Linux之【多线程】生产者与消费者模型&BlockQueue（阻塞队列）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Linux之【多线程】生产者与消费者模型&BlockQueue（阻塞队列）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、了解生产者消费者模型

举个例子：学生要买东西，一般情况下都会直接联系厂商，因为买的商品不多，对于供货商来说交易成本太高，所以有了交易场所超市这个媒介的存在。目的就是为了集中需求，分发产品。
Linux之【多线程】生产者与消费者模型&BlockQueue（阻塞队列）

消费者与生产者之间通过了超市进行交易。当生产者不需要的时候，厂商可以继续生产，当厂商不再生产的时候消费者购买商品！

上述生产的过程和消费的过程互相影响的程度很低——解耦
临时的保存产品的场所——缓冲区

函数调用：main函数通过用户输入生产了数据，用变量保存了数据，要调用的函数消费了数据，当main函数调用func函数，main函数就会阻塞等待func函数返回，这种情况称为强耦合关系。

利用生产者消费者模式可以解决强耦合问题，将串行调用改为并行执行，提高执行效率，完成逻辑的解耦。
Linux之【多线程】生产者与消费者模型&BlockQueue（阻塞队列）

二、生产者与消费者模型的几种关系及特点

对消费者与生产者模型，可以用以下321原则说明

三种关系：生产者和生产者（互斥），消费者和消费者（互斥），生产者和消费者（互斥&&同步），互斥保证共享资源的安全性,同步是为了提高访问效率
二种角色：生产者线程，消费者线程
一个交易场所：一段特定结构的缓冲区

生产消费模型的特点

未来生产线程和消费线程进行解耦
支持生产和消费的一段时间的忙闲不均的问题（缓存区有数据有空间）
生产者专注生产，消费专注消费，提高效率

如果缓冲区满了，生产者只能进行等待，如果超市缓冲区为空，消费者只能进行等待。

三、BlockQueue（阻塞队列）

3.1 基础版阻塞队列

阻塞队列：阻塞队列（Blocking Queue）是一种常用于实现生产者和消费者模型的数据结构

阻塞队列为空时，从阻塞队列中获取元素的线程将被阻塞，直到阻塞队列被放入元素。
阻塞队列已满时，往阻塞队列放入元素的线程将被阻塞，直到有元素被取出。
Linux之【多线程】生产者与消费者模型&BlockQueue（阻塞队列）

单生产单消费测试

//BlockQueue.hpp
#pragma once
#include <iostream>
#include <pthread.h>
#include <queue>
using  namespace std;

const int gmaxcap=5;

template<class T>
class BlockQueue
{  
private:
    std::queue<T> q_;
    int maxcap_;//队列容量
    pthread_mutex_t mutex_;
    pthread_cond_t  pcond_;//生产者对应的条件变量
    pthread_cond_t  ccond_;//消费者者对应的条件变量
public:
    BlockQueue(const int& maxcap=gmaxcap)
    :maxcap_(maxcap)
    {
        pthread_mutex_init(&mutex_,nullptr);
        pthread_cond_init(&pcond_,nullptr);
        pthread_cond_init(&ccond_,nullptr);
    }
    ~BlockQueue()
    {
        pthread_mutex_destroy(&mutex_);
        pthread_cond_destroy(&pcond_);
        pthread_cond_destroy(&ccond_);
    }

    void push(const T &in)//输入性参数 &
    {
        pthread_mutex_lock(&mutex_);

        //1.判断
        //细节2:充当条件变量的语法必须是while,不能是if
        while(is_full())
        {   
            //细节1:该函数会以原子性的方式将锁释放，并将自己挂起
            //被唤醒的时候会自动获取传入的锁
            pthread_cond_wait(&pcond_,&mutex_);//缓冲区满，生产者阻塞等待
        }
        //2.这一步一定没有满
        q_.push(in);
        //3.堵塞队列一定有数据

        //细节3：唤醒行为可以放在解锁前也可以放在解锁后
        pthread_cond_signal(&ccond_);//唤醒消费者
        pthread_mutex_unlock(&mutex_);
        //pthread_cond_signal(&ccond_);//唤醒消费者

    }
    void pop(T* out)//输出型参数：*
    {
        pthread_mutex_lock(&mutex_);
        //1.判断
        while(is_empty())
        {
            pthread_cond_wait(&ccond_,&mutex_);//缓冲区空，消费者阻塞等待
        }
        //2.这一步一定没有满
        *out = q_.front();
        q_.pop();

        //3.堵塞队列一定没有满
        pthread_cond_signal(&pcond_);//唤醒生产者
        pthread_mutex_unlock(&mutex_);
    }
private:
    bool is_empty()
    {
        return q_.empty();
    }    
    bool is_full()
    {
        return q_.size()==maxcap_;
    } 
};

//Main.cc
#include "BlockQueue.hpp"
#include <ctime>
#include <sys/types.h>
#include <unistd.h>


void* productor(void* bq_)//生产
{
    BlockQueue<int> * bq=static_cast<BlockQueue<int>*>(bq_);
    while (true)
    {
        int data=rand()%10+1;
        bq->push(data);
        std::cout<<"生产数据: "<<data<<std::endl;
        
    }
    return nullptr;
}



void* consumer(void* bq_)//消费
{
    BlockQueue<int> * bq=static_cast<BlockQueue<int>*>(bq_);
    while (true)
    {
        int data;
        bq->pop(&data);
        std::cout<<"消费数据: "<<data<<std::endl;
        sleep(1);
    }
    return nullptr;
}



int main()
{
    srand((unsigned long)time(nullptr)^getpid());
    BlockQueue<int> * bq=new BlockQueue<int>();

    pthread_t c,p;
    pthread_create(&c,nullptr,consumer,bq);
    pthread_create(&p,nullptr,productor,bq);

    pthread_join(c,nullptr);
    pthread_join(p,nullptr);
    delete bq;
    return 0;
}

控制生产速度，即每间隔1s生产一次，生产一个消费一个，而且消费的都是最新的数据
Linux之【多线程】生产者与消费者模型&BlockQueue（阻塞队列）
控制消费速度，即每间隔1s消费一次，刚开始生产多个，稳定后生产一个消费一个，消费的是以前的数据

以上代码的三个细节

细节一：pthread_cond_wait(&pcond_,&mutex_);第二个参数是锁，该函数调用会以原子性的方式将锁释放，并将自己挂起；被唤醒的时候会自动获取传入的锁

细节二：判断空和满的时候要用while，存在多个生产者因满挂起后，消费者使用一个后，同时唤醒所有生产者，导致数据多增加;
pthread_cond_signal伪唤醒：假设生产者有5个，消费者只有一个，消费一下数据，如果是pthread_cond_broadcast（），把5个线程同时唤醒，可是只需要生产一个数据，而同时把5个线程唤醒,是if判断的时候就会多次push溢出问题
前提条件：每个生产者进入函数，拿到锁资源后，判断为假，调用wait（），释放锁资源让其他线程进来，到最后五个生产者者同时处于wait状态，消费者将其全部唤醒，5个生产者挨个重新获取锁资源接着执行代码，就会导致上述问题

细节三：唤醒行为可以放在解锁前也可以放在解锁后。解锁前唤醒：唤醒之后某个生产者得到锁的优先级高，消费者释放，生产者立马拿到；解锁后唤醒：随机被某个消费者拿走锁，不影响

3.2 基于任务版的阻塞队列

基于上述代码，新建一个Task.hpp,用来给线程派发任务执行任务

BlockQueue.hpp如上
/*****************/
#pragma once

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <functional>
class Task
{

public:
    using func_t =std::function<int(int,int,char)>;
    Task(){}
    Task(int x,int y,char op,func_t callback)
        :x_(x),y_(y),op_(op),callback_(callback)
    {

    }
    std::string operator()()
    {
        int result=callback_(x_,y_,op_);
        char buffer[1024];
        snprintf(buffer,sizeof buffer,"%d %c %d=%d",x_,op_,y_,result);
        return buffer;
    }

    std::string toTaskString()
    {
        char buffer[1024];
        snprintf(buffer,sizeof buffer,"%d %c %d=?",x_,op_,y_);
        return buffer;
    }
private:
    int x_;
    int y_;
    char op_;
    func_t callback_;
};

/**************************/
#include "BlockQueue.hpp"
#include <ctime>
#include <sys/types.h>
#include <unistd.h>
#include "Task.hpp"

const std::string oper = "+-*/%"; 
int mymath(int x,int y,char op)
{
    int result = 0;
    switch (op)
    {
    case '+':
        result = x + y;
        break;
    case '-':
        result = x - y;
        break;
    case '*':
        result = x * y;
        break;
    case '/':
    {
        if (y == 0)
        {
            std::cerr << "div zero error!" << std::endl;
            result = -1;
        }
        else
            result = x / y;
    }
        break;
    case '%':
    {
        if (y == 0)
        {
            std::cerr << "mod zero error!" << std::endl;
            result = -1;
        }
        else
            result = x % y;
    }
        break;
    default:
        break;
    }
    return result;
}

void* productor(void* bq_)//生产
{    
    BlockQueue<Task> * bq=static_cast<BlockQueue<Task>*>(bq_);
    while (true)
    {
        int x=rand()%100+1;
        int y=rand()%10;
        int operCode=rand() % oper.size();

        Task t(x,y,oper[operCode],mymath);
        bq->push(t);
        std::cout<<"生产任务: "<<t.toTaskString()<<std::endl;
        sleep(1);
    }
    return nullptr;
}



void* consumer(void* bq_)//消费
{
    BlockQueue<Task> * bq=static_cast<BlockQueue<Task>*>(bq_);
    while (true)
    {
        Task t;
        bq->pop(&t);
        std::cout<<"消费任务："<<t()<<std::endl;
        //sleep(1);
    }
    return nullptr;
}



int main()
{
    srand((unsigned long)time(nullptr)^getpid());
    BlockQueue<Task> * bq=new BlockQueue<Task>();

    pthread_t c,p;
    pthread_create(&c,nullptr,consumer,bq);
    pthread_create(&p,nullptr,productor,bq);

    pthread_join(c,nullptr);
    pthread_join(p,nullptr);
    delete bq;
    return 0;
}

3.3 进阶版生产消费模型–生产、消费、保存

任务目标：

生产者（线程1）生产任务加入到计算任务队列中

消费者&生产者（线程2）消费计算队列中任务并将计算结果推送到存储任务队列中

消费者（线程3）消费存储任务队列，将结果保存到文件中

Linux之【多线程】生产者与消费者模型&BlockQueue（阻塞队列）

设计思路

生产者productor将计算任务CalTask，push到计算队列中

消费者&生产者consumer获取计算任务CalTask，并将计算任务结果结合Save方法构造一个SaveTask对象，然后将这个对象push到存储队列中

消费者saver拿到存储任务,通过回调函数将数据写进文件中

代码实现如下：

/*Main.cc*/
#include "BlockQueue.hpp"
#include <ctime>
#include <sys/types.h>
#include <unistd.h>
#include "Task.hpp"
//定义一个队列保存计算任务队列和保存任务队列
template<class C,class S>
class TwoBlockQueue
{
public:
    BlockQueue<C> * c_bq;
    BlockQueue<S> * s_bq;
};

void* productor(void* bqs)//生产
{    
    BlockQueue<CalTask> * bq=(static_cast<TwoBlockQueue<CalTask,SaveTask>*>(bqs))->c_bq;
    while (true)
    {
        int x=rand()%100+1;
        int y=rand()%10;
        int operCode=rand() % oper.size();

        CalTask t(x,y,oper[operCode],mymath);
        bq->push(t);
        std::cout<<"productor->生产任务: "<<t.toTaskString()<<std::endl;
        sleep(1);
    }
    return nullptr;
}



void* consumer(void* bqs)//消费
{
    //拿到计算队列
    BlockQueue<CalTask> * bq=(static_cast<TwoBlockQueue<CalTask,SaveTask>*>(bqs))->c_bq;
    //拿到保存队列
    BlockQueue<SaveTask> * save_bq=(static_cast<TwoBlockQueue<CalTask,SaveTask>*>(bqs))->s_bq;
    while (true)
    {
        //得到任务并处理
        CalTask t;
        bq->pop(&t);
        string result=t();//

        std::cout<<"consumer->消费任务："<<result<<std::endl;

        //存储任务
        SaveTask save(result,Save);
        save_bq->push(save);
        std::cout<<"consumer->推送保存任务完成..."<<std::endl;

        //sleep(1);
    }
    return nullptr;
}

void* saver(void* bqs)
{
    BlockQueue<SaveTask> * save_bq=(static_cast<TwoBlockQueue<CalTask,SaveTask>*>(bqs))->s_bq;
    while (true)
    {
        SaveTask t;
        save_bq->pop(&t);
        t();
        cout<<"saver->保存任务完成"<<endl;
    }
    
    return nullptr;
}




int main()
{
    srand((unsigned long)time(nullptr)^getpid());
    TwoBlockQueue<CalTask,SaveTask> bqs;
    bqs.c_bq=new BlockQueue<CalTask>();
    bqs.s_bq=new BlockQueue<SaveTask>();


    pthread_t c,p,s;
    pthread_create(&c,nullptr,consumer,&bqs);
    pthread_create(&p,nullptr,productor,&bqs);
    pthread_create(&s,nullptr,saver,&bqs);

    pthread_join(c,nullptr);
    pthread_join(p,nullptr);
    pthread_join(s,nullptr);
    delete bqs.c_bq;
    delete bqs.s_bq;
    return 0;
}

Task.hpp

#pragma once

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <functional>
class CalTask//计算任务
{

public:
    using func_t =std::function<int(int,int,char)>;
    CalTask(){}
    CalTask(int x,int y,char op,func_t callback)
        :x_(x),y_(y),op_(op),callback_(callback)
    {

    }
    std::string operator()()
    {
        int result=callback_(x_,y_,op_);
        char buffer[1024];
        snprintf(buffer,sizeof buffer,"%d %c %d=%d",x_,op_,y_,result);
        return buffer;
    }

    std::string toTaskString()
    {
        char buffer[1024];
        snprintf(buffer,sizeof buffer,"%d %c %d=?",x_,op_,y_);
        return buffer;
    }
private:
    int x_;
    int y_;
    char op_;
    func_t callback_;
};
const std::string oper = "+-*/%"; 
int mymath(int x,int y,char op)
{
    int result = 0;
    switch (op)
    {
    case '+':
        result = x + y;
        break;
    case '-':
        result = x - y;
        break;
    case '*':
        result = x * y;
        break;
    case '/':
    {
        if (y == 0)
        {
            std::cerr << "div zero error!" << std::endl;
            result = -1;
        }
        else
            result = x / y;
    }
        break;
    case '%':
    {
        if (y == 0)
        {
            std::cerr << "mod zero error!" << std::endl;
            result = -1;
        }
        else
            result = x % y;
    }
        break;
    default:
        break;
    }
    return result;
}


class SaveTask
{
    typedef std::function<void(const std::string&)> func_t;
public:
    SaveTask(){}
    SaveTask(const std::string& message,func_t func)
    :message_(message),func_(func)
    {

    }
    void operator()()
    {
        func_(message_);
    }

private:
    std::string message_;
    func_t func_;
};
void Save(const std::string& message)
{
    const std::string target="./log.txt";
    FILE* fp=fopen(target.c_str(),"a+");
    if(!fp)
    {
        std::cerr<<"fopen error"<<endl;
        return;
    }
    fputs(message.c_str(),fp);
    fputs("\n",fp);
    fclose(fp);
}

Linux之【多线程】生产者与消费者模型&BlockQueue（阻塞队列）

四、小结

阻塞队列也适用于多生产者多消费
在阻塞队列中，无论外部线程再多，真正进入到阻塞队列里生产或消费的线程永远只有一个。
在一个任务队列中，有多个生产者与多个消费者，由于有锁的存在，所以任意时刻只有一个执行流在阻塞队列里放或者取。

生产消费模型高效体现在哪里

高效并不是体现在从队列中消费数据高效！

而是我们可以让一个、多个线程并发的同时计算多个任务！在计算多个任务的同时，并不影响其他线程继续从队列里拿任务的过程。

也就是说，生产者消费者模型的高效：可以在生产之前与消费之后让线程并行执行

生产任务需要花费时间，不是把任务放进队列就完事了；消费任务也是需要时间的，不是把任务从队列中拿出来就完事了，还要处理它，处理它期间不影响其它线程消费，反之亦然，这才是生产者与消费者模型的高效体现！！！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-431270.html

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