介绍
Java 6的并发编程包中的SynchronousQueue是一个没有数据缓冲的BlockingQueue，生产者线程对其的插入操作put必须等待消费者的移除操作take，反过来也一样。
不像ArrayBlockingQueue或LinkedListBlockingQueue，SynchronousQueue内部并没有数据缓存空间，你不能调用peek()方法来看队列中是否有数据元素，因为数据元素只有当你试着取走的时候才可能存在，不取走而只想偷窥一下是不行的，当然遍历这个队列的操作也是不允许的。队列头元素是第一个排队要插入数据的线程，而不是要交换的数据。数据是在配对的生产者和消费者线程之间直接传递的，并不会将数据缓冲数据到队列中。可以这样来理解：生产者和消费者互相等待对方，握手，然后一起离开。
SynchronousQueue的一个使用场景是在线程池里。Executors.newCachedThreadPool()就使用了SynchronousQueue，这个线程池根据需要（新任务到来时）创建新的线程，如果有空闲线程则会重复使用，线程空闲了60秒后会被回收。
实现原理
阻塞队列的实现方法有许多：
阻塞算法实现
阻塞算法实现通常在内部采用一个锁来保证多个线程中的put()和take()方法是串行执行的。采用锁的开销是比较大的，还会存在一种情况是线程A持有线程B需要的锁，B必须一直等待A释放锁，即使A可能一段时间内因为B的优先级比较高而得不到时间片运行。所以在高性能的应用中我们常常希望规避锁的使用。
public class NativeSynchronousQueue<E> {
boolean putting = false;
E item = null;
public synchronized E take() throws InterruptedException {
while (item == null)
wait();
E e = item;
item = null;
notifyAll();
return e;
}
public synchronized void put(E e) throws InterruptedException {
if (e==null) return;
while (putting)
wait();
putting = true;
item = e;
notifyAll();
while (item!=null)
wait();
putting = false;
notifyAll();
}
}
信号量实现
经典同步队列实现采用了三个信号量，代码很简单，比较容易理解：
public class SemaphoreSynchronousQueue<E> {
E item = null;
Semaphore sync = new Semaphore(0);
Semaphore send = new Semaphore(1);
Semaphore recv = new Semaphore(0);
public E take() throws InterruptedException {
recv.acquire();
E x = item;
sync.release();
send.release();
return x;
}
public void put (E x) throws InterruptedException{
send.acquire();
item = x;
recv.release();
sync.acquire();
}
}
在多核机器上，上面方法的同步代价仍然较高，操作系统调度器需要上千个时间片来阻塞或唤醒线程，而上面的实现即使在生产者put()时已经有一个消费者在等待的情况下，阻塞和唤醒的调用仍然需要。
Java8实现
Java 8的SynchronousQueue的实现采用了一种性能更好的无锁算法 — 扩展的“Dual stack and Dual queue”算法。性能比Java5的实现有较大提升。竞争机制支持公平和非公平两种：非公平竞争模式使用的数据结构是后进先出栈(Lifo Stack)；公平竞争模式则使用先进先出队列（Fifo Queue），性能上两者是相当的，一般情况下，Fifo通常可以支持更大的吞吐量，但Lifo可以更大程度的保持线程的本地化。
代码实现里的Dual Queue或Stack内部是用链表(LinkedList)来实现的，其节点状态为以下三种情况：
- 持有数据 – put()方法的元素
- 持有请求 – take()方法
- 空
这个算法的特点就是任何操作都可以根据节点的状态判断执行，而不需要用到锁。
其核心接口是Transfer，生产者的put或消费者的take都使用这个接口，根据第一个参数来区别是入列（栈）还是出列（栈）。
/**
* Shared internal API for dual stacks and queues.
*/
abstract static class Transferer<E> {
/**
* Performs a put or take.
*
* @param e if non-null, the item to be handed to a consumer;
* if null, requests that transfer return an item
* offered by producer.
* @param timed if this operation should timeout
* @param nanos the timeout, in nanoseconds
* @return if non-null, the item provided or received; if null,
* the operation failed due to timeout or interrupt --
* the caller can distinguish which of these occurred
* by checking Thread.interrupted.
*/
abstract E transfer(E e, boolean timed, long nanos);
}
TransferQueue实现如下(摘自Java 6源代码)，入列和出列都基于Spin和CAS方法：
/**
* Puts or takes an item.
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
E transfer(E e, boolean timed, long nanos) {
/*
* Basic algorithm is to loop trying one of three actions:
*
* 1. If apparently empty or already containing nodes of same
* mode, try to push node on stack and wait for a match,
* returning it, or null if cancelled.
*
* 2. If apparently containing node of complementary mode,
* try to push a fulfilling node on to stack, match
* with corresponding waiting node, pop both from
* stack, and return matched item. The matching or
* unlinking might not actually be necessary because of
* other threads performing action 3:
*
* 3. If top of stack already holds another fulfilling node,
* help it out by doing its match and/or pop
* operations, and then continue. The code for helping
* is essentially the same as for fulfilling, except
* that it doesn't return the item.
*/
SNode s = null; // constructed/reused as needed
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))) {
SNode m = awaitFulfill(s, timed, nanos);
if (m == s) { // wait was cancelled
clean(s);
return null;
}
if ((h = head) != null && h.next == s)
casHead(h, s.next); // help s's fulfiller
return (E) ((mode == REQUEST) ? m.item : s.item);
}
} else if (!isFulfilling(h.mode)) { // try to fulfill
if (h.isCancelled()) // already cancelled
casHead(h, h.next); // pop and retry
else if (casHead(h, s=snode(s, e, h, FULFILLING|mode))) {
for (;;) { // loop until matched or waiters disappear
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;
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
}
}
}
}
java8实现的原理
SynchronousQueue直接使用CAS实现线程的安全访问。由于源码中充斥着大量的CAS代码，不易于理解，所以按照笔者的风格，接下来会使用简单的示例来描述背后的实现模型。
队列的实现策略通常分为公平模式和非公平模式，接下来将分别进行说明。
公平模式下的模型：
公平模式下，底层实现使用的是TransferQueue这个内部队列，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：
接着我们进行一些操作：
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：
2、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：
3、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。至于读者可能会有一个疑问，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：
4、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。
非公平模式下的模型：
我们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：
2、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：
3、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
4、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。
