Kotlin学习十:kotlin中生产者消费者模式

Kotlin中有多种方法可以实现多线程生产/消费模型(大多也适用于Java)

  1. Synchronized
  2. Lock
  3. BlockingQueue
  4. Semaphore
  5. RxJava
  6. Coroutine

Synchronized

val buffer = LinkedList<Data>()
val MAX = 5 //buffer最大size

val lock = Object()

fun produce(data: Data) {
    sleep(2000) // mock produce
    synchronized(lock) {
        while (buffer.size >= MAX) {
           // 当buffer满时,停止生产
           // 注意此处使用while不能使用if,因为有可能是被另一个生产线程而非消费线程唤醒,所以要再次检查buffer状态
           // 如果生产消费两把锁,则不必担心此问题
           lock.wait()
        }

		buffer.push(data)
        // notify方法只唤醒其中一个线程,选择哪个线程取决于操作系统对多线程管理的实现。
        // notifyAll会唤醒所有等待中线程,哪一个线程将会第一个处理取决于操作系统的实现,但是都有机会处理。
        // 此处使用notify有可能唤醒的是另一个生产线程从而造成死锁,所以必须使用notifyAll
        lock.notifyAll()
    }
}

fun consume() {
    synchronized(lock) {
        while (buffer.isEmpty())
            lock.wait() // 暂停消费
        buffer.removeFirst()
        lock.notifyAll()
    }
    sleep(2000) // mock consume
}

// 同时启动多个生产、消费线程
repeat(10) {
    Thread { produce(Data()) }.start()
}
repeat(10) {
    Thread { consume() }.start()
}

Lock

Lock相对于Synchronized好处是,当有多个生产线/消费线程时,我们可以通过定义多个condition精确指定唤醒哪一个。下面的例子没有这么复杂,只是替换上面Synchronized写法

val buffer = LinkedList<Data>()
val MAX = 5 //buffer最大size
             
val lock = ReentrantLock()                     
val condition = lock.newCondition()          
                                               
fun produce(data: Data) {                      
    sleep(2000) // mock produce                
    lock.lock()                                
                                               
    while (buffer.size >= 5)                      
        condition.await()                      
                                               
    buffer.push(data)                          
    condition.signalAll()                      
    lock.unlock()                              
}                                              
                                               
fun consume() {                                
    lock.lock()                                
    while (buffer.isEmpty())                      
        condition.await()                      
                                               
    buffer.removeFirst()
    condition.singleAll()                        
    lock.unlock()                              
    sleep(2000) // mock consume                
}                                              

BlockingQueue

BlockingQueue在达到临界条件时,再进行读写会自动阻塞当前线程等待锁的释放,天然适合这种生产/消费场景

val buffer = LinkedBlockingQueue<Data>(5)               
                                                        
fun produce(data: Data) {                               
    sleep(2000) // mock produce                         
    buffer.put(data) //buffer满时自动阻塞                       
}
                                                        
fun consume() {                                         
    buffer.take() // buffer空时自动阻塞
    sleep(2000) // mock consume                         
}                                                       

Semaphore

Semaphore是JUC提供的一种共享锁机制,可以进行拥塞控制,此特性可用来控制buffer的大小。

// canProduce: 可以生产数量(即buffer可用的数量),生产者调用acquire,减少permit数目    
val canProduce = Semaphore(5)                                                                                           
// canConsumer:可以消费数量,生产者调用release,增加permit数目                  
val canConsume = Semaphore(5)                                                                                      
// 控制buffer访问互斥                                                
val mutex = Semaphore(0)                                       
                                                               
val buffer = LinkedList<Data>()                                
                                                               
fun produce(data: Data) {                                      
    if (canProduce.tryAcquire()) {                             
        sleep(2000) // mock produce                            
                                                               
        mutex.acquire()                                        
        buffer.push(data)                                      
        mutex.release()                                        
                                                               
        canConsume.release() //通知消费端新增加了一个产品                   
    }                                                          
}                                                              
                                                               
fun consume() {                                                
    if (canConsume.tryAcquire()) {                             
        sleep(2000) // mock consume                            
                                                               
        mutex.acquire()                                        
        buffer.removeFirst()                                   
        mutex.release()                                        
                                                               
        canProduce.release() //通知生产端可以再追加生产                    
    }                                                          
                                                               
}                                               

RxJava

RxJava不太适合用于多生产者多消费者的场景,但是可以用在单生产者/但消费者场景。
Flowable的被压机制可以用来控制buffer数量

class Producer : Flowable<Data>() {

    override fun subscribeActual(subscriber: org.reactivestreams.Subscriber<in Data>) {
        subscriber.onSubscribe(object : Subscription {
            override fun cancel() {
                //...
            }

            private val outStandingRequests = AtomicLong(0)

            override fun request(n: Long) { //收到下游通知,开始生产
                outStandingRequests.addAndGet(n)

                while (outStandingRequests.get() > 0) {
                    sleep(2000)
                    subscriber.onNext(Data())
                    outStandingRequests.decrementAndGet()
                }
            }

        })
    }

}



class Consumer : DefaultSubscriber<Data>() {

    override fun onStart() {
        request(1)
    }

    override fun onNext(i: Data?) {
        sleep(2000) //mock consume
        request(1) //通知上游可以增加生产
    }

    override fun one rror(throwable: Throwable) {
        //...
    }

    override fun onComplete() {
        //...
    }

}


@Test
fun test_rxjava() {
    try {
        val testProducer = Producer)
        val testConsumer = Consumer()

        testProducer
            .subscribeOn(Schedulers.computation())
            .observeOn(Schedulers.single())
            .blockingSubscribe(testConsumer)

    } catch (t: Throwable) {
        t.printStackTrace()
    }

}

Continue/produce

协程中的Channel具有拥塞控制机制,可以实现生产者消费者之间的通信。
官方基于Channel封装了produce方法,专门处理此类场景

val produce = produce(Dispatchers.IO, 5) {
     repeat(10) {
        sleep(2000) //mock produce
        val data = Data()
        send(data) // 超过5个以上没有消费完时,协程挂起
     }
}

produce.consumeEach {
        sleep(3000) //mock consume
}

后记

所线程的生产者消费者问题,无非就是处理两端的通信,锁、信号量、RxJava背压、协程Channel等都是可以选择的通信方式。

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