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生产者 – 消费者模式在编程领域的应用非常广泛，前面我们曾经提到，Java 线程池本质上就是用生产者 – 消费者模式实现的，所以每当使用线程池的时候，其实就是在应用生产者 – 消费者模式。
当然，除了在线程池中的应用，为了提升性能，并发编程领域很多地方也都用到了生产者 – 消费者模式，例如 Log4j2 中异步 Appender 内部也用到了生产者 – 消费者模式。所以我们就来深入地聊聊生产者 – 消费者模式，看看它具体有哪些优点，以及如何提升系统的性能。
生产者 – 消费者模式的优点
生产者 – 消费者模式的核心是一个 任务队列，生产者线程生产任务，并将任务添加到任务队列中，而消费者线程从任务队列中获取任务并执行。下面是生产者 – 消费者模式的一个示意图，你可以结合它来理解。
生产者 – 消费者模式示意图 ####
从架构设计的角度来看，生产者 – 消费者模式有一个很重要的优点，就是 解耦 。解耦对于大型系统的设计非常重要，而解耦的一个关键就是组件之间的依赖关系和通信方式必须受限。在生产者 – 消费者模式中，生产者和消费者没有任何依赖关系，它们彼此之间的通信只能通过任务队列，所以 生产者 - 消费者模式是一个不错的解耦方案
除了架构设计上的优点之外，生产者 – 消费者模式还有一个重要的优点就是 支持异步，并且能够平衡生产者和消费者的速度差异。在生产者 – 消费者模式中，生产者线程只需要将任务添加到任务队列而无需等待任务被消费者线程执行完，也就是说任务的生产和消费是异步的，这是与传统的方法之间调用的本质区别。
异步化处理最简单的方式就是创建一个新的线程去处理，那中间增加一个 任务队列 ”究竟有什么用呢？主要还是用于 平衡生产者和消费者的速度差异。我们假设生产者的速率很慢，而消费者的速率很高，比如是 1:3，如果生产者有 3 个线程，采用创建新的线程的方式，那么会创建 3 个子线程，而采用生产者 – 消费者模式，消费线程只需要 1 个就可以了。
Java 语言里，Java 线程和操作系统线程是一一对应的，线程创建得太多，会增加上下文切换的成本，所以 Java 线程不是越多越好，适量即可。
支持批量执行以提升性能
在两阶段终止模式：优雅地终止线程中，我们提到一个监控系统动态采集的案例，其实最终回传的监控数据还是要存入数据库的（如下图）。但被监控系统往往有很多，如果每一条回传数据都直接 INSERT 到数据库，那 DB 压力就非常大了。很显然，更好的方案是批量执行 SQL，那如何实现呢？这就要用到生产者 – 消费者模式了。
动态采集功能示意图 ####
利用生产者 – 消费者模式实现批量执行 SQL 非常简单：将原来直接 INSERT 数据到数据库的线程作为生产者线程，生产者线程只需将数据添加到任务队列，然后消费者线程负责将任务从任务队列中批量取出并批量执行。
在下面的示例代码中，我们创建了 5 个消费者线程负责批量执行 SQL，这 5 个消费者线程以while(true){} 循环方式批量地获取任务并批量地执行。需要注意的是，从任务队列中获取批量任务的方法 pollTasks() 中，首先是以阻塞方式获取任务队列中的一条任务，而后则是以非阻塞的方式获取任务；之所以首先采用阻塞方式，是因为如果任务队列中没有任务，这样的方式能够避免无谓的循环。
// 任务队列
BlockingQueue<Task> bq=new
LinkedBlockingQueue<>(2000);
// 启动 5 个消费者线程
// 执行批量任务
void start() {
ExecutorService es=xecutors
.newFixedThreadPool(5);
for (int i=0; i<5; i++) {es.execute(()->{
try {while (true) {
// 获取批量任务
List<Task> ts=pollTasks();
// 执行批量任务
execTasks(ts);
}
} catch (Exception e) {e.printStackTrace();
}
});
}
}
// 从任务队列中获取批量任务
List<Task> pollTasks()
throws InterruptedException{List<Task> ts=new LinkedList<>();
// 阻塞式获取一条任务
Task t = bq.take();
while (t != null) {ts.add(t);
// 非阻塞式获取一条任务
t = bq.poll();}
return ts;
}
// 批量执行任务
execTasks(List<Task> ts) {// 省略具体代码无数}
支持分阶段提交以提升性能
利用生产者 – 消费者模式还可以轻松地支持一种分阶段提交的应用场景。我们知道写文件如果同步刷盘性能会很慢，所以对于不是很重要的数据，我们往往采用异步刷盘的方式。我曾经参与过一个项目，其中的日志组件是自己实现的，采用的就是异步刷盘方式，刷盘的时机是：
- ERROR 级别的日志需要立即刷盘；
- 数据积累到 500 条需要立即刷盘；
- 存在未刷盘数据，且 5 秒钟内未曾刷盘，需要立即刷盘。
这个日志组件的异步刷盘操作本质上其实就是一种 分阶段提交 。下面我们具体看看用生产者 – 消费者模式如何实现。在下面的示例代码中，可以通过调用 info() 和 error() 方法写入日志，这两个方法都是创建了一个日志任务 LogMsg，并添加到阻塞队列中，他们两个方法的线程是生产者；而真正将日志写入文件的是消费者线程，在 Logger 这个类中，我们只创建了 1 个消费者线程，在这个消费者线程中，会根据刷盘规则执行刷盘操作。
class Logger {
// 任务队列
final BlockingQueue<LogMsg> bq
= new BlockingQueue<>();
//flush 批量
static final int batchSize=500;
// 只需要一个线程写日志
ExecutorService es =
Executors.newFixedThreadPool(1);
// 启动写日志线程
void start(){
File file=File.createTempFile("foo", ".log");
final FileWriter writer=
new FileWriter(file);
this.es.execute(()->{
try {
// 未刷盘日志数量
int curIdx = 0;
long preFT=System.currentTimeMillis();
while (true) {
LogMsg log = bq.poll(5, TimeUnit.SECONDS);
// 写日志
if (log != null) {writer.write(log.toString());
++curIdx;
}
// 如果不存在未刷盘数据，则无需刷盘
if (curIdx <= 0) {continue;}
// 根据规则刷盘
if (log!=null && log.level==LEVEL.ERROR ||
curIdx == batchSize ||
System.currentTimeMillis()-preFT>5000){writer.flush();
curIdx = 0;
preFT=System.currentTimeMillis();}
}
}catch(Exception e){e.printStackTrace();
} finally {
try {writer.flush();
writer.close();}catch(IOException e){e.printStackTrace();
}
}
});
}
// 写 INFO 级别日志
void info(String msg) {
bq.put(new LogMsg(LEVEL.INFO, msg));
}
// 写 ERROR 级别日志
void error(String msg) {
bq.put(new LogMsg(LEVEL.ERROR, msg));
}
}
// 日志级别
enum LEVEL {INFO, ERROR}
class LogMsg {
LEVEL level;
String msg;
// 省略构造函数实现
LogMsg(LEVEL lvl, String msg){}
// 省略 toString() 实现
String toString(){}
}
小结
Java 语言提供的线程池本身就是一种生产者 – 消费者模式的实现，但是线程池中的线程每次只能从任务队列中消费一个任务来执行，对于大部分并发场景这种策略都没有问题。但是有些场景还是需要自己来实现，例如需要批量执行以及分阶段提交的场景。
