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你好，我是朱涛。今天我们来分析Channel的源码。
Kotlin的Channel是一个非常重要的组件，在它出现之前，协程之间很难进行通信，有了它以后，协程之间的通信就轻而易举了。在第22讲当中，我们甚至还借助Channel实现的Actor做到了并发安全。
那么总的来说，Channel是热的，同时它还是一个线程安全的数据管道。而由于Channel具有线程安全的特性，因此，它最常见的用法，就是建立CSP通信模型（Communicating Sequential Processes）。
不过你可能会觉得，CSP太抽象了不好理解，但其实，这个通信模型我们在第22讲里就接触过了。当时我们虽然是通过Actor来实现的，但却是把它当作CSP在用，它们两者的差异其实很小。
关于CSP的理论，它的精确定义其实比较复杂，不过它的核心理念用一句话就可以概括：不要共享内存来通信；而是要用通信来共享内存（Don’t communicate by sharing memory; share memory by communicating）。
可是，我们为什么可以通过Channel实现CSP通信模型呢？这背后的技术细节，则需要我们通过源码来发掘了。
Channel背后的数据结构
为了研究Channel的源代码，我们仍然是以一个简单的Demo为例，来跟踪它的代码执行流程。
// 代码段1fun main() { val scope = CoroutineScope(Job() + mySingleDispatcher) // 1，创建管道 val channel = Channel<Int>() scope.launch { // 2，在一个单独的协程当中发送管道消息 repeat(3) { channel.send(it) println("Send: $it") } channel.close() } scope.launch { // 3，在一个单独的协程当中接收管道消息 repeat(3) { val result = channel.receive() println("Receive $") } } println("end") Thread.sleep(2000000L)}/输出结果：endReceive 0Send: 0Send: 1Receive 1Receive 2Send: 2/以上代码主要分为三个部分，分别是：Channel创建、发送数据、接收数据。
我们先来分析注释1处的Channel创建逻辑。我们都知道Channel其实是一个接口，它是通过组合SendChannel、ReceiveChannel得来的。而注释1处调用的Channel()，其实是一个普通的顶层函数，只是它发挥的作用是构造函数，因此它的首字母是大写的，这跟我们上节课分析的CoroutineScope、Job也是类似的。
// 代码段2public interface Channel<E> : SendChannel<E>, ReceiveChannel<E> {public fun <E> Channel( capacity: Int = RENDEZVOUS, onBufferOverflow: BufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND, onUndeliveredElement: ((E) -> Unit)? = null): Channel<E> = when (capacity) { RENDEZVOUS -> { if (onBufferOverflow == BufferOverflow.SUSPEND) RendezvousChannel(onUndeliveredElement) else ArrayChannel(1, onBufferOverflow, onUndeliveredElement) } CONFLATED -> { ConflatedChannel(onUndeliveredElement) } UNLIMITED -> LinkedListChannel(onUndeliveredElement) BUFFERED -> ArrayChannel( if (onBufferOverflow == BufferOverflow.SUSPEND) CHANNEL_DEFAULT_CAPACITY else 1, onBufferOverflow, onUndeliveredElement ) else -> { if (capacity == 1 && onBufferOverflow == BufferOverflow.DROP_OLDEST) ConflatedChannel(onUndeliveredElement) else ArrayChannel(capacity, onBufferOverflow, onUndeliveredElement) } }然后，从上面的代码里，我们可以看到，Channel()方法的核心逻辑就是一个when表达式，它根据传入的参数，会创建不同类型的Channel实例，包括了：RendezvousChannel、ArrayChannel、ConflatedChannel、LinkedListChannel。而这些实现类都有一个共同的父类：AbstractChannel。
// 代码段3internal abstract class AbstractSendChannel<E>( @JvmField protected val onUndeliveredElement: OnUndeliveredElement<E>?) : SendChannel<E> { protected val queue = LockFreeLinkedListHead() // 省略 internal abstract class AbstractChannel<E>( onUndeliveredElement: OnUndeliveredElement<E>?) : AbstractSendChannel<E>(onUndeliveredElement), Channel<E> {}}可以看到，AbstractChannel其实是AbstractSendChannel的内部类，同时它也是AbstractSendChannel的子类。而Channel当中的核心逻辑，都是依靠AbstractSendChannel当中的 LockFreeLinkedListHead 实现的。我们接着来看下它的源代码：
// 代码段4public actual open class LockFreeLinkedListHead : LockFreeLinkedListNode() { public actual val isEmpty: Boolean get() = next === this}public actual open class LockFreeLinkedListNode { // 1 private val _next = atomic<Any>(this) private val _prev = atomic(this) private val _removedRef = atomic<Removed?>(null)}可见，LockFreeLinkedListHead其实继承自 LockFreeLinkedListNode，而LockFreeLinkedListNode则是实现Channel核心功能的关键数据结构。整个数据结构的核心思想，来自于2004年的一篇论文：《Lock-Free and Practical Doubly Linked List-Based Deques Using Single-Word Compare-and-Swap》。如果你对其中的原理感兴趣，可以去看看这篇论文。这里，为了不偏离主题，我们只分析它的核心思想。
LockFreeLinkedListNode，我们可以将其区分开来看待，即LockFree和LinkedList。
第一个部分：LockFree，它是通过CAS（Compare And Swap）的思想来实现的，比如JDK提供的java.util.concurrent.atomic。这一点，我们从上面注释1的atomic也可以看出来。
第二个部分：LinkedList，这说明LockFreeLinkedList本质上还是一个链表。简单来说，它其实是一个循环双向链表，而LockFreeLinkedListHead其实是一个哨兵节点，如果你熟悉链表这个数据结构，也可以将其看作是链表当中的虚拟头结点，这个节点本身不会用于存储任何数据，它的next指针会指向整个链表的头节点，而它的prev指针会指向整个链表的尾节点。
为了方便你理解，我画了一张图描述这个链表的结构：
请看图片左边的部分，当链表为空的时候，LockFreeLinkedListHead的next指针和prev指针，都是指向自身的。这也就意味着，这个Head节点是不会存储数据，同时，也是不会被删除的。
然后再看图片右边的部分，当链表有2个元素的时候，这时LockFreeLinkedListHead节点的next指针才是第一个节点，而Head的prev指针则是指向尾结点。
实际上，寻常的循环双向链表是可以在首尾添加元素的，同时也支持“正向遍历、逆向遍历”的。但Channel内部的这个数据结构只能在末尾添加，而它遍历的顺序则是从队首开始的。这样的设计，就让它的行为在变成了先进先出单向队列的同时，还实现了队尾添加操作，只需要O(1)的时间复杂度。
可以说，正是因为LockFreeLinkedList这个数据结构，我们才能使用Channel实现CSP通信模型。
好，在弄清楚LockFreeLinkedList这个数据结构以后，Channel后续的源码分析就很简单了。让我们来分别分析一下Channel的send()、receive()的流程。
发送和接收的流程
我们回过头来看代码段1当中的逻辑，我们分别启动了两个协程，在这两个协程中，我们分别发送了三次数据，也接收了三次数据。程序首先会执行send()，由于Channel在默认情况下容量是0，所以，send()首先会被挂起。让我们来看看这部分的逻辑：
// 代码段5public final override suspend fun send(element: E) { // 1 if (offerInternal(element) === OFFER_SUCCESS) return // 2 return sendSuspend(element)}protected open fun offerInternal(element: E): Any { while (true) { // 3 val receive = takeFirstReceiveOrPeekClosed() ?: return OFFER_FAILE // 省略 }}private suspend fun sendSuspend(element: E): Unit = suspendCancellableCoroutineReusable sc@ { cont -> loop@ while (true) { if (isFullImpl) { // 4 val send = if (onUndeliveredElement == null) SendElement(element, cont) else SendElementWithUndeliveredHandler(element, cont, onUndeliveredElement) val enqueueResult = enqueueSend(send) when { enqueueResult == null -> { // 5 cont.removeOnCancellation(send) return@sc } enqueueResult is Closed<> -> { } enqueueResult === ENQUEUE_FAILED -> {} enqueueResult is Receive<> -> {} else -> error("enqueueSend returned $enqueueResult") } } // 省略 }}上面的挂起函数send()分为两个部分：
- 注释1，尝试向Channel发送数据，如果这时候Channel已经有了消费者，那么if就会为true，send()方法就会return。不过，按照代码段1的逻辑，首次调用send()的时候，Channel还不存在消费者，因此在注释3处，尝试从LockFreeLinkedList取出消费者是不可能的。所以，程序会继续执行注释2处的逻辑。
- 注释2，会调用挂起函数sendSuspend()，它是由高阶函数suspendCancellableCoroutineReusable{} 实现的。我们看它的名字就能知道，它跟suspendCancellableCoroutine{} 是类似的（如果你有些忘了，可以回过头去看看加餐五）。另外，请留意下这个方法的注释4，它会将发送的元素封装成SendElement对象，然后调用enqueueSend()方法，将其添加到LockFreeLinkedList这个队列的末尾。如果enqueueSend()执行成功了，就会执行注释5，注册一个回调，用于将SendElement从队列中移除掉。
如果你足够细心的话，你会发现这整个流程并没有涉及到resume的调用，因此，这也意味着sendSuspend()会一直被挂起，而这就意味着send()会一直被挂起！那么，问题来了，send()会在什么时候被恢复？
答案当然是：receive()被调用的时候！
// 代码段6public final override suspend fun receive(): E { // 1 val result = pollInternal() @Suppress("UNCHECKED_CAST") if (result !== POLL_FAILED && result !is Closed<>) return result as E // 2 return receiveSuspend(RECEIVE_THROWS_ON_CLOSE)}protected open fun pollInternal(): Any? { while (true) { // 3 val send = takeFirstSendOrPeekClosed() ?: return POLL_FAILED val token = send.tryResumeSend(null) if (token != null) { assert { token === RESUME_TOKEN } //4 send.completeResumeSend() return send.pollResult } send.undeliveredElement() }}// CancellableContinuationImplprivate fun dispatchResume(mode: Int) { if (tryResume()) return // 5 dispatch(mode)}internal fun <T> DispatchedTask<T>.dispatch(mode: Int) { // 省略 if (!undispatched && delegate is DispatchedContinuation<> && mode.isCancellableMode == resumeMode.isCancellableMode) { val dispatcher = delegate.dispatcher val context = delegate.context if (dispatcher.isDispatchNeeded(context)) { // 6 dispatcher.dispatch(context, this) } else { resumeUnconfined() } } else { // 省略 }}可以看到，挂起函数receive()的逻辑，跟代码段5当中的send()是类似的。
- 注释1，尝试从LockFree队列当中找出是否有正在被挂起的发送方。具体的逻辑在注释3处，它会从队首开始遍历，寻找Send节点。
- 接着上面的代码段1的案例分析，此时我们一定是可以从队列中找到一个Send节点的，因此程序会继续执行注释4处的代码。
- 注释4，completeResumeSend()，它最终会调用注释5处的dispatch(mode)，而dispatch(mode)其实就是DispatchedTask的dispatch()，是不是觉得很熟悉？这个DispatchedTask其实就是我们在第29讲当中分析过的DispatchedTask，这里的dispatch()就是协程体当中的代码在线程执行的时机。最终，它会执行在Java的Executor之上。至此，我们之前被挂起的send()方法，其实就算是恢复了。
另外，你可以再留意上面的注释2，当LockFree队列当中没有正在挂起的发送方时，它会执行receiveSuspend()，而receiveSuspend()也同样会被挂起：
private suspend fun <R> receiveSuspend(receiveMode: Int): R = suspendCancellableCoroutineReusable sc@ { cont -> val receive = if (onUndeliveredElement == null) ReceiveElement(cont as CancellableContinuation<Any?>, receiveMode) else ReceiveElementWithUndeliveredHandler(cont as CancellableContinuation<Any?>, receiveMode, onUndeliveredElement) while (true) { if (enqueueReceive(receive)) { removeReceiveOnCancel(cont, receive) return@sc } val result = pollInternal() if (result is Closed<>) { receive.resumeReceiveClosed(result) return@sc } if (result !== POLL_FAILED) { cont.resume(receive.resumeValue(result as E), receive.resumeOnCancellationFun(result as E)) return@sc } }}所以，这里的逻辑其实跟之前的sendSuspend()是类似的。首先，它会封装一个ReceiveElement对象，并且将其添加到LockFree队列的末尾，如果添加成功的话，这个receiveSuspend就会继续挂起，这就意味着receive()也会被挂起。而receive()被恢复的时机，其实就对应了代码段5当中注释1的代码：offerInternal(element)。
至此，Channel的发送和接收流程，我们就都已经分析完了。按照惯例，我们还是通过一个视频来回顾代码的整体执行流程：
小结
通过这节课，我们知道，Channel其实是一个线程安全的管道。它最常见的用法，就是实现CSP通信模型。它的核心理念是：不要共享内存来通信；而是要用通信来共享内存。而Channel之所以可以用来实现CSP通信模型，主要还是因为它底层用到的数据结构：LockFreeLinkedList。
LockFreeLinkedList虽然是一个循环双向链表，但在Channel的源码中，它会被当做先进先出的单向队列，它只在队列末尾插入节点，而遍历则只正向遍历。
还有Channel的send()，它会分为两种情况，一种是当前的LockFree队列当中已经有被挂起的接收方，这时候，send()会恢复Receive节点的执行，并且将数据发送给对方。第二种情况是：当前队列当中没有被挂起的接收方，这时候send()就会被挂起，而被发送的数据会被封装成SendElement对象插入到队列的末尾，等待被下次的receive()恢复执行。
而Channel的receive()，也是分为两种情况，一种是当前的LockFree队列当中已经存在被挂起的发送方，这时候receive()会恢复Send节点的执行，并且取出Send节点当中带过来的数据。第二种情况是：当前队列没有被挂起的发送方，这时候receive()就会被挂起，同时它也会被封装成一个ReceiveElement对象插入到队列的末尾，等待被下次的send()恢复执行。
其实，Kotlin推崇CSP模型进行并发的原因还有很多，比如门槛低、可读性高、扩展性好，还有一点是会被很多人提到的：不容易发生死锁。
不过，这里需要特别注意的是，CSP场景下的并发模型，并非不可能发生死锁，在一些特殊场景下，它也是可能发生死锁的，比如：通信死锁（Communication Deadlock）。因此，CSP也并不是解决所有并发问题的万能解药，我们还是要具体问题具体分析。
思考题
在课程的开头，我们分析了Channel一共有四种实现方式：RendezvousChannel、ArrayChannel、ConflatedChannel、LinkedListChannel，请问你能结合今天学习的知识，分析LinkedListChannel的原理吗？
internal open class LinkedListChannel<E>(onUndeliveredElement: OnUndeliveredElement<E>?) : AbstractChannel<E>(onUndeliveredElement) { protected final override val isBufferAlwaysEmpty: Boolean get() = true protected final override val isBufferEmpty: Boolean get() = true protected final override val isBufferAlwaysFull: Boolean get() = false protected final override val isBufferFull: Boolean get() = false protected override fun offerInternal(element: E): Any { while (true) { val result = super.offerInternal(element) when { result === OFFER_SUCCESS -> return OFFER_SUCCESS result === OFFER_FAILED -> { // try to buffer when (val sendResult = sendBuffered(element)) { null -> return OFFER_SUCCESS is Closed<> -> return sendResult } // otherwise there was receiver in queue, retry super.offerInternal } result is Closed<> -> return result else -> error("Invalid offerInternal result $result") } } } protected override fun offerSelectInternal(element: E, select: SelectInstance<>): Any { while (true) { val result = if (hasReceiveOrClosed) super.offerSelectInternal(element, select) else (select.performAtomicTrySelect(describeSendBuffered(element)) ?: OFFER_SUCCESS) when { result === ALREADY_SELECTED -> return ALREADY_SELECTED result === OFFER_SUCCESS -> return OFFER_SUCCESS result === OFFER_FAILED -> {} // retry result === RETRY_ATOMIC -> {} // retry result is Closed<*> -> return result else -> error("Invalid result $result") } } }}