LinkedTransferQueue学习导引

最近在阅读开源项目里，发现有几个工程都不尽相同地使用LinkedTransferQueue这个数据结构。比如netty,grizzly,xmemcache,Bonecp。Bonecp还扩展出一个BoundTransferQueue。
LinkedTransferQueue最早出现在JSR66R(一个轻量级并行执行框架)包中，目前已合并到JDK7中。JSR66的负责人正是大名顶顶的Doug Lea.
虽然LinkedTransferQueue被集成在JDK7中，但目前主流的JDK平台仍然是JDK6。以致开源项目开发者都不迫及地把他集成在自已的项目中。
Doug Lea说LinkedTransferQueue是一个聪明的队列，他是ConcurrentLinkedQueue,
SynchronousQueue (in “fair” mode), and unbounded LinkedBlockingQueue的超集。

有一篇论文讨论了其算法与性能：地址：http://www.cs.rice.edu/~wns1/papers/2006-PPoPP-SQ.pdf

LinkedTransferQueue实现了一个重要的接口TransferQueue,该接口含有下面几个重要方法：
1. transfer(E e)
   若当前存在一个正在等待获取的消费者线程，即立刻移交之；否则，会插入当前元素e到队列尾部，并且等待进入阻塞状态，到有消费者线程取走该元素。
2. tryTransfer(E e)
   若当前存在一个正在等待获取的消费者线程（使用take()或者poll()函数），使用该方法会即刻转移/传输对象元素e；
   若不存在，则返回false，并且不进入队列。这是一个不阻塞的操作。
3. tryTransfer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
   若当前存在一个正在等待获取的消费者线程，会立即传输给它; 否则将插入元素e到队列尾部，并且等待被消费者线程获取消费掉,
   若在指定的时间内元素e无法被消费者线程获取，则返回false，同时该元素被移除。
4. hasWaitingConsumer()
   判断是否存在消费者线程
5. getWaitingConsumerCount()
   获取所有等待获取元素的消费线程数量

其实transfer方法在SynchronousQueue的实现中就已存在了,只是没有做为API暴露出来。SynchronousQueue有一个特性:它本身不存在容量,只能进行线程之间的
元素传送。SynchronousQueue在执行offer操作时，如果没有其他线程执行poll，则直接返回false.线程之间元素传送正是通过transfer方法完成的。

有一个使用案例，我们知道ThreadPoolExecutor调节线程的原则是：先调整到最小线程，最小线程用完后，他会将优先将任务放入缓存队列(offer(task)),等缓冲队列用完了，才会向最大线程数调节。这似乎与我们所理解的线程池模型有点不同。我们一般采用增加到最大线程后，才会放入缓冲队列中，以达到最大性能。ThreadPoolExecutor代码段：

  public void execute(Runnable command) {
        if (command == null)
            throw new NullPointerException();
        if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) {
            if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) {
                if (runState != RUNNING || poolSize == 0)
                    ensureQueuedTaskHandled(command);
            }
            else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command))
                reject(command); // is shutdown or saturated
        }
    }
如果我们采用SynchronousQueue作为ThreadPoolExecuto的缓冲队列时，在没有线程执行poll时(即存在等待线程)，则workQueue.offer(command)返回false,这时ThreadPoolExecutor就会增加线程，最快地达到最大线程数。但也仅此而已，也因为SynchronousQueue本身不存在容量,也决定了我们一般无法采用SynchronousQueue作为ThreadPoolExecutor的缓存队列。而一般采用LinkedBlockingQueue的offer方法来实现。最新的LinkedTransferQueue也许可以帮我们解决这个问题，后面再说。

transfer算法比较复杂，实现很难看明白。大致的理解是采用所谓双重数据结构(dual data structures)。之所以叫双重，其原因是方法都是通过两个步骤完成：
保留与完成。比如消费者线程从一个队列中取元素，发现队列为空，他就生成一个空元素放入队列,所谓空元素就是数据项字段为空。然后消费者线程在这个字段上旅转等待。这叫保留。直到一个生产者线程意欲向队例中放入一个元素，这里他发现最前面的元素的数据项字段为NULL，他就直接把自已数据填充到这个元素中，即完成了元素的传送。大体是这个意思，这种方式优美了完成了线程之间的高效协作。

对于LinkedTransferQueue,Doug Lea进行了尽乎极致的优化。Grizzly的采用了PaddedAtomicReference：
   public LinkedTransferQueue() {
        QNode dummy = new QNode(null, false);
        head = new PaddedAtomicReference(dummy);
        tail = new PaddedAtomicReference(dummy);
        cleanMe = new PaddedAtomicReference(null);
    }
   static final class PaddedAtomicReference extends AtomicReference {        // enough padding for 64bytes with 4byte refs
        Object p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9, pa, pb, pc, pd, pe;
        PaddedAtomicReference(T r) { super(r); }
    }
PaddedAtomicReference相对于父类AtomicReference只做了一件事情，就将共享变量追加到64字节。我们可以来计算下，一个对象的引用占4个字节，
它追加了15个变量共占60个字节，再加上父类的Value变量，一共64个字节。这么做的原因。请参考http://www.infoq.com/cn/articles/ftf-java-volatile
http://rdc.taobao.com/team/jm/archives/1719 这两文章。做JAVA，如果想成为Doug Lea这样的大师，也要懂体系结构(待续)