阻塞队列之LinkedTransferQueue

      TransferQueue是一个继承了BlockingQueue的接口，并且增加若干新的方法。LinkedTransferQueue是TransferQueue接口的实现类，其定义为一个无界的队列，具有先进先出(FIFO)的特性。
     有人这样评价它："TransferQueue是是ConcurrentLinkedQueue、SynchronousQueue (公平模式下)、无界的LinkedBlockingQueues等的超集。"

     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。
     6.size()：因为队列的异步特性，检测当前队列的元素个数需要逐一迭代，可能会得到一个不太准确的结果，尤其是在遍历时有可能队列发生更改。
     7.批量操作：类似于addAll，removeAll, retainAll, containsAll, equals, toArray等方法，API不能保证一定会立刻执行。因此，我们在使用过程中，不能有所期待，这是一个具有异步特性的队列。
      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。
     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。
       transfer算法比较复杂，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。

注意事项：
A、无论是transfer还是tryTransfer方法，在>=1个消费者线程等待获取元素时（此时队列为空），都会立刻转交，这属于线程之间的元素交换。注意，这时，元素并没有进入队列。
B、在队列中已有数据情况下，transfer将需要等待前面数据被消费掉，直到传递的元素e被消费线程取走为止。
C、使用transfer方法，工作者线程可能会被阻塞到生产的元素被消费掉为止。
D、消费者线程等待为零的情况下，各自的处理元素入队与否情况有所不同。
E、size()方法，需要迭代，可能不太准确，尽量不要调用。

========================================================================================================实例源码：生产者和消费者进程模拟

生产者源码（Producer）：

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TransferQueue;

public class Producer implements Runnable {
	private final TransferQueue queue;

	public Producer(TransferQueue queue) {
		this.queue = queue;
	}

	private String produce() {
		return " your lucky number " + (new Random().nextInt(100));
	}

	@Override
	public void run() {
		try {
			while (true) {
				if (queue.hasWaitingConsumer()) {
					queue.transfer(produce());
				}
				TimeUnit.SECONDS.sleep(1);//生产者睡眠一秒钟,这样可以看出程序的执行过程
			}
		} catch (InterruptedException e) {
		}
	}
}

消费者源码（Consumer）：

import java.util.concurrent.TransferQueue;

public class Consumer implements Runnable {
	private final TransferQueue queue;

	public Consumer(TransferQueue queue) {
		this.queue = queue;
	}

	@Override
	public void run() {
		try {
			System.out.println(" Consumer " + Thread.currentThread().getName()
					+ queue.take());
		} catch (InterruptedException e) {
		}
	}
}

测试类源码：

import java.util.concurrent.LinkedTransferQueue;
import java.util.concurrent.TransferQueue;

public class LuckyNumberGenerator {

	public static void main(String[] args) {
		TransferQueue queue = new LinkedTransferQueue();
		Thread producer = new Thread(new Producer(queue));
		producer.setDaemon(true); //设置为守护进程使得线程执行结束后程序自动结束运行
		producer.start();
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			Thread consumer = new Thread(new Consumer(queue));
			consumer.setDaemon(true);
			consumer.start();
			try {
				// 消费者进程休眠一秒钟，以便以便生产者获得CPU，从而生产产品
				Thread.sleep(1000);
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}
		}
	}
}

运行结果（一种可能的结果）：

 Consumer Thread-1 your lucky number 96
 Consumer Thread-2 your lucky number 62
 Consumer Thread-3 your lucky number 49
 Consumer Thread-4 your lucky number 20
 Consumer Thread-5 your lucky number 17
 Consumer Thread-6 your lucky number 52
 Consumer Thread-7 your lucky number 96
 Consumer Thread-8 your lucky number 72
 Consumer Thread-9 your lucky number 45
 Consumer Thread-10 your lucky number 72