给产品经理讲技术丨技术进阶：生产者与消费者模式

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为了响应国家万众创业的号召，你开了一家外卖餐厅。餐厅里有一台电话，可以接受订单。有一台电瓶车，你平时就骑着去送餐（我们先假设菜都是事先做好的）。

一开始的时候，整个过程是单线程的，你首先接电话接受订单，然后骑电瓶车去送餐。送完餐再回来接电话，以此循环。我们假设接电话需要5分钟，送餐半小时，那么每个订单需要35分钟处理完毕，如果有两个用户同时打来电话的话，其中一个就要等待35分钟才能被受理。

可见单线程的模式体验非常差，机智的你自知此路不通，开始谋划多线程并发的方案。咱们借此机会先来复习一下多线程的知识。

多线程是一种并发执行的技术，主要目的是最大化的利用各种资源，提高程序整体性能。在我们计算机中，CPU、磁盘、显卡、网络带宽这些都是资源。比如拷贝文件的时候，主要在使用磁盘资源，这时候其他资源是闲置的，如果使用多线程，就可以把CPU、网络带宽资源利用起来，做到一边拷贝文件，一边打LOL。在上面的例子里，订餐的电话、送餐的电瓶车都是资源。之所以单线程的方式体验差，就是因为在使用电瓶车送餐的时候，电话资源一直是空闲的，这就是一种浪费。这里需要注意一点，在有些场景里，资源是单一的（比如单核CPU计算圆周率），这时候使用多线程是没有意义的，反而会因为线程之间的切换造成额外的开销。

作为一种改进，你雇了一个小伙子帮你送餐，你就专心在店里接电话。现在终于可以多线程并行工作了：一个线程用来处理送餐任务，我们暂且命名为送餐线程，一个线程用来处理下订单任务，叫订餐线程。二者可以同时工作。

但是问题也随之而来。很显然，送餐线程和订餐线程是相互依赖的，换句话说，没有订餐，哪里来的送餐任务呢？小伙子出去送餐了，这期间即使下了订单也送不了，那电话到底是接还是不接呢？这样的结果就是，两个线程互相依赖，互相等待，整体效率和前面单线程差不多。这就是所谓的并发协作问题，虽然系统支持并发，但是因为协作不好，效率一样低下。

如何解决这样的问题呢？很简单，只需要添加一个订单箱就行了。订餐线程不停的接受订单，然后把订单丢到订单箱里。送餐线程先检查下箱子里有没有订单，有的话就取出一个去送餐，以此循环。当然，因为订餐线程只需要5分钟就可以生成一个订单，而送餐线程需要半小时才能消化一个订单，必然会造成订单箱里的订单越来越多。这时你可以设置一个上限，比如最多20个，超过20订餐线程就不工作了，再有客户打来电话你就不要接了。有的时候生意不好，送餐回来发现没有订单，这时候大家就等着，直到有新的订单产生。这样一来两个线程各自为政，互不干扰，问题就解决了。

这就是生产者消费者模式的基本思想。在上面的例子里，订餐线程就是生产者，生产的是「订单」。送餐线程是消费者，消费的也是「订单」。这个模式的精髓在于，它定义了一个「缓冲区」，就是上面的订单箱，把生产者和消费者隔离开来，让他们不用彼此依赖，各自开开心心的干活。这个其实是很难得的，软件开发讲究「解耦」，最好的情况是大家虽然在一起干活，但是不用担心彼此的实现细节。对于生产者而言，它只能看到「缓冲区」，对于消费者，它也只能看到「缓冲区」，就是这个意思。「解耦」的代码很优雅，不光程序员看着舒服，还可以用来应对天天改需求的产品经理。今天开餐厅，「缓冲区」里是「订单」，明天改成开电影院，「缓冲区」里就是「电影票」，换汤不换药，他好我也好。

Talk is cheap，看个实际例子。现在很多APP，像微博、知乎、今日头条这样的，都有Feeds流。

当用户快速滑动Feeds列表的时候，会有很多图片加载出来。每一张图片的加载都会经历「网络下载」、「图片解码」、「图片显示」几个阶段。其中「网络下载」是把图片的原始数据从服务器上拉取下来，是一个非常消耗网络带宽资源的过程，其速度受限于你的网络速度（WIFI、4G要快些，2G、3G慢）。「图片解码」是把从网上拉取到的原始数据解码成可以显示的像素数据，例如从网上拉取到一张jpeg格式压缩过的图片，这一步会把这张图片解码成通用的图片格式，抹去jpeg编码的信息。这一步主要是由CPU完成的。最后图片显示，我们简单理解成一个GPU密集型任务。

现在，如果用生产者消费者模式来设计Feeds流的图片加载过程的话，我们需要两个「缓冲区」。一个是「原始数据缓冲区」，里面盛放着从网络下载下来的原始数据。对它而言，生产者是「网络下载」线程，消费者是「图片解码」线程。另一个是「图片缓冲区」，里面盛放着解好码的图片，对它而言，生产者是「图片解码」线程，消费者是「图片显示」线程。整个过程一环扣一环，但是又相互独立：对于「网络下载」线程来说，它只管拼命下载，下载完一张就丢到「原始数据缓冲区」，然后去下载另一张；对「图片解码」线程来说，它只管消费「原始数据缓冲区」里的原始数据，然后生产解码好的图片放入「图片缓冲区」。「图片显示」线程则只管消费「图片缓冲区」中图片。整个过程最大化的利用了CPU、GPU和网络带宽资源。

有一个细节需要注意。如果你的网速很慢，「网络下载」线程运行缓慢，但是「图片解码」线程速度很快，不一会儿「原始数据缓冲区」就空了。这时候「图片解码」线程就会一直停在那里等待，这个等待会不会造成CPU占用率100%呢？不会的。你要把CPU的「等待」和「死循环」区别开来。虽然「死循环」也可以实现这个功能，就是一直不停的询问缓冲区有没有新的数据，但是效率很低，又不环保。现代操作系统都支持「等待」、「唤醒」，本质上是利用CPU的中断机制，可以做到只要缓冲区里又有了数据，马上通知消费者。这也是之前讲过的轮询和回调的一种简单应用。

生产者消费者模式在计算机领域还有很多应用的实例，很多多线程并发协作的问题都可以用它解决，是程序员的必修课之一。

今天心情不大好，别的就不多说了，明天见。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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