历史潮流浩浩荡荡,顺之则昌,逆之则亡。——孙中山

Java生产者消费者模型实践五

JAVA 徐承恩 968℃

回顾前面做一些实验,你会发现,实现一的并发性能高于实现二、三。暂且不关心BlockingQueue的具体实现,来分析看如何优化实现三(与实现二的思路相同,性能相当)的性能。

分析实现三的瓶颈

最好的查证方法是记录方法执行时间,这样可以直接定位到真正的瓶颈。但此问题较简单,我们直接用“瞪眼法”分析。

实现三的并发瓶颈很明显,因为在锁 BUFFER_LOCK 看来,任何消费者线程与生产者线程都是一样的。换句话说,同一时刻,最多只允许有一个线程(生产者或消费者,二选一)操作缓冲区 buffer。

而实际上,如果缓冲区是一个队列的话,“生产者将产品入队”与“消费者将产品出队”两个操作之间没有同步关系,可以在队首出队的同时,在队尾入队。理想性能可提升至实现三的两倍

去掉这个瓶颈

那么思路就简单了:需要两个锁 CONSUME_LOCKPRODUCE_LOCKCONSUME_LOCK控制消费者线程并发出队,PRODUCE_LOCK控制生产者线程并发入队;相应需要两个条件变量NOT_EMPTYNOT_FULLNOT_EMPTY负责控制消费者线程的状态(阻塞、运行),NOT_FULL负责控制生产者线程的状态(阻塞、运行)。以此让优化消费者与消费者(或生产者与生产者)之间是串行的;消费者与生产者之间是并行的。

package com.github.xuchengen.concurrent.impl;

import com.github.xuchengen.concurrent.AbsConsumer;
import com.github.xuchengen.concurrent.AbsProducer;
import com.github.xuchengen.concurrent.Model;
import com.github.xuchengen.concurrent.Task;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
 * 基于锁条件实现
 * 作者:徐承恩
 * 邮箱:xuchengen@gmail.com
 * 日期:2019/12/12
 */
public class LockConditionModel2 implements Model {

    private final Lock CONSUME_LOCK = new ReentrantLock();

    private final Condition NOT_EMPTY = CONSUME_LOCK.newCondition();

    private final Lock PRODUCE_LOCK = new ReentrantLock();

    private final Condition NOT_FULL = PRODUCE_LOCK.newCondition();

    private final Buffer<Task> buffer = new Buffer<>();

    private AtomicInteger bufLen = new AtomicInteger(0);

    private final int cap;

    private final AtomicInteger increTaskNo = new AtomicInteger(0);

    public LockConditionModel2(int cap) {
        this.cap = cap;
    }

    @Override
    public Runnable newRunnableConsumer() {
        return new ConsumerImpl();
    }

    @Override
    public Runnable newRunnableProducer() {
        return new ProducerImpl();
    }

    private class ConsumerImpl extends AbsConsumer {
        @Override
        public void consume() throws InterruptedException {
            int newBufSize = -1;
            CONSUME_LOCK.lockInterruptibly();
            try {
                while (bufLen.get() == 0) {
                    System.out.println("buffer is empty...");
                    NOT_EMPTY.await();
                }

                Task task = buffer.poll();

                assert task != null;
                // 固定时间范围的消费,模拟相对稳定的服务器处理过程
                Thread.sleep(500 + (long) (Math.random() * 500));
                System.out.println("consume: " + task.no);

                newBufSize = bufLen.decrementAndGet();
                if (newBufSize > 0) {
                    // 非空唤醒继续消费
                    NOT_EMPTY.signalAll();
                }
            } finally {
                CONSUME_LOCK.unlock();
            }
            if (newBufSize < cap) {
                PRODUCE_LOCK.lockInterruptibly();
                try {
                    // 未满唤醒生产者继续生产
                    NOT_FULL.signalAll();
                } finally {
                    PRODUCE_LOCK.unlock();
                }
            }
        }
    }


    private class ProducerImpl extends AbsProducer {
        @Override
        public void produce() throws InterruptedException {
            // 不定期生产,模拟随机的用户请求
            Thread.sleep((long) (Math.random() * 1000));
            int newBufSize = -1;
            PRODUCE_LOCK.lockInterruptibly();
            try {
                while (bufLen.get() == cap) {
                    System.out.println("buffer is full...");
                    NOT_FULL.await();
                }
                Task task = new Task(increTaskNo.getAndIncrement());
                buffer.offer(task);
                newBufSize = bufLen.incrementAndGet();
                System.out.println("produce: " + task.no);
                if (newBufSize < cap) {
                    // 未满唤醒继续消费
                    NOT_FULL.signalAll();
                }
            } finally {
                PRODUCE_LOCK.unlock();
            }
            if (newBufSize > 0) {
                CONSUME_LOCK.lockInterruptibly();
                try {
                    // 非空唤醒消费者继续消费
                    NOT_EMPTY.signalAll();
                } finally {
                    CONSUME_LOCK.unlock();
                }
            }
        }
    }

    private static class Buffer<E> {
        private Node head;
        private Node tail;

        Buffer() {
            // dummy node
            head = tail = new Node(null);
        }

        public void offer(E e) {
            tail.next = new Node(e);
            tail = tail.next;
        }

        public E poll() {
            head = head.next;
            E e = head.item;
            head.item = null;
            return e;
        }

        private class Node {
            E item;
            Node next;

            Node(E item) {
                this.item = item;
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Model model = new LockConditionModel2(3);
        for (int i = 0; i < 2; i++) {
            new Thread(model.newRunnableConsumer()).start();
        }
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            new Thread(model.newRunnableProducer()).start();
        }
    }

}

需要注意的是,由于需要同时在UnThreadSafe的缓冲区 buffer 上进行消费与生产,我们不能使用实现二、三中使用的队列了,需要自己实现一个简单的缓冲区 Buffer。Buffer要满足以下条件:

  • 在头部出队,尾部入队
  • 在poll()方法中只操作head
  • 在offer()方法中只操作tail

还能进一步优化吗

我们已经优化掉了消费者与生产者之间的瓶颈,还能进一步优化吗?

如果可以,必然是继续优化消费者与消费者(或生产者与生产者)之间的并发性能。然而,消费者与消费者之间必须是串行的,因此,并发模型上已经没有地方可以继续优化了。

仔细分析下,实现四中的signalAll都可以换成signal。这里为了屏蔽复杂性,回避了这个优化。

不过在具体的业务场景中,一般还能够继续优化。如:

  • 并发规模中等,可考虑使用CAS代替重入锁
  • 模型上不能优化,但一个消费行为或许可以进一步拆解、优化,从而降低消费的延迟
  • 一个队列的并发性能达到了极限,可采用“多个队列”(如分布式消息队列等)

这4种写法的本质相同——都是在使用或实现BlockingQueue。实现一直接使用BlockingQueue,实现四实现了简单的BlockingQueue,而实现二、三则实现了退化版的BlockingQueue(性能降低一半)。

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