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详解Java七大阻塞队列之SynchronousQueue

作者:Dongguabai

SynchronousQueue不需要存储线程间交换的数据,它的作用像是一个匹配器,使生产者和消费者一一匹配。本文详细讲解了Java七大阻塞队列之一SynchronousQueue,需要了解的小伙伴可以参考一下这篇文章

其实SynchronousQueue 是一个特别有意思的阻塞队列,就我个人理解来说,它很重要的特点就是没有容量。

直接看一个例子:

package dongguabai.test.juc.test;

import java.util.concurrent.SynchronousQueue;

/**
 * @author Dongguabai
 * @description
 * @date 2021-09-01 21:52
 */
public class TestSynchronousQueue {

    public static void main(String[] args) {
        SynchronousQueue synchronousQueue = new SynchronousQueue();
        boolean add = synchronousQueue.add("1");
        System.out.println(add);
    }
}

代码很简单,就是往 SynchronousQueue 里放了一个元素,程序却抛异常了:

Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: Queue full
	at java.util.AbstractQueue.add(AbstractQueue.java:98)
	at dongguabai.test.juc.test.TestSynchronousQueue.main(TestSynchronousQueue.java:14)

而异常原因是队列满了。刚刚使用的是 SynchronousQueue#add 方法,现在来看看 SynchronousQueue#put 方法:

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        SynchronousQueue synchronousQueue = new SynchronousQueue();
        synchronousQueue.put("1");
        System.out.println("----");
    }

看到 InterruptedException 其实就能猜出这个方法肯定会阻塞当前线程。

通过这两个例子,也就解释了 SynchronousQueue 队列是没有容量的,也就是说在往 SynchronousQueue 中添加元素之前,得先向 SynchronousQueue 中取出元素,这句话听着很别扭,那可以换个角度猜想其实现原理,调用取出方法的时候设置了一个“已经有线程在等待取出”的标识,线程等待,然后添加元素的时候,先看这个标识,如果有线程在等待取出,则添加成功,反之则抛出异常或者阻塞。

分析

接下来从 SynchronousQueue#put 方法开始进行分析:

    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();
        }
    }

可以发现是调用的 Transferer#transfer 方法,这个 Transferer 是在构造 SynchronousQueue 的时候初始化的:

    public SynchronousQueue(boolean fair) {
        transferer = fair ? new TransferQueue<E>() : new TransferStack<E>();
    }

SynchronousQueue 有两种模式,公平与非公平,默认是非公平,非公平使用的就是 TransferStack,是基于单向链表做的:

 static final class SNode {
            volatile SNode next;        // next node in stack
            volatile SNode match;       // the node matched to this
            volatile Thread waiter;     // to control park/unpark
            Object item;                // data; or null for REQUESTs
            int mode;
   ...
 }

那么重点就是 SynchronousQueue.TransferStack#transfer 方法了,从方法名都可以看出这是用来做数据交换的,但是这个方法有好几十行,里面各种 Node 指针搞来搞去,这个地方我觉得没必要过于纠结细节,老规矩,抓大放小,而且队列这种,很方便进行 Debug 调试。

再理一下思路:

将上面 SynchronousQueue#put 使用的例子修改一下,再加一个线程take

package dongguabai.test.juc.test;

import java.util.Date;
import java.util.concurrent.SynchronousQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author Dongguabai
 * @description
 * @date 2021-09-01 21:52
 */
public class TestSynchronousQueue {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        SynchronousQueue synchronousQueue = new SynchronousQueue();
        new Thread(()->{
            System.out.println(new Date().toLocaleString()+"::"+Thread.currentThread().getName()+"-put了数据:"+"1");

            try {
                synchronousQueue.put("1");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();
        System.out.println("----");
        new Thread(()->{
            Object take = null;
            try {
                take = synchronousQueue.take();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println(new Date().toLocaleString()+"::"+Thread.currentThread().getName()+"-take到了数据:"+take);
        }).start();
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        System.out.println("结束...");
    }
}

整个程序结束,并且输出:

----
2021-9-2 0:58:55::Thread-0-put了数据:1
2021-9-2 0:58:55::Thread-1-take到了数据:1
结束...

也就是说当一个线程在 put 的时候,如果有线程 take ,那么 put 线程可以正常运行,不会被阻塞。

基于这个例子,再结合上文的猜想,也就是说核心点就是找到 put 的时候现在已经有线程在 take 的标识,或者 take 的时候已经有线程在 put,这个标识不一定是变量,结合 AQS 的原理来看,很可能是根据链表中的 Node 进行判断。

接下来看 SynchronousQueue.put 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();
        }
    }

它底层也是调用的 SynchronousQueue.TransferStack#transfer 方法,但是传入参数是当前 put 的元素、false 和 0。再回过头看 SynchronousQueue.TransferStack#transfer 方法:

E transfer(E e, boolean timed, long nanos) {
            SNode s = null; // constructed/reused as needed
  					//这里的参数e就是要put的元素,显然不为null,也就是说是DATA模式,根据注释,DATA模式就说明当前线程是producer
            int mode = (e == null) ? REQUEST : DATA;  

            for (;;) {
                SNode h = head;
                if (h == null || h.mode == mode) {  // empty or same-mode
                    if (timed && nanos <= 0) {      // can't wait
                        if (h != null && h.isCancelled())
                            casHead(h, h.next);     // pop cancelled node
                        else
                            return null;
                    } else if (casHead(h, s = snode(s, e, h, mode))) {
                        //因为第一次put那么h肯定为null,这里入参timed为false,所以会到这里,执行awaitFulfill方法,根据名称可以猜想出是一个阻塞方法
                        SNode m = awaitFulfill(s, timed, nanos);
                        if (m == s) {               // wait was cancelled
                            clean(s);
                            return null;
                        }
                   ....
        }

这里首先会构造一个 SNode,然后执行 casHead 函数,其实最终栈结构就是:

head->put_e

就是 head 会指向 put 的元素对应的 SNode

然后会执行 awaitFulfill 方法:

SNode awaitFulfill(SNode s, boolean timed, long nanos) {
            final long deadline = timed ? System.nanoTime() + nanos : 0L;
            Thread w = Thread.currentThread();
            int spins = (shouldSpin(s) ?
                         (timed ? maxTimedSpins : maxUntimedSpins) : 0);
            for (;;) {
                if (w.isInterrupted())
                    s.tryCancel();
                SNode m = s.match;
                if (m != null)
                    return m;
                if (timed) {
                    nanos = deadline - System.nanoTime();
                    if (nanos <= 0L) {
                        s.tryCancel();
                        continue;
                    }
                }
                if (spins > 0)
                    spins = shouldSpin(s) ? (spins-1) : 0;    //自旋机制
                else if (s.waiter == null)
                    s.waiter = w; // establish waiter so can park next iter
                else if (!timed)
                    LockSupport.park(this); //阻塞
                else if (nanos > spinForTimeoutThreshold)
                    LockSupport.parkNanos(this, nanos);
            }
        }

最终还是会使用 LockSupport 进行阻塞,等待唤醒。

已经大致过了一遍流程了,细节方面就不再纠结了,那么假如再put 一个元素呢,其实结合源码已经可以分析出此时栈的结果为:

head-->put_e_1-->put_e

避免分析出错,写个 Debug 的代码验证一下:

package dongguabai.test.juc.test;

import java.util.concurrent.SynchronousQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author Dongguabai
 * @description
 * @date 2021-09-02 02:15
 */
public class DebugPut2E {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        SynchronousQueue synchronousQueue = new SynchronousQueue();
        new Thread(()-> {
            try {
                synchronousQueue.put("1");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        new Thread(()-> {
            try {
                synchronousQueue.put("2");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();
    }
}

SynchronousQueue.TransferStack#awaitFulfill 方法的 LockSupport.park(this); 处打上断点,运行上面的代码,再看看现在的 head

在这里插入图片描述

的确与分析的一致。

也就是先进后出。再看 take 方法:

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

调用的 SynchronousQueue.TransferStack#transfer 方法,但是传入参数是 nullfalse 和 0。

偷个懒就不分析源码了,直接 Debug 走一遍,代码如下:

package dongguabai.test.juc.test;

import java.util.concurrent.SynchronousQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author Dongguabai
 * @description
 * @date 2021-09-02 02:24
 */
public class DebugTake {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        SynchronousQueue synchronousQueue = new SynchronousQueue();
        new Thread(()-> {
            try {
                synchronousQueue.put("1");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        },"Thread-put-1").start();
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        new Thread(()-> {
            try {
                synchronousQueue.put("2");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        },"Thread-put-2").start();
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        new Thread(()->{
            try {
                Object take = synchronousQueue.take();
                System.out.println("======take:"+take);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        },"Thread-Take").start();
    }
}

SynchronousQueue#take 方法中打上断点,运行上面的代码:

在这里插入图片描述

这里的 s 就是 headm 就是栈顶的元素,也是最近一次 put 的元素。说白了 take 就是取的栈顶的元素,最后再匹配一下,符合条件就直接取出来。take 之后 head 为:

在这里插入图片描述

栈的结构为:

head-->put_e

最后再把整个流程梳理一遍:

执行 put 操作的时候,每次压入栈顶;take 的时候就取栈顶的元素,即先进后出;这也就实现了非公平;

至于公平模式,结合 TransferStack 的实现,可以猜测实现就是 put 的时候放入队列,take 的时候从队列头部开始取,先进先出。

那么这个队列设计的优势使用场景在哪里呢?个人感觉它的优势就是完全不会产生对队列中数据的争抢,因为说白了队列是空的,从某种程度上来说消费速率是很快的。

至于使用场景,我这边的确没有想到比较好的使用场景。结合组内同学的使用来看,他选择使用这个队列的原因是因为它不会在内存中生成任务队列,当服务宕机后不用担心内存中任务的丢失(非优雅停机的情况)。经过讨论后发现即使使用了 SynchronousQueue 也无法有效的避免任务丢失,但这的确是一个思路,没准以后在其他场景中用得上。

到此这篇关于详解Java七大阻塞队列之SynchronousQueue的文章就介绍到这了,更多相关Java阻塞队列 SynchronousQueue内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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