前言
在《生产者消费者模型你知道多少》中简单的模拟了一个生产者消费者模型。有些网友对我的实现提出了很多质疑。我在文章的结尾也对抛出了一个问题:在添加的过程中可能出现数据丢失的情况,应该怎么处理?在代码中也充斥了大量的锁,有些锁是不需要的,而且有重复制造*的嫌疑。在今天我将引入ArrayBlockingQueue重写这个模型,这在实际开发中可能更有意义,另外对于java.util.concurrent这个包有一个认识。这个包在并发编程实践里面有非常重要的作用。模型我只会把代码贴出来 ,不再做具体的分析,因为在第一篇中有关于思想性的东西讲的比较多。我会重点讲一下ArrayBlockingQueue,举ArrayBlockingQueue其中的几个方法进行简要的分析。
Queue
在写代码之前我先给出java.util.concurrent包中所有Queue的UML结构图,有兴趣的同学也可以去看其中的源码,了解其中的一些实现,在实际编程中可以避免重复制造*,另一方面也可以学习大牛的设计和代码实现。下面我在写模型中主要会用到其中的ArrayBlockingQueue作为容器(对应的是我上一篇中Container这个类)。这个队列里面就有我今天要写模型里面所有需要的方法。
代码展示
从代码来看会发现代码量比在第一篇中简少了很多,大量的实现ArrayBlockingQueue已经做掉了,包括判空,线程挂起等操作都封装在ArrayBlockingQueue中。这样具体的应用者的代码会少很多。生产者只需要关心生产,消费者只需要关心消费。而在我的第一篇中具体的生产者还需要去通知消费者,还需要关心整个容器是否满了。从这里可以看出ArrayBlockingQueue是一种比较好的实现方式,高度的内聚,和我的实现有着天壤之别。Producer.java
/**
* 生产者
* @author 百恼 2013-11-16下午07:44:36
*
*/
public class Producer implements Runnable{
//容器
private final ArrayBlockingQueue<Bread> queue;
public Producer(ArrayBlockingQueue<Bread> queue){
this.queue = queue;
}
/* (non-Javadoc)
* @see java.lang.Runnable#run()
*/
@Override
public void run() {
while(true){
produce();
}
}
public void produce(){
/**
* put()方法是如果容器满了的话就会把当前线程挂起
* offer()方法是容器如果满的话就会返回false,也正是我在前一篇中实现的那种策略。
*/
try {
Bread bread = new Bread();
queue.put(bread);
System.out.println("Producer:"+bread);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
Consumer.java
/**
* 消费者
* @author 百恼 2013-11-16下午07:42:08
*
*/
public class Consumer implements Runnable{
//容器
private final ArrayBlockingQueue<Bread> queue;
public Consumer(ArrayBlockingQueue<Bread> queue){
this.queue = queue;
}
/* (non-Javadoc)
* @see java.lang.Runnable#run()
*/
@Override
public void run() {
while(true){
consume();
}
}
public void consume(){
/**
* take()方法和put()方法是对应的,从中拿一个数据,如果拿不到线程挂起
* poll()方法和offer()方法是对应的,从中拿一个数据,如果没有直接返回null
*/
try {
Bread bread = queue.take();
System.out.println("consumer:"+bread);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
Client.java
/**
* TODO Comment of Client
* @author 百恼 2013-11-16下午07:58:38
*
*/
public class Client {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
int capacity = 10;
ArrayBlockingQueue<Bread> queue = new ArrayBlockingQueue<Bread>(capacity);
new Thread(new Producer(queue)).start();
new Thread(new Producer(queue)).start();
new Thread(new Consumer(queue)).start();
new Thread(new Consumer(queue)).start();
new Thread(new Consumer(queue)).start();
}
}
ArrayBlockingQueue简要分析
ConditionObject
如果看了源码的可以看出ArrayBlockingQueue并没有用List作为容器,而是用了数组。我在第一篇中的实现就直接用了List去实现。这样肯定是为了性能去考虑。另外一个就是线程监听器的实现用的Condition,具体的是ConditionObject这个类。核心是LockSupport.park()和LockSupport.unpark()(参考LockSupport源码分析)。
remoteAt方法
在ArrayBlockingQueue里面用了一个for循环然后删除节点为i的数据,如果还记得ArrayList的remove会发现,它里面直接用了System.arraycopy()方法进行删除其中的一条数据。谁的性能好一些,也没有实测过,在这里就不妄下结论。poll方法
外在ArrayBlockingQueue中有这个poll(long timeout, TimeUnit unit)这个方法,这个方法是传入一个参数就是等待timeout ms后返回。实际应用中会发现这个等待时间是不准确的。我在一次对接口测试的过程中发现了这样一个问题。
总结
这一篇中主要讲了用ArrayBlockingQueue实现生产者消费者模型,这个实现的本身意义不大,更大的意义是带入到java.util.concurrent包中去。可能对于一些人来说这个包比较陌生,即使用过这个包去编程的人也可能只限于AtomicInteger,ArrayBlockingQueue,CountDownLatch这些。就好像容器常用的也就ArrayList,HashSet,HashMap这些一样。对于TreeMap,ConcurrentHashMap这些容器可能知道的就是太多了。我在这里也提供一个入口。至于这个模型我觉得更需要关心的是其中的思想,而不是实现本身。