近期在阅读开源项目里，发现有几个project都不尽同样地使用LinkedTransferQueue这个数据结构。比方netty,grizzly,xmemcache,Bonecp。
Bonecp还扩展出一个BoundTransferQueue。
LinkedTransferQueue最早出如今JSR66R(一个轻量级并行运行框架)包中。眼下已合并到JDK7中。
JSR66的负责人正是大名顶顶的Doug Lea.
尽管LinkedTransferQueue被集成在JDK7中，但眼下主流的JDK平台仍然是JDK6。以致开源项目开发人员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,该接口含有以下几个重要方法：
1. transfer(E e)
若当前存在一个正在等待获取的消费者线程。即立马移交之；否则，会插入当前元素e到队列尾部，而且等待进入堵塞状态。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，而且不进入队列。这是一个不堵塞的操作。
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，会马上传输给它; 否则将插入元素e到队列尾部，而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，同一时候该元素被移除。
4. hasWaitingConsumer()
推断是否存在消费者线程
5. getWaitingConsumerCount()
获取全部等待获取元素的消费线程数量
事实上transfer方法在SynchronousQueue的实现中就已存在了,仅仅是没有做为API暴露出来。SynchronousQueue有一个特性:它本身不存在容量,仅仅能进行线程之间的
元素传送。SynchronousQueue在运行offer操作时。假设没有其它线程运行poll，则直接返回false.线程之间元素传送正是通过transfer方法完毕的。
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。我们一般採用添加到最大线程后，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
}
}
假设我们採用SynchronousQueue作为ThreadPoolExecuto的缓冲队列时，在没有线程运行poll时(即存在等待线程)。则workQueue.offer(command)返回false,这时ThreadPoolExecutor就会添加线程，最快地达到最大线程数。
但也仅此而已，也由于SynchronousQueue本身不存在容量,也决定了我们一般无法採用SynchronousQueue作为ThreadPoolExecutor的缓存队列。而一般採用LinkedBlockingQueue的offer方法来实现。
最新的LinkedTransferQueue或许能够帮我们解决问题，后面再说。
transfer算法比較复杂，实现非常难看明确。大致的理解是採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毕：
保留与完毕。比方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。即完毕了元素的传送。大体是这个意思。这样的方式优美了完毕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的採用了PaddedAtomicReference：
public LinkedTransferQueue() {
QNode dummy = new QNode(null, false);
head = new PaddedAtomicReference<QNode>(dummy);
tail = new PaddedAtomicReference<QNode>(dummy);
cleanMe = new PaddedAtomicReference<QNode>(null);
}
static final class PaddedAtomicReference<T> extends AtomicReference<T> { // 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仅仅做了一件事情，就将共享变量追加到64字节。我们能够来计算下。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。
请參考http://www.infoq.com/cn/articles/ftf-java-volatile
http://rdc.taobao.com/team/jm/archives/1719 这两文章。做JAVA。假设想成为Doug Lea这种大师，也要懂体系结构(待续)
原文地址：http://guojuanjun.blog.51cto.com/277646/948298/
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