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Linux--生产消费模型

线程系列:
Linux–线程的认识(一)
Linux–线程的分离、线程库的地址关系的理解、线程的简单封装(二)
线程的互斥:临界资源只能在同一时间被一个线程使用

生产消费模型

生产消费模型是多线程编程和分布式系统中的一个经典概念,它描述了生产者和消费者之间的交互方式。在这个模型中,生产者负责生成数据或任务,而消费者则负责处理这些数据或任务。这种模型在处理并发和异步操作时非常有用,尤其是在需要平衡生产速率和消费速率的情况下。

基本概念

生产者(Producer):负责生成数据或任务的实体。在多线程环境中,这通常是一个线程或一组线程。
消费者(Consumer):负责处理数据或任务的实体。同样,这也可以是一个线程或一组线程。
缓冲区(Buffer):生产者和消费者之间的中间存储区域,用于临时存放生产者生成的数据,直到消费者准备好处理它们。

工作原理

  • 生产者:当生产者生成数据时,它将数据放入缓冲区。如果缓冲区已满,生产者可能需要等待或停止生产,直到缓冲区有足够的空间。
  • 消费者:消费者从缓冲区取出数据进行处理。如果缓冲区为空,消费者可能需要等待或暂停,直到有新的数据可用。

关键技术

  • 同步机制:如信号量、互斥锁、条件变量等,用于控制对共享资源的访问,确保生产者和消费者不会同时访问或修改缓冲区。
  • 阻塞队列:一种特殊的队列,当尝试添加或移除元素时,如果队列已满或为空,操作会被阻塞,直到条件满足。

应用场景

  • 并发编程:在多线程环境中,生产消费模型可以帮助有效地管理资源和任务分配。
  • 分布式系统:在网络服务中,如消息队列系统,生产者可以是发送消息的服务,消费者则是接收并处理这些消息的服务。

生产消费模型是理解和实现高效并发和分布式系统的关键,通过合理设计和优化,可以显著提高系统的性能和稳定性。

单生产-单消费

BlockQueue.hpp: 阻塞队列
阻塞队列是一种支持两个附加操作的队列。这两个附加的操作是:当队列为空时,获取元素的线程会等待队列变为非空;当队列已满时,存储元素的线程会等待队列可用。

#ifndef__BLOCK_QUEUE_HPP__#define__BLOCK_QUEUE_HPP__#include<iostream>#include<string>#include<queue>#include<pthread.h>usingnamespace std;template<classT>classBlockQueue{public:BlockQueue(int cap):_cap(cap),_product_wait_num(0),_consum_wait_num(0){pthread_mutex_init(&_mutex,nullptr);pthread_cond_init(&_product_cond,nullptr);pthread_cond_init(&_consum_cond,nullptr);}voidEnqueue(T& in)//生产者所用接口{pthread_mutex_lock(&_mutex);//对临界资源开启保护while(IsFull())//当队列存满后需要让生产者停止生产,进入阻塞状态{
            _product_wait_num++;pthread_cond_wait(&_product_cond,&_mutex);
             _product_wait_num--;}//开始生产
        _block_queue.push(move(in));//让消费者来消费if(_consum_wait_num>0)pthread_cond_signal(&_consum_cond);pthread_mutex_unlock(&_mutex);}voidPop(T* out){pthread_mutex_lock(&_mutex);//对临界资源开启保护while(IsEmpty())//当队列空缺后需要让消费者停止消费,进入阻塞状态{
            _consum_wait_num++;pthread_cond_wait(&_consum_cond,&_mutex);
            _consum_wait_num--;}//进行消费*out=_block_queue.front();
        _block_queue.pop();//通知生产者if(_product_wait_num>0)pthread_cond_signal(&_product_cond);pthread_mutex_unlock(&_mutex);}~BlockQueue(){pthread_mutex_destroy(&_mutex);pthread_cond_destroy(&_product_cond);pthread_cond_destroy(&_consum_cond);}private:boolIsFull(){return _block_queue.size()== _cap;}boolIsEmpty(){return _block_queue.empty();}

    queue<T> _block_queue;//阻塞队列int _cap;//总上限
    pthread_mutex_t _mutex;//互斥锁
    pthread_cond_t _product_cond;//生产者的条件变量
    pthread_cond_t _consum_cond;//消费者的条件变量int _product_wait_num;int _consum_wait_num;};#endif

代码解释:

在这里插入图片描述
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main.cc: 主函数
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#include"BlockQueue.hpp"#include"Thread.hpp"#include<string>#include<vector>#include<unistd.h>usingnamespace ThreadMdule;int a=10;//生产者voidProductor(BlockQueue<int>& bq){int cnt=1;while(true){
        bq.Enqueue(cnt);
        std::cout <<"Productor product data is : "<< cnt <<" addr: "<<&bq << std::endl;
        cnt++;//sleep(3);}}//消费者voidConsumer(BlockQueue<int>& bq){while(true){int data;
        bq.Pop(&data);
        std::cout <<"Consumer Consum data is : "<< data <<" addr: "<<&bq << std::endl;sleep(5);}}//执行创建线程的函数voidStartComm(std::vector<Thread<BlockQueue<int>>>*threads,int num, BlockQueue<int>&bq, func_t<BlockQueue<int>> func){for(int i =0; i < num; i++){
        std::string name ="thread-"+ std::to_string(i +1);//将线程放入threads中,记录信息
        threads->emplace_back(func, bq, name);
        threads->back().start();}}voidStartProductor(vector<Thread<BlockQueue<int>>>* threads,int num,BlockQueue<int>& bq){StartComm(threads,num,bq,Productor);}voidStartConsumer(vector<Thread<BlockQueue<int>>>* threads,int num,BlockQueue<int>& bq){StartComm(threads,num,bq,Consumer);}voidWaitAllThread(std::vector<Thread<BlockQueue<int>>>&threads){for(auto&thread : threads){
        thread.Join();}}intmain(){
    BlockQueue<int>* bq=newBlockQueue<int>(5);
    vector<Thread<BlockQueue<int>>> threads;//用threads来记录线程的信息StartProductor(&threads,1,*bq);StartConsumer(&threads,1,*bq);WaitAllThread(threads);}

在这里插入图片描述
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细节:

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多生产-单消费

这里在上面主函数代码上更改生产者的数量即可。

直接验证:
在这里插入图片描述

这里用任务类来作为阻塞队列的任务,让生产者产出对应任务,消费者来解决任务;生产出来的任务先放入阻塞队列作为缓冲;

#include<iostream>#include<string>#include<functional>usingnamespace std;classTask{public:Task(){}Task(int a,int b):_a(a),_b(b),_result(0){}voidExcute(){
        _result=_a+_b;}
    string ResultToString(){returnto_string(_a)+"+"+to_string(_b)+"="+to_string(_result);}
    string DebugToString(){returnto_string(_a)+"+"+to_string(_b)+"= ?";}private:int _a;int _b;int _result;};

//类型
在这里插入图片描述
//生产者:
在这里插入图片描述
//消费者:
在这里插入图片描述

标签: linux java 数据库

本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_74068921/article/details/140370076
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