死磕 java集合之LinkedTransferQueue源码分析
问题
（1）LinkedTransferQueue是什么东东？java
（2）LinkedTransferQueue是怎么实现阻塞队列的？node
（3）LinkedTransferQueue是怎么控制并发安全的？安全
（4）LinkedTransferQueue与SynchronousQueue有什么异同？数据结构
简介
LinkedTransferQueue是LinkedBlockingQueue、SynchronousQueue（公平模式）、ConcurrentLinkedQueue三者的集合体，它综合了这三者的方法，而且提供了更加高效的实现方式。多线程
继承体系
LinkedTransferQueue实现了TransferQueue接口，而TransferQueue接口是继承自BlockingQueue的，因此LinkedTransferQueue也是一个阻塞队列。并发
TransferQueue接口中定义了如下几个方法：app
// 尝试移交元素
boolean tryTransfer(E e);
// 移交元素
void transfer(E e) throws InterruptedException;
// 尝试移交元素（有超时时间）
boolean tryTransfer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException;
// 判断是否有消费者
boolean hasWaitingConsumer();
// 查看消费者的数量
int getWaitingConsumerCount();
主要是定义了三个移交元素的方法，有阻塞的，有不阻塞的，有超时的。less
存储结构
LinkedTransferQueue使用了一个叫作dual data structure的数据结构，或者叫作dual queue，译为双重数据结构或者双重队列。dom
双重队列是什么意思呢？异步
放取元素使用同一个队列，队列中的节点具备两种模式，一种是数据节点，一种是非数据节点。
放元素时先跟队列头节点对比，若是头节点是非数据节点，就让他们匹配，若是头节点是数据节点，就生成一个数据节点放在队列尾端（入队）。
取元素时也是先跟队列头节点对比，若是头节点是数据节点，就让他们匹配，若是头节点是非数据节点，就生成一个非数据节点放在队列尾端（入队）。
用图形来表示就是下面这样：
不论是放元素仍是取元素，都先跟头节点对比，若是两者模式不同就匹配它们，若是两者模式同样，就入队。
源码分析
主要属性
// 头节点 transient volatile Node head; // 尾节点 private transient volatile Node tail; // 放取元素的几种方式： // 当即返回，用于非超时的poll()和tryTransfer()方法中 private static final int NOW = 0; // for untimed poll, tryTransfer // 异步，不会阻塞，用于放元素时，由于内部使用无界单链表存储元素，不会阻塞放元素的过程 private static final int ASYNC = 1; // for offer, put, add // 同步，调用的时候若是没有匹配到会阻塞直到匹配到为止 private static final int SYNC = 2; // for transfer, take // 超时，用于有超时的poll()和tryTransfer()方法中 private static final int TIMED = 3; // for timed poll, tryTransfer
主要内部类
static final class Node {
// 是不是数据节点（也就标识了是生产者仍是消费者）
final boolean isData; // false if this is a request node
// 元素的值
volatile Object item; // initially non-null if isData; CASed to match
// 下一个节点
volatile Node next;
// 持有元素的线程
volatile Thread waiter; // null until waiting
}
典型的单链表结构，内部除了存储元素的值和下一个节点的指针外，还包含了是否为数据节点和持有元素的线程。
内部经过isData区分是生产者仍是消费者。
主要构造方法
public LinkedTransferQueue() {
}
public LinkedTransferQueue(Collection<? extends E> c) {
this();
addAll(c);
}
只有这两个构造方法，且没有初始容量，因此是无界的一个阻塞队列。
入队
四个方法都是同样的，使用异步的方式调用xfer()方法，传入的参数都如出一辙。
public void put(E e) {
// 异步模式，不会阻塞，不会超时
// 由于是放元素，单链表存储，会一直日后加
xfer(e, true, ASYNC, 0);
}
public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) {
xfer(e, true, ASYNC, 0);
return true;
}
public boolean offer(E e) {
xfer(e, true, ASYNC, 0);
return true;
}
public boolean add(E e) {
xfer(e, true, ASYNC, 0);
return true;
}
xfer(E e, boolean haveData, int how, long nanos)的参数分别是：
（1）e表示元素；
（2）haveData表示是不是数据节点，
（3）how表示放取元素的方式，上面提到的四种，NOW、ASYNC、SYNC、TIMED；
（4）nanos表示超时时间；
出队
出队的四个方法也是直接或间接的调用xfer()方法，放取元素的方式和超时规则略微不一样，本质没有大的区别。
public E remove() {
E x = poll();
if (x != null)
return x;
else
throw new NoSuchElementException();
}
public E take() throws InterruptedException {
// 同步模式，会阻塞直到取到元素
E e = xfer(null, false, SYNC, 0);
if (e != null)
return e;
Thread.interrupted();
throw new InterruptedException();
}
public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
// 有超时时间
E e = xfer(null, false, TIMED, unit.toNanos(timeout));
if (e != null || !Thread.interrupted())
return e;
throw new InterruptedException();
}
public E poll() {
// 当即返回，没取到元素返回null
return xfer(null, false, NOW, 0);
}
取元素就各有各的玩法了，有同步的，有超时的，有当即返回的。
移交元素的方法
public boolean tryTransfer(E e) {
// 当即返回
return xfer(e, true, NOW, 0) == null;
}
public void transfer(E e) throws InterruptedException {
// 同步模式
if (xfer(e, true, SYNC, 0) != null) {
Thread.interrupted(); // failure possible only due to interrupt
throw new InterruptedException();
}
}
public boolean tryTransfer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException {
// 有超时时间
if (xfer(e, true, TIMED, unit.toNanos(timeout)) == null)
return true;
if (!Thread.interrupted())
return false;
throw new InterruptedException();
}
请注意第二个参数，都是true，也就是这三个方法其实也是放元素的方法。
这里xfer()方法的几种模式到底有什么区别呢？请看下面的分析。
神奇的xfer()方法
private E xfer(E e, boolean haveData, int how, long nanos) {
// 不容许放入空元素
if (haveData && (e == null))
throw new NullPointerException();
Node s = null; // the node to append, if needed
// 外层循环，自旋，失败就重试
retry:
for (;;) { // restart on append race
// 下面这个for循环用于控制匹配的过程
// 同一时刻队列中只会存储一种类型的节点
// 从头节点开始尝试匹配，若是头节点被其它线程先一步匹配了
// 就再尝试其下一个，直到匹配到为止，或者到队列中没有元素为止
for (Node h = head, p = h; p != null;) { // find & match first node
// p节点的模式
boolean isData = p.isData;
// p节点的值
Object item = p.item;
// p没有被匹配到
if (item != p && (item != null) == isData) { // unmatched
// 若是二者模式同样，则不能匹配，跳出循环后尝试入队
if (isData == haveData) // can't match
break;
// 若是二者模式不同，则尝试匹配
// 把p的值设置为e（若是是取元素则e是null，若是是放元素则e是元素值）
if (p.casItem(item, e)) { // match
// 匹配成功
// for里面的逻辑比较复杂，用于控制多线程同时放取元素时出现竞争的状况的
// 看不懂能够直接跳过
for (Node q = p; q != h;) {
// 进入到这里多是头节点已经被匹配，而后p会变成h的下一个节点
Node n = q.next; // update by 2 unless singleton
// 若是head还没变，就把它更新成新的节点
// 并把它删除（forgetNext()会把它的next设为本身，也就是从单链表中删除了）
// 这时为何要把head设为n呢？由于到这里了，确定head自己已经被匹配掉了
// 而上面的p.casItem()又成功了，说明p也被当前这个元素给匹配掉了
// 因此须要把它们俩都出队列，让其它线程能够从真正的头开始，不用重复检查了
if (head == h && casHead(h, n == null ? q : n)) {
h.forgetNext();
break;
} // advance and retry
// 若是新的头节点为空，或者其next为空，或者其next未匹配，就重试
if ((h = head) == null ||
(q = h.next) == null || !q.isMatched())
break; // unless slack < 2
}
// 唤醒p中等待的线程
LockSupport.unpark(p.waiter);
// 并返回匹配到的元素
return LinkedTransferQueue.<E>cast(item);
}
}
// p已经被匹配了或者尝试匹配的时候失败了
// 也就是其它线程先一步匹配了p
// 这时候又分两种状况，p的next还没来得及修改，p的next指向了本身
// 若是p的next已经指向了本身，就从新取head重试，不然就取其next重试
Node n = p.next;
p = (p != n) ? n : (h = head); // Use head if p offlist
}
// 到这里确定是队列中存储的节点类型和本身同样
// 或者队列中没有元素了
// 就入队（无论放元素仍是取元素都得入队）
// 入队又分红四种状况：
// NOW，当即返回，没有匹配到当即返回，不作入队操做
// ASYNC，异步，元素入队但当前线程不会阻塞（至关于无界LinkedBlockingQueue的元素入队）
// SYNC，同步，元素入队后当前线程阻塞，等待被匹配到
// TIMED，有超时，元素入队后等待一段时间被匹配，时间到了还没匹配到就返回元素自己
// 若是不是当即返回
if (how != NOW) { // No matches available
// 新建s节点
if (s == null)
s = new Node(e, haveData);
// 尝试入队
Node pred = tryAppend(s, haveData);
// 入队失败，重试
if (pred == null)
continue retry; // lost race vs opposite mode
// 若是不是异步（同步或者有超时）
// 就等待被匹配
if (how != ASYNC)
return awaitMatch(s, pred, e, (how == TIMED), nanos);
}
return e; // not waiting
}
}
private Node tryAppend(Node s, boolean haveData) {
// 从tail开始遍历，把s放到链表尾端
for (Node t = tail, p = t;;) { // move p to last node and append
Node n, u; // temps for reads of next & tail
// 若是首尾都是null，说明链表中尚未元素
if (p == null && (p = head) == null) {
// 就让首节点指向s
// 注意，这里插入第一个元素的时候tail指针并无指向s
if (casHead(null, s))
return s; // initialize
}
else if (p.cannotPrecede(haveData))
// 若是p没法处理，则返回null
// 这里没法处理的意思是，p和s节点的类型不同，不容许s入队
// 好比，其它线程先入队了一个数据节点，这时候要入队一个非数据节点，就不容许，
// 队列中全部的元素都要保证是同一种类型的节点
// 返回null后外面的方法会从新尝试匹配从新入队等
return null; // lost race vs opposite mode
else if ((n = p.next) != null) // not last; keep traversing
// 若是p的next不为空，说明不是最后一个节点
// 则让p从新指向最后一个节点
p = p != t && t != (u = tail) ? (t = u) : // stale tail
(p != n) ? n : null; // restart if off list
else if (!p.casNext(null, s))
// 若是CAS更新s为p的next失败
// 则说明有其它线程先一步更新到p的next了
// 就让p指向p的next，从新尝试让s入队
p = p.next; // re-read on CAS failure
else {
// 到这里说明s成功入队了
// 若是p不等于t，就更新tail指针
// 还记得上面插入第一个元素时tail指针并无指向新元素吗？
// 这里就是用来更新tail指针的
if (p != t) { // update if slack now >= 2
while ((tail != t || !casTail(t, s)) &&
(t = tail) != null &&
(s = t.next) != null && // advance and retry
(s = s.next) != null && s != t);
}
// 返回p，即s的前一个元素
return p;
}
}
}
private E awaitMatch(Node s, Node pred, E e, boolean timed, long nanos) {
// 若是是有超时的，计算其超时时间
final long deadline = timed ? System.nanoTime() + nanos : 0L;
// 当前线程
Thread w = Thread.currentThread();
// 自旋次数
int spins = -1; // initialized after first item and cancel checks
// 随机数，随机让一些自旋的线程让出CPU
ThreadLocalRandom randomYields = null; // bound if needed
for (;;) {
Object item = s.item;
// 若是s元素的值不等于e，说明它被匹配到了
if (item != e) { // matched
// assert item != s;
// 把s的item更新为s自己
// 并把s中的waiter置为空
s.forgetContents(); // avoid garbage
// 返回匹配到的元素
return LinkedTransferQueue.<E>cast(item);
}
// 若是当前线程中断了，或者有超时的到期了
// 就更新s的元素值指向s自己
if ((w.isInterrupted() || (timed && nanos <= 0)) &&
s.casItem(e, s)) { // cancel
// 尝试解除s与其前一个节点的关系
// 也就是删除s节点
unsplice(pred, s);
// 返回元素的值自己，说明没匹配到
return e;
}
// 若是自旋次数小于0，就计算自旋次数
if (spins < 0) { // establish spins at/near front
// spinsFor()计算自旋次数
// 若是前面有节点未被匹配就返回0
// 若是前面有节点且正在匹配中就返回必定的次数，等待
if ((spins = spinsFor(pred, s.isData)) > 0)
// 初始化随机数
randomYields = ThreadLocalRandom.current();
}
else if (spins > 0) { // spin
// 还有自旋次数就减1
--spins;
// 并随机让出CPU
if (randomYields.nextInt(CHAINED_SPINS) == 0)
Thread.yield(); // occasionally yield
}
else if (s.waiter == null) {
// 更新s的waiter为当前线程
s.waiter = w; // request unpark then recheck
}
else if (timed) {
// 若是有超时，计算超时时间，并阻塞必定时间
nanos = deadline - System.nanoTime();
if (nanos > 0L)
LockSupport.parkNanos(this, nanos);
}
else {
// 不是超时的，直接阻塞，等待被唤醒
// 唤醒后进入下一次循环，走第一个if的逻辑就返回匹配的元素了
LockSupport.park(this);
}
}
}
这三个方法里的内容特别复杂，很大一部分代码都是在控制线程安全，各类CAS，咱们这里简单描述一下大体的逻辑：
（1）来了一个元素，咱们先查看队列头的节点，是否与这个元素的模式同样；
（2）若是模式不同，就尝试让他们匹配，若是头节点被别的线程先匹配走了，就尝试与头节点的下一个节点匹配，如此一直日后，直到匹配到或到链表尾为止；
（3）若是模式同样，或者到链表尾了，就尝试入队；
（4）入队的时候有可能链表尾修改了，那就尾指针后移，再从新尝试入队，依此往复；
（5）入队成功了，就自旋或阻塞，阻塞了就等待被其它线程匹配到并唤醒；
（6）唤醒以后进入下一次循环就匹配到元素了，返回匹配到的元素；
（7）是否须要入队及阻塞有四种状况：
a）NOW，当即返回，没有匹配到当即返回，不作入队操做
对应的方法有：poll()、tryTransfer(e)
b）ASYNC，异步，元素入队但当前线程不会阻塞（至关于无界LinkedBlockingQueue的元素入队）
对应的方法有：add(e)、offer(e)、put(e)、offer(e, timeout, unit)
c）SYNC，同步，元素入队后当前线程阻塞，等待被匹配到
对应的方法有：take()、transfer(e)
d）TIMED，有超时，元素入队后等待一段时间被匹配，时间到了还没匹配到就返回元素自己
对应的方法有：poll(timeout, unit)、tryTransfer(e, timeout, unit)
总结
（1）LinkedTransferQueue能够看做LinkedBlockingQueue、SynchronousQueue（公平模式）、ConcurrentLinkedQueue三者的集合体；
（2）LinkedTransferQueue的实现方式是使用一种叫作双重队列的数据结构；
（3）不论是取元素仍是放元素都会入队；
（4）先尝试跟头节点比较，若是两者模式不同，就匹配它们，组成CP，而后返回对方的值；
（5）若是两者模式同样，就入队，并自旋或阻塞等待被唤醒；
（6）至因而否入队及阻塞有四种模式，NOW、ASYNC、SYNC、TIMED；
（7）LinkedTransferQueue全程都没有使用synchronized、重入锁等比较重的锁，基本是经过 自旋+CAS 实现；
（8）对于入队以后，先自旋必定次数后再调用LockSupport.park()或LockSupport.parkNanos阻塞；
彩蛋
LinkedTransferQueue与SynchronousQueue（公平模式）有什么异同呢？
（1）在java8中二者的实现方式基本一致，都是使用的双重队列；
（2）前者彻底实现了后者，但比后者更灵活；
（3）后者无论放元素仍是取元素，若是没有可匹配的元素，所在的线程都会阻塞；
（4）前者能够本身控制放元素是否须要阻塞线程，好比使用四个添加元素的方法就不会阻塞线程，只入队元素，使用transfer()会阻塞线程；
（5）取元素二者基本同样，都会阻塞等待有新的元素进入被匹配到；
欢迎关注个人公众号“彤哥读源码”，查看更多源码系列文章, 与彤哥一块儿畅游源码的海洋。
相关文章
- 1. 死磕 java集合之LinkedTransferQueue源码分析
- 2. 【死磕 Java 集合】— ConcurrentSkipListMap源码分析
- 3. 死磕 java集合之ArrayBlockingQueue源码分析
- 4. 死磕 java集合之WeakHashMap源码分析
- 5. 死磕 java集合之ArrayDeque源码分析
- 6. 死磕 java集合之CopyOnWriteArrayList源码分析
- 7. 死磕 java集合之DelayQueue源码分析
- 8. 死磕 java集合之ArrayList源码分析
- 9. 死磕 java集合之LinkedList源码分析
- 10. 死磕 java集合之TreeMap源码分析（四）-内含彩蛋
- 更多相关文章...
- • Scala Set(集合) - Scala教程
- • C# 集合（Collection） - C#教程
- • 互联网组织的未来：剖析GitHub员工的任性之源
- • Java Agent入门实战（二）-Instrumentation源码概述
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 死磕 java集合之LinkedTransferQueue源码分析
- 2. 【死磕 Java 集合】— ConcurrentSkipListMap源码分析
- 3. 死磕 java集合之ArrayBlockingQueue源码分析
- 4. 死磕 java集合之WeakHashMap源码分析
- 5. 死磕 java集合之ArrayDeque源码分析
- 6. 死磕 java集合之CopyOnWriteArrayList源码分析
- 7. 死磕 java集合之DelayQueue源码分析
- 8. 死磕 java集合之ArrayList源码分析
- 9. 死磕 java集合之LinkedList源码分析
- 10. 死磕 java集合之TreeMap源码分析（四）-内含彩蛋