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>
using namespace std;

template <class T>
class BlockQueue 
{
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);
    }
    void Enqueue(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);
    }
    void Pop(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:
    bool IsFull()
    {
        return _block_queue.size() == _cap;
    }
    bool IsEmpty()
    {
        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
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
main.cc: 主函数
在这里插入图片描述

#include"BlockQueue.hpp"
#include"Thread.hpp"
#include<string>
#include<vector>
#include<unistd.h>

using namespace ThreadMdule;
int a=10;
//生产者
void Productor(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
void Consumer(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
void StartComm(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();
    }
}
void StartProductor(vector<Thread<BlockQueue<int>>>* threads,int num,BlockQueue<int>& bq)
{
    StartComm(threads,num,bq,Productor);
}
void StartConsumer(vector<Thread<BlockQueue<int>>>* threads,int num,BlockQueue<int>& bq)
{
    StartComm(threads,num,bq,Consumer);
}

void WaitAllThread(std::vector<Thread<BlockQueue<int>>> &threads)
{
    for (auto &thread : threads)
    {
        thread.Join();
    }
}
int main()
{
    BlockQueue<int>* bq=new BlockQueue<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
在这里插入图片描述

细节:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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>
using namespace std;

class Task
{
public:
    Task(){}
    Task(int a,int b): _a(a),_b(b),_result(0)
    {}

    void Excute()
    {
        _result=_a+_b;
    }
    string ResultToString()
    {
        return to_string(_a) + "+"+to_string(_b)+"="+to_string(_result);
    }
    string DebugToString()
     {
        return to_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

相关推荐

  1. Linux生产者消费者模型

    2024-07-12 13:54:04       31 阅读

最近更新

  1. docker php8.1+nginx base 镜像 dockerfile 配置

    2024-07-12 13:54:04       66 阅读
  2. Could not load dynamic library ‘cudart64_100.dll‘

    2024-07-12 13:54:04       70 阅读
  3. 在Django里面运行非项目文件

    2024-07-12 13:54:04       57 阅读
  4. Python语言-面向对象

    2024-07-12 13:54:04       68 阅读

热门阅读

  1. python程序打包.exe文件

    2024-07-12 13:54:04       21 阅读
  2. vue3+antd+g2plot快速入门

    2024-07-12 13:54:04       24 阅读
  3. 硬件产品经理:电子产品加工成本

    2024-07-12 13:54:04       22 阅读
  4. 1.人工智能核心概念

    2024-07-12 13:54:04       21 阅读
  5. C++语法提高A-字节对齐

    2024-07-12 13:54:04       23 阅读
  6. Vue 3中 watch 和 watchEffect的区别?

    2024-07-12 13:54:04       21 阅读
  7. tkinter的iconbitmap默认图标

    2024-07-12 13:54:04       18 阅读
  8. 【SQL】MySQL 的乐观锁和悲观锁

    2024-07-12 13:54:04       20 阅读
  9. 排序列表 原生方法和comparator方法

    2024-07-12 13:54:04       22 阅读