手写生产者消费者模型

时间:2024-10-17 07:22:37

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。

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

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