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！
①实现生产者—消费者问题的模拟，以便更好的理解此经典进程同步问题。生产者－消费者问题是典型的PV操作问题，假设系统中有一个比较大的缓冲池，生产者的任务是只要缓冲池未满就可以将生产出的产品放入其中，而消费者的任务是只要缓冲池未空就可以从缓冲池中拿走产品。缓冲池被占用时，任何进程都不能访问。
先介绍eventfd 1 #include<sys/eventfd.h> 2 int eventfd(unsigned int initval, int flags); 使用这个函数来创建一个事件对象，linux线程间通信为了提高效率，大多使用异步通信，采用事件监听和回调函数的方式来实现高效的任务处理方式（虽然会将逻辑变得复杂）。 linux内核会为这个事件对象维护一个64位的计数器(uint64_t).并在初始化时用传进去的initval来初始化这个计数器，然后返回一个文件描述符来代表这个事件对象。 第二
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。
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。
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。
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。
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。
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：
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。
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：
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，
生产者消费者问题作为多线程多进程同步互斥的经典问题，值得思考。本文使用Linux系统调用，通过互斥锁和条件变量模拟生产者消费者问题。
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。
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。
在并发编程中，比如爬虫，有的线程负责爬取数据，有的线程负责对爬取到的数据做处理（清洗、分类和入库）。假如他们是直接交互的，那么当二者的速度不匹配时势必出现等待现象，这也就产生了资源的浪费。
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。
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
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。
在本机相同进程中创建生产者消费者队列，可以解决很多线程安全以及高性能需求问题。本文告诉大家如何通过在 GitHub 完全开源的 AsyncWorkerCollection 库的 AsyncQueue 类创建在内存中的高性能低资源占用的生产者消费者队列
1、概念 所谓，生产者与消费者模型，本质上是把进程通信的问题分开考虑 生产者，只需要往队列里面丢东西（生产者不需要关心消费者） 消费者，只需要从队列里面拿东西（消费者也不需要关心生产者） 1 # 多线程实现生产者消费者模型 2 import threading 3 import random 4 import queue 5 import time 6 7 8 class Producer(threading.Thread): 9 def __init__(self, qu
注：互斥关系保证的是数据的访问正常，而同步关系是为了让多线程（生产和消费者）之间协同起来
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。
除了使用全局变量外，Python中的队列（Queue）也是一种很好的线程间通信机制。队列可以用来实现生产者消费者模型，其中生产者线程向队列中添加数据，消费者线程从队列中取出数据进行处理。Python中的Queue模块提供了多种队列类型，包括FIFO队列、LIFO队列和优先队列等。
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
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，
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。
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：
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。
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
文章主要介绍了在Linux系统中，如何利用自旋锁来实现线程之间的同步和互斥。主要包括了自旋锁的定义、工作原理、使用方式和注意事项，并通过实例介绍了如何在C语言中实现自旋锁。
很久之前人们为了继续享用并行化带来的好处而不想使用进程，于是创造出了比进程更轻量级的线程。以linux为例，创建一个进程需要申请新的自己的内存空间，从父进程拷贝一些数据，所以开销是比较大的，线程(或称轻量级进程)可以和父进程共享内存空间，让创建线程的开销远小于创建进程，于是就有了现在多线程的繁荣。 但是即便创建线程的开销很小，但频繁创建删除也是很浪费性能的，于是人们又想到了线程池，线程池里的线程只会被创建一次，用完也不会销毁，而是在线程池里等待被重复利用。这种尤其适用于多而小的任务。举个极端点的例子，如果一个小任务的执行消耗不及创建和销毁一个线程的消耗，那么不使用线程池时一大半的性能消耗都会是线程创建和销毁。 最开始学java的时候，一直不理解线程池，尤其是理解不了线程是如何被复用的，以及线程池和我创建的Thread/Runnable对象有什么关系，今天我们就来写一个建议的线程池来理解这一切。（不依赖java concurrent包） 首先纠正很多人的一个误解，我们new一个Thread/Runnable对象的时候，并不是创建出一个线程，而是创建了一个需要被线程执行的任务，当我们调用Thread.start()方法的时候，jvm才会帮我们创建一个线程。线程池只是帮你执行这些任务而已，你submit的时候只是把这个任务放到某个存储里，等待线程池里空闲的线程来执行，而不是创建线程。知道了这点，所以我们首先得有个东西来存储任务，还要支持多线程下的存取，最好还支持阻塞以避免无任务时的线程空转。 除了存储外，我们还需要一些线程来消费这些任务，看到这你可能就很明白的知道了这其实是个生产者消费者模型，Java有好多种生产者消费者的实现，可以参考我之前的博客Java生产者消费者的几种实现方式。如果实现线程池，我们可以选择使用BlockingQueue来实现。虽然java concurrent包里已经实现了好多BlockingQueue，但为了让大家理解BlockingQueue做了啥，我这里用LinkedListQueue简单封装了一个简易BlockingQueue，代码如下。
进程与线程之间是有区别的，不过linux内核只提供了轻量进程的支持，未实现线程模型。Linux是一种“多进程单线程”的操作系统。Linux本身只有进程的概念，而其所谓的“线程”本质上在内核里仍然是进程。
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。
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。
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。
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。
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。
壹 首先先来解释下，什么是「生产者消费者模型」：生产者消费者问题（Producer-consumer problem），也称有限缓冲问题（Bounded-buffer problem），是一个多线程同步问题的经典案例。该问题描述了共享固定大小缓冲区的两个线程——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
原文发布于微信公众号 - 云服务与SRE架构师社区（ai-cloud-ops），作者李勇。
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。
前一篇我们讲述了 同步锁 Lock，那么下面肯定就要讲解一下 同步锁 Lock 如何控制线程之间的通讯。
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。
在并发编程中，如果生产者的处理速度很快，而消费者的处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。
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