生产者/消费者模式(阻塞队列) 一个经典的并发模型

生产消费者模式也是关于线程阻塞的问题，生产消费者模式是通过观察者模式来实现的。之前在编写一个通讯软件的时候用到了这种模式，通过维护一个BlockingQueue来完成Socket的消息发送，后来读书时看到在服务器开发时三层模型中的Service层在调用Dao层的时候也是通过这种模式来调用的，具体怎么使用的还没有具体实践过，期待后面可以有机会练习这一块。

实际的软件开发过程中，经常会碰到如下场景：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。产生数据的模块，就形象地称为生产者；而处理数据的模块，就称为消费者。
　
单单抽象出生产者和消费者，还够不上是生产者／消费者模式。该模式还需要有一个缓冲区处于生产者和消费者之间，作为一个中介。生产者把数据放入缓冲区，而消费者从缓冲区取出数据。

• 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（concurrency）
  　　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，后面的帖子会讲两种并发类型下的应用）。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。其实当初这个模式，主要就是用来处理并发问题的。
  　　
• 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。

用了两种方式实现了一下这个模式

1.方法一:

消费者:

public class TestConsumer implements Runnable {    TestQueue queue;    public TestConsumer() {        // TODO Auto-generated constructor stub    }    public TestConsumer(TestQueue obj) {        this.queue = obj;    }    @Override    public void run() {        for (int i = 0; i < 10; i++) {            try {                queue.consumer();            } catch (Exception e) {                e.printStackTrace();            }        }    }}
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生产者:

public class TestProduct implements Runnable {    TestQueue t;    public TestProduct() {    }    public TestProduct(TestQueue t) {        this.t = t;    }    public void run() {        for (int i = 0; i < 10; i++) {            try {                t.product("test" + i);            } catch (Exception e) {                e.printStackTrace();            }        }    }}
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队列:

public class TestQueue {    public static Object signal = new Object();    boolean bFull = false;    private List thingsList = new ArrayList();    /**     * 生产     *      * @param thing     * @throws Exception     */    public void product(String thing) throws Exception {        synchronized (signal) {            if (!bFull) {                bFull = true;                System.out.println("product");                thingsList.add(thing);                signal.notify(); // 然后通知消费者            }        }    }    /**     * 消费     *      * @return     * @throws Exception     */    public String consumer() {        synchronized (signal) {            if (!bFull) {                // 队列为空。等待.....                try {                    signal.wait();                } catch (InterruptedException e) {                    // TODO Auto-generated catch block                    e.printStackTrace();                } // 进入signal待召队列，等待生产者的通知            }            bFull = false;            // 读取buf 共享资源里面的东西            System.out.println("consume");            signal.notify(); // 然后通知生产者        }        String result = "";        if (thingsList.size() > 0) {            result = thingsList.get(thingsList.size() - 1).toString();            thingsList.remove(thingsList.size() - 1);        }        return result;    }}
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测试代码：

public class Application {    @Test    public void test(){        TestQueue queue = new TestQueue();        Thread customer = new Thread(new TestConsumer(queue));     Thread product = new Thread(new TestProduct(queue));     customer.start();     product.start();    }}
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2.方法二:

使用java.util.concurrent.BlockingQueue类来重写的队列那个类，使用这个方法比较简单。直接看JDK提供的demo

class Producer implements Runnable {     private final BlockingQueue queue;     Producer(BlockingQueue q) { queue = q; }      public void run() {        try {          while(true) { queue.put(produce()); }        } catch (InterruptedException ex) { ... handle ...}      }      Object produce() { ... }    }    class Consumer implements Runnable {      private final BlockingQueue queue;      Consumer(BlockingQueue q) { queue = q; }      public void run() {        try {          while(true) { consume(queue.take()); }        } catch (InterruptedException ex) { ... handle ...}      }      void consume(Object x) { ... }    }    class Setup {      void main() {        BlockingQueue q = new SomeQueueImplementation();        Producer p = new Producer(q);        Consumer c1 = new Consumer(q);        Consumer c2 = new Consumer(q);        new Thread(p).start();        new Thread(c1).start();        new Thread(c2).start();      }   }  
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在JDK1.5以上使用了Lock锁来实现:

    class BoundedBuffer {        final Lock lock = new ReentrantLock();        final Condition notFull  = lock.newCondition();         final Condition notEmpty = lock.newCondition();         final Object[] items = new Object[100];        int putptr, takeptr, count;        public void put(Object x) throws InterruptedException {          lock.lock();          try {            while (count == items.length)               notFull.await();            items[putptr] = x;             if (++putptr == items.length) putptr = 0;            ++count;            notEmpty.signal();          } finally {            lock.unlock();          }        }        public Object take() throws InterruptedException {          lock.lock();          try {            while (count == 0)               notEmpty.await();            Object x = items[takeptr];             if (++takeptr == items.length) takeptr = 0;            --count;            notFull.signal();            return x;          } finally {            lock.unlock();          }        }       }