生产者消费者模式
本篇文章会从生产者消费者模式的定义、特点、流程等方面为大家展开介绍，并带大家手把手来实现一下生产者消费者模式。
一、 简介
生产者消费者模式是一种并发设计模式，用于解决多线程环境下生产者和消费者之间的协作和数据共享问题。在这个模式中，有两种不同的角色：生产者和消费者，它们共同操作一个共享的缓冲区，以实现线程间的安全通信。
它的应用场景和优点如下：
-
异步任务处理：在异步编程中，生产者可以生成异步任务，而消费者负责处理这些任务。生产者消费者模式可以有效地协调异步任务的生成和处理，提高系统的响应速度。
-
缓冲区处理：当生产者和消费者的处理速度不一致时，通过引入缓冲区，可以平衡两者之间的速度差异。生产者将数据放入缓冲区，而消费者从缓冲区中获取数据，使两者能够独立运行，提高系统的效率。
-
任务调度：在任务调度系统中，生产者可以生成需要执行的任务，而消费者负责执行这些任务。通过生产者消费者模式，可以灵活地管理和调度任务，实现任务的分发和执行的解耦。
-
消息队列： 生产者消费者模式常用于消息队列的实现。生产者向队列中发送消息，而消费者从队列中获取消息进行处理。这种模式使得消息的生成和处理能够异步进行，提高了系统的可伸缩性和可维护性。
-
解耦生产者和消费者： 生产者和消费者之间的解耦使得系统更加灵活和可维护。可以独立地修改和扩展生产者和消费者的实现，而不影响整个系统的稳定性。
二、角色
在生产者消费者模式中有三个角色，分别是生产者、消费者和缓冲区，下面为大家分别介绍这两个角色的职责和特点：
生产者
生产者主要的职责是生成数据并将数据放入共享的缓冲区，并在缓冲区已满时进行等待。
它的特点是：
-
独立运行：可以以自己的速度生成数据，而不必等待消费者的处理。
-
数据生成：主要关注数据的生成和放置，不涉及具体的数据处理逻辑，不关心数据的最终用途。
-
可能阻塞：当缓冲区已满时，生产者可能会被阻塞，以此确保生产者和消费者之间的同步。
-
任务分配：生产者可以根据需求，将生成的数据进行分配和调度，将数据分发给不同的消费者进行处理。
消费者
消费者主要的职责是从共享的缓冲区中获取数据并进行处理，并在缓冲区为空时进行等待。
它的特点是：
-
独立运行： 它可以以自己的速度从缓冲区中获取数据，而不必等待生产者的生成。
-
数据处理： 主要关注对获取的数据的处理，而不涉及数据的生成过程。
-
可能阻塞： 当缓冲区为空时，消费者可能会被阻塞，这确保了生产者和消费者之间的同步。
-
任务执行： 消费者可能负责实际执行任务的逻辑，如处理消息、执行计算等，取决于具体应用场景。
缓冲区
缓冲区在生产者消费者模式中起到了关键的作用，其主要作用是作为生产者和消费者之间的中介，用于存储生产者生成的数据，以便消费者能够安全、有序地获取这些数据。
缓冲区相当于提供了一个同步点，使得生产者和消费者能够协调它们的操作。缓冲区提供一定量的数据，生产者生成数据放入缓冲区，消费者从缓冲区获取数据，两者之间通过缓冲区进行间接通信，不需要直接依赖对方的状态，这样可以使得两者之间可以异步操作，而不会导致数据丢失或不一致。
它的重要性如下：
-
防止竞态条件： 避免了生产者和消费者之间的竞态条件，确保了在多线程环境中的数据访问的正确性。
-
提高系统吞吐量： 缓冲区的使用可以提高系统的吞吐量，使得生产者和消费者能够以各自的速度进行操作，而不会互相阻塞。
-
减少资源竞争： 缓冲区作为共享的数据结构，通过合适的同步机制，减少了对共享资源的竞争，提高了系统的效率。
-
增加系统灵活性： 缓冲区的引入使得系统更加灵活，可以调整缓冲区的大小以满足不同场景的需求，同时提供了一个中介层，使得系统的不同部分能够独立演化而不影响整体结构。
三、基本流程
生产者将数据放入缓冲区的步骤
生产者将数据放入缓冲区的过程包括获取互斥锁，检查缓冲区状态，将生成的数据放入缓冲区，然后释放互斥锁。
消费者从缓冲区获取数据的步骤
消费者从缓冲区获取数据的过程包括获取互斥锁，检查缓冲区状态，获取数据进行处理，然后释放互斥锁。
可能有人会问，“ 为什么使用缓冲区，而不是直接生产者和消费者直接通信？”
使用缓冲区的主要原因在于解耦和同步。缓冲区作为一个中介，提供了一个独立的数据存储空间，使得生产者和消费者可以独立运行，不需要即时通信。这种解耦性增加了系统的灵活性，允许生产者和消费者以各自的速度操作数据，而不必互相等待。同时，缓冲区通过同步机制确保了线程安全，防止了数据竞争和不一致性问题，从而提高了系统的稳定性和可维护性。
四、手把手带大家实现
首先要明确，生产者消费者模式分为四种，分别是 一对一、一对多、多对一、多对多，对于不同的模式，都有细微的差距，下面一一展开讲解：
在正式开始写代码之前，我们先写一个输出包，以便于后续打印需要的信息。我们在项目根目录下创建一个 out 目录，然后创建一个 out.go 文件，代码如下：
package out
import "fmt"
// Out 输出
type Out struct {
data chan interface{}
}
// 单例模式
var out *Out
// NewOut 初始化
func NewOut() *Out {
if out == nil {
out = &Out{
data: make(chan interface{}, 65535), // 这里必须设置缓冲区
}
}
return out
}
// Println out 的写入方法
func Println(i interface{}) {
out.data <- i
}
// OutPut 将 out 内所有数据全部输出
func (o *Out) OutPut() {
for {
select {
case i := <-o.data:
fmt.Println(i)
}
}
}一对一
首先我们定义一个任务结构体，生产者生成的任务就是一个带有 ID 的任务，然后消费任务的逻辑就是将该任务的 ID 打印出来：
// Task 任务
type Task struct {
ID int64
}
// 消费任务
func (t *Task) run() {
out.Println(t.ID)
}然后定义一个缓冲区，用于存放生产者生产的任务，这里采用 带缓存的channel 来做缓冲区，并且给生产者需要生产的任务数量赋值：
// 缓冲池
var taskCh = make(chan Task, 10)
// 生产者需要生产的任务数量
const taskNum int64 = 10000接着写我们的生产者逻辑，因为是一对一，所以只有一个生产者，那么在该生产者生产完任务之后就可以将生产者通道关闭。需要注意的是，如果这里没有关闭的话，可能会导致后续消费者误以为还有任务在生产一直等待，导致死锁：
func producer(wo chan<- Task) {
var i int64
for i = 1; i <= taskNum; i++ {
t := Task{
ID: i,
}
wo <- t
}
// 单个生产者就可以直接关闭通道了，关闭后，消费者任然可以消费
close(wo)
}再来看消费者逻辑，消费者的话，直接用 for - range 的方式阻塞等待生产者生产任务即可，待生产者生产完成之后，会主动关闭通断，消费者消费完成之后，就会结束 for - range 循环了：
func consumer(ro <-chan Task) {
for t := range ro {
if t.ID != 0 {
t.run()
}
}
}最后就是我们的执行函数，由于我们不知道什么时候生产者和消费者完成了自己负责的任务，于是我们通过 sync.WaitGroup 来作协程通知，以确保生产者任务生产完毕且消费者任务消费完毕：
func Exec() {
wg := &sync.WaitGroup{}
wg.Add(2)
go func(wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
producer(taskCh)
}(wg)
go func(wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
consumer(taskCh)
}(wg)
wg.Wait()
out.Println("执行成功")
}在使用 sync.WaitGroup 进行函数传参时需要注意，由于 Go 语言的函数传参是值传递，如果只传递的是值的话，在函数内部执行 Done() 操作是不会影响到函数外的计数器的数量的，所以如果要传参，就需要使用指针进行传递。
完整代码
package one_one
import (
"main/out"
"sync"
)
// Task 任务
type Task struct {
ID int64
}
// 消费任务
func (t *Task) run() {
out.Println(t.ID)
}
/* 可能存在的问题
1、生产者通道未关闭，消费者未结束，wg.Wait()没有等待，导致死锁
2、wg 传参时，如果是值传递，可能会导致wg.Wait()没有被 Done 为零
*/
// 缓冲池
var taskCh = make(chan Task, 10)
// 生产者需要生产的任务数量
const taskNum int64 = 10000
// 一个生产者
func producer(wo chan<- Task) {
var i int64
for i = 1; i <= taskNum; i++ {
t := Task{
ID: i,
}
wo <- t
}
// 单个生产者就可以直接关闭通道了，关闭后，消费者任然可以消费
close(wo)
}
// 一个消费者
func consumer(ro <-chan Task) {
for t := range ro {
if t.ID != 0 {
t.run()
}
}
}
func Exec() {
wg := &sync.WaitGroup{}
wg.Add(2)
go func(wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
producer(taskCh)
}(wg)
go func(wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
consumer(taskCh)
}(wg)
wg.Wait()
out.Println("执行成功")
}一对多
一对多的话，还是一个生产者去生产任务，但是多个消费者去消费任务，这里我们只需要在 “ 一对一 ” 的基础上修改 Exec() 函数，开多个消费者进行消费即可，消费逻辑也不需要进行修改。这里需要强调一点，由于 Go 语言中 chennel 是线程安全的，故这里多个消费者去竞争任务的时候，不会出现线程安全的问题，我们也不需要额外加锁去作兜底。
我们这里就通过任务的增量逐渐来开新的消费者去消费：
func Exec() {
wg := &sync.WaitGroup{}
wg.Add(1)
go func(wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
producer(taskCh)
}(wg)
var i int64
for i = 0; i < taskNum; i++ {
if i%100 == 0 { // 根据任务增量来逐渐开新的消费者去消费
wg.Add(1)
go func(wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
consumer(taskCh)
}(wg)
}
}
wg.Wait()
out.Println("执行成功")
}每 100 个任务，就开一个消费者去消费。这里并不是将 100 个任务分配给指定的消费者，而是多个消费者去缓冲区中竞争任务来处理执行。
完整代码
package one_many
import (
"main/out"
"sync"
)
// Task 任务
type Task struct {
ID int64
}
// 消费任务
func (t *Task) run() {
out.Println(t.ID)
}
/* 可能存在的问题
1、channel 是线程安全的，多个消费者同时去消费不存在 数据竞争问题
2、wg 传参时，如果是值传递，可能会导致wg.Wait()没有被 Done 为零
*/
// 缓冲池
var taskCh = make(chan Task, 10)
// 生产者需要生产的任务数量
const taskNum int64 = 10000
// 一个生产者
func producer(wo chan<- Task) {
var i int64
for i = 1; i <= taskNum; i++ {
t := Task{
ID: i,
}
wo <- t
}
// 单个生产者就可以直接关闭通道了，关闭后，消费者任然可以消费
close(wo)
}
// 一个消费者
func consumer(ro <-chan Task) {
for t := range ro {
if t.ID != 0 {
t.run()
}
}
}
func Exec() {
wg := &sync.WaitGroup{}
wg.Add(1)
go func(wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
producer(taskCh)
}(wg)
var i int64
for i = 0; i < taskNum; i++ {
if i%100 == 0 { // 根据任务增量来逐渐开新的消费者去消费
wg.Add(1)
go func(wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
consumer(taskCh)
}(wg)
}
}
wg.Wait()
out.Println("执行成功")
}多对一
多对一的话，就是需要多个生产者生产任务，而只有一个消费者去消费任务，所以这里的消费者逻辑不需要进行更改。而生产者逻辑，我们这里规定每个生产者需要生产的任务数量 nums，然后生产者逻辑就是：从当前任务编号开始生产，生产 nums 个，然后就可以停止生产了，如下：
// 多个生产者
func producer(wo chan<- Task, startNum int64, nums int64) {
var i int64
for i = startNum; i < startNum+nums; i++ {
t := Task{
ID: i,
}
wo <- t
}
}同样，Exec()执行逻辑中，我们去做一个多对一的生产者消费者逻辑。我们限制每个生产者生产 nums 个任务，即每 nums 个任务开一个新的生产者去生产。同时为了保证生产者任务生产完毕，我们使用 pwg.Add(1) 在生产任务前将计数器 ++，在生产任务结束后，用pwg.Done() 将计数器 --。
还是一样的，为了保证生产者和消费者都完成了任务，我们使用 wg.Add(1) 在生产者和消费者在工作前将计数器 ++，在生产者和消费者完成工作后将计数器 --。
func Exec() {
// 保证生产者任务生产完毕
wg := &sync.WaitGroup{}
// 保证生产者任务生产完毕后，将 channel 关闭
pwg := &sync.WaitGroup{}
var i int64
wg.Add(1)
for i = 0; i < taskNum; i += nums {
if i >= taskNum {
break
}
// 每个生产者生产 100 个任务
wg.Add(1)
pwg.Add(1)
// 问题2：参数传递
go func(i int64) {
defer wg.Done()
defer pwg.Done()
producer(taskCh, i, nums)
}(i)
}
go func() {
defer wg.Done()
consumer(taskCh)
}()
pwg.Wait()
// 这里需要注意，问题 1
go close(taskCh)
wg.Wait()
out.Println("执行成功")
}这里需要注意的两个问题：一个是，在 for 循环中的变量 i 可能会存在内存共享的问题，因为在可能在本次循环中 i 的值为 199，但是在协程开始执行后，传入 producer() 函数的 i 的值就变成了 200，所以这里需要用参数将 i 的值传到对应的协程中。另一个问题是，在关闭通道 close(taskch) 的时候，这里可能会存在一个极小的时间差，可能会存在还有协程在往通道里面写数据，所以这里用 go(close) 会保险一点。
完整代码
package many_one
import (
"main/out"
"sync"
)
// Task 任务
type Task struct {
ID int64
}
// 消费任务
func (t *Task) run() {
out.Println(t.ID)
}
/* 可能存在的问题
1、go close 去关闭channel，因为可能还有协程在向里面写数据，有极小的时间差
2、生产者在生产的时候，可能存在数据竞争问题
*/
// 缓冲池
var taskCh = make(chan Task, 10)
// 生产者需要生产的任务数量
const taskNum int64 = 10000
// 每个生产者生产的任务数量，100
const nums int64 = 100
// 多个生产者
func producer(wo chan<- Task, startNum int64, nums int64) {
var i int64
for i = startNum; i < startNum+nums; i++ {
t := Task{
ID: i,
}
wo <- t
}
}
// 一个消费者
func consumer(ro <-chan Task) {
for t := range ro {
if t.ID != 0 {
t.run()
}
}
}
func Exec() {
// 保证生产者任务生产完毕
wg := &sync.WaitGroup{}
// 保证生产者任务生产完毕后，将 channel 关闭
pwg := &sync.WaitGroup{}
var i int64
wg.Add(1)
for i = 0; i < taskNum; i += nums {
if i >= taskNum {
break
}
// 每个生产者生产 100 个任务
wg.Add(1)
pwg.Add(1)
// 问题2：参数传递
go func(i int64) {
defer wg.Done()
defer pwg.Done()
producer(taskCh, i, nums)
}(i)
}
go func() {
defer wg.Done()
consumer(taskCh)
}()
pwg.Wait()
// 这里需要注意，问题 1
go close(taskCh)
wg.Wait()
out.Println("执行成功")
}多对多
多对多的话，就比较接近现实中的场景了。会有源源不断的生产者生产任务，就会有消费者不断地去消费任务，它们都不会主动退出，靠人为信号退出 goroutine。因此，我们需要先定义一个全局停止运行的信号：
// 停止运行的信号
var done = make(chan struct{})生产者由于是无限生产，那毫无疑问生产者逻辑是写在一个 for 循环内的，这里为了避免缓冲区满了，生产者因为阻塞而导致无法接收到 done 信号，我们配合 select 来实现：
func producer(wo chan<- Task, done chan struct{}) {
var i int64
for {
if i >= TaskNum { // 无限生产
i = 0
}
i++
t := Task{
ID: i,
}
// 可以防止因为生产者阻塞，而导致关闭信号无法关闭
select {
case wo <- t:
case <-done:
out.Println("生产者退出")
return
}
}
}同样，我们的消费者逻辑肯定也是放在 for 循环中来写，并且也配合 select 来接收信号：
func consumer(ro <-chan Task, done chan struct{}) {
for {
select {
case t := <-ro:
if t.ID != 0 {
t.run()
}
case <-done: // 这里如果直接退出的话，可能 channel 里面还有值没有被消费（有缓存区的情况）
for t := range ro { // 生产者那边已经停止，消息不会再生产。消费者这里将所有消息消费后，就可以 退出了
if t.ID != 0 {
t.run()
}
}
out.Println("消费者退出")
return
}
}
}在接收到 done 信号后，这里有一个小坑：可能此时缓冲区中还存在任务没有被消费。故我们应该在退出运行前，再消费执行一次消费逻辑，保证缓冲区中没有任务剩余。
执行函数的逻辑就很简单了，直接异步开多个生产者和消费者同时运行即可。这里也需要注意先关闭信号，再关闭通道，如果反过来了，就可能会导致向已关闭的 channel 内写入数据，会报异常。
package many_many
import (
"main/out"
"time"
)
// Task 任务
type Task struct {
ID int64
}
// 消费任务
func (t *Task) run() {
out.Println(t.ID)
}
/* 可能存在的问题
1、生产者 和 消费者 都不主动退出，靠信号退出 goroutine
2、源源不断地生产，消费者也不间断。
*/
// 缓冲池
var taskCh = make(chan Task, 10)
// 停止运行的信号
var done = make(chan struct{})
// TaskNum 生产者需要生产的任务数量
const TaskNum int64 = 10000
func producer(wo chan<- Task, done chan struct{}) {
var i int64
for {
if i >= TaskNum { // 无限生产
i = 0
}
i++
t := Task{
ID: i,
}
// 可以防止因为生产者阻塞，而导致关闭信号无法关闭
select {
case wo <- t:
case <-done:
out.Println("生产者退出")
return
}
}
}
func consumer(ro <-chan Task, done chan struct{}) {
for {
select {
case t := <-ro:
if t.ID != 0 {
t.run()
}
case <-done: // 这里如果直接退出的话，可能 channel 里面还有值没有被消费（有缓存区的情况）
for t := range ro { // 生产者那边已经停止，消息不会再生产。消费者这里将所有消息消费后，就可以 退出了
if t.ID != 0 {
t.run()
}
}
out.Println("消费者退出")
return
}
}
}
func Exec() {
// 多个生产者
go producer(taskCh, done)
go producer(taskCh, done)
go producer(taskCh, done)
go producer(taskCh, done)
go producer(taskCh, done)
go producer(taskCh, done)
go producer(taskCh, done)
go producer(taskCh, done)
// 多个消费者
go consumer(taskCh, done)
go consumer(taskCh, done)
go consumer(taskCh, done)
go consumer(taskCh, done)
go consumer(taskCh, done)
go consumer(taskCh, done)
go consumer(taskCh, done)
time.Sleep(time.Second * 5)
// 一定要先关闭 done，再关闭通道。防止向已关闭的 channel 写入数据，报异常
close(done)
close(taskCh)
out.Println("执行成功")
}
五、总结
生产者消费者模式的核心思想是通过共享缓冲区实现生产者和消费者之间的解耦，使得生产者生成数据并放入缓冲区，而消费者从缓冲区获取数据进行处理。
关键的实现要点包括同步机制，阻塞和唤醒机制，以及解耦生产者和消费者的直接依赖关系。这种模式通过平衡数据生成和处理的速度，提高了系统的灵活性和效率，适用于多线程环境下的异步数据交换。