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();
}
}
}