生产者/消费者模式之深入理解

    ★简介

   生产者消费者模式并不是GOF提出的23种设计模式之一，23种设计模式都是建立在面向对象的基础之上的，但其实面向过程的编程中也有很多高效的编程模式，生产者消费者模式便是其中之一，它是我们编程过程中最常用的一种设计模式。

   在实际的软件开发过程中，经常会碰到如下场景：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。产生数据的模块，就形象地称为生产者；而处理数据的模块，就称为消费者。

    单单抽象出生产者和消费者，还够不上是生产者／消费者模式。该模式还需要有一个缓冲区处于生产者和消费者之间，作为一个中介。生产者把数据放入缓冲区，而消费者从缓冲区取出数据。大概的结构如下图。

   为了不至于太抽象，我们举一个寄信的例子（虽说这年头寄信已经不时兴，但这个例子还是比较贴切的）。假设你要寄一封平信，大致过程如下：

    1、你把信写好——相当于生产者制造数据

    2、你把信放入邮筒——相当于生产者把数据放入缓冲区

    3、邮递员把信从邮筒取出——相当于消费者把数据取出缓冲区

    4、邮递员把信拿去邮局做相应的处理——相当于消费者处理数据

    ★优点

   可能有同学会问了：这个缓冲区有什么用捏？为什么不让生产者直接调用消费者的某个函数，直接把数据传递过去？搞出这么一个缓冲区作甚？

    其实这里面是大有讲究的，大概有如下一些好处。

   ◇解耦

    假设生产者和消费者分别是两个类。如果让生产者直接调用消费者的某个方法，那么生产者对于消费者就会产生依赖（也就是耦合）。将来如果消费者的代码发生变化，可能会影响到生产者。而如果两者都依赖于某个缓冲区，两者之间不直接依赖，耦合也就相应降低了。

    接着上述的例子，如果不使用邮筒（也就是缓冲区），你必须得把信直接交给邮递员。有同学会说，直接给邮递员不是挺简单的嘛？其实不简单，你必须得认识谁是邮递员，才能把信给他（光凭身上穿的制服，万一有人假冒，就惨了）。这就产生和你和邮递员之间的依赖（相当于生产者和消费者的强耦合）。万一哪天邮递员换人了，你还要重新认识一下（相当于消费者变化导致修改生产者代码）。而邮筒相对来说比较固定，你依赖它的成本就比较低（相当于和缓冲区之间的弱耦合）。

    ◇支持并发（concurrency）

    生产者直接调用消费者的某个方法，还有另一个弊端。由于函数调用是同步的（或者叫阻塞的），在消费者的方法没有返回之前，生产者只好一直等在那边。万一消费者处理数据很慢，生产者就会白白糟蹋大好时光。

    使用了生产者／消费者模式之后，生产者和消费者可以是两个独立的并发主体（常见并发类型有进程和线程两种，后面的帖子会讲两种并发类型下的应用）。生产者把制造出来的数据往缓冲区一丢，就可以再去生产下一个数据。基本上不用依赖消费者的处理速度。

    其实当初这个模式，主要就是用来处理并发问题的。

    从寄信的例子来看。如果没有邮筒，你得拿着信傻站在路口等邮递员过来收（相当于生产者阻塞）；又或者邮递员得挨家挨户问，谁要寄信（相当于消费者轮询）。不管是哪种方法，都挺土的。

    ◇支持忙闲不均

    缓冲区还有另一个好处。如果制造数据的速度时快时慢，缓冲区的好处就体现出来了。当数据制造快的时候，消费者来不及处理，未处理的数据可以暂时存在缓冲区中。等生产者的制造速度慢下来，消费者再慢慢处理掉。

    为了充分复用，我们再拿寄信的例子来说事。假设邮递员一次只能带走1000封信。万一某次碰上情人节（也可能是圣诞节）送贺卡，需要寄出去的信超过1000封，这时候邮筒这个缓冲区就派上用场了。邮递员把来不及带走的信暂存在邮筒中，等下次过来时再拿走。

    费了这么多口水，希望原先不太了解生产者／消费者模式的同学能够明白它是怎么一回事。接下来说说数据单元。

    ★啥是数据单元

    何谓数据单元捏？简单地说，每次生产者放到缓冲区的，就是一个数据单元；每次消费者从缓冲区取出的，也是一个数据单元。对于前一个帖子中寄信的例子，我们可以把每一封单独的信件看成是一个数据单元。

    不过光这么介绍，太过于简单，无助于大伙儿分析出这玩意儿。所以，后面咱们来看一下数据单元需要具备哪些特性。搞明白这些特性之后，就容易从复杂的业务逻辑中分析出适合做数据单元的东西了。

    ★数据单元的特性

    分析数据单元，需要考虑如下几个方面的特性：

    ◇关联到业务对象

    首先，数据单元必须关联到某种业务对象。在考虑该问题的时候，你必须深刻理解当前这个生产者／消费者模式所对应的业务逻辑，才能够作出合适的判断。

    由于“寄信”这个业务逻辑比较简单，所以大伙儿很容易就可以判断出数据单元是啥。但现实生活中，往往没这么乐观。大多数业务逻辑都比较复杂，当中包含的业务对象是层次繁多、类型各异。在这种情况下，就不易作出决策了。

    这一步很重要，如果选错了业务对象，会导致后续程序设计和编码实现的复杂度大为上升，增加了开发和维护成本。

    ◇完整性

    所谓完整性，就是在传输过程中，要保证该数据单元的完整。要么整个数据单元被传递到消费者，要么完全没有传递到消费者。不允许出现部分传递的情形。

    对于寄信来说，你不能把半封信放入邮筒；同样的，邮递员从邮筒中拿信，也不能只拿出信的一部分。

    ◇独立性

    所谓独立性，就是各个数据单元之间没有互相依赖，某个数据单元传输失败不应该影响已经完成传输的单元；也不应该影响尚未传输的单元。

    为啥会出现传输失败捏？假如生产者的生产速度在一段时间内一直超过消费者的处理速度，那就会导致缓冲区不断增长并达到上限，之后的数据单元就会被丢弃。如果数据单元相互独立，等到生产者的速度降下来之后，后续的数据单元继续处理，不会受到牵连；反之，如果数据单元之间有某种耦合，导致被丢弃的数据单元会影响到后续其它单元的处理，那就会使程序逻辑变得非常复杂。

    对于寄信来说，某封信弄丢了，不会影响后续信件的送达；当然更不会影响已经送达的信件。

    ◇颗粒度

    前面提到，数据单元需要关联到某种业务对象。那么数据单元和业务对象是否要一一对应捏？很多场合确实是一一对应的。

    不过，有时出于性能等因素的考虑，也可能会把N个业务对象打包成一个数据单元。那么，这个N该如何取值就是颗粒度的考虑了。颗粒度的大小是有讲究的。太大的颗粒度可能会造成某种浪费；太小的颗粒度可能会造成性能问题。颗粒度的权衡要基于多方面的因素，以及一些经验值的考量。

    还是拿寄信的例子。如果颗粒度过小（比如设定为1），那邮递员每次只取出1封信。如果信件多了，那就得来回跑好多趟，浪费了时间。

    如果颗粒度太大（比如设定为100），那寄信的人得等到凑满100封信才拿去放入邮筒。假如平时很少写信，就得等上很久，也不太爽。

    可能有同学会问：生产者和消费者的颗粒度能否设置成不同大小（比如对于寄信人设置成1，对于邮递员设置成100）。当然，理论上可以这么干，但是在某些情况下会增加程序逻辑和代码实现的复杂度。后面讨论具体技术细节时，或许会聊到这个问题。

    好，数据单元的话题就说到这。希望通过本帖子，大伙儿能够搞明白数据单元到底是怎么一回事。下一个帖子，咱们来聊一下“基于队列的缓冲区”，技术上如何实现。

    [2]：队列缓冲区

    经过前面两个帖子的铺垫，今天终于开始聊一些具体的编程技术了。由于不同的缓冲区类型、不同的并发场景对于具体的技术实现有较大的影响。为了深入浅出、便于大伙儿理解，咱们先来介绍最传统、最常见的方式。也就是单个生产者对应单个消费者，当中用队列（FIFO）作缓冲。

    关于并发的场景，在之前的帖子“进程还线程？是一个问题！”中，已经专门论述了进程和线程各自的优缺点，两者皆不可偏废。所以，后面对各种缓冲区类型的介绍都会同时提及进程方式和线程方式。

    ★线程方式

    先来说一下并发线程中使用队列的例子，以及相关的优缺点。

    ◇内存分配的性能

    在线程方式下，生产者和消费者各自是一个线程。生产者把数据写入队列头（以下简称push），消费者从队列尾部读出数据（以下简称pop）。当队列为空，消费者就稍息（稍事休息）；当队列满（达到最大长度），生产者就稍息。整个流程并不复杂。

    那么，上述过程会有什么问题捏？一个主要的问题是关于内存分配的性能开销。对于常见的队列实现：在每次push时，可能涉及到堆内存的分配；在每次pop时，可能涉及堆内存的释放。假如生产者和消费者都很勤快，频繁地push、pop，那内存分配的开销就很可观了。对于内存分配的开销，用Java的同学可以参见前几天的帖子“Java性能优化[1]”；对于用C/C++的同学，想必对OS底层机制会更清楚，应该知道分配堆内存（new或malloc）会有加锁的开销和用户态／核心态切换的开销。

    那该怎么办捏？请听下文分解，关于“生产者／消费者模式[3]：环形缓冲区”。

    ◇同步和互斥的性能

    另外，由于两个线程共用一个队列，自然就会涉及到线程间诸如同步啊、互斥啊、死锁啊等等劳心费神的事情。好在"操作系统"这门课程对此有详细介绍，学过的同学应该还有点印象吧？对于没学过这门课的同学，也不必难过，网上相关的介绍挺多的（比如"这里"），大伙自己去瞅一瞅。关于这方面的细节，咱今天就不多啰嗦了。

    这会儿要细谈的是，同步和互斥的性能开销。在很多场合中，诸如信号量、互斥量等玩意儿的使用也是有不小的开销的（某些情况下，也可能导致用户态／核心态切换）。如果像刚才所说，生产者和消费者都很勤快，那这些开销也不容小觑啊。

    这又该咋办捏？请听下文的下文分解，关于“生产者／消费者模式[4]：双缓冲区”。

    ◇适用于队列的场合

    刚才尽批判了队列的缺点，难道队列方式就一无是处？非也。由于队列是很常见的数据结构，大部分编程语言都内置了队列的支持（具体介绍见"这里"），有些语言甚至提供了线程安全的队列（比如JDK 1.5引入的ArrayBlockingQueue）。因此，开发人员可以捡现成，避免了重新发明轮子。

    所以，假如你的数据流量不是很大，采用队列缓冲区的好处还是很明显的：逻辑清晰、代码简单、维护方便。比较符合KISS原则。

    ★进程方式

    说完了线程的方式，再来介绍基于进程的并发。

    跨进程的生产者／消费者模式，非常依赖于具体的进程间通讯（IPC）方式。而IPC的种类名目繁多，不便于挨个列举（毕竟口水有限）。因此咱们挑选几种跨平台、且编程语言支持较多的IPC方式来说事儿。

    ◇匿名管道

    感觉管道是最像队列的IPC类型。生产者进程在管道的写端放入数据；消费者进程在管道的读端取出数据。整个的效果和线程中使用队列非常类似，区别在于使用管道就无需操心线程安全、内存分配等琐事（操作系统暗中都帮你搞定了）。

    管道又分命名管道和匿名管道两种，今天主要聊匿名管道。因为命名管道在不同的操作系统下差异较大（比如Win32和POSIX，在命名管道的API接口和功能实现上都有较大差异；有些平台不支持命名管道，比如Windows CE）。除了操作系统的问题，对于有些编程语言（比如Java）来说，命名管道是无法使用的。所以我一般不推荐使用这玩意儿。

    其实匿名管道在不同平台上的API接口，也是有差异的（比如Win32的CreatePipe和POSIX的pipe，用法就很不一样）。但是我们可以仅使用标准输入和标准输出（以下简称stdio）来进行数据的流入流出。然后利用shell的管道符把生产者进程和消费者进程关联起来（没听说过这种手法的同学，可以看"这里"）。实际上，很多操作系统（尤其是POSIX风格的）自带的命令都充分利用了这个特性来实现数据的传输（比如more、grep等）。

    这么干有几个好处：

    1、基本上所有操作系统都支持在shell方式下使用管道符。因此很容易实现跨平台。

    2、大部分编程语言都能够操作stdio，因此跨编程语言也就容易实现。

    3、刚才已经提到，管道方式省却了线程安全方面的琐事。有利于降低开发、调试成本。

    当然，这种方式也有自身的缺点：

    1、生产者进程和消费者进程必须得在同一台主机上，无法跨机器通讯。这个缺点比较明显。

    2、在一对一的情况下，这种方式挺合用。但如果要扩展到一对多或者多对一，那就有点棘手了。所以这种方式的扩展性要打个折扣。假如今后要考虑类似的扩展，这个缺点就比较明显。

    3、由于管道是shell创建的，对于两边的进程不可见（程序看到的只是stdio）。在某些情况下，导致程序不便于对管道进行操纵（比如调整管道缓冲区尺寸）。这个缺点不太明显。

    4、最后，这种方式只能单向传数据。好在大多数情况下，消费者进程不需要传数据给生产者进程。万一你确实需要信息反馈（从消费者到生产者），那就费劲了。可能得考虑换种IPC方式。

    顺便补充几个注意事项，大伙儿留意一下：

    1、对stdio进行读写操作是以阻塞方式进行。比如管道中没有数据，消费者进程的读操作就会一直停在哪儿，直到管道中重新有数据。

    2、由于stdio内部带有自己的缓冲区（这缓冲区和管道缓冲区是两码事），有时会导致一些不太爽的现象（比如生产者进程输出了数据，但消费者进程没有立即读到）。具体的细节，大伙儿可以看"这里"。

    ◇SOCKET（TCP方式）

    基于TCP方式的SOCKET通讯是又一个类似于队列的IPC方式。它同样保证了数据的顺序到达；同样有缓冲的机制。而且这玩意儿也是跨平台和跨语言的，和刚才介绍的shell管道符方式类似。

    SOCKET相比shell管道符的方式，有啥优点捏？主要有如下几个优点：

    1、SOCKET方式可以跨机器（便于实现分布式）。这是主要优点。

    2、SOCKET方式便于将来扩展成为多对一或者一对多。这也是主要优点。

    3、SOCKET可以设置阻塞和非阻塞方法，用起来比较灵活。这是次要优点。

    4、SOCKET支持双向通讯，有利于消费者反馈信息。

    当然有利就有弊。相对于上述shell管道的方式，使用SOCKET在编程上会更复杂一些。好在前人已经做了大量的工作，搞出很多SOCKET通讯库和框架给大伙儿用（比如C++的ACE库、Python的Twisted）。借助于这些第三方的库和框架，SOCKET方式用起来还是比较爽的。由于具体的网络通讯库该怎么用不是本系列的重点，此处就不细说了。

    虽然TCP在很多方面比UDP可靠，但鉴于跨机器通讯先天的不可预料性（比如网线可能被某傻X给拔错了，网络的忙闲波动可能很大），在程序设计上我们还是要多留一手。具体该如何做捏？可以在生产者进程和消费者进程内部各自再引入基于线程的"生产者／消费者模式"。这话听着像绕口令，为了便于理解，画张图给大伙儿瞅一瞅。

这么做的关键点在于把代码分为两部分：生产线程和消费线程属于和业务逻辑相关的代码（和通讯逻辑无关）；发送线程和接收线程属于通讯相关的代码（和业务逻辑无关）。

    这样的好处是很明显的，具体如下：

    1、能够应对暂时性的网络故障。并且在网络故障解除后，能够继续工作。

    2、网络故障的应对处理方式（比如断开后的尝试重连），只影响发送和接收线程，不会影响生产线程和消费线程（业务逻辑部分）。

    3、具体的SOCKET方式（阻塞和非阻塞）只影响发送和接收线程，不影响生产线程和消费线程（业务逻辑部分）。

    4、不依赖TCP自身的发送缓冲区和接收缓冲区。（默认的TCP缓冲区的大小可能无法满足实际要求）

    5、业务逻辑的变化（比如业务需求变更）不影响发送线程和接收线程。

    针对上述的最后一条，再多啰嗦几句。如果整个业务系统中有多个进程是采用上述的模式，那或许可以重构一把：在业务逻辑代码和通讯逻辑代码之间切一刀，把业务逻辑无关的部分封装成一个通讯中间件（说中间件显得比较牛X :-）。如果大伙儿对这玩意儿有兴趣，以后专门开个帖子聊。

    [3]：环形缓冲区

    前一个帖子提及了队列缓冲区可能存在的性能问题及解决方法：环形缓冲区。今天就专门来描述一下这个话题。

    为了防止有人给咱扣上“过度设计”的大帽子，事先声明一下：只有当存储空间的分配／释放非常频繁并且确实产生了明显的影响，你才应该考虑环形缓冲区的使用。否则的话，还是老老实实用最基本、最简单的队列缓冲区吧。还有一点需要说明一下：本文所提及的“存储空间”，不仅包括内存，还可能包括诸如硬盘之类的存储介质。

    ★环形缓冲区 vs 队列缓冲区

    ◇外部接口相似

    在介绍环形缓冲区之前，咱们先来回顾一下普通的队列。普通的队列有一个写入端和一个读出端。队列为空的时候，读出端无法读取数据；当队列满（达到最大尺寸）时，写入端无法写入数据。

    对于使用者来讲，环形缓冲区和队列缓冲区是一样的。它也有一个写入端（用于push）和一个读出端（用于pop），也有缓冲区“满”和“空”的状态。所以，从队列缓冲区切换到环形缓冲区，对于使用者来说能比较平滑地过渡。

    ◇内部结构迥异

    虽然两者的对外接口差不多，但是内部结构和运作机制有很大差别。队列的内部结构此处就不多啰嗦了。重点介绍一下环形缓冲区的内部结构。

    大伙儿可以把环形缓冲区的读出端（以下简称R）和写入端（以下简称W）想象成是两个人在体育场跑道上追逐（R追W）。当R追上W的时候，就是缓冲区为空；当W追上R的时候（W比R多跑一圈），就是缓冲区满。

    为了形象起见，去找来一张图并略作修改，如下：

    从上图可以看出，环形缓冲区所有的push和pop操作都是在一个固定的存储空间内进行。而队列缓冲区在push的时候，可能会分配存储空间用于存储新元素；在pop时，可能会释放废弃元素的存储空间。所以环形方式相比队列方式，少掉了对于缓冲区元素所用存储空间的分配、释放。这是环形缓冲区的一个主要优势。

    ★环形缓冲区的实现

    如果你手头已经有现成的环形缓冲区可供使用，并且你对环形缓冲区的内部实现不感兴趣，可以跳过这段。

    ◇数组方式 vs 链表方式

    环形缓冲区的内部实现，即可基于数组（此处的数组，泛指连续存储空间）实现，也可基于链表实现。

    数组在物理存储上是一维的连续线性结构，可以在初始化时，把存储空间一次性分配好，这是数组方式的优点。但是要使用数组来模拟环，你必须在逻辑上把数组的头和尾相连。在顺序遍历数组时，对尾部元素（最后一个元素）要作一下特殊处理。访问尾部元素的下一个元素时，要重新回到头部元素（第0个元素）。如下图所示：

    使用链表的方式，正好和数组相反：链表省去了头尾相连的特殊处理。但是链表在初始化的时候比较繁琐，而且在有些场合（比如后面提到的跨进程的IPC）不太方便使用。

    ◇读写操作

    环形缓冲区要维护两个索引，分别对应写入端（W）和读取端（R）。写入（push）的时候，先确保环没满，然后把数据复制到W所对应的元素，最后W指向下一个元素；读取（pop）的时候，先确保环没空，然后返回R对应的元素，最后R指向下一个元素。

    ◇判断“空”和“满”

    上述的操作并不复杂，不过有一个小小的麻烦：空环和满环的时候，R和W都指向同一个位置！这样就无法判断到底是“空”还是“满”。大体上有两种方法可以解决该问题。

    办法1：始终保持一个元素不用

    当空环的时候，R和W重叠。当W比R跑得快，追到距离R还有一个元素间隔的时候，就认为环已经满。当环内元素占用的存储空间较大的时候，这种办法显得很土（浪费空间）。

    办法2：维护额外变量

    如果不喜欢上述办法，还可以采用额外的变量来解决。比如可以用一个整数记录当前环中已经保存的元素个数（该整数>=0）。当R和W重叠的时候，通过该变量就可以知道是“空”还是“满”。

    ◇元素的存储

    由于环形缓冲区本身就是要降低存储空间分配的开销，因此缓冲区中元素的类型要选好。尽量存储值类型的数据，而不要存储指针（引用）类型的数据。因为指针类型的数据又会引起存储空间（比如堆内存）的分配和释放，使得环形缓冲区的效果打折扣。

    ★应用场合

    刚才介绍了环形缓冲区内部的实现机制。按照前一个帖子的惯例，我们来介绍一下在线程和进程方式下的使用。

    如果你所使用的编程语言和开发库中带有现成的、成熟的环形缓冲区，强烈建议使用现成的库，不要重新制造轮子；确实找不到现成的，才考虑自己实现。如果你纯粹是业余时间练练手，那另当别论。

    ◇用于并发线程

    和线程中的队列缓冲区类似，线程中的环形缓冲区也要考虑线程安全的问题。除非你使用的环形缓冲区的库已经帮你实现了线程安全，否则你还是得自己动手搞定。线程方式下的环形缓冲区用得比较多，相关的网上资料也多，下面就大致介绍几个。

    对于C++的程序员，强烈推荐使用boost提供的circular_buffer模板，该模板最开始是在boost 1.35版本中引入的。鉴于boost在C++社区中的地位，大伙儿应该可以放心使用该模板。

    对于C程序员，可以去看看开源项目circbuf，不过该项目是GPL协议的，不太爽；而且活跃度不太高；而且只有一个开发人员。大伙儿慎用！建议只拿它当参考。

    对于C#程序员，可以参考CodeProject上的一个示例。

    ◇用于并发进程

    进程间的环形缓冲区，似乎少有现成的库可用。大伙儿只好自己动手、丰衣足食了。

    适用于进程间环形缓冲的IPC类型，常见的有共享内存和文件。在这两种方式上进行环形缓冲，通常都采用数组的方式实现。程序事先分配好一个固定长度的存储空间，然后具体的读写操作、判断“空”和“满”、元素存储等细节就可参照前面所说的来进行。

    共享内存方式的性能很好，适用于数据流量很大的场景。但是有些语言（比如Java）对于共享内存不支持。因此，该方式在多语言协同开发的系统中，会有一定的局限性。

    而文件方式在编程语言方面支持很好，几乎所有编程语言都支持操作文件。但它可能会受限于磁盘读写（Disk I/O）的性能。所以文件方式不太适合于快速数据传输；但是对于某些“数据单元”很大的场合，文件方式是值得考虑的。

    对于进程间的环形缓冲区，同样要考虑好进程间的同步、互斥等问题，限于篇幅，此处就不细说了。

转自 http://tech.sina.com.cn/s/2009-07-30/00491005541.shtml