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 LockCondition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。

<code>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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