前言
生产者-斲丧者模式是一个非常经典的多线程并发协作模式,弄懂生产者-斲丧者问题能够让我们对并发编程的明确加深。
所谓的生产者-斲丧者,实际上包罗了两类线程,一种是生产者线程用于生产数据,另一种是斲丧者线程用于斲丧数据,为了解耦生产者和斲丧者的关系,通常会接纳共享的数据区域,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,并不需要关心斲丧者的举动;而斲丧者只需要从共享数据区中获取数据,不需要关心生产者的举动。
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:
- 如果共享数据区已满的话,阻塞生产者继续生产数据;
- 如果共享数据区为空的话,阻塞斲丧者继续斲丧数据;
在实现生产者斲丧者问题时,可以接纳三种方式:
BlockingQueue 实现生产者-斲丧者
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,斲丧者线程会被阻塞,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,而不用管斲丧者的斲丧举动,更不用期待斲丧者线程实行完;斲丧者也只管斲丧,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();
- }
- }
- }
- }
复制代码 synchronized 实现生产者-斲丧者
这着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();
- }
- }
复制代码 Condition 实现生产者-斲丧者
- 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;
- }
- }
复制代码 生产者-斲丧者模式的应用场景
生产者-斲丧者模式一般用于将生产数据的一方和斲丧数据的一方分割开来,将生产数据与斲丧数据的过程解耦开来。
Excutor 使命实行框架
通过将使命的提交和使命的实行解耦开来,提交使命的操作相当于生产者,实行使命的操作相当于斲丧者。
例如使用 Excutor 构建 Web 服务器,用于处理线程的哀求:生产者将使命提交给线程池,线程池创建线程处理使命,如果需要运行的使命数大于线程池的基本线程数,那么就把使命扔到阻塞队列(通过线程池+阻塞队列的方式比只使用一个阻塞队列的服从高很多,由于斲丧者能够处理就直接处理掉了,不用每个斲丧者都要先从阻塞队列中取出使命再实行)
消息中心件 MQ
双十一的时间,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斲丧者;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。
使命的处理时间比较长的情况下
比如上传附件并处理,那么这个时间可以将用户上传和处理附件分成两个过程,用一个队列临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-斲丧者模式的优点:
- 解耦:将生产者类和斲丧者类进行解耦,消除代码之间的依靠性,简化工作负载的管理
- 复用:通过将生产者类和斲丧者类独立开来,对生产者类和斲丧者类进行独立的复用与扩展
- 调整并发数:由于生产者和斲丧者的处理速率是不一样的,可以调整并发数,给予慢的一方多的并发数,来进步使命的处理速率
- 异步:对于生产者和斲丧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,不需要期待斲丧者处理完;对于斲丧者来说,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斲丧两个阶段,这样生产者由于实行 put 的时间比较短,可以支持高并发
- 支持分布式:生产者和斲丧者通过队列进行通讯,所以不需要运行在同一台机器上,在分布式情况中可以通过 redis 的 list 作为队列,而斲丧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间,不会导致整个集群宕掉
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