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();}
}
/*** 生产者类*/
public class Producer extends Thread{private Container container;public Producer(Container container) {this.container = container;}@Overridepublic void run() {for (int i = 0; i < 6; i++) {container.add(i);}}
}
/*** 消费者类*/
public class Consumer extends Thread{private Container container;public Consumer(Container container) {this.container = container;}@Overridepublic void run() {for (int i = 0; i < 6; i++) {container.get();}}
}
/*** 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();}
}
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
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();}}}
}
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();}}}
}
/*** 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;}@Overridepublic void run() {container.add(value);}
}
/*** 消费者*/
public class Consumer extends Thread{private ContainerDemo container;public Consumer(ContainerDemo container) {this.container = container;}@Overridepublic void run() {container.get();}
}
/*** 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();}}
}
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
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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