上篇文章谈到BlockingQueue的使用场景，并重点分析了ArrayBlockingQueue的实现原理，了解到ArrayBlockingQueue底层是基于数组实现的阻塞队列。

但是BlockingQueue的实现类中，有一种阻塞队列比较特殊，就是SynchronousQueue（同步移交队列），队列长度为0。

作用就是一个线程往队列放数据的时候，必须等待另一个线程从队列中取走数据。同样，从队列中取数据的时候，必须等待另一个线程往队列中放数据。

这样特殊的队列，有什么应用场景呢？

1. SynchronousQueue用法

先看一个SynchronousQueue的简单用例：

/**
 * @author 一灯架构
 * @apiNote SynchronousQueue示例
 **/
public class SynchronousQueueDemo {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 1. 创建SynchronousQueue队列
        BlockingQueue<Integer> synchronousQueue = new SynchronousQueue<>();

        // 2. 启动一个线程，往队列中放3个元素
        new Thread(() -> {
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 入队列 1");
                synchronousQueue.put(1);
                Thread.sleep(1);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 入队列 2");
                synchronousQueue.put(2);
                Thread.sleep(1);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 入队列 3");
                synchronousQueue.put(3);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();

        // 3. 等待1000毫秒
        Thread.sleep(1000L);

        // 4. 再启动一个线程，从队列中取出3个元素
        new Thread(() -> {
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 出队列 " + synchronousQueue.take());
                Thread.sleep(1);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 出队列 " + synchronousQueue.take());
                Thread.sleep(1);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 出队列 " + synchronousQueue.take());
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();
    }

}

输出结果：

Thread-0 入队列 1
Thread-1 出队列 1
Thread-0 入队列 2
Thread-1 出队列 2
Thread-0 入队列 3
Thread-1 出队列 3

从输出结果中可以看到，第一个线程Thread-0往队列放入一个元素1后，就被阻塞了。直到第二个线程Thread-1从队列中取走元素1后，Thread-0才能继续放入第二个元素2。

由于SynchronousQueue是BlockingQueue的实现类，所以也实现类BlockingQueue中几组抽象方法：

为了满足不同的使用场景，BlockingQueue设计了很多的放数据和取数据的方法。

这几组方法的不同之处就是：

0. 当队列满了，再往队列中放数据，add方法抛异常，offer方法返回false，put方法会一直阻塞（直到有其他线程从队列中取走数据），offer(e, time, unit)方法阻塞指定时间然后返回false。
1. 当队列是空，再从队列中取数据，remove方法抛异常，poll方法返回null，take方法会一直阻塞（直到有其他线程往队列中放数据），poll(time, unit)方法阻塞指定时间然后返回null。
2. 当队列是空，再去队列中查看数据（并不删除数据），element方法抛异常，peek方法返回null。

工作中使用最多的就是offer、poll阻塞指定时间的方法。

2. SynchronousQueue应用场景

SynchronousQueue的特点：

队列长度是0，一个线程往队列放数据，必须等待另一个线程取走数据。同样，一个线程从队列中取数据，必须等待另一个线程往队列中放数据。

这种特殊的实现逻辑有什么应用场景呢？

我的理解就是，如果你希望你的任务需要被快速处理，就可以使用这种队列。

Java线程池中的newCachedThreadPool（带缓存的线程池）底层就是使用SynchronousQueue实现的。

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
            60L, TimeUnit.SECONDS,
            new SynchronousQueue<Runnable>());
}

newCachedThreadPool线程池的核心线程数是0，最大线程数是Integer的最大值，线程存活时间是60秒。

如果你使用newCachedThreadPool线程池，你提交的任务会被更快速的处理，因为你每次提交任务，都会有一个空闲的线程等着处理任务。如果没有空闲的线程，也会立即创建一个线程处理你的任务。

你想想，这处理效率，杠杠滴！

当然也有弊端，如果你提交了太多的任务，导致创建了大量的线程，这些线程都在竞争CPU时间片，等待CPU调度，处理任务速度也会变慢，所以在使用过程中也要综合考虑。

3. SynchronousQueue源码解析

3.1 SynchronousQueue类属性

public class SynchronousQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E> {

    // 转换器，取数据和放数据的核心逻辑都在这个类里面
    private transient volatile Transferer<E> transferer;

    // 默认的构造方法（使用非公平队列）
    public SynchronousQueue() {
        this(false);
    }

    // 有参构造方法，可以指定是否使用公平队列
    public SynchronousQueue(boolean fair) {
        transferer = fair ? new TransferQueue<E>() : new TransferStack<E>();
    }

    // 转换器实现类
    abstract static class Transferer<E> {
        abstract E transfer(E e, boolean timed, long nanos);
    }

    // 基于栈实现的非公平队列
    static final class TransferStack<E> extends Transferer<E> {
    }

    // 基于队列实现的公平队列
    static final class TransferQueue<E> extends Transferer<E> {
    }

}

可以看到SynchronousQueue默认的无参构造方法，内部使用的是基于栈实现的非公平队列，当然也可以调用有参构造方法，传参是true，使用基于队列实现的公平队列。

// 使用非公平队列（基于栈实现）
BlockingQueue<Integer> synchronousQueue = new SynchronousQueue<>();
// 使用公平队列（基于队列实现）
BlockingQueue<Integer> synchronousQueue = new SynchronousQueue<>(true);

本次就常用的栈实现来剖析SynchronousQueue的底层实现原理。

3.2 栈底层结构

栈结构，是非公平的，遵循先进后出。

使用个case测试一下：

/**
 * @author 一灯架构
 * @apiNote SynchronousQueue示例
 **/
public class SynchronousQueueDemo {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 1. 创建SynchronousQueue队列
        SynchronousQueue<Integer> synchronousQueue = new SynchronousQueue<>();

        // 2. 启动一个线程，往队列中放1个元素
        new Thread(() -> {
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 入队列 0");
                synchronousQueue.put(0);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();

        // 3. 等待1000毫秒
        Thread.sleep(1000L);

        // 4. 启动一个线程，往队列中放1个元素
        new Thread(() -> {
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 入队列 1");
                synchronousQueue.put(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();

        // 5. 等待1000毫秒
        Thread.sleep(1000L);

        // 6. 再启动一个线程，从队列中取出1个元素
        new Thread(() -> {
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 出队列 " + synchronousQueue.take());
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();

        // 7. 等待1000毫秒
        Thread.sleep(1000L);

        // 8. 再启动一个线程，从队列中取出1个元素
        new Thread(() -> {
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 出队列 " + synchronousQueue.take());
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();
    }

}

输出结果：

Thread-0 入队列 0
Thread-1 入队列 1
Thread-2 出队列 1
Thread-3 出队列 0

从输出结果中可以看出，符合栈结构先进后出的顺序。

3.3 栈节点源码

栈中的数据都是由一个个的节点组成的，先看一下节点类的源码：

// 节点
static final class SNode {
    // 节点值（取数据的时候，该字段为null）
    Object item;
    // 存取数据的线程
    volatile Thread waiter;
    // 节点模式
    int mode;
    // 匹配到的节点
    volatile SNode match;
    // 后继节点
    volatile SNode next;
}

• item
• 节点值，只在存数据的时候用。取数据的时候，这个值是null。
• waiter
• 存取数据的线程，如果没有对应的接收线程，这个线程会被阻塞。
• mode
• 节点模式，共有3种类型：
• 类型值类型描述类型的作用0REQUEST表示取数据1DATA表示存数据2FULFILLING表示正在等待执行（比如取数据的线程，等待其他线程放数据）

3.4 put/take流程

放数据和取数据的逻辑，在底层复用的是同一个方法，以put/take方法为例，另外两个放数据的方法，add和offer方法底层实现是一样的。

先看一下数据流转的过程，方便理解源码。

还是以上面的case为例：

0. Thread0先往SynchronousQueue队列中放入元素0
1. Thread1再往SynchronousQueue队列放入元素1
2. Thread2从SynchronousQueue队列中取出一个元素

第一步：Thread0先往SynchronousQueue队列中放入元素0

把本次操作组装成SNode压入栈顶，item是元素0，waiter是当前线程Thread0，mode是1表示放入数据。

第二步：Thread1再往SynchronousQueue队列放入元素1

把本次操作组装成SNode压入栈顶，item是元素1，waiter是当前线程Thread1，mode是1表示放入数据，next是SNode0。

第三步：Thread2从SynchronousQueue队列中取出一个元素

这次的操作比较复杂，也是先把本次的操作包装成SNode压入栈顶。

item是null（取数据的时候，这个字段没有值），waiter是null（当前线程Thread2正在操作，所以不用赋值了），mode是2表示正在操作（即将跟后继节点进行匹配），next是SNode1。

然后，Thread2开始把栈顶的两个节点进行匹配，匹配成功后，就把SNode2赋值给SNode1的match属性，唤醒SNode1中的Thread1线程，然后弹出SNode2节点和SNode1节点。

3.5 put/take源码实现

看完 了put/take流程，再来看源码就简单多了。

先看一下put方法源码：

// 放数据
public void put(E e) throws InterruptedException {
    // 不允许放null元素
    if (e == null)
        throw new NullPointerException();
    // 调用转换器实现类，放元素
    if (transferer.transfer(e, false, 0) == null) {
        // 如果放数据失败，就中断当前线程，并抛出异常
        Thread.interrupted();
        throw new InterruptedException();
    }
}

核心逻辑都在transfer方法中，代码很长，理清逻辑后，也很容易理解。

// 取数据和放数据操作，共用一个方法
E transfer(E e, boolean timed, long nanos) {
    SNode s = null;
    // e为空，说明是取数据，否则是放数据
    int mode = (e == null) ? REQUEST : DATA;

    for (; ; ) {
        SNode h = head;
        // 1. 如果栈顶节点为空，或者栈顶节点类型跟本次操作相同（都是取数据，或者都是放数据）
        if (h == null || h.mode == mode) {
            // 2. 判断节点是否已经超时
            if (timed && nanos <= 0) {
                // 3. 如果栈顶节点已经被取消，就删除栈顶节点
                if (h != null && h.isCancelled())
                    casHead(h, h.next);
                else
                    return null;
                // 4. 把本次操作包装成SNode，压入栈顶
            } else if (casHead(h, s = snode(s, e, h, mode))) {
                // 5. 挂起当前线程，等待被唤醒
                SNode m = awaitFulfill(s, timed, nanos);
                // 6. 如果这个节点已经被取消，就删除这个节点
                if (m == s) {
                    clean(s);
                    return null;
                }
                // 7. 把s.next设置成head
                if ((h = head) != null && h.next == s)
                    casHead(h, s.next);
                return (E) ((mode == REQUEST) ? m.item : s.item);
            }
            // 8. 如果栈顶节点类型跟本次操作不同，并且不是FULFILLING类型
        } else if (!isFulfilling(h.mode)) {
            // 9. 再次判断如果栈顶节点已经被取消，就删除栈顶节点
            if (h.isCancelled())
                casHead(h, h.next);
                // 10. 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))) {
                // 11. 使用死循环，直到匹配到对应的节点
                for (; ; ) {
                    // 12. 遍历下个节点
                    SNode m = s.next;
                    // 13. 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;
                    // 14. 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
                        // 15. 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 {
            // 16. 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11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);
            }
        }
    }
}

transfer方法逻辑也很简单，就是判断本次操作类型是否跟栈顶节点相同，如果相同，就把本次操作压入栈顶。否则就跟栈顶节点匹配，唤醒栈顶节点线程，弹出栈顶节点。

transfer方法中调用了awaitFulfill方法，作用是挂起当前线程。

// 等待被唤醒
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);
    }
}

awaitFulfill方法的逻辑也很简单，就是挂起当前线程。

take方法底层使用的也是transfer方法：

// 取数据
public E take() throws InterruptedException {
    // // 调用转换器实现类，取数据
    E e = transferer.transfer(null, false, 0);
    if (e != null)
        return e;
    // 没取到，就中断当前线程
    Thread.interrupted();
    throw new InterruptedException();
}

4. 总结

1. SynchronousQueue是一种特殊的阻塞队列，队列长度是0，一个线程往队列放数据，必须等待另一个线程取走数据。同样，一个线程从队列中取数据，必须等待另一个线程往队列中放数据。
2. SynchronousQueue底层是基于栈和队列两种数据结构实现的。
3. Java线程池中的newCachedThreadPool（带缓存的线程池）底层就是使用SynchronousQueue实现的。
4. 如果希望你的任务需要被快速处理，可以使用SynchronousQueue队列。

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