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java多线程：线程间通信
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一、背景 && 定义
多线程环境下，只要有并发问题，就要保证数据的安全性，一般指的是通过 synchronized 来进行同步。 另一个问题是，多个线程之间如何协作呢？ 我们看一个仓库出货问题（更具体一些，快餐店直接放好炸货的架子，不过每次只放一份） 假设仓库中只能存放一件商品，生产者将生产出来的产品放入仓库，消费者将仓库中产品取走进行消费；如果仓库中没有商品，那么生产者将产品放入仓库，否则停止生产并等待，直到仓库中的产品被消费者取走为止；如果仓库中放有产品，消费者可快速取走并消费，否则停止消费并等待，直到仓库中再次放入产品为止。这其实就是一个线程同步问题。生产者和消费者共享同一个资源，并且生产者和消费者之间互相依赖，互为条件。 如果一个快餐店： 先点单，餐出来之后再收钱。这种模式叫BIO-阻塞IO模式。 如果一个快餐店： 先收钱，收完钱消费者在旁边等。这种就是生产者-消费者模式。 这类问题里，同步的候只有 synchronized 是不够的，因为他虽然能解决资源的共享问题，实现资源的同步更新，但是无法在不同线程之间进行消息传递（通信）。 所以只有我们之前所说的加锁和排队是不够的，还要有通知。 定义：生产者和消费者在同一时间段内共用同一个存储空间，生产者往存储空间中添加产品，消费者从存储空间中取走产品，当存储空间为空时，消费者阻塞，当存储空间满时，生产者阻塞。 为了解决双方能力不等而等待的问题，引入对应的解决方案。生产者消费者模型是一种并发协作模型。 二、解决方式介绍 2.1 管程法 生产者：负责生产数据的模块（模块可能是方法、对象、线程、进程）；消费者：负责处理数据的模块（模块可能是方法、对象、线程、进程）；缓冲区：消费者不能直接使用生产者的数据，它们之间有个“缓冲区”（缓冲区一般是队列）。生产者和消费者都是通过缓冲区进行数据的 放 和 拿 。 这样的话，一来可以避免旱的旱死，涝的涝死的问题：不管哪一方过快或者过慢，缓冲区始终有一部分数据；二来能够达到生产者和消费者的解耦，不再直接通信，从而提高效率。 因为容器相当于一个输送商品的管道，所以成为管程法。 2.2 信号灯法采用类似红灯绿灯的模式，决定车走还是人走。 管程法使用容器的状态来控制，数据在容器中；而信号灯法只是用信号来给生产者和消费者提醒，他们的交互数据并不由信号灯来保管。 2.3 Object类jdk 里面 Object 类老早就有提供解决线程间通信的问题的方法： wait()：表示线程一直等待，直到其他线程通知（也就是调用了notify或者notifyAll方法），与sleep不同，会释放锁；wait(long timeout)：指定时间；notify()：唤醒一个处于等待状态的线程；notifyAll()：唤醒同一个对象上所有调用 wait() 方法的线程，优先级别高的线程优先调度。这几个方法都是在同步方法或者同步代码块中使用，否则会抛出异常。 （很多面试题问 Java 的 Object 类有哪些方法，都是希望得到关于这块的答案，引到多线程） 三、管程法实现管程法实现的四个角色： 生产者和消费者都是多线程；中间的缓冲区应该是一个容器，并且需要的是一个并发容器，java.util.concurrent包里面已经提供了；资源，也就是各个角色来回交换的商品。利用 Object 类的几个方法，来实现管程法，以下是代码示例： /** * 协作模型：生产者消费者模型实现：管程法 */ public class Cooperation1 { public static void main(String[] args) { Container container = new Container(); new Producer(container).start(); new Consumer(container).start(); } } /** * 生产者 */ class Producer extends Thread{ Container container; public Producer(Container container){ this.container = container; } @Override public void run() { //生产过程 for (int i=0; i Container container; public Consumer(Container container){ this.container = container; } @Override public void run() { //消费过程 for (int i=0; i Hamburger[] food = new Hamburger[10]; private int count = 0; //存储：生产 public synchronized void push(Hamburger hamburger){ if (count == food.length){ try { this.wait();//阻塞，但是等待消费者通知后会解除 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } food[count++] = hamburger; this.notifyAll();//说明存在数据了，通知消费者消费 } //获取：消费 public synchronized Hamburger pop(){ if (count ==0 ){ try { this.wait();//阻塞，直到生产者通知后会解除 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } Hamburger ans = food[--count]; this.notifyAll();//存在空余空间了，通知生产者生产 return ans; } } /** * 商品 */ class Hamburger{ int id; public Hamburger(int id) { this.id = id; } }其中的核心有这么几点： 容器相当于一个栈，是后进先出的；容器的两个方法对于资源的操作，一个和生产者交互，一个和消费者交互，除了 synchronized 修饰，因为两个方法是互斥的，所以利用 wait 和 notify 方法使他们完成阻塞和解除阻塞；生产者和容器交互，添加数据；消费者和容器交互，删除数据。前面关于 线程的阻塞问题，生命周期里的阻塞，完整的可能情况，就包含这里的阻塞情况：
和上一种通过容器的容量让线程之间互相通知的方法不同，信号灯法没有用数据缓存的方式，而是用信号灯来指示双方，对方是否已经准备好了要和你通信。 下面是一个 电视直播和观众的代码示例，通过信号灯，通知演员和观众直播，确保演员在演的时候，让观众来看。 /** * 协作模型：生产者消费者实现：信号灯法 */ public class Cooperation2 { public static void main(String[] args) { TV tv = new TV(); new Actor(tv).start(); new Fans(tv).start(); } } /** * 生产者：演员 */ class Actor extends Thread{ TV tv; public Actor(TV tv){ this.tv = tv; } @Override public void run() { for (int i=0; i this.tv.play("节目 " + i); }else{ this.tv.play("广告 " + i); } } } } /** * 消费者：观众 */ class Fans extends Thread{ TV tv; public Fans(TV tv){ this.tv = tv; } @Override public void run() { for (int i=0; i String voice; //信号灯，如果为真则演员准备，观众等待 //如果为假，则观众就位，演员等待 boolean flag = true; //表演方法：针对生产者 public synchronized void play(String voice){ //演员等待 if (!flag){ try { this.wait(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } this.voice = voice; System.out.println("表演 "+voice +" ing"); //唤醒观众 this.notifyAll(); this.flag = !flag; } //观看方法：针对消费者 public synchronized void watch(){ //观众等待 if (flag){ try { this.wait(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } System.out.println("观看 " + voice +" ing"); this.notifyAll(); this.flag = !flag; } }可以看到，相比管程法的核心区别是： TV 没有用一个容器存储数据，只是通过生产者是否生产，来决定信号灯的标志，以此通知消费者来消费。 显然这两种实现方法，有不同的适用场景，那就是决定于生产者消费者是否有数据沟通。 五、虚假唤醒问题对于上面的代码，一个生产者和一个消费者的模型，程序是没有问题的。 但是如果说我们把生产者和消费者线程的个数都增加的话，就会出现问题，可能会出现多生产（一个消费者买到的时候得到的number>1）、或出现逻辑错误（一个消费者买的时候number |
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