future模式是多线程开发中非常常见的一种设计模式，它的核心思想是异步调用。当我们需要调用一个函数方法时，如果这个函数执行很慢，那么我们就要进行等待。但有时候我们可能并不着急着要结果。因此，我们可以让被调用者立即返回，让他在后台慢慢处理这个请求。对于调用者来说，则可以先处理一些其他任务，在真正需要数据的场合再去尝试获得需要的数据。
生产者消费者问题也叫有限缓冲问题，是多线程同步的一个最最最经典的问题。这个问题描述的场景是对于一个有固定大小的缓冲区，同时共享给两个线程去使用。而这两个线程会分为两个角色，一个负责往这个缓冲区里放入一定的数据，我们叫他生产者。另一个负责从缓冲区里取数据，我们叫他消费者。这里就会有两个问题，第一个问题是生产者不可能无限制的放数据去缓冲区，因为缓冲区是有大小的，当缓冲区满的时候，生产者就必须停止生产。第二个问题亦然，消费者也不可能无限制的从缓冲区去取数据，取数据的前提是缓冲区里有数据，所以当缓冲区空的时候，消费者就必须停止生产。这两个问题看起来简单，但是在实际编码的时候还是会有许多坑，稍不留意就会铸成大错。而且上面只是单个消费者生产者问题，实现应用中，还会遇到多生产多消费等更复杂的场景。这些问题下面会详细叙述。
前几那天写了一个Java程序模拟生产者消费者，当时写完还感觉不错，但是这几天再看的时候发现还是有很多的不足之处，给别人挑毛病不大好意思，尺度拿捏不好还容易得罪人，男人就对自己狠一点，我就给自己多挑挑程序的毛病，这个可以有，有些细微的毛病就马上改了，有些有难度的，我也记录下来，不断的改进，看起来简单的程序写好了才算是一个合格的程序员。 感兴趣的同学可以移步这里，看看之前写的程序。 Java实现生产者消费者的两种方式(r12笔记第66天) 我大体总结了下，从日志中可以看出有这么几个明显的小问题
在分析阻塞队列之前我们先看生产者消费者模式，这是一个很常见的模式，生产者负责数据的生产，而消费者则负数据的消费。一般来说生产者与消费者的数量比例是m:n，该模式最大的好处就是将数据生产方与消费方进行了解耦，使得它们之间不会互相影响。为了将生产者和消费者连接起来，我们需要一个特殊的容器，该容器能存储生产者生产的数据，而消费者则能从该容器中取出数据。
wait, notify 和 notifyAll，这些在多线程中被经常用到的保留关键字，在实际开发的时候很多时候却并没有被大家重视。本文对这些关键字的使用进行了描述。
在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题。该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。
JMS（Java Message Service）:java平台中面向消息通信的API
生产者消费者模式并不是GOF提出的23种设计模式之一，23种设计模式都是建立在面向对象的基础之上的，但其实面向过程的编程中也有很多高效的编程模式，生产者消费者模式便是其中之一，它是我们编程过程中最常用的一种设计模式。 生产者消费者模式是为了解决哪一类问题而产生的呢？在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。 生产者消费者的关系如下图所示：
在并发编程中，生产者消费者模型是一种常见的设计模式，它通过分离数据的生产者和消费者，可以有效地并行处理数据，提高系统的吞吐率和响应性。在这篇文章中，我们将详细介绍生产者消费者模型，并通过 Go 语言实现一个简单的例子。
前几篇复习了下《线程的创建方式》、《线程的状态》、《Thread 的源码解析》、《wait、notify/notifyAll 源码解析》这几篇文章。这篇是第五篇生产者消费者模式在我们日常工作中用得非常多，比如：在模块解耦、消息队列、分布式场景中都很常见。这个模式里有三个角色，他们之间的关系是如下图这样的：
学习JUC，就不得不提生产者消费者。生产者消费者模型是一种经典的多线程模型，用于解决生产者和消费者之间的数据交换问题。在生产者消费者模型中，生产者生产数据放入共享的缓冲区中，消费者从缓冲区中取出数据进行消费。在这个过程中，生产者和消费者之间需要保持同步，以避免数据出现错误或重复。今天我们就来说说生产者消费者模型，以及JUC中如何解决该模型的同步问题。
生产者消费者模型具体来讲，就是在一个系统中，存在生产者和消费者两种角色，他们通过内存缓冲区进行通信，生产者生产消费者需要的资料，消费者把资料做成产品。
并发集合的使用场景非常广泛，可以用来解决多线程并发访问数据时的线程安全问题。在实际应用中，我们通常会使用以下几种并发集合：
前面已经讲过很多Golang系列知识，包括并发，锁等内容，感兴趣的可以看看以前的文章，https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/1275863.html，
BlockingQueue 是Java标准库中提供的 阻塞队列，底层是由链表、数组实现的，
生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。
作者 | 马超 责编 | 张红月 出品 | CSDN博客 Serverless的核心理念就是函数式计算，开发者无须再关注具体的模块，云上部署的粒度变成了程序函数，自动伸缩、扩容等工作完全由云服务负责。 Serverless Computing，即”无服务器计算”，其实这一概念在刚刚提出的时候并没有获得太多的关注，直到2014年AWS Lambda这一里程碑式的产品出现。Serverless算是正式走进了云计算的舞台。2018年5月，Google在KubeCon+CloudNative 201
我在8年前去面试程序员的时候，一个不大的公司，里面的开发主管接待了我们，给我的题目就是写一段程序模拟生产者消费者问题，当时可把我难坏了，一下子感觉自己的知识储备竟然如此的匮乏。 而在我从事DBA工作之后，经常会有大批量并发的环境，有的需要排障，有的需要优化，在很多并发的场景中，发现生产者消费者问题可以模拟出很多实际中的问题，所以生产者消费者问题非常重要，也是我想不断改进和探索的一类问题。 引入仓库的必要性 要想使用程序来模拟，其实也不用花太多的时间，我们简单说说需要考虑的地方。首先生产者，
常见形式：将对象的的引用存储到公共静态域；非私有方法中返回引用；发布内部类实例，包含引用。
生产者和消费者问题是线程模型中的经典问题：生产者和消费者在同一时间段内共用同一个存储空间，生产者往存储空间中添加产品，消费者从存储空间中取走产品，当存储空间为空时，消费者阻塞，当存储空间满时，生产者阻塞。
Producer-Consumer与其说是模式，更不如说是一种思想，这种思想在很多模式中都有相应的体现，比如线程池，对象池，MQ等等。 Producer-Consumer的本质是在生产者与消费者之间引入一个通道（Channel暂且理解为一个队列）,该通道主要用于控制生产者与消费者的相对速率，尽可能的保证生产的Product尽快被消费，另一方面对二者进行解耦：生产者将生产的数据放入通道，消费者从相应的通道取出数据进行消费，生产者与消费者在各自的线程中，从而使双方的处理互相不影响。
生产者消费者问题的任何有效解决方案都必须控制对产生资源的生产的put() 方法的调用以及对消耗资源的消费者的 take() 方法的调用。一旦实现了对方法阻塞的控制，就可以解决问题。
在java.util.Concurrent包中，BlockingQueue很好的解决了在多线程中，如何高效安全“传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类，为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利。同时，BlockingQueue也用于java自带线程池的缓冲队列中，了解BlockingQueue也有助于理解线程池的工作模型。
不知道你是否遇到过面试官让你手写生产者消费者代码。别说，前段时间有小伙伴还真的遇到了这种情况，当时是一脸懵逼。
生产者-消费者模式是一个经典的多线程设计模式，它为多线程间的协作提供了良好的解决方案。也经常有面试官会让手写一个生产者消费者，从代码细节可以看出你对多线程编程的熟练程度，今天我们来详细看一下如何写出一个生产者消费者模式，并且逐步对其优化争取做到高性能。
生产者消费者模型（CP模型）是一种非常经典的设计，常常出现在各种 「操作系统」 书籍中，深受教师们的喜爱；这种模型在实际开发中还被广泛使用，因为它在多线程场景中是十分高效的！
生产者消费者 例如下场景：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。 我们举一个寄信的例子，假设你要寄一封平信，大致过程如下： 你把信写好——相当于生产者制造数据 你把信放入邮筒——相当于生产者把数据放入缓冲区 邮递员把信从邮筒取出——相当于消费者把数据取出缓冲区 邮递员把信拿去邮局做相应的处理——相当于消费者处理数据 生产者消费者模式可以用来处理并发问题的。 从寄信的例
上一篇说了Kafka consumer的处理逻辑、实现原理及相关的特点，本篇来看看Kafka 另一个client Consumer，作为生产者消费者的另一端，consumer提供了消费消息的能力，下面来看看Kafka中的consumer 应该如何正确使用及实现原理。
dubbo是阿里开源的一个远程服务调用（Remote Procedure Call，即RPC）的分布式服务框架，符合典型的生产者消费者模型。
同步问题是保证数据安全的情况下，让线程访问资源具有一定的顺序性，从而有效避免饥饿问题，叫做同步。
在jdk5之后的高级并发包里面Lock接口可以替换原来jvm内置的锁synchronized关键字，同理使用Condition接口的await，signal，signalAll方法分别可以替换原来的协作方式wait，notify，notifyAll。
Java生产者消费者是最基础的线程同步问题，java岗面试中还是很容易遇到的，之前没写过多线程的代码，面试中被问到很尬啊，面完回来恶补下。在网上查到大概有5种生产者消费者的写法，分别如下。
猝死，又见猝死，可怜无定河边骨，犹是春闺梦里人！每当有年轻的生命逝去，我们就会感到心中某种撕裂的感觉，惆怅万千，疼痛不已。审核专员，一个我们既熟悉又陌生的岗位，他们的疲惫，不仅仅体现在肉体上重复工作的折磨，而更多的，是精神上处于一种无知无觉的疲惫，想象一下，作为审核员，千帆阅尽之后，感动过你的一切不再感动你，吸引过你的一切不再吸引你，甚至激怒过你的一切都不再激怒你，麻木和怅惘充斥着你的工作和生活，只剩下疲于奔命，惨淡经营。而造成审核员审核过劳的因素之一，就是海量内容审核系统的设计问题。
当多线程并发执行并都需要访问临界资源时，因为每个线程都是不同的执行流，这就有可能导致数据不一致问题，为了避免此问题的发生，就需要对这块临界资源增加一些限制，一次只能有一个线程访问临界资源，即线程互斥。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说用java语言实现生产者消费者问题[Java生产者消费者模型一对一],希望能够帮助大家进步!!!
程磊，某手机大厂系统开发工程师，阅码场荣誉总编辑，最大的爱好是钻研Linux内核基本原理。
生产者消费者模型具体来讲，就是在一个系统中，存在生产者和消费者两种角色，他们通过内存缓冲区进行通信（解耦），生产者将消费者需要的资源生产出来放到缓冲区，消费者把从缓冲区把资源拿走消费。
1、生产者基类（父类） class BaseProducer(object): ''' 生产者 ''' def __init__(self,name): ''' 初始化生产对象 :param name:生产名称 ''' self.name = name self.number = 0 self.object = None def action(self):
通过生产者消费者模式的编写，可以了解线程间的通信问题，通过condition的signal和await进行唤醒和等待比wait和notify更好，因为signal和await可以针对特定的线程进行唤醒和等待，比notifyAll更安全。
生产者是指生产数据的任务，消费者是指消费数据的任务。当生产者的生产能力远大于消费者的消费能力，生产者就需要等消费者消费完才能继续生产新的数据，同理，如果消费者的消费能力远大于生产者的生产能力，消费者就需要等生产者生产完数据才能继续消费，这种等待会造成效率的低下，为了解决这种问题就引入了生产者消费者模型。
下一篇，springboot与activeMQ入门（2：主从备份，负载均衡） 说明：acitveMQ版本为：5.9.1，springboot版本为2.0.3
阻塞队列是一种特殊的队列. 也遵守 “先进先出” 的原则. 阻塞队列能是一种线程安全的数据结构, 并且具有以下特性:
桌子类(Desk)：定义表示包子数量的变量,定义锁对象变量,定义标记桌子上有无包子的变量
生产者消费者模型 生产者消费者模式就是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。这个阻塞队列就是用来给生产者和消费者解耦的。
java中生产者消费者模式的三种实现方式 生产者消费者的实现 生产者生产数据到缓冲区中，消费者从缓冲区中取数据。 如果缓冲区已经满了，则生产者线程阻塞； 如果缓冲区为空，那么消费者线程阻塞。 wait notify方式实现 1. 生产者 package com.earthchen.ProducerConsumer.waitnotify; import java.util.Queue; /** * @author earthchen * @date 2018/9/20 **/ public cla
那假如我们想生产完了之后在一次性消费呢？怎么实现？那我们就出现了调度的情形。消费者等生产者生产完毕的信号，只有生产者给消费者发送信号，消费者才能消费，不然消费者一直阻塞。
该组件是作者偶然在翻阅公司一中间件源码的时候碰到的，觉得设计的非常精美、巧妙，花了点时间整理成文分享给大家。
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