockingQueue 接口，但因为其不储存数据结构，有一些方法是没有实现的，比如说 isEmpty、size、contains、remove 和迭代等方法，这些方法都是默认实现，如下截图：

1.3 结构细节

SynchronousQueue 底层结构和其它队列完全不同，有着独特的两种数据结构：队列和堆栈，我们一起来看下数据结构：

// 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);
}

// 堆栈 后入先出 非公平
// Scherer-Scott 算法
static final class TransferStack<E> extends Transferer<E> {
}

// 队列 先入先出 公平
static final class TransferQueue<E> extends Transferer<E> {
}

private transient volatile Transferer<E> transferer;

// 无参构造器默认为非公平的
public SynchronousQueue(boolean fair) {
    transferer = fair ? new TransferQueue<E>() : new TransferStack<E>();
}

从源码中我们可以得到几点：

堆栈和队列都有一个共同的接口，叫做 Transferer，该接口有个方法：transfer，该方法很神奇，会承担 take 和 put 的双重功能；

在我们初始化的时候，是可以选择是使用堆栈还是队列的，如果你不选择，默认的就是堆栈，类注释中也说明了这一点，堆栈的效率比队列更高。
接下来我们来看下堆栈和队列的具体实现。

2 非公平的堆栈

2.1 堆栈的结构

首先我们来介绍下堆栈的整体结构，如下：

从上图中我们可以看到，我们有一个大的堆栈池，池的开口叫做堆栈头，put 的时候，就往堆栈池中放数据。take 的时候，就从堆栈池中拿数据，两者操作都是在堆栈头上操作数据，从图中可以看到，越靠近堆栈头，数据越新，所以每次 take 的时候，都会拿到堆栈头的最新数据，这就是我们说的后入先出，也就是非公平的。

图中 SNode 就是源码中栈元素的表示，我们看下源码：

• volatile SNode next
  栈的下一个，就是被当前栈压在下面的栈元素
• volatile SNode match
  节点匹配，用来判断阻塞栈元素能被唤醒的时机
  比如我们先执行 take，此时队列中没有数据，take 被阻塞了，栈元素为 SNode1
  当有 put 操作时，会把当前 put 的栈元素赋值给 SNode1 的 match 属性，并唤醒 take 操作
  当 take 被唤醒，发现 SNode1 的 match 属性有值时，就能拿到 put 进来的数据，从而返回
• volatile Thread waiter
  栈元素的阻塞是通过线程阻塞来实现的，waiter 为阻塞的线程
• Object item
  未投递的消息，或者未消费的消息

2.2 入栈和出栈

• 入栈
  使用 put 等方法，将数据放到堆栈池中
• 出栈
  使用 take 等方法，把数据从堆栈池中拿出来

操作的对象都是堆栈头，虽然两者的一个是从堆栈头拿数据，一个是放数据，但底层实现的方法却是同一个，源码如下：

transfer 方法思路比较复杂，因为 take 和 put 两个方法都揉在了一起A

@SuppressWarnings("unchecked")
E transfer(E e, boolean timed, long nanos) {
    SNode s = null; // constructed/reused as needed
    
    // e 为空: take 方法，非空: put 方法
    int mode = (e == null) ? REQUEST : DATA;
    
    // 自旋
    for (;;) {
        // 头节点情况分类
        // 1：为空，说明队列中还没有数据
        // 2：非空，并且是 take 类型的，说明头节点线程正等着拿数据
        // 3：非空，并且是 put 类型的，说明头节点线程正等着放数据
        SNode h = head;
        
        // 栈头为空，说明队列中还没有数据。
        // 栈头非空且栈头的类型和本次操作一致
        //	比如都是 put，那么就把本次 put 操作放到该栈头的前面即可，让本次 put 能够先执行
        if (h == null || h.mode == mode) {  // empty or same-mode
            // 设置了超时时间，并且 e 进栈或者出栈要超时了，
            // 就会丢弃本次操作，返回 null 值。
            // 如果栈头此时被取消了，丢弃栈头，取下一个节点继续消费
            if (timed && nanos <= 0) {      // 无法等待
                // 栈头操作被取消
                if (h != null && h.isCancelled())
                    // 丢弃栈头，把栈头的后一个元素作为栈头
                    casHead(h, h.next);     // 将取消的节点弹栈
                // 栈头为空，直接返回 null
                else
                    return null;
            // 没有超时，直接把 e 作为新的栈头
            } else if (casHead(h, s = snode(s, e, h, mode))) {
                // e 等待出栈，一种是空队列 take，一种是 put
                SNode m = awaitFulfill(s, timed, nanos);
                if (m == s) {               // wait was cancelled
                    clean(s);
                    return null;
                }
                // 本来 s 是栈头的，现在 s 不是栈头了，s 后面又来了一个数，把新的数据作为栈头
                if ((h = head) != null && h.next == s)
                    casHead(h, s.next);     // help s's fulfiller
                return (E) ((mode == REQUEST) ? m.item : s.item);
            }
        // 栈头正在等待其他线程 put 或 take
        // 比如栈头正在阻塞，并且是 put 类型，而此次操作正好是 take 类型，走此处
        } else if (!isFulfilling(h.mode)) { // try to fulfill
            // 栈头已经被取消，把下一个元素作为栈头
            if (h.isCancelled())            // already cancelled
                casHead(h, h.next);         // pop and retry
            // snode 方法第三个参数 h 代表栈头，赋值给 s 的 next 属性
            else if (casHead(h, s=snode(s, e, h, FULFILLING|mode))) {
                for (;;) { // loop until matched or waiters disappear
                    // m 就是栈头，通过上面 snode 方法刚刚赋值
                    SNode m = s.next;       // m is s's match
                    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;
                     // tryMatch 非常重要的方法，两个作用：
                     // 1 唤醒被阻塞的栈头 m，2 把当前节点 s 赋值给 m 的 match 属性
                     // 这样栈头 m 被唤醒时，就能从 m.match 中得到本次操作 s
                     // 其中 s.item 记录着本次的操作节点，也就是记录本次操作的数据
                    if (m.tryMatch(s)) {
                        casHead(s, mn);     // pop both s and m
                        return (E) ((mode == REQUEST) ? m.item : s.item);
                    } else                  // lost match
                        s.casNext(m, mn);   // help unlink
                }
            }
        } else {                            // help a fulfiller
            SNode m = h.next;               // m is h's match
            if (m == null)                  // waiter is gone
                casHead(h, null);           // pop fulfilling node
            else {
                SNode mn = m.next;
                if (m.tryMatch(h))          // help match
                    casHead(h, mn);         // pop both h and m
                else                        // lost match
                    h.casNext(m, mn);       // help unlink
            }
        }
    }
}

总结一下操作思路：

1. 判断是 put 方法还是 take 方法
2. 判断栈头数据是否为空，如果为空或者栈头的操作和本次操作一致，是的话走 3，否则走 5
3. 判断操作有无设置超时时间，如果设置了超时时间并且已经超时，返回 null，否则走 4
4. 如果栈头为空，把当前操作设置成栈头，或者栈头不为空，但栈头的操作和本次操作相同，也把当前操作设置成栈头，并看看其它线程能否满足自己，不能满足则阻塞自己。比如当前操作是 take，但队列中没有数据，则阻塞自己
5. 如果栈头已经是阻塞住的，需要别人唤醒的，判断当前操作能否唤醒栈头，可以唤醒走 6，否则走 4
6. 把自己当作一个节点，赋值到栈头的 match 属性上，并唤醒栈头节点
7. 栈头被唤醒后，拿到 match 属性，就是把自己唤醒的节点的信息，返回。

在整个过程中，有一个节点阻塞的方法，源码如下：

当一个 节点/线程 将要阻塞时，它会设置其 waiter 字段，然后在真正 park 之前至少再检查一次状态，从而涵盖了竞争与实现者的关系，并注意到 waiter 非空，因此应将其唤醒。

当由出现在调用点位于堆栈顶部的节点调用时，对停放的调用之前会进行旋转，以避免在生产者和消费者及时到达时阻塞。 这可能只足以在多处理器上发生。

从主循环返回的检查顺序反映了这样一个事实，即优先级: 中断 > 正常的返回 > 超时。 （因此，在超时时，在放弃之前要进行最后一次匹配检查。）除了来自非定时SynchronousQueue的调用。{poll / offer}不会检查中断，根本不等待，因此陷入了转移方法中 而不是调用awaitFulfill。

/**
 * 旋转/阻止，直到节点s通过执行操作匹配。
 * @param s 等待的节点
 * @param timed true if timed wait
 * @param nanos 超时时间
 * @return 匹配的节点, 或者是 s 如果被取消
 */
SNode awaitFulfill(SNode s, boolean timed, long nanos) {
	
    // deadline 死亡时间，如果设置了超时时间的话，死亡时间等于当前时间 + 超时时间，否则就是 0
    final long deadline = timed ? System.nanoTime() + nanos : 0L;
    Thread w = Thread.currentThread();
    // 自旋的次数，如果设置了超时时间，会自旋 32 次，否则自旋 512 次。
    // 比如本次操作是 take 操作，自旋次数后，仍无其他线程 put 数据
    // 就会阻塞，有超时时间的，会阻塞固定的时间，否则一致阻塞下去
    int spins = (shouldSpin(s) ?
                 (timed ? maxTimedSpins : maxUntimedSpins) : 0);
    for (;;) {
        // 当前线程有无被打断，如果过了超时时间，当前线程就会被打断
        if (w.isInterrupted())
            s.tryCancel();

        SNode m = s.match;
        if (m != null)
            return m;
        if (timed) {
            nanos = deadline - System.nanoTime();
            // 超时了，取消当前线程的等待操作
            if (nanos <= 0L) {
                s.tryCancel();
                continue;
            }
        }
        // 自选次数减1
        if (spins > 0)
            spins = shouldSpin(s) ? (spins-1) : 0;
        // 把当前线程设置成 waiter，主要是通过线程来完成阻塞和唤醒
        else if (s.waiter == null)
            s.waiter = w; // establish waiter so can park next iter
        else if (!timed)
            // 通过 park 进行阻塞，这个我们在锁章节中会说明
            LockSupport.park(this);
        else if (nanos > spinForTimeoutThreshold)
            LockSupport.parkNanos(this, nanos);
    }
}

可以发现其阻塞策略，并不是一上来就阻塞住，而是在自旋一定次数后，仍然没有其它线程来满足自己的要求时，才会真正的阻塞。

队列的实现策略通常分为公平模式和非公平模式，本文我们重点介绍公平模式。

3 公平队列

元素组成

• volatile QNode next
  当前元素的下一个元素
• volatile Object item // CAS’ed to or from null
  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 Thread waiter // to control park/unpark
  可以阻塞住的当前线程
• final boolean isData
  true 是 put，false 是 take

公平队列主要使用的是 TransferQueue 内部类的 transfer 方法，看源码：

E transfer(E e, boolean timed, long nanos) {

    QNode s = null; // constructed/reused as needed
    // true ： put false ： get
    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)
            continue;
        // 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) {
            QNode tn = t.next;
            // 当 t 不是 tail 时，说明 tail 已经被修改过了
            // 因为 tail 没有被修改的情况下，t 和 tail 必然相等
            // 因为前面刚刚执行赋值操作： t = tail
            if (t != tail)
                continue;
            // 队尾后面的值还不为空，t 还不是队尾，直接把 tn 赋值给 t，这是一步加强校验。
            if (tn != null) {
                advanceTail(t, tn);
                continue;
            }
            //超时直接返回 null
            if (timed && nanos <= 0)        // can't wait
                return null;
            //构造node节点
            if (s == null)
                s = new QNode(e, isData);
            //如果把 e 放到队尾失败，继续递归放进去
            if (!t.casNext(null, s))        // failed to link in
                continue;

            advanceTail(t, s);              // swing tail and wait
            // 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 {                            // complementary-mode
            // 如果是第一次执行，此处的 m 代表就是 tail
            // 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;               // 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 代表栈头
                // 这里把当前的操作值赋值给阻塞住的 m 的 item 属性
                // 这样 m 被释放时，就可得到此次操作的值
                !m.casItem(x, e)) {         // lost CAS
                advanceHead(h, m);          // dequeue and retry
                continue;
            }
            // 当前操作放到队头
            advanceHead(h, m);              // successfully fulfilled
            // 释放队头阻塞节点
            LockSupport.unpark(m.waiter);
            return (x != null) ? (E)x : e;
        }
    }
}

线程被阻塞住后，当前线程是如何把自己的数据传给阻塞线程的。
假设线程 1 从队列中 take 数据 ，被阻塞，变成阻塞线程 A 然后线程 2 开始往队列中 put 数据 B，大致的流程如下：

• 线程 1 从队列 take 数据，发现队列内无数据，于是被阻塞，成为 A
• 线程 2 往队尾 put 数据，会从队尾往前找到第一个被阻塞的节点，假设此时能找到的就是节点 A，然后线程 B 把将 put 的数据放到节点 A 的 item 属性里面，并唤醒线程 1
• 线程 1 被唤醒后，就能从 A.item 里面拿到线程 2 put 的数据了，线程 1 成功返回。

在这个过程中，公平主要体现在，每次 put 数据的时候，都 put 到队尾上，而每次拿数据时，并不是直接从堆头拿数据，而是从队尾往前寻找第一个被阻塞的线程，这样就会按照顺序释放被阻塞的线程。

图解公平队列模型

公平模式下，底层实现使用的是 TransferQueue 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：

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：

1. 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：

1. 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。有的同学可能会有一个疑问，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：

1. 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。

4 非公平模式

4.1 元素组成

• 栈顶
   

• volatile SNode next
  栈中的下一个元素
• volatile Object item // data; or null for REQUESTs
  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 Thread waiter
  可以阻塞住的当前线程

4.2 图解非公平模型

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

1. 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：

1. 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

1. 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。

4 总结

SynchronousQueue 源码比较复杂，建议大家进行源码的 debug 来学习源码，为大家准备了调试类：SynchronousQueueDemo，大家可以下载源码自己调试一下，这样学起来应该会更加轻松一点。

• SynchronousQueue内没有容器为什么能够存储一个元素？
  内部没有容器指的是没有像数组那样的内存空间存多个元素，但是是有单地址内存空间，用于交换数据

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，再翻阅源码，就会有方向感，看起来也会比较容易！

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