生产者/消费者模式的理解及实现
? ★簡介
?? 生產者消費者模式并不是GOF提出的23種設計模式之一，23種設計模式都是建立在面向對象的基礎之上的，但其實面向過程的編程中也有很多高效的編程模式，生產者消費者模式便是其中之一，它是我們編程過程中最常用的一種設計模式。
???在實際的軟件開發過程中，經常會碰到如下場景：某個模塊負責產生數據，這些數據由另一個模塊來負責處理（此處的模塊是廣義的，可以是類、函數、線程、進程等）。產生數據的模塊，就形象地稱為生產者；而處理數據的模塊，就稱為消費者。
??? 單單抽象出生產者和消費者，還夠不上是生產者／消費者模式。該模式還需要有一個緩沖區處于生產者和消費者之間，作為一個中介。生產者把數據放入緩沖區，而消費者從緩沖區取出數據。大概的結構如下圖。
???為了不至于太抽象，我們舉一個寄信的例子（雖說這年頭寄信已經不時興，但這個例子還是比較貼切的）。假設你要寄一封平信，大致過程如下：
??? 1、你把信寫好——相當于生產者制造數據
??? 2、你把信放入郵筒——相當于生產者把數據放入緩沖區
??? 3、郵遞員把信從郵筒取出——相當于消費者把數據取出緩沖區
??? 4、郵遞員把信拿去郵局做相應的處理——相當于消費者處理數據
??? ★優點
?? 可能有同學會問了：這個緩沖區有什么用捏？為什么不讓生產者直接調用消費者的某個函數，直接把數據傳遞過去？搞出這么一個緩沖區作甚？
??? 其實這里面是大有講究的，大概有如下一些好處。
???◇解耦
??? 假設生產者和消費者分別是兩個類。如果讓生產者直接調用消費者的某個方法，那么生產者對于消費者就會產生依賴（也就是耦合）。將來如果消費者的代碼發生變化，可能會影響到生產者。而如果兩者都依賴于某個緩沖區，兩者之間不直接依賴，耦合也就相應降低了。
??? 接著上述的例子，如果不使用郵筒（也就是緩沖區），你必須得把信直接交給郵遞員。有同學會說，直接給郵遞員不是挺簡單的嘛？其實不簡單，你必須得認識誰是郵遞員，才能把信給他（光憑身上穿的制服，萬一有人假冒，就慘了）。這就產生和你和郵遞員之間的依賴（相當于生產者和消費者的強耦合）。萬一哪天郵遞員換人了，你還要重新認識一下（相當于消費者變化導致修改生產者代碼）。而郵筒相對來說比較固定，你依賴它的成本就比較低（相當于和緩沖區之間的弱耦合）。
??? ◇支持并發（concurrency）
??? 生產者直接調用消費者的某個方法，還有另一個弊端。由于函數調用是同步的（或者叫阻塞的），在消費者的方法沒有返回之前，生產者只好一直等在那邊。萬一消費者處理數據很慢，生產者就會白白糟蹋大好時光。
??? 使用了生產者／消費者模式之后，生產者和消費者可以是兩個獨立的并發主體（常見并發類型有進程和線程兩種，后面的帖子會講兩種并發類型下的應用）。生產者把制造出來的數據往緩沖區一丟，就可以再去生產下一個數據。基本上不用依賴消費者的處理速度。
??? 其實當初這個模式，主要就是用來處理并發問題的。
??? 從寄信的例子來看。如果沒有郵筒，你得拿著信傻站在路口等郵遞員過來收（相當于生產者阻塞）；又或者郵遞員得挨家挨戶問，誰要寄信（相當于消費者輪詢）。不管是哪種方法，都挺土的。
??? ◇支持忙閑不均
??? 緩沖區還有另一個好處。如果制造數據的速度時快時慢，緩沖區的好處就體現出來了。當數據制造快的時候，消費者來不及處理，未處理的數據可以暫時存在緩沖區中。等生產者的制造速度慢下來，消費者再慢慢處理掉。
??? 為了充分復用，我們再拿寄信的例子來說事。假設郵遞員一次只能帶走1000封信。萬一某次碰上情人節（也可能是圣誕節）送賀卡，需要寄出去的信超過1000封，這時候郵筒這個緩沖區就派上用場了。郵遞員把來不及帶走的信暫存在郵筒中，等下次過來時再拿走。
??? 費了這么多口水，希望原先不太了解生產者／消費者模式的同學能夠明白它是怎么一回事。接下來說說數據單元。
??? ★啥是數據單元
??? 何謂數據單元捏？簡單地說，每次生產者放到緩沖區的，就是一個數據單元；每次消費者從緩沖區取出的，也是一個數據單元。對于前一個帖子中寄信的例子，我們可以把每一封單獨的信件看成是一個數據單元。
??? 不過光這么介紹，太過于簡單，無助于大伙兒分析出這玩意兒。所以，后面咱們來看一下數據單元需要具備哪些特性。搞明白這些特性之后，就容易從復雜的業務邏輯中分析出適合做數據單元的東西了。
??? ★數據單元的特性
??? 分析數據單元，需要考慮如下幾個方面的特性：
??? ◇關聯到業務對象
??? 首先，數據單元必須關聯到某種業務對象。在考慮該問題的時候，你必須深刻理解當前這個生產者／消費者模式所對應的業務邏輯，才能夠作出合適的判斷。
??? 由于“寄信”這個業務邏輯比較簡單，所以大伙兒很容易就可以判斷出數據單元是啥。但現實生活中，往往沒這么樂觀。大多數業務邏輯都比較復雜，當中包含的業務對象是層次繁多、類型各異。在這種情況下，就不易作出決策了。
??? 這一步很重要，如果選錯了業務對象，會導致后續程序設計和編碼實現的復雜度大為上升，增加了開發和維護成本。
??? ◇完整性
??? 所謂完整性，就是在傳輸過程中，要保證該數據單元的完整。要么整個數據單元被傳遞到消費者，要么完全沒有傳遞到消費者。不允許出現部分傳遞的情形。
??? 對于寄信來說，你不能把半封信放入郵筒；同樣的，郵遞員從郵筒中拿信，也不能只拿出信的一部分。
??? ◇獨立性
??? 所謂獨立性，就是各個數據單元之間沒有互相依賴，某個數據單元傳輸失敗不應該影響已經完成傳輸的單元；也不應該影響尚未傳輸的單元。
??? 為啥會出現傳輸失敗捏？假如生產者的生產速度在一段時間內一直超過消費者的處理速度，那就會導致緩沖區不斷增長并達到上限，之后的數據單元就會被丟棄。如果數據單元相互獨立，等到生產者的速度降下來之后，后續的數據單元繼續處理，不會受到牽連；反之，如果數據單元之間有某種耦合，導致被丟棄的數據單元會影響到后續其它單元的處理，那就會使程序邏輯變得非常復雜。
??? 對于寄信來說，某封信弄丟了，不會影響后續信件的送達；當然更不會影響已經送達的信件。
??? ◇顆粒度
??? 前面提到，數據單元需要關聯到某種業務對象。那么數據單元和業務對象是否要一一對應捏？很多場合確實是一一對應的。
??? 不過，有時出于性能等因素的考慮，也可能會把N個業務對象打包成一個數據單元。那么，這個N該如何取值就是顆粒度的考慮了。顆粒度的大小是有講究的。太大的顆粒度可能會造成某種浪費；太小的顆粒度可能會造成性能問題。顆粒度的權衡要基于多方面的因素，以及一些經驗值的考量。
??? 還是拿寄信的例子。如果顆粒度過小（比如設定為1），那郵遞員每次只取出1封信。如果信件多了，那就得來回跑好多趟，浪費了時間。
??? 如果顆粒度太大（比如設定為100），那寄信的人得等到湊滿100封信才拿去放入郵筒。假如平時很少寫信，就得等上很久，也不太爽。
??? 可能有同學會問：生產者和消費者的顆粒度能否設置成不同大小（比如對于寄信人設置成1，對于郵遞員設置成100）。當然，理論上可以這么干，但是在某些情況下會增加程序邏輯和代碼實現的復雜度。后面討論具體技術細節時，或許會聊到這個問題。
??? 好，數據單元的話題就說到這。希望通過本帖子，大伙兒能夠搞明白數據單元到底是怎么一回事。下一個帖子，咱們來聊一下“基于隊列的緩沖區”，技術上如何實現。
??? [2]：隊列緩沖區
??? 經過前面兩個帖子的鋪墊，今天終于開始聊一些具體的編程技術了。由于不同的緩沖區類型、不同的并發場景對于具體的技術實現有較大的影響。為了深入淺出、便于大伙兒理解，咱們先來介紹最傳統、最常見的方式。也就是單個生產者對應單個消費者，當中用隊列（FIFO）作緩沖。
??? 關于并發的場景，在之前的帖子“進程還線程？是一個問題！”中，已經專門論述了進程和線程各自的優缺點，兩者皆不可偏廢。所以，后面對各種緩沖區類型的介紹都會同時提及進程方式和線程方式。
??? ★線程方式
??? 先來說一下并發線程中使用隊列的例子，以及相關的優缺點。
??? ◇內存分配的性能
??? 在線程方式下，生產者和消費者各自是一個線程。生產者把數據寫入隊列頭（以下簡稱push），消費者從隊列尾部讀出數據（以下簡稱pop）。當隊列為空，消費者就稍息（稍事休息）；當隊列滿（達到最大長度），生產者就稍息。整個流程并不復雜。
??? 那么，上述過程會有什么問題捏？一個主要的問題是關于內存分配的性能開銷。對于常見的隊列實現：在每次push時，可能涉及到堆內存的分配；在每次pop時，可能涉及堆內存的釋放。假如生產者和消費者都很勤快，頻繁地push、pop，那內存分配的開銷就很可觀了。對于內存分配的開銷，用Java的同學可以參見前幾天的帖子“Java性能優化[1]”；對于用C/C++的同學，想必對OS底層機制會更清楚，應該知道分配堆內存（new或malloc）會有加鎖的開銷和用戶態／核心態切換的開銷。
??? 那該怎么辦捏？請聽下文分解，關于“生產者／消費者模式[3]：環形緩沖區”。
??? ◇同步和互斥的性能
??? 另外，由于兩個線程共用一個隊列，自然就會涉及到線程間諸如同步啊、互斥啊、死鎖啊等等勞心費神的事情。好在"操作系統"這門課程對此有詳細介紹，學過的同學應該還有點印象吧？對于沒學過這門課的同學，也不必難過，網上相關的介紹挺多的（比如"這里"），大伙自己去瞅一瞅。關于這方面的細節，咱今天就不多啰嗦了。
??? 這會兒要細談的是，同步和互斥的性能開銷。在很多場合中，諸如信號量、互斥量等玩意兒的使用也是有不小的開銷的（某些情況下，也可能導致用戶態／核心態切換）。如果像剛才所說，生產者和消費者都很勤快，那這些開銷也不容小覷啊。
??? 這又該咋辦捏？請聽下文的下文分解，關于“生產者／消費者模式[4]：雙緩沖區”。
??? ◇適用于隊列的場合
??? 剛才盡批判了隊列的缺點，難道隊列方式就一無是處？非也。由于隊列是很常見的數據結構，大部分編程語言都內置了隊列的支持（具體介紹見"這里"），有些語言甚至提供了線程安全的隊列（比如JDK 1.5引入的ArrayBlockingQueue）。因此，開發人員可以撿現成，避免了重新發明輪子。
??? 所以，假如你的數據流量不是很大，采用隊列緩沖區的好處還是很明顯的：邏輯清晰、代碼簡單、維護方便。比較符合KISS原則。
??? ★進程方式
??? 說完了線程的方式，再來介紹基于進程的并發。
??? 跨進程的生產者／消費者模式，非常依賴于具體的進程間通訊（IPC）方式。而IPC的種類名目繁多，不便于挨個列舉（畢竟口水有限）。因此咱們挑選幾種跨平臺、且編程語言支持較多的IPC方式來說事兒。
??? ◇匿名管道
??? 感覺管道是最像隊列的IPC類型。生產者進程在管道的寫端放入數據；消費者進程在管道的讀端取出數據。整個的效果和線程中使用隊列非常類似，區別在于使用管道就無需操心線程安全、內存分配等瑣事（操作系統暗中都幫你搞定了）。
??? 管道又分命名管道和匿名管道兩種，今天主要聊匿名管道。因為命名管道在不同的操作系統下差異較大（比如Win32和POSIX，在命名管道的API接口和功能實現上都有較大差異；有些平臺不支持命名管道，比如Windows CE）。除了操作系統的問題，對于有些編程語言（比如Java）來說，命名管道是無法使用的。所以我一般不推薦使用這玩意兒。
??? 其實匿名管道在不同平臺上的API接口，也是有差異的（比如Win32的CreatePipe和POSIX的pipe，用法就很不一樣）。但是我們可以僅使用標準輸入和標準輸出（以下簡稱stdio）來進行數據的流入流出。然后利用shell的管道符把生產者進程和消費者進程關聯起來（沒聽說過這種手法的同學，可以看"這里"）。實際上，很多操作系統（尤其是POSIX風格的）自帶的命令都充分利用了這個特性來實現數據的傳輸（比如more、grep等）。
??? 這么干有幾個好處：
??? 1、基本上所有操作系統都支持在shell方式下使用管道符。因此很容易實現跨平臺。
??? 2、大部分編程語言都能夠操作stdio，因此跨編程語言也就容易實現。
??? 3、剛才已經提到，管道方式省卻了線程安全方面的瑣事。有利于降低開發、調試成本。
??? 當然，這種方式也有自身的缺點：
??? 1、生產者進程和消費者進程必須得在同一臺主機上，無法跨機器通訊。這個缺點比較明顯。
??? 2、在一對一的情況下，這種方式挺合用。但如果要擴展到一對多或者多對一，那就有點棘手了。所以這種方式的擴展性要打個折扣。假如今后要考慮類似的擴展，這個缺點就比較明顯。
??? 3、由于管道是shell創建的，對于兩邊的進程不可見（程序看到的只是stdio）。在某些情況下，導致程序不便于對管道進行操縱（比如調整管道緩沖區尺寸）。這個缺點不太明顯。
??? 4、最后，這種方式只能單向傳數據。好在大多數情況下，消費者進程不需要傳數據給生產者進程。萬一你確實需要信息反饋（從消費者到生產者），那就費勁了。可能得考慮換種IPC方式。
??? 順便補充幾個注意事項，大伙兒留意一下：
??? 1、對stdio進行讀寫操作是以阻塞方式進行。比如管道中沒有數據，消費者進程的讀操作就會一直停在哪兒，直到管道中重新有數據。
??? 2、由于stdio內部帶有自己的緩沖區（這緩沖區和管道緩沖區是兩碼事），有時會導致一些不太爽的現象（比如生產者進程輸出了數據，但消費者進程沒有立即讀到）。具體的細節，大伙兒可以看"這里"。
??? ◇SOCKET（TCP方式）
??? 基于TCP方式的SOCKET通訊是又一個類似于隊列的IPC方式。它同樣保證了數據的順序到達；同樣有緩沖的機制。而且這玩意兒也是跨平臺和跨語言的，和剛才介紹的shell管道符方式類似。
??? SOCKET相比shell管道符的方式，有啥優點捏？主要有如下幾個優點：
??? 1、SOCKET方式可以跨機器（便于實現分布式）。這是主要優點。
??? 2、SOCKET方式便于將來擴展成為多對一或者一對多。這也是主要優點。
??? 3、SOCKET可以設置阻塞和非阻塞方法，用起來比較靈活。這是次要優點。
??? 4、SOCKET支持雙向通訊，有利于消費者反饋信息。
??? 當然有利就有弊。相對于上述shell管道的方式，使用SOCKET在編程上會更復雜一些。好在前人已經做了大量的工作，搞出很多SOCKET通訊庫和框架給大伙兒用（比如C++的ACE庫、Python的Twisted）。借助于這些第三方的庫和框架，SOCKET方式用起來還是比較爽的。由于具體的網絡通訊庫該怎么用不是本系列的重點，此處就不細說了。
??? 雖然TCP在很多方面比UDP可靠，但鑒于跨機器通訊先天的不可預料性（比如網線可能被某傻X給拔錯了，網絡的忙閑波動可能很大），在程序設計上我們還是要多留一手。具體該如何做捏？可以在生產者進程和消費者進程內部各自再引入基于線程的"生產者／消費者模式"。這話聽著像繞口令，為了便于理解，畫張圖給大伙兒瞅一瞅。
這么做的關鍵點在于把代碼分為兩部分：生產線程和消費線程屬于和業務邏輯相關的代碼（和通訊邏輯無關）；發送線程和接收線程屬于通訊相關的代碼（和業務邏輯無關）。
??? 這樣的好處是很明顯的，具體如下：
??? 1、能夠應對暫時性的網絡故障。并且在網絡故障解除后，能夠繼續工作。
??? 2、網絡故障的應對處理方式（比如斷開后的嘗試重連），只影響發送和接收線程，不會影響生產線程和消費線程（業務邏輯部分）。
??? 3、具體的SOCKET方式（阻塞和非阻塞）只影響發送和接收線程，不影響生產線程和消費線程（業務邏輯部分）。
??? 4、不依賴TCP自身的發送緩沖區和接收緩沖區。（默認的TCP緩沖區的大小可能無法滿足實際要求）
??? 5、業務邏輯的變化（比如業務需求變更）不影響發送線程和接收線程。
??? 針對上述的最后一條，再多啰嗦幾句。如果整個業務系統中有多個進程是采用上述的模式，那或許可以重構一把：在業務邏輯代碼和通訊邏輯代碼之間切一刀，把業務邏輯無關的部分封裝成一個通訊中間件（說中間件顯得比較牛X :-）。如果大伙兒對這玩意兒有興趣，以后專門開個帖子聊。
??? [3]：環形緩沖區
??? 前一個帖子提及了隊列緩沖區可能存在的性能問題及解決方法：環形緩沖區。今天就專門來描述一下這個話題。
??? 為了防止有人給咱扣上“過度設計”的大帽子，事先聲明一下：只有當存儲空間的分配／釋放非常頻繁并且確實產生了明顯的影響，你才應該考慮環形緩沖區的使用。否則的話，還是老老實實用最基本、最簡單的隊列緩沖區吧。還有一點需要說明一下：本文所提及的“存儲空間”，不僅包括內存，還可能包括諸如硬盤之類的存儲介質。
??? ★環形緩沖區 vs 隊列緩沖區
??? ◇外部接口相似
??? 在介紹環形緩沖區之前，咱們先來回顧一下普通的隊列。普通的隊列有一個寫入端和一個讀出端。隊列為空的時候，讀出端無法讀取數據；當隊列滿（達到最大尺寸）時，寫入端無法寫入數據。
??? 對于使用者來講，環形緩沖區和隊列緩沖區是一樣的。它也有一個寫入端（用于push）和一個讀出端（用于pop），也有緩沖區“滿”和“空”的狀態。所以，從隊列緩沖區切換到環形緩沖區，對于使用者來說能比較平滑地過渡。
??? ◇內部結構迥異
??? 雖然兩者的對外接口差不多，但是內部結構和運作機制有很大差別。隊列的內部結構此處就不多啰嗦了。重點介紹一下環形緩沖區的內部結構。
??? 大伙兒可以把環形緩沖區的讀出端（以下簡稱R）和寫入端（以下簡稱W）想象成是兩個人在體育場跑道上追逐（R追W）。當R追上W的時候，就是緩沖區為空；當W追上R的時候（W比R多跑一圈），就是緩沖區滿。
??? 為了形象起見，去找來一張圖并略作修改，如下：
??? 從上圖可以看出，環形緩沖區所有的push和pop操作都是在一個固定的存儲空間內進行。而隊列緩沖區在push的時候，可能會分配存儲空間用于存儲新元素；在pop時，可能會釋放廢棄元素的存儲空間。所以環形方式相比隊列方式，少掉了對于緩沖區元素所用存儲空間的分配、釋放。這是環形緩沖區的一個主要優勢。
??? ★環形緩沖區的實現
??? 如果你手頭已經有現成的環形緩沖區可供使用，并且你對環形緩沖區的內部實現不感興趣，可以跳過這段。
??? ◇數組方式 vs 鏈表方式
??? 環形緩沖區的內部實現，即可基于數組（此處的數組，泛指連續存儲空間）實現，也可基于鏈表實現。
??? 數組在物理存儲上是一維的連續線性結構，可以在初始化時，把存儲空間一次性分配好，這是數組方式的優點。但是要使用數組來模擬環，你必須在邏輯上把數組的頭和尾相連。在順序遍歷數組時，對尾部元素（最后一個元素）要作一下特殊處理。訪問尾部元素的下一個元素時，要重新回到頭部元素（第0個元素）。如下圖所示：
??? 使用鏈表的方式，正好和數組相反：鏈表省去了頭尾相連的特殊處理。但是鏈表在初始化的時候比較繁瑣，而且在有些場合（比如后面提到的跨進程的IPC）不太方便使用。
??? ◇讀寫操作
??? 環形緩沖區要維護兩個索引，分別對應寫入端（W）和讀取端（R）。寫入（push）的時候，先確保環沒滿，然后把數據復制到W所對應的元素，最后W指向下一個元素；讀取（pop）的時候，先確保環沒空，然后返回R對應的元素，最后R指向下一個元素。
??? ◇判斷“空”和“滿”
??? 上述的操作并不復雜，不過有一個小小的麻煩：空環和滿環的時候，R和W都指向同一個位置！這樣就無法判斷到底是“空”還是“滿”。大體上有兩種方法可以解決該問題。
??? 辦法1：始終保持一個元素不用
??? 當空環的時候，R和W重疊。當W比R跑得快，追到距離R還有一個元素間隔的時候，就認為環已經滿。當環內元素占用的存儲空間較大的時候，這種辦法顯得很土（浪費空間）。
??? 辦法2：維護額外變量
??? 如果不喜歡上述辦法，還可以采用額外的變量來解決。比如可以用一個整數記錄當前環中已經保存的元素個數（該整數>=0）。當R和W重疊的時候，通過該變量就可以知道是“空”還是“滿”。
??? ◇元素的存儲
??? 由于環形緩沖區本身就是要降低存儲空間分配的開銷，因此緩沖區中元素的類型要選好。盡量存儲值類型的數據，而不要存儲指針（引用）類型的數據。因為指針類型的數據又會引起存儲空間（比如堆內存）的分配和釋放，使得環形緩沖區的效果打折扣。
??? ★應用場合
??? 剛才介紹了環形緩沖區內部的實現機制。按照前一個帖子的慣例，我們來介紹一下在線程和進程方式下的使用。
??? 如果你所使用的編程語言和開發庫中帶有現成的、成熟的環形緩沖區，強烈建議使用現成的庫，不要重新制造輪子；確實找不到現成的，才考慮自己實現。如果你純粹是業余時間練練手，那另當別論。
??? ◇用于并發線程
??? 和線程中的隊列緩沖區類似，線程中的環形緩沖區也要考慮線程安全的問題。除非你使用的環形緩沖區的庫已經幫你實現了線程安全，否則你還是得自己動手搞定。線程方式下的環形緩沖區用得比較多，相關的網上資料也多，下面就大致介紹幾個。
??? 對于C++的程序員，強烈推薦使用boost提供的circular_buffer模板，該模板最開始是在boost 1.35版本中引入的。鑒于boost在C++社區中的地位，大伙兒應該可以放心使用該模板。
??? 對于C程序員，可以去看看開源項目circbuf，不過該項目是GPL協議的，不太爽；而且活躍度不太高；而且只有一個開發人員。大伙兒慎用！建議只拿它當參考。
??? 對于C#程序員，可以參考CodeProject上的一個示例。
??? ◇用于并發進程
??? 進程間的環形緩沖區，似乎少有現成的庫可用。大伙兒只好自己動手、豐衣足食了。
??? 適用于進程間環形緩沖的IPC類型，常見的有共享內存和文件。在這兩種方式上進行環形緩沖，通常都采用數組的方式實現。程序事先分配好一個固定長度的存儲空間，然后具體的讀寫操作、判斷“空”和“滿”、元素存儲等細節就可參照前面所說的來進行。
??? 共享內存方式的性能很好，適用于數據流量很大的場景。但是有些語言（比如Java）對于共享內存不支持。因此，該方式在多語言協同開發的系統中，會有一定的局限性。
??? 而文件方式在編程語言方面支持很好，幾乎所有編程語言都支持操作文件。但它可能會受限于磁盤讀寫（Disk I/O）的性能。所以文件方式不太適合于快速數據傳輸；但是對于某些“數據單元”很大的場合，文件方式是值得考慮的。
??? 對于進程間的環形緩沖區，同樣要考慮好進程間的同步、互斥等問題，限于篇幅，此處就不細說了。
生產/消費者問題是個非常典型的多線程問題，涉及到的對象包括“生產者”、“消費者”、“倉庫”和“產品”。他們之間的關系如下：
① 生產者僅僅在倉儲未滿時候生產，倉滿則停止生產。
② 消費者僅僅在倉儲有產品時候才能消費，倉空則等待。
③ 當消費者發現倉庫沒產品可消費時候會通知生產者生產。
④ 生產者在生產出可消費產品時候，應該通知等待的消費者去消費。
用wait/notify/notifyAll實現和用Lock的Condition實現。
用wait/notify/notifyAll 實現生產者消費者模型：
方法一：用五個類來實現，分別為Produce(實現生產過程), Consumer(實現消費過程), ProduceThread(實現生產者線程),ConsumeThread(實現消費者線程),Main等。需要注意的是有兩個地方。
① 用while判斷當前list是否為空；
② 調用的是object的notifyAll()方法而不是notify()方法。
方法二：用四個類實現，分別為MyService(實現生產和消費過程用synchronized關鍵字實現同步)，ProduceThread(實現生產者線程),ConsumeThread(實現消費者線程),Main。需要注意的也是方法一中的兩個地方while和notifyAll()。
用Lock和Condition實現。共有四個類，分別是分別為MyService(實現生產和消費過程，用lock實現線程間同步)，ProduceThread(實現生產者線程),ConsumeThread(實現消費者線程),Main。需要注意的也是方法一中的兩個地方while和signalAll()。
方法一：
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方法二：
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用Lock和Condition實現
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的生产者/消费者模式的理解及实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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