多线程系列(十二) -生产者和消费者模型

一、简介

在 Java 多线程编程中，还有一个非常重要的设计模式，它就是：生产者和消费者模型。

这种模型可以充分发挥 cpu 的多线程特性，通过一些平衡手段能有效的提升系统整体处理数据的速度，减轻系统负载，提高程序的效率和稳定性，同时实现模块之间的解耦。

那什么是生产者和消费者模型呢？

简单的说，生产者和消费者之间不直接进行交互，而是通过一个缓冲区来进行交互，生产者负责生成数据，然后存入缓冲区；消费者则负责处理数据，从缓冲区获取。

大致流程图如下：

对于最简单的生产者和消费者模型，总结下来，大概有以下几个特点：

• 缓冲区为空的时候，消费者不能消费，会进入休眠状态，直到有新数据进入缓冲区，再次被唤醒
• 缓冲区填满的时候，生产者不能生产，也会进入休眠状态，直到缓冲区有空间，再次被唤醒

生产者和消费者模型作为一个非常重要的设计模型，它的优点在于：

• 解耦：生产者和消费者之间不直接进行交互，即使生产者和消费者的代码发生变化，也不会对对方产生影响
• 消峰：例如在某项工作中，假如 A 操作生产数据的速度很快，B 操作处理速度很慢，那么 A 操作就必须等待 B 操作完成才能结束，反之亦然。如果将 A 操作和B 操作进行解耦，中间插入一个缓冲区，这样 A 操作将生产的数据存入缓冲区，就接受了；B 操作从缓冲区获取数据并进行处理，平衡好 A 操作和 B 操作之间的缓冲区，可以显著提升系统的数据处理能力

生产者和消费者模型的应用场景非常多，例如 Java 的线程池任务执行框架、消息中间件 rabbitMQ 等，因此掌握生产者和消费者模型，对于开发者至关重要。

下面我们通过几个案例，一起来了解一下生产者和消费者设计模型的实践思路。

二、代码实践

2.1、利用 wait / notify 方法实现思路

生产者和消费者模型，最简单的一种技术实践方案就是基于线程的 wait() / notify() 方法，也就是通知和唤醒机制，可以将两个操作实现解耦，具体代码实践如下。

/**
 * 缓冲区容器类
 */
public class Container {

    /**
     * 缓冲区最大容量
     */
    private int capacity = 3;

    /**
     * 缓冲区
     */
    private LinkedList<Integer> list = new LinkedList<Integer>();


    /**
     * 添加数据到缓冲区
     * @param value
     */
    public synchronized void add(Integer value) {
        if(list.size() >= capacity){
            System.out.println("生产者："+ Thread.currentThread().getName()+"，缓冲区已满,生产者进入waiting...");
            try {
                // 进入等待状态
                wait();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        System.out.println("生产者："+ Thread.currentThread().getName()+"，add：" + value);
        list.add(value);

        //唤醒其他所有处于wait()的线程，包括消费者和生产者
        notifyAll();
    }


    /**
     * 从缓冲区获取数据
     */
    public synchronized void get() {
        if(list.size() == 0){
            System.out.println("消费者："+ Thread.currentThread().getName()+"，缓冲区为空,消费者进入waiting...");
            try {
                // 进入等待状态
                wait();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        // 从头部获取数据，并移除元素
        Integer val = list.removeFirst();
        System.out.println("消费者："+ Thread.currentThread().getName()+"，value：" + val);

        //唤醒其他所有处于wait()的线程，包括消费者和生产者
        notifyAll();
    }
}
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/**
 * 生产者类
 */
public class Producer extends Thread{

    private Container container;

    public Producer(Container container) {
        this.container = container;
    }

    @Override
    public void run() {
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            container.add(i);
        }
    }
}
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/**
 * 消费者类
 */
public class Consumer extends Thread{

    private Container container;

    public Consumer(Container container) {
        this.container = container;
    }

    @Override
    public void run() {
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            container.get();
        }
    }
}
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/**
 * 测试类
 */
public class MyThreadTest {

    public static void main(String[] args) {
        Container container = new Container();
        Producer producer = new Producer(container);
        Consumer consumer = new Consumer(container);

        producer.start();
        consumer.start();
    }
}
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运行结果如下：

生产者：Thread-0，add：0
生产者：Thread-0，add：1
生产者：Thread-0，add：2
生产者：Thread-0，缓冲区已满,生产者进入waiting...
消费者：Thread-1，value：0
消费者：Thread-1，value：1
消费者：Thread-1，value：2
消费者：Thread-1，缓冲区为空,消费者进入waiting...
生产者：Thread-0，add：3
生产者：Thread-0，add：4
生产者：Thread-0，add：5
消费者：Thread-1，value：3
消费者：Thread-1，value：4
消费者：Thread-1，value：5
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从日志上可以很清晰的看到，生产者线程生产一批数据之后，当缓冲区已经满了，会进入等待状态，此时会通知消费者线程；消费者线程处理完数据之后，当缓冲区没有数据时，也会进入等待状态，再次通知生产者线程。

2.2、利用 await / signal 方法实现思路

除此之外，我们还可以利用ReentrantLock和Condition类中的 await() / signal() 方法实现生产者和消费者模型。

缓冲区容器类，具体代码实践如下。

/**
 * 缓冲区容器类
 */
public class Container {

    private Lock lock = new ReentrantLock();

    private Condition condition = lock.newCondition();

    private int capacity = 3;

    private LinkedList<Integer> list = new LinkedList<Integer>();


    /**
     * 添加数据到缓冲区
     * @param value
     */
    public void add(Integer value) {
        boolean flag = false;
        try {
            flag = lock.tryLock(3, TimeUnit.SECONDS);
            if(list.size() >= capacity){
                System.out.println("生产者："+ Thread.currentThread().getName()+"，缓冲区已满,生产者进入waiting...");
                // 进入等待状态
                condition.await();
            }
            System.out.println("生产者："+ Thread.currentThread().getName()+"，add：" + value);
            list.add(value);

            //唤醒其他所有处于wait()的线程，包括消费者和生产者
            condition.signalAll();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if(flag){
                lock.unlock();
            }
        }
    }


    /**
     * 从缓冲区获取数据
     */
    public void get() {
        boolean flag = false;
        try {
            flag = lock.tryLock(3, TimeUnit.SECONDS);
            if(list.size() == 0){
                System.out.println("消费者："+ Thread.currentThread().getName()+"，缓冲区为空,消费者进入waiting...");
                // 进入等待状态
                condition.await();
            }
            // 从头部获取数据，并移除元素
            Integer val = list.removeFirst();
            System.out.println("消费者："+ Thread.currentThread().getName()+"，value：" + val);

            //唤醒其他所有处于wait()的线程，包括消费者和生产者
            condition.signalAll();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if(flag){
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}
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生产者、消费者、测试类代码，跟上文一致，运行结果和上文介绍的也是一样。

2.3、多生产者和消费者的实现思路

上面介绍的都是一个生产者线程和一个消费者线程，模型比较简单。实际上，在业务开发中，经常会出现多个生产者线程和多个消费者线程，按照以上的实现思路，会出现什么情况呢？

有可能会出现程序假死现象！下面我们来分析一下案例，假如有两个生产者线程 a1、a2，两个消费者线程 b1、b2，执行过程如下：

• 1.生产者线程 a1 执行生产数据的操作，发现缓冲区数据已经填满了，然后进入等待阶段，同时向外发起通知，唤醒其它线程
• 2.因为线程唤醒具有随机性，本应该唤醒消费者线程 b1，结果可能生产者线程 a2 被唤醒，检查缓冲区数据已经填满了，又进入等待阶段，紧接向外发起通知，消费者线程得不到被执行的机会
• 3.消费者线程 b1、b2，也有可能会出现这个现象，本应该唤醒生产者线程，结果唤醒了消费者线程

遇到这种情况，应该如何解决呢？

因为ReentrantLock和Condition的结合，编程具有高度灵活性，我们可以采用这种组合解决多生产者和多消费者中的假死问题。

具体实现逻辑如下：

/**
 * 缓冲区容器类
 */
public class ContainerDemo {

    private Lock lock = new ReentrantLock();
    private Condition producerCondition = lock.newCondition();
    private Condition consumerCondition = lock.newCondition();

    private int capacity = 3;
    private LinkedList<Integer> list = new LinkedList<Integer>();


    /**
     * 添加数据到缓冲区
     * @param value
     */
    public void add(Integer value) {
        boolean flag = false;
        try {
            flag = lock.tryLock(3, TimeUnit.SECONDS);
            if(list.size() >= capacity){
                System.out.println("生产者："+ Thread.currentThread().getName()+"，缓冲区已满,生产者进入waiting...");
                // 生产者进入等待状态
                producerCondition.await();
            }
            System.out.println("生产者："+ Thread.currentThread().getName()+"，add：" + value);
            list.add(value);

            // 唤醒所有消费者处于wait()的线程
            consumerCondition.signalAll();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if(flag){
                lock.unlock();
            }
        }
    }


    /**
     * 从缓冲区获取数据
     */
    public void get() {
        boolean flag = false;
        try {
            flag = lock.tryLock(3, TimeUnit.SECONDS);
            if(list.size() == 0){
                System.out.println("消费者："+ Thread.currentThread().getName()+"，缓冲区为空,消费者进入waiting...");
                // 消费者进入等待状态
                consumerCondition.await();
            }
            // 从头部获取数据，并移除元素
            Integer val = list.removeFirst();
            System.out.println("消费者："+ Thread.currentThread().getName()+"，value：" + val);

            // 唤醒所有生产者处于wait()的线程
            producerCondition.signalAll();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if(flag){
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}
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/**
 * 生产者
 */
public class Producer extends Thread{

    private ContainerDemo container;

    private Integer value;

    public Producer(ContainerDemo container, Integer value) {
        this.container = container;
        this.value = value;
    }

    @Override
    public void run() {
        container.add(value);
    }
}
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/**
 * 消费者
 */
public class Consumer extends Thread{

    private ContainerDemo container;

    public Consumer(ContainerDemo container) {
        this.container = container;
    }

    @Override
    public void run() {
        container.get();
    }
}

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/**
 * 测试类
 */
public class MyThreadTest {

    public static void main(String[] args) {
        ContainerDemo container = new ContainerDemo();

        List<Thread> threadList = new ArrayList<>();
        // 初始化6个生产者线程
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            threadList.add(new Producer(container, i));
        }
        // 初始化6个消费者线程
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            threadList.add(new Consumer(container));
        }

        // 启动线程
        for (Thread thread : threadList) {
            thread.start();
        }
    }
}
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运行结果如下：

生产者：Thread-0，add：0
生产者：Thread-1，add：1
生产者：Thread-2，add：2
生产者：Thread-3，缓冲区已满,生产者进入waiting...
生产者：Thread-4，缓冲区已满,生产者进入waiting...
生产者：Thread-5，缓冲区已满,生产者进入waiting...
消费者：Thread-6，value：0
消费者：Thread-7，value：1
生产者：Thread-3，add：3
生产者：Thread-4，add：4
生产者：Thread-5，add：5
消费者：Thread-8，value：2
消费者：Thread-9，value：3
消费者：Thread-10，value：4
消费者：Thread-11，value：5
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通过ReentrantLock定义两个Condition，一个表示生产者的Condition，一个表示消费者的Condition，唤醒的时候调用对应的signalAll()方法就可以解决假死现象。

三、小结

最后我们来总结一下，对于生产者和消费者模型，通过合理的编程实现，可以充分充分发挥 cpu 多线程的特性，显著的提升系统处理数据的效率。

对于生产者和消费者模型中的假死现象，可以使用ReentrantLock定义两个Condition，进行交叉唤醒，以解决假死问题。

四、参考

1、https://www.cnblogs.com/xrq730/p/4855663.html

五、写到最后

最近无意间获得一份阿里大佬写的技术笔记，内容涵盖 Spring、Spring Boot/Cloud、Dubbo、JVM、集合、多线程、JPA、MyBatis、MySQL 等技术知识。需要的小伙伴可以点击如下链接获取，资源地址：技术资料笔记。

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