生产消费者模型概念以及代码

概念

何为生产消费者模型？在设计的角度上看，普通的进程间通信，可以认为发送信息与接收信息的人是同步的。

 生产者发信号消费者立刻就会收到。这样的做法虽然提高了效率，但是如果生产者和消费者一旦有一方出现问题就是影响另一方

比如：

 消费者消费数据，生产者也无法运行。必须等等消费者对上次数据处理完毕才并取走数据。

 生产者生产数据消费者就必须等待生产者生产完毕。

所以我们需要中间临时区域。

如果生产者生产快了，就间数据放入中间缓冲区，再去运行生产者后续代码。

如果消费者快了，直接去缓冲区取数据，不用等待生产者发送数据。

虽然多了中间层，需要数据2次转移，但是极大的好处就是，生产者不必等待消费者取数据，消费者也不必等待生产者发送数据，只有在缓冲区为空的时候消费者需要先让生产者生产数据是的串行，其他情况下都是生产者消费者是并发执行。

如果多生产者消费者的出现 

更是极大优化了程序的效率。

生产者1：正在执行生产数据代码

生产者2：获得“生产锁”发送数据到缓冲区

生产者3：未争夺到“生产锁”等待下次争锁，发送数据

消费者1：处理接收到的数据

消费者2：获得“消费锁”取缓冲区一份数据

消费者3：未争夺到“消费锁”等待下次争锁，发送数据

各干各的，只有在同时生产或同时取数据的过程中，同类别的角色才会发送互斥效益。

只有在数据未空或者满的情况下，生产者和消费者才会发送同步情况。

阻塞队列

阻塞队列代码：一把锁，因为他的缓冲区大小不是固定的，消费者生产数据会使得缓冲区大小减小，生产者相反，所以在阻塞队列中我们只能使用一把锁，必须也得互斥。

BlockQueue.hpp

#include  
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace std;

/
//创建自动锁->自动上锁，自动释放锁
class Auto_lock
{
public:
    Auto_lock(pthread_mutex_t* reMax)
        :_AMax(reMax)
    {
        pthread_mutex_lock(_AMax);
    }
    ~Auto_lock()
    {
        pthread_mutex_unlock(_AMax);
    }

private:
    pthread_mutex_t* _AMax;
};
/
//设置等待与唤醒函数
void wait(pthread_cond_t*cond,pthread_mutex_t* mtx)
{
    pthread_cond_wait(cond,mtx);
}

void weekup(pthread_cond_t*cond)
{
    pthread_cond_signal(cond);  
}

/
//建立临界资源与临界区代码
template 
class BQueue
{
    //检测bq空与满
    bool empty()
    {
        return _bq.empty();
    }
     bool full()
     {
         return _bq.size()==_capacity;
     }

public:
    BQueue(size_t capacity=5)
        : _capacity(capacity)
        ,_Full(new pthread_cond_t)
        ,_Empty(new pthread_cond_t)
        ,_mtx(new pthread_mutex_t)
        
    {
        //初始化条件变量
        pthread_mutex_init(_mtx,nullptr);
        pthread_cond_init(_Empty,nullptr);
        pthread_cond_init(_Full,nullptr);
    }

    void push(const Ty&x)
    {
        { //放入数据
            Auto_lock am(_mtx);
            while(full()) wait(_Full,_mtx);
            _bq.push(x);
            weekup(_Empty);
        }
    }
    
    void pop(Ty*x)
    {
        {   //取数据
            Auto_lock am(_mtx);
            while(empty()) wait(_Empty,_mtx);
            *x=_bq.front();
            _bq.pop();
            weekup(_Full);
        }
    }

    ~BQueue()
    {
        pthread_mutex_destroy(_mtx);
        pthread_cond_destroy(_Empty);
        pthread_cond_destroy(_Full);
        delete _mtx;
        delete _Empty;
        delete _Full;
    }


private:
    queue _bq;
    size_t _capacity;
    pthread_cond_t* _Full;
    pthread_cond_t* _Empty;
    pthread_mutex_t* _mtx;
    pthread_mutex_t* _mtx;
};
/

ConProd.cc

#include"teskblock.hpp"
#include"BlockQueue.hpp"

func_t Tesks[]={Task_1,Task_2,Task_3,Task_4};
/
//生产者线程运行
void*productor(void*ags)
{
    pthread_detach(pthread_self());
    BQueue*bq=(BQueue*)ags;
    while(1)
    {
        bq->push(Tesks[rand()%4]);
        cout<<" 生产者:"<*bq=(BQueue*)ags;
    while(1)
    {
        func_t ret;
        bq->pop(&ret);
        cout<<" 消费者:"< bq(5);
    pthread_t c1,c2,p1,p2;
    pthread_create(&c1,nullptr,consumer,(void*)&bq);
    pthread_create(&c2,nullptr,consumer,(void*)&bq);
    pthread_create(&p1,nullptr,productor,(void*)&bq);
    pthread_create(&p2,nullptr,productor,(void*)&bq);

    while(1);
    
}

test.hpp是任务头文件，这个可以自己写

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环形队列

概念为环形的缓冲区，生产区大小固定，消费者只需要在区域中放入数据，消费者也只是取数据，

减少的是有效数据与有效空间。

 4个空间允许4个生产者线程争夺互斥锁

3个数据允许3个消费者线程争夺互斥锁

这里的生产者和消费者们争夺的都是个角色的锁，只有在空间全部放满和所有数据去完的情况下，生产者和消费者才会见面。

P信号量最多7个，C信号量最多7个，C--会让P++，P--会让C--，2种线程不会破坏环形队列的大小，保证了环形队列大小一致性，这样对生产者和消费者做了再一次的解耦操作。

RingQueue.hpp

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;

const int DNum=7;
class Auto_Lock
{
public:
    Auto_Lock(pthread_mutex_t*lock)
        :_lock(lock)
    {
        pthread_mutex_lock(_lock);
    }
    ~Auto_Lock()
    {
        pthread_mutex_unlock(_lock);
    }
private:
    pthread_mutex_t*_lock;
};

class Auto_Sem
{
public:
    Auto_Sem(sem_t*P,sem_t*V)
        :_P(P)
        ,_V(V)
    {
        sem_wait(_P);

    }
    ~Auto_Sem()
    {
        sem_post(_V);
    }
private:
    sem_t*_P;
    sem_t*_V;
};



template
class RQueue
{
private:
    vector _Rq;
    sem_t*_Csem;
    sem_t*_Psem;
    pthread_mutex_t*_Clock;
    pthread_mutex_t*_Plock;
    size_t _index;
    size_t _outdex;

public:
    RQueue(int capacity=5)
        :_Rq(capacity)
        ,_Csem(new sem_t)
        ,_Psem(new sem_t)
        ,_Clock(new pthread_mutex_t)
        ,_Plock(new pthread_mutex_t)
        ,_index(0)
        ,_outdex(0)
    {
        cout<<"_Rq.size()"<<_Rq.size()<

ConProd.cc

#include "RingQueue.hpp"
#include "teskblock.hpp"

func_t Tasks[4]={Task_1,Task_2,Task_3,Task_4};

typedef func_t DataType;


void* consumer(void*ags)
{
    RQueue*rq=(RQueue*)ags;
    while(1)
    {
        DataType func;
        rq->pop(&func);
        cout<<"consumer:";
        func();
        // cout<<"consumer:"<*rq=(RQueue*)ags;
    while(1)
    {
        DataType&n=Tasks[rand()%4];
        rq->push(n);
        cout<<"productor:";
        n();
        // cout<<"productor:"<<<*rq=new RQueue(DNum);
    pthread_create(&c,nullptr,consumer,(void*)rq);
    pthread_create(&p,nullptr,productor,(void*)rq);
    pthread_join(c,nullptr);
    pthread_join(p,nullptr);
    delete rq;
}

test.hpp是任务头文件，这个可以自己写

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