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