1. 生产者消费者模型的相关概念

1.1 什么是生产者消费者模型

  生产者消费者模型是一种经典的并发编程的设计模式。其由三部分组成分别为生产者、消费者与共享资源缓冲区。

• 生产者： 生产任务、数据的线程或进程
• 消费者： 处理任务、数据的线程或进程
• 共享资源缓冲区： 任务与数据的暂存区，生产者向其中存储任务与数据，消费者从中获取任务与数据。简单来说，共享资源缓冲区，是一段临时保存数据的内存空间，一般使用某种数据结构对象充当（阻塞队列）

  生产者消费者模型中，其充当生产、消费角色的线程/进程，它们之间需要满足特定的关系，具体如下：

角色	关系
生产者 vs 生产者	互斥 || 同步（互斥，可能同步）
消费者 vs 消费者	互斥 || 同步（互斥，可能同步）
生产者 vs 消费者	互斥 && 同步

1.2 生产者消费者模型的优势作用

  生产者消费者模型是为了协调生产者与消费者之间协作。具体设计为，生产者生产的数据不再直接交给消费者，而是直接存入共享资源缓冲区。而消费者也不再从生产者手中获取数据，则是转为从共享资源缓冲区中获取存入的历史数据。通过这样的设计方式，让生产与消费的操作解耦合，提高更好的并发度，并且支持生产者、消费者之间的忙先不均。
  生产者消费者模型高效与并发度好的原因为，支持生产任务与处理任务或数据的并发。当生产者竞争锁或是生产任务、数据时，消费者可执行自己的任务，或是直接从缓冲区中获取存储的历史任务、数据。消费者执行任务不影响生产者获取、生产任务。

2. 多线程简单实现生产者消费者模型

2.1 设计方案

1. 生产者消费者模型的实体选择：

• 生产者：创建一批线程向共享资源缓冲区中生产任务
• 消费者：创建一批线程从共享资源缓冲区获取任务并处理
• 共享资源缓冲区：此处使用自定义的阻塞队列（BlockQueue）实现，保证生产者、消费者访问其时互斥且同步

2.阻塞队列（BlockQueue）的实现：

成员变量	作用
queue<T>	用于存储任务、数据的队列
int _cap	队列的容量大小
pthread_mutex_t _mutex	访问阻塞队列时控制互斥的锁
pthread_cond_t _productor_cond	控制生产者同步的条件变量
pthread_cond_t _consumer_cond	控制消费者同步的条件变量
int _productor_wait_num	在条件变量处阻塞等待的生产者线程数量
int _consumer_wait_num	在条件变量处阻塞等待的消费者线程数量

成员函数	作用
void Equeue(T& data)	将生产者生产的数据入队列
void Pop(T* data)	从队列中获取历史的数据，采用输出型参数的方式
bool IsFull()	检测队列是否满了
bool IsEmpty()	检测队列是否为空

• 互斥： 阻塞队列的入队与出队操作都必须是互斥的，即保证无论何时，无论是生产者还是消费者线程都只能有一个线程在访问阻塞队列。
• 同步： 除此之外，还要保证生产者与消费者之间的同步，即队列中数据存储已慢，则阻塞生产者，队列中没有数据，则阻塞消费者，确保生产与消费的整个过程可以正常进行。
• 条件变量的优化： 当没有生产者或消费者在条件变量下阻塞等待时，就可以选择不需要再去将对应的条件变量唤醒。

3. 程序的主干逻辑与函数

2.2 代码实现

2.2.1 线程类

#ifndef THREAD_MODULE
#define THREAD_MODULE
#include <pthread.h>
#include <iostream>
using namespace std;
#include <functional>namespace ThreadModule
{template<typename T>using func_t = function<void(T&)>;template<typename T>class Thread{public:Thread(func_t<T> func, T& data, string name = "none-thread"):_func(func), _data(data), _name(name), _stop(true){}~Thread(){}void Execute(){_func(_data);}static void* threadroutine(void* arg){Thread<T>* ptd = static_cast<Thread<T>*>(arg);ptd->Execute();return nullptr;}bool start(){int n = pthread_create(&_tid, nullptr, threadroutine, this);if(n){return false; }_stop = false;return true;}void join(){if(!_stop){pthread_join(_tid, nullptr);}}void detach(){if(!_stop){pthread_detach(_tid);}}string name(){return _name;}void stop(){_stop = true;}private:pthread_t _tid;string _name;func_t<T> _func;T& _data;bool _stop;};}#endif

2.2.2 BlockQueue类

#ifndef BLOCK_QUEUE_HPP
#define BLOCK_QUEUE_HPP#include <queue>
#include <pthread.h>template<typename T>
class BlockQueue
{
public:BlockQueue(int cap){_cap = cap;pthread_mutex_init(&_mutex, nullptr);pthread_cond_init(&_consumer_cond, nullptr);pthread_cond_init(&_productor_cond, nullptr);_consumer_wait_num = 0;_productor_wait_num = 0;}bool IsFull(){return _q.size() == _cap;}bool IsEmpty(){return _q.empty();}void Enqueue(T& data){pthread_mutex_lock(&_mutex);while(IsFull()){_productor_wait_num++;pthread_cond_wait(&_productor_cond, &_mutex);_productor_wait_num--;}_q.push(data);if(_consumer_wait_num > 0)//当有正在等待的消费者时pthread_cond_signal(&_consumer_cond);//生产了继续消费pthread_mutex_unlock(&_mutex);}void Pop(T* data){pthread_mutex_lock(&_mutex);while(IsEmpty()){_consumer_wait_num++;pthread_cond_wait(&_consumer_cond, &_mutex);_consumer_wait_num--;}*data = _q.front();_q.pop();if(_productor_wait_num > 0)//当有正在阻塞等待的生产者时pthread_cond_signal(&_productor_cond);//消费了继续生产pthread_mutex_unlock(&_mutex);}~BlockQueue(){pthread_mutex_destroy(&_mutex);pthread_cond_destroy(&_consumer_cond);pthread_cond_destroy(&_productor_cond);}private:std::queue<T> _q;    //队列存储数据int _cap;            //阻塞队列的容量pthread_mutex_t _mutex;pthread_cond_t _consumer_cond;pthread_cond_t _productor_cond;int _consumer_wait_num;int _productor_wait_num;
};#endif

  条件变量的阻塞判断条件应设为为while，不能设置为if，这是因为pthread_cond_wait可能会出错返回导致继续执行后续代码。可此时唤醒条件并未满足，条件变量并没有被真的唤醒，此种情况被称为伪唤醒。if条件判断语句并不能预防此种伪唤醒的错误情况，所以，一般条件变量的阻塞判断条件会被设置为while检测，保证代码的健壮性。

2.2.3 任务类

#ifndef TASK_HPP
#define TASK_HPP
#include <functional>
#include <iostream>
using namespace std;//使用仿函数
class Task
{
public://无参构造，用于消费者创建接收数据Task(){}Task(int x, int y):_x(x), _y(y){}~Task(){}void toDebugQuestion(){cout << _x << " + " << _y << " =?" << endl;}void toDebugAnswer(){cout << _x << " + " << _y << " = " << _x + _y << endl;}private:int _x;int _y;int _sum;
};#endif

2.2.4 主干代码

#include "Thread.hpp"
#include "BlockQueue.hpp"
#include <vector>
using namespace ThreadModule;
#include <unistd.h>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include "Task.hpp"using blockqueue_t = BlockQueue<Task>;void ProductorRun(blockqueue_t& bq)
{while(true){sleep(1);//生产慢Task t(rand() % 10, rand() % 10);bq.Enqueue(t);t.toDebugQuestion();}
}void ConsumerRun(blockqueue_t& bq)
{Task t;while(true){//sleep(1);//消费慢bq.Pop(&t);t.toDebugAnswer();}
}void StartComm(vector<Thread<blockqueue_t> >& threads, blockqueue_t& bq, func_t<blockqueue_t> func, int num, string who)
{for(int i = 0; i < num; i++){string name = who + '-' + to_string(i + 1);threads.emplace_back(func, bq, name);threads.back().start();cout << name << " create success..." << endl;}
}void StartProductor(vector<Thread<blockqueue_t> >& threads, blockqueue_t& bq, int num)
{StartComm(threads, bq, ProductorRun, num, "Productor");
}void StartConsumer(vector<Thread<blockqueue_t> >& threads, blockqueue_t& bq, int num)
{StartComm(threads, bq, ConsumerRun, num, "Consumer");
}void WaitAllThreads(vector<Thread<blockqueue_t> >& threads)
{for(auto& thread : threads){thread.join();}
}int main()
{srand((size_t)time(nullptr));vector<Thread<blockqueue_t> > threads;blockqueue_t bq(5);StartProductor(threads, bq, 3);StartConsumer(threads, bq, 5);WaitAllThreads(threads);return 0;
}