生产者消费者模型理解及java两种方式实现

概念

生产者消费者问题（Producer-consumer problem），也称有限缓冲问题（Bounded-buffer problem），是一个多线程同步问题的经典案例。
生产者生成一定量的数据放到缓冲区中，然后重复此过程；与此同时，消费者也在缓冲区消耗这些数据。
生产者和消费者之间必须保持同步，要保证生产者不会在缓冲区满时放入数据，消费者也不会在缓冲区空时消耗数据。不够完善的解决方法容易出现死锁的情况，此时进程都在等待唤醒

如下图：

为什么要用？

在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这种生产消费能力不均衡的问题，所以便有了生产者和消费者模式。

文字看起来很抽象，这里用个简单例子来形容。
比如去自助餐厅吃饭(我发现我所有的例子都是吃)，大致有：

• 1.厨师把菜做好，放到自助区 —— 相当于生产者制造数据并且放到缓冲区。
• 2.你把做好的菜拿出来吃掉 —— 相当于消费者从缓冲区拿出数据使用
• 3.如果今天顾客少，自助区的菜放满了，那厨师就不能继续做菜了 —— 相当于缓存区满，生产者需要阻塞等待消费者消费
• 4.如果今天的菜好吃或者你饿的吃光了自助区的菜，别人就没有吃的 —— 相当于缓存区空，消费者需要阻塞等待生产者生产

优点

解耦
假设生产者和消费者分别是两个类。如果让生产者直接调用消费者的某个方法，那么生产者对于消费者就会产生依赖（也就是耦合）。将来如果消费者的代码发生变化，可能会影响到生产者。而如果两者都依赖于某个缓冲区，两者之间不直接依赖，耦合也就相应降低了。

支持并发
生产者直接调用消费者的某个方法，还有另一个弊端。由于函数调用是同步的（或者叫阻塞的），在消费者的方法没有返回之前，生产者只好一直等在那边。万一消费者处理数据很慢，生产者就会白白糟蹋大好时光。

使用了生产者／消费者模式之后，生产者和消费者可以是两个独立的并发主体（常见并发类型有进程和线程两种）。生产者把制造出来的数据往缓冲区一丢，就可以再去生产下一个数据。基本上不用依赖消费者的处理速度。
支持忙闲不均
缓冲区还有另一个好处。如果制造数据的速度时快时慢，缓冲区的好处就体现出来了。当数据制造快的时候，消费者来不及处理，未处理的数据可以暂时存在缓冲区中。等生产者的制造速度慢下来，消费者再慢慢处理掉。

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生产者消费者模式两种实现方式代码

1.synchronized、wait()和notify() /notifyAll()

synchronized上一篇文章说的很详细，就不再解释了。我们看一下wait()是干什么的？

1.wait()是Object里面的方法，而不是Thread里面的，这一点很容易搞错。
它的作用是将当前线程置于预执行队列，并在wait()所在的代码处处停止执行，直到接到通知或被中断为止
2.wait()只能在同步代码块或者同步方法中执行，如果调用wait()方法，而没有持有适当的锁，就会抛出异常。
3.wait()方法调用后，当前线程释放锁，线程与其他线程竞争重新获取锁。

notify()

notify方法就是使停止的线程继续运行。
1.notify()也要在同步方法或同步块中调用，该方法是用来通知那些可能等待该对象的对象锁的其它线程，对其发出通知，并使它们重新获取该对象的对象锁。如果有多个线程等待，则线程规划器随机挑选出一个呈wait状态的线程。
2.在notify()方法后，当前线程不会马上释放该对象锁，要等到执行notify()方法的线程将程序执行完，也就是退出同步代码块之后才会释放对象锁。

以上讲解了notify方法只是唤醒某一个等待线程，那么如果有多个线程都在等待中怎么办呢，这个时候就可以使用
notifyAll方法，可以一次唤醒所有的等待线程

代码：

package Producer_consumer;

//默认生产者：一次生产3个
//默认消费者：一次消费1个
public class Producer_consumer {
    //总量：上限100，下限0
    public static volatile int SUM;

    public static void main(String[] args) {
        //启动生产者线程5个
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            new Thread(new Producer(), "生产者" + i).start();
        }
        //启动消费者线程5个
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(new Consumer(), "消费者" + i).start();
        }
    }

	//生产者类
    private static class Producer implements Runnable {
        @Override
        public void run() {
            try {
                //总生产20次
                for (int i = 0; i < 20; i++) {
                    synchronized (Producer_consumer.class) {
                        while (SUM + 3 > 100) {  //下次生产完库存不能大于100，否则等待
                            Producer_consumer.class.wait();
                        }
                        //开始生产
                        SUM += 3;
                        //模拟休息
                        Thread.sleep(100);
                        //notify/notifyAll通知因调用wait阻塞的线程，notify随机唤醒，notifyAll唤醒全部
                        //synchronized代码块结束，也就是释放对象锁之后才会唤醒
                        //也就是说，synchronized代码块结束，wait 和 synchronized阻塞的线程都会被唤醒
                        Producer_consumer.class.notifyAll();
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "生产3，库存为：" + SUM);
                    }
                    Thread.sleep(100);
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

	//消费者类
    private static class Consumer implements Runnable {

        @Override
        public void run() {
            try {
                while (true) {
                    synchronized (Producer_consumer.class) {
                        //库存为0，当前线程不能消费，进入阻塞
                        while (SUM == 0) {
                            //释放对象锁，让其他线程继续运行，当前线程阻塞
                            Producer_consumer.class.wait();
                        }
                        SUM--;
                        //模拟休息
                        Thread.sleep(100);
                        Producer_consumer.class.notifyAll();
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "消费1，库存为：" + SUM);
                    }
                    Thread.sleep(100);
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

运行结果：

生产者0生产3，库存为：3
消费者9消费1，库存为：2
消费者7消费1，库存为：1
消费者8消费1，库存为：0
生产者4生产3，库存为：3
生产者3生产3，库存为：6
生产者2生产3，库存为：9
生产者1生产3，库存为：12
生产者3生产3，库存为：15
生产者4生产3，库存为：18
消费者0消费1，库存为：17
消费者1消费1，库存为：16
............//太多了 省略结果，好奇的py自己跑一下

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2.BlockingQueue阻塞队列方法
BlockingQueue即阻塞队列，从阻塞这个词可以看出，在某些情况下对阻塞队列的访问可能会造成阻塞。被阻塞的情况主要有如下两种:
当队列满了的时候进行入队列操作
当队列空了的时候进行出队列操作

因此，当一个线程对已经满了的阻塞队列进行入队操作时会阻塞，除非有另外一个线程进行了出队操作
当一个线程对一个空的阻塞队列进行出队操作时也会阻塞，除非有另外一个线程进行了入队操作
从上可知，阻塞队列是线程安全的。

以下代码为手搓，肯定或多或少存在问题。希望大家及时指出：

package BlockingQueue;

/**
 * 实现阻塞式队列：
 * 1.满足线程安全的消费，生产功能
 * 2.消费/生产达到下限/上限需阻塞等待
 */
public class MyBlockingQueue<E> {
    Object[] items;  //阻塞队列
    private int putindex;  // 添加元素
    private int takeindex; //弹出元素
    private int size; // 有效容量

    public MyBlockingQueue(int capcity){  //初始化容量
        items = new Object[capcity];
    }

    //入队操作
    private synchronized void put(E e) throws InterruptedException {
        while (size == items.length){  //达到上限，需阻塞等待
            wait();
        }
        putindex = (putindex + 1) % items.length;  //存放元素的索引。由于为循环队列，要防止越界
        items[putindex] = e;  //存放元素
        size ++; //有效容量++
        notifyAll(); // 通知
    }

    //出队操作
    private synchronized E take() throws InterruptedException {
        while ( size == 0){  //达到下限，需阻塞等待
            wait();
        }
        takeindex = (takeindex + 1) % items.length;
        size--;
        notifyAll(); // 通知
        return (E) items[takeindex];
    }

    private static int SUM; //产品库存
    //生产者
    private static class Producer implements Runnable{
        @Override
        public void run() {
            SUM += 3;
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "生产3，库存为：" + SUM);
        }
    }

    //消费者
    private static class Consumer implements Runnable {
        @Override
        public void run() {
            SUM -= 1;
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "消费1，库存为：" + SUM);
        }
    }
}

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