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高级UI<第二篇>:Handler之生产者/消费者设计模式

高级UI<第二篇>:Handler之生产者/消费者设计模式

作者: NoBugException | 来源:发表于2019-10-27 23:40 被阅读0次

    去过机场的人应该都会看到放行李的传送带,工作人员将托运的行李不停的放入传送带,乘客下飞机之后会不停的拿走行李。
    这个例子和生产者/消费者设计模式相似。

    这种设计模式需要满足以下三点要求:

    (1)生产者生产数据到缓冲区中,消费者从缓冲区中取数据。
    (2)如果缓冲区已经满了,则生产者线程阻塞;
    (3)如果缓冲区为空,那么消费者线程阻塞。

    编写之前分析:

    (1)定义一个缓存队列,选择一个集合当做缓存,给予缓存上限,缓存队列只有两种行为(生产数据和消费数据);
    (2)定义一个生产者线程,调用缓存队列中的生产行为;
    (3)定义一个消费者线程,调用缓存队列中的消费行为;

    开始编写代码:

    定义一个缓存队列

    /**
     * 公共缓存队列
     * 只做两件事:(1)生产;(2)消费
     */
    public class PublicQueue<T> {
    
        private int putIndex = 0;//数据插入的角标
        private int maxCount = 50;//缓存区最大长度
    
        private LinkedHashMap<Integer, T> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>();//缓冲区
    
        public synchronized void add(T msg){
            if(linkedHashMap.size() == maxCount){
                //如果缓存区达到最大数量,则阻塞生产者线程
                try {
                    wait();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }else{
                notifyAll();//唤醒所有线程
            }
    
            linkedHashMap.put(putIndex, msg);
            System.out.println("生产一个产品,当前商品角标为:"+putIndex+"===文本为:"+msg+"===缓存长度为:"+linkedHashMap.size());
            putIndex = (putIndex + 1 >= maxCount) ? (putIndex + 1) % maxCount : putIndex + 1;
        }
    
        public synchronized T remove(){
    
            if(linkedHashMap.size() == 0){
                //如果缓存区没有数据,则阻塞消费线程
                try {
                    wait();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }else{
                notifyAll();//唤醒所有线程
            }
    
            Iterator it = linkedHashMap.entrySet().iterator();
            T t = null;
            if(it.hasNext()){
                Map.Entry<Integer, T> entry = (Map.Entry<Integer, T>) it.next();
                t = entry.getValue();
                int index = entry.getKey();
                linkedHashMap.remove(index);
                System.out.println("消费一个产品,当前商品角标为:"+index+"===文本为:"+ t +"===缓存长度为:"+linkedHashMap.size());
            }
            return t;
        }
    }
    

    定义一个生产者线程

    /**
     * 生产者线程
     */
    public class ProducerThread extends Thread {
    
        private PublicQueue publicQueue;
    
        public ProducerThread(PublicQueue publicQueue){
            this.publicQueue = publicQueue;
        }
    
        @Override
        public void run() {
            for(int i=0;i<60;i++){
                publicQueue.add(String.valueOf(i));
            }
        }
    }
    

    定义一个消费者

    /**
     * 消费者线程
     */
    public class ConsumerThread extends Thread {
    
        private PublicQueue publicQueue;
    
        public ConsumerThread(PublicQueue publicQueue){
            this.publicQueue = publicQueue;
        }
    
        @Override
        public void run() {
            for(;;){
                publicQueue.remove();
            }
        }
    }
    

    启动:

    public class ProducerConsumerTest {
    
        public static void main(String[] args){
            PublicQueue publicQueue = new PublicQueue();
            ProducerThread producerThread = new ProducerThread(publicQueue);
            ConsumerThread consumerThread = new ConsumerThread(publicQueue);
            producerThread.start();//启动生产者线程
            consumerThread.start();//启动消费者线程
        }
    }
    
    代码分析:

    (1)生产者/消费者设计模式顾名思义就是两个互斥线程,一个负责生产,一个负责消费,两者是线程不安全的;
    (2)这里选择使用LinkedHashMap作为缓存队列,LinkedHashMap是一个双向链表,用来处理线程不安全的数据,可以保证取出第一个数据,it.next()就是取出第一个数据。(LinkedHashMap可以保证遍历的顺序)
    (3)为了保证互斥线程的安全性,需要做对应的处理,以上代码使用了synchronized 、wait()、notifyAll()来保证。

    那么本例中保证线程安全还有什么方案呢?
    (1)lock和condition的await、signalAll

    /**
     * 公共缓存队列
     * 只做两件事:(1)生产;(2)消费
     */
    public class PublicQueue<T> {
    
        private int putIndex = 0;//数据插入的角标
        private int maxCount = 50;//缓存区最大长度
        private Lock lock;
        private Condition addCondition;
        private Condition removeCondition;
    
        public PublicQueue(){
            lock = new ReentrantLock();
            addCondition = lock.newCondition();
            removeCondition =lock.newCondition();
        }
    
        private LinkedHashMap<Integer, T> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>();//缓冲区
    
        public void add(T msg){
    
            try {
                lock.lock();
    
                if (linkedHashMap.size() == maxCount){
                    //如果缓存区达到最大数量,则阻塞生产者线程
                    addCondition.await();//等待
                }
    
                linkedHashMap.put(putIndex, msg);
                System.out.println("生产一个产品,当前商品角标为:"+putIndex+"===文本为:"+msg+"===缓存长度为:"+linkedHashMap.size());
                putIndex = (putIndex + 1 >= maxCount) ? (putIndex + 1) % maxCount : putIndex + 1;
    
                removeCondition.signalAll();//唤醒所有线程
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }
    
        public T remove(){
    
            T t = null;
    
            try {
                lock.lock();
    
                if (linkedHashMap.size() == 0){
                    //如果缓存区没有数据,则阻塞消费线程
                    removeCondition.await();//等待
                }
    
                Iterator it = linkedHashMap.entrySet().iterator();
                if(it.hasNext()){
                    Map.Entry<Integer, T> entry = (Map.Entry<Integer, T>) it.next();
                    t = entry.getValue();
                    int index = entry.getKey();
                    linkedHashMap.remove(index);
                    System.out.println("消费一个产品,当前商品角标为:"+index+"===文本为:"+ t +"===缓存长度为:"+linkedHashMap.size());
                }
    
                addCondition.signalAll();//唤醒所有线程
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
            return t;
        }
    }
    

    (2)利用阻塞队列BlockingQueue (最简单的)

    /**
     * 公共缓存队列
     * 只做两件事:(1)生产;(2)消费
     */
    public class PublicQueue<T> {
    
        private BlockingDeque<T> blockingDeque = new LinkedBlockingDeque<>(50);//缓冲区
    
        public void add(T msg){
    
            try {
                blockingDeque.put(msg);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("生产一个产品,当前商品角标为:"+"===文本为:"+msg);
        }
    
        public T remove(){
    
            T t = null;
            try {
                t = blockingDeque.take();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
    
            System.out.println("消费一个产品,当前商品角标为:"+"===文本为:"+t);
            return t;
        }
    }
    
    总结:

    有关缓存队列的处理有三种方法:
    (1)双向链表LinkedHashMap和synchronized结合;
    (2)双向链表LinkedHashMap和lock结合;
    (3)直接使用阻塞队列BlockingQueue。

    [本章完...]

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