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生产者消费者问题Java三种实现
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了生产者消费者问题Java三种实现，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含6045字，纯文字阅读大概需要9分钟。
内容图文
生产者-消费者Java实现
2017-07-27
1 概述
生产者消费者问题是多线程的一个经典问题，它描述是有一块缓冲区作为仓库，生产者可以将产品放入仓库，消费者则可以从仓库中取走产品。
解决生产者/消费者问题的方法可分为两类：
- 采用某种机制保护生产者和消费者之间的同步；
- 在生产者和消费者之间建立一个管道。
第一种方式有较高的效率，并且易于实现，代码的可控制性较好，属于常用的模式。第二种管道缓冲区不易控制，被传输数据对象不易于封装等，实用性不强。
在Java中有四种方法支持同步，其中前三个是同步方法，一个是管道方法。
- wait() / notify()方法
- await() / signal()方法
- BlockingQueue阻塞队列方法
- PipedInputStream / PipedOutputStream
本文只介绍前三种。
2 实现
2.1 wait() / notify()方法
wait() / nofity()方法是基类Object的两个方法：
- wait()方法：当缓冲区已满/空时，生产者/消费者线程停止自己的执行，放弃锁，使自己处于等等状态，让其他线程执行。
- notify()方法：当生产者/消费者向缓冲区放入/取出一个产品时，向其他等待的线程发出可执行的通知，同时放弃锁，使自己处于等待状态。
缓冲区Storage.java代码如下：
import
java.util.LinkedList;
public
class
Storage
{
//
仓库最大存储量
private
final
int MAX_SIZE = 100;
// 仓库存储的载体private LinkedList<Object> list = new LinkedList<Object>();
// 生产产品publicvoid produce(String producer)
{
synchronized (list)
{
// 如果仓库已满while (list.size() == MAX_SIZE)
{
System.out.println("仓库已满，【"+producer+"】： 暂时不能执行生产任务!");
try
{
// 由于条件不满足，生产阻塞 list.wait();
}
catch (InterruptedException e)
{
e.printStackTrace();
}
}
// 生产产品
list.add(new Object());
System.out.println("【"+producer+"】：生产了一个产品\t【现仓储量为】:" + list.size());
list.notifyAll();
}
}
// 消费产品publicvoid consume(String consumer)
{
synchronized (list)
{
//如果仓库存储量不足while (list.size()==0)
{
System.out.println("仓库已空，【"+consumer+"】： 暂时不能执行消费任务!");
try
{
// 由于条件不满足，消费阻塞 list.wait();
}
catch (InterruptedException e)
{
e.printStackTrace();
}
}
list.remove();
System.out.println("【"+consumer+"】：消费了一个产品\t【现仓储量为】:" + list.size());
list.notifyAll();
}
}
public LinkedList<Object> getList()
{
return list;
}
publicvoid setList(LinkedList<Object> list)
{
this.list = list;
}
publicint getMAX_SIZE()
{
return MAX_SIZE;
}
}
生产者Producer.java代码如下：
public
class Producer extends Thread
{
private String producer;
private Storage storage;
public Producer(Storage storage)
{
this.storage = storage;
}
@Override
publicvoid run()
{
produce(producer);
}
publicvoid produce(String producer)
{
storage.produce(producer);
}
public String getProducer()
{
return producer;
}
publicvoid setProducer(String producer)
{
this.producer = producer;
}
public Storage getStorage()
{
return storage;
}
publicvoid setStorage(Storage storage)
{
this.storage = storage;
}
}
消费者Cosumer.java代码如下：
public
class Consumer extends Thread
{
private String consumer;
private Storage storage;
public Consumer(Storage storage)
{
this.storage = storage;
}
@Override
publicvoid run()
{
consume(consumer);
}
publicvoid consume(String consumer)
{
storage.consume(consumer);
}
public Storage getStorage()
{
return storage;
}
publicvoid setStorage(Storage storage)
{
this.storage = storage;
}
public String getConsumer() {
return consumer;
}
publicvoid setConsumer(String consumer) {
this.consumer = consumer;
}
}
结果如下：
仓库已空，【消费者1】： 暂时不能执行消费任务!
【生产者3】：生产了一个产品 【现仓储量为】:1
【消费者2】：消费了一个产品 【现仓储量为】:0
仓库已空，【消费者3】： 暂时不能执行消费任务!
【生产者1】：生产了一个产品 【现仓储量为】:1
【生产者4】：生产了一个产品 【现仓储量为】:2
【生产者2】：生产了一个产品 【现仓储量为】:3
【生产者5】：生产了一个产品 【现仓储量为】:4
【消费者1】：消费了一个产品 【现仓储量为】:3
【消费者3】：消费了一个产品 【现仓储量为】:2
2.2 await() / signal()方法
await()和signal()的功能基本上和wait() / nofity()相同，完全可以取代它们，但是它们和新引入的锁定机制Lock直接挂钩，具有更大的灵活性。通过在Lock对象上调用newCondition()方法，将条件变量和一个锁对象进行绑定，进而控制并发程序访问竞争资源的安全。
缓冲区Storage.java代码如下：
import
java.util.LinkedList;
import
java.util.concurrent.locks.Condition;
import
java.util.concurrent.locks.Lock;
import
java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
public
class
Storage {
//
仓库最大存储量
private
final
int MAX_SIZE = 100;
// 仓库存储的载体private LinkedList<Object> list = new LinkedList<Object>();
// 锁privatefinal Lock lock = new ReentrantLock();
// 仓库满的条件变量privatefinal Condition full = lock.newCondition();
// 仓库空的条件变量privatefinal Condition empty = lock.newCondition();
// 生产产品publicvoid produce(String producer) {
lock.lock();
// 如果仓库已满while (list.size() == MAX_SIZE) {
System.out.println("仓库已满，【" + producer + "】： 暂时不能执行生产任务!");
try {
// 由于条件不满足，生产阻塞 full.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 生产产品
list.add(new Object());
System.out.println("【" + producer + "】：生产了一个产品\t【现仓储量为】:" + list.size());
empty.signalAll();
// 释放锁 lock.unlock();
}
// 消费产品publicvoid consume(String consumer) {
// 获得锁 lock.lock();
// 如果仓库存储量不足while (list.size() == 0) {
System.out.println("仓库已空，【" + consumer + "】： 暂时不能执行消费任务!");
try {
// 由于条件不满足，消费阻塞 empty.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
list.remove();
System.out.println("【" + consumer + "】：消费了一个产品\t【现仓储量为】:" + list.size());
full.signalAll();
// 释放锁 lock.unlock();
}
public LinkedList<Object> getList() {
return list;
}
publicvoid setList(LinkedList<Object> list) {
this.list = list;
}
publicint getMAX_SIZE() {
return MAX_SIZE;
}
}
2.3 BlockingQueue
它是一个已经在内部实现了同步的队列，实现方式采用的是我们第2种await() / signal()方法。它可以在生成对象时指定容量大小。它用于阻塞操作的是put()和take()方法：
put()方法：类似于我们上面的生产者线程，容量达到最大时，自动阻塞。
take()方法：类似于我们上面的消费者线程，容量为0时，自动阻塞。
import
java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
public
class
Storage {
//
仓库最大存储量
private
final
int MAX_SIZE = 100;
// 仓库存储的载体private LinkedBlockingQueue<Object> list = new LinkedBlockingQueue<Object>(100);
// 生产产品publicvoid produce(String producer) {
// 如果仓库已满if (list.size() == MAX_SIZE) {
System.out.println("仓库已满，【" + producer + "】： 暂时不能执行生产任务!");
}
// 生产产品try {
list.put(new Object());
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace();
}
System.out.println("【" + producer + "】：生产了一个产品\t【现仓储量为】:" + list.size());
}
// 消费产品publicvoid consume(String consumer) {
// 如果仓库存储量不足if (list.size() == 0) {
System.out.println("仓库已空，【" + consumer + "】： 暂时不能执行消费任务!");
}
try {
list.take();
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace();
}
System.out.println("【" + consumer + "】：消费了一个产品\t【现仓储量为】:" + list.size());
}
public LinkedBlockingQueue<Object> getList() {
return list;
}
publicvoid setList(LinkedBlockingQueue<Object> list) {
this.list = list;
}
publicint getMAX_SIZE() {
return MAX_SIZE;
}
}
原文：http://www.cnblogs.com/Ming8006/p/7243858.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的生产者消费者问题Java三种实现全部内容，希望文章能够帮你解决生产者消费者问题Java三种实现所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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来源：【匿名】