标签:linkedblockingqueue 生产者 消费者
生产者消费者问题
(英语:Producer-consumer problem),也称有限缓冲问题(英语:Bounded-buffer problem),是一个多线程同步问题的经典案例。该问题描述了两个共享固定大小缓冲区的线程——即所谓的“生产者”和“消费者”——在实际运行时会发生的问题。生产者的主要作用是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。该问题的关键就是要保证生产者不会在缓冲区满时加入数据,消费者也不会在缓冲区中空时消耗数据。
要解决该问题,就必须让生产者在缓冲区满时休眠(要么干脆就放弃数据),等到下次消费者消耗缓冲区中的数据的时候,生产者才能被唤醒,开始往缓冲区添加数据。同样,也可以让消费者在缓冲区空时进入休眠,等到生产者往缓冲区添加数据之后,再唤醒消费者。通常采用进程间通信的方法解决该问题,常用的方法有信号灯法[1]等。如果解决方法不够完善,则容易出现死锁的情况。出现死锁时,两个线程都会陷入休眠,等待对方唤醒自己。该问题也能被推广到多个生产者和消费者的情形。
现实中的应用
比如一个饭店,它有一个厨师和一个服务员。这个服务员必须等待厨师准备好食物。当厨师准备好时,他会通知服务员,之后服务员上菜,然后返回继续等待。这是一个任务协作的实例:厨师代表生产者,服务员代表消费者。两个任务必须在食物被生产和消费时进行握手,而系统必须以有序的方式关闭。
可以用下图来表示这种关系。
生产者消费者的实现
这儿是用阻塞队列LinkedBlockingQueue来实现的,阻塞队列
package com.a.consumer;
import java.util.concurrent.*;
public class consumer3 {
// 建立一个阻塞队列
private LinkedBlockingQueue<Object> queue = new LinkedBlockingQueue<Object>(10);
public consumer3() {
}
public void start() {
new Producer().start();
new Consumer().start();
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
consumer3 s3 = new consumer3();
s3.start();
}
class Producer extends Thread {
public void run() {
while (true) {
try {
Object o = new Object();
// 取出一个对象
queue.put(o); //队列满时会自动阻塞
System.out.println("Producer: " + o);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
class Consumer extends Thread {
public void run() {
while (true) {
try {
// 取出一个对象
Object o = queue.take();
System.out.println("Consumer: " + o);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}下面研究下LinkedBlockingQueue的源码
首先看一下它的put方法
注意下面这句话,它会调用putLock.lockInterruptibly()这个方法,来试图获取这个putLock这个锁
public void put(E e) throws InterruptedException {
if (e == null) throw new NullPointerException();
// Note: convention in all put/take/etc is to preset local var
// holding count negative to indicate failure unless set.
int c = -1;
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
final AtomicInteger count = this.count;
putLock.lockInterruptibly();
try {
/*
* Note that count is used in wait guard even though it is
* not protected by lock. This works because count can
* only decrease at this point (all other puts are shut
* out by lock), and we (or some other waiting put) are
* signalled if it ever changes from
* capacity. Similarly for all other uses of count in
* other wait guards.
*/
while (count.get() == capacity) {
notFull.await();
}
enqueue(e);
c = count.getAndIncrement();
if (c + 1 < capacity)
notFull.signal();
} finally {
putLock.unlock();
}
if (c == 0)
signalNotEmpty();
}
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
sync.acquireInterruptibly(1);
}
public final void acquireInterruptibly(int arg) throws InterruptedException {
if (Thread.interrupted())
throw new InterruptedException();
if (!tryAcquire(arg))
doAcquireInterruptibly(arg);
}
下面在看一下doAcquireInterruptibly这个方法,要注意shouldParkAfterFailedAcquire这个方法,就是当它为true时,会接着执行parkAndCheckInterrupt()这个方法,当它也为真时,会跳出当前循环,然后取消获取锁,并且同时抛出异常。
private void doAcquireInterruptibly(int arg)
throws InterruptedException {
final Node node = addWaiter(Node.EXCLUSIVE);
try {
for (;;) {
final Node p = node.predecessor();
if (p == head && tryAcquire(arg)) {
setHead(node);
p.next = null; // help GC
return;
}
if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
parkAndCheckInterrupt())
break;
}
} catch (RuntimeException ex) {
cancelAcquire(node);
throw ex;
}
// Arrive here only if interrupted
cancelAcquire(node);
throw new InterruptedException();
}
java消费者生产者模式及JDK之阻塞队列LinkedBlockingQueue实现
标签:linkedblockingqueue 生产者 消费者
原文地址:http://blog.csdn.net/yaoqinggg/article/details/42177833