手写生产者消费者模型

前言

生产者-消费者模式是一个十分经典的多线程并发协作模式，弄懂生产者-消费者问题能够让我们对并发编程的理解加深。这也是校招常见面试手撕题

所谓的生产者-消费者，实际上包含了两类线程，一种是生产者线程用于生产数据，另一种是消费者线程用于消费数据，为了解耦生产者和消费者的关系，通常会采用共享的数据区域，就像是一个仓库，生产者生产数据之后直接放置在共享数据区中，并不需要关心消费者的行为；而消费者只需要从共享数据区中获取数据，不需要关心生产者的行为。

这个共享数据区域中应该具备这样的线程间并发协作功能：

  1. 如果共享数据区已满的话，阻塞生产者继续生产数据；
  2. 如果共享数据区为空的话，阻塞消费者继续消费数据；

在实现生产者消费者问题时，可以采用三种方式：

  1. 使用 BlockingQueue 实现
  2. 使用 synchronized以及Object wait/notify 的消息通知机制；
  3. 使用 Lock Condition 的 await/signal 消息通知机制；

BlockingQueue 实现生产者-消费者

BlockingQueue 提供了可阻塞的插入和移除的方法。当队列容器已满，生产者线程会被阻塞，直到队列未满；当队列容器为空时，消费者线程会被阻塞，直至队列非空时为止。

有了这个队列，生产者就只需要关注生产，而不用管消费者的消费行为，更不用等待消费者线程执行完；消费者也只管消费，不用管生产者是怎么生产的，更不用等着生产者生产。

public class ProductorConsumer {
 private static LinkedBlockingQueue<Integer> queue = new LinkedBlockingQueue<>();
 public static void main(String[] args) {
 ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(15);
 for (int i = 0; i < 5; i++) {
 service.submit(new Productor(queue));
 }
 for (int i = 0; i < 10; i++) {
 service.submit(new Consumer(queue));
 }
 }
 static class Productor implements Runnable {
 private BlockingQueue queue;
 public Productor(BlockingQueue queue) {
 this.queue = queue;
 }
 @Override
 public void run() {
 try {
 while (true) {
 Random random = new Random();
 int i = random.nextInt();
 System.out.println("生产者" + Thread.currentThread().getName() + "生产数据" + i);
 queue.put(i);
 }
 } catch (InterruptedException e) {
 e.printStackTrace();
 }
 }
 }
 static class Consumer implements Runnable {
 private BlockingQueue queue;
 public Consumer(BlockingQueue queue) {
 this.queue = queue;
 }
 @Override
 public void run() {
 try {
 while (true) {
 Integer element = (Integer) queue.take();
 System.out.println("消费者" + Thread.currentThread().getName() + "正在消费数据" + element);
 }
 } catch (InterruptedException e) {
 e.printStackTrace();
 }
 }
 }
}

synchronized 实现生产者-消费者

这其实也是手动实现阻塞队列的方式

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.CyclicBarrier;
public class MyBlockingQueue {
 //队列
 private final Queue<String> myQueue = new LinkedList<>();
 //最大长度
 private static final int MAXSIZE = 20;
 private static final int MINSIZE = 0;
 //获取队列长度
 public int getSize() {
 return myQueue.size();
 }
 //生产者
 public void push(String str) throws Exception {
 //拿到对象锁
 synchronized (myQueue) {
 //如果队列满了，则阻塞
 while (getSize() == MAXSIZE) {
 myQueue.wait();
 }
 myQueue.offer(str);
 System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "放入元素" + str);
 //唤醒消费者线程，消费者和生产者自己去竞争锁
 myQueue.notify();
 }
 }
 //消费者
 public String pop() throws Exception {
 synchronized (myQueue) {
 String result = null;
 //队列为空则阻塞
 while (getSize() == MINSIZE) {
 myQueue.wait();
 }
 //先进先出
 result = myQueue.poll();
 System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "取出了元素" + result);
 //唤醒生产者线程，消费者和生产者自己去竞争锁
 myQueue.notify();
 return result;
 }
 }
 public static void main(String args[]) {
 MyBlockingQueue myBlockingQueue = new MyBlockingQueue();
 //两个线程，都执行完成了打印
 CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(2, () -> {
 System.out.println("生产结束，下班了，消费者明天再来吧！");
 });
 //生产者线程
 new Thread(() -> {
 //50个辛勤的生产者循环向队列中添加元素
 try {
 for (int i = 0; i < 50; i++) {
 myBlockingQueue.push("——" + i);
 }
 //生产完了
 barrier.await();
 } catch (Exception e) {
 e.printStackTrace();
 }
 }, "生产者").start();
 //消费者线程
 new Thread(() -> {
 //50个白拿的消费者疯狂向队列中获取元素
 try {
 for (int j = 0; j < 50; j++) {
 myBlockingQueue.pop();
 }
 //消费完了
 barrier.await();
 } catch (Exception e) {
 e.printStackTrace();
 }
 }, "消费者").start();
 }
}

Condition 实现生产者-消费者

public class BoundedQueue {
 /**
 * 生产者容器
 */
 private LinkedList<Object> buffer;
 /**
 * //容器最大值是多少
 */
 private int maxSize;
 
 private Lock lock;
 
 /**
 * 满了
 */
 private Condition fullCondition;
 
 /**
 * 不满
 */
 private Condition notFullCondition;
 BoundedQueue(int maxSize) {
 this.maxSize = maxSize;
 buffer = new LinkedList<Object>();
 lock = new ReentrantLock();
 fullCondition = lock.newCondition();
 notFullCondition = lock.newCondition();
 }
 /**
 * 生产者
 *
 * @param obj
 * @throws InterruptedException
 */
 public void put(Object obj) throws InterruptedException {
 //获取锁
 lock.lock();
 try {
 while (maxSize == buffer.size()) {
 //满了，添加的线程进入等待状态
 notFullCondition.await();
 }
 buffer.add(obj);
 //通知
 fullCondition.signal();
 } finally {
 lock.unlock();
 }
 }
 /**
 * 消费者
 *
 * @return
 * @throws InterruptedException
 */
 public Object get() throws InterruptedException {
 Object obj;
 lock.lock();
 try {
 while (buffer.size() == 0) {
 //队列中没有数据了 线程进入等待状态
 fullCondition.await();
 }
 obj = buffer.poll();
 //通知
 notFullCondition.signal();
 } finally {
 lock.unlock();
 }
 return obj;
 }
}

生产者-消费者模式的应用场景

生产者-消费者模式一般用于将生产数据的一方和消费数据的一方分割开来，将生产数据与消费数据的过程解耦开来。

Excutor 任务执行框架

通过将任务的提交和任务的执行解耦开来，提交任务的操作相当于生产者，执行任务的操作相当于消费者。

例如使用 Excutor 构建 Web 服务器，用于处理线程的请求：生产者将任务提交给线程池，线程池创建线程处理任务，如果需要运行的任务数大于线程池的基本线程数，那么就把任务扔到阻塞队列（通过线程池+阻塞队列的方式比只使用一个阻塞队列的效率高很多，因为消费者能够处理就直接处理掉了，不用每个消费者都要先从阻塞队列中取出任务再执行）

消息中间件 MQ

双十一的时候，会产生大量的订单，那么不可能同时处理那么多的订单，需要将订单放入一个队列里面，然后由专门的线程处理订单。

这里用户下单就是生产者，处理订单的线程就是消费者；再比如 12306 的抢票功能，先由一个容器存储用户提交的订单，然后再由专门处理订单的线程慢慢处理，这样可以在短时间内支持高并发服务。

任务的处理时间比较长的情况下

比如上传附件并处理，那么这个时候可以将用户上传和处理附件分成两个过程，用一个队列暂时存储用户上传的附件，然后立刻返回用户上传成功，然后有专门的线程处理队列中的附件。

生产者-消费者模式的优点：

  • 解耦：将生产者类和消费者类进行解耦，消除代码之间的依赖性，简化工作负载的管理
  • 复用：通过将生产者类和消费者类独立开来，对生产者类和消费者类进行独立的复用与扩展
  • 调整并发数：由于生产者和消费者的处理速度是不一样的，可以调整并发数，给予慢的一方多的并发数，来提高任务的处理速度
  • 异步：对于生产者和消费者来说能够各司其职，生产者只需要关心缓冲区是否还有数据，不需要等待消费者处理完；对于消费者来说，也只需要关注缓冲区的内容，不需要关注生产者，通过异步的方式支持高并发，将一个耗时的流程拆成生产和消费两个阶段，这样生产者因为执行 put 的时间比较短，可以支持高并发
  • 支持分布式：生产者和消费者通过队列进行通讯，所以不需要运行在同一台机器上，在分布式环境中可以通过 redis 的 list 作为队列，而消费者只需要轮询队列中是否有数据。同时还能支持集群的伸缩性，当某台机器宕掉的时候，不会导致整个集群宕掉
作者:程序员Seven原文地址:https://www.cnblogs.com/seven97-top/p/18868786
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