原文：https://blog.csdn.net/yanyan19880509/article/details/52562039
SynchronousQueue简单使用
经典的生产者-消费者模式，操作流程是这样的：
有多个生产者，可以并发生产产品，把产品置入队列中，如果队列满了，生产者就会阻塞；
有多个消费者，并发从队列中获取产品，如果队列空了，消费者就会阻塞；
如下面的示意图所示：
package com.concurrent;
import java.util.concurrent.SynchronousQueue;
public class SynchronousQueueDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
final SynchronousQueue<Integer> queue = new SynchronousQueue<Integer>();
Thread putThread = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("put thread start");
try {
queue.put(1);
} catch (InterruptedException e) {
}
System.out.println("put thread end");
}
});
Thread takeThread = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("take thread start");
try {
System.out.println("take from putThread: " + queue.take());
} catch (InterruptedException e) {
}
System.out.println("take thread end");
}
});
putThread.start();
Thread.sleep(1000);
takeThread.start();
}
}
输出：
put thread start
take thread start
take from putThread: 1
put thread end
take thread end
从结果可以看出，put线程执行queue.put(1) 后就被阻塞了，只有take线程进行了消费，put线程才可以返回。可以认为这是一种线程与线程间一对一传递消息的模型
SynchronousQueue实现原理
public SynchronousQueue(boolean fair) {
transferer = fair ? new TransferQueue<E>() : new TransferStack<E>();
}
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。
/**
* Adds the specified element to this queue, waiting if necessary for
* another thread to receive it.
*
* @throws InterruptedException {@inheritDoc}
* @throws NullPointerException {@inheritDoc}
*/
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();
}
}
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
}
}
}
}
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：
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:
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。
总结
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
