0.关于 为缩短篇幅,本系列记录如下: 再谈多线程模型之生产者消费者(基础概念)(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(单一生产者和单一消费者)(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(单一生产者和多消费者)(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(多生产者和单一消费者 )(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(多生产者和多消费者 )(c++11实现)[本文] 再谈多线程模型之生产者消费者(总结)(c++11实现) 本文涉及到的代码演示环境: VS2017 欢

在上一节当中我们说道了,java多线程当中单个消费者对应单个生产者的关系.这个时候有几个点需要注意一下,第一个就是把if判断flag的语句改成while这样能够避免,比如如果我们这个时候用if的话判断完为真之后,线程就睡过去了,但是当下一次线程notify的时候,这个时候生产者还有消费者,也就是一个锁上面的线程拥有线程苏醒的机会是等同的.这个时候,如果生产者冻结之后,紧接着notify的话这个时候苏醒的还可能是生产者,这是我们不愿意看到的.那我们应该如何来处理呢,这个时候我们就应该把if改成wh

由于ringbuffer是一个环形的队列,那么生产者和消费者在遍历这个队列的时候,如何制衡呢? 1.生产快,消费慢,数据丢失? 生产者速度过快,导致一个对象还没消费完,就循环生产了一个新的对象要加入ringbuffer,导致消费不完整,造成数据丢失? 我们注意到,在我们获取生产者下一个位置的时候,是通过ringbuffer的next方法,而这个next方式是调用了sequencer的next方法 --------------------------------------------------

一.生成者-队列-多消费者(前言) 上篇文章,我们做了一个简单的Demo,一个生产者对应一个消费者,本篇文章就介绍 生产者-队列-多个消费者,下面简单示意图 P 生产者    C 消费者  中间队列 需求背景:工厂某部门需要生产n个零件,部门下面有2个小组,每个小组需要生产n/2个 公平派遣 每个小组的情况下,当所有奇怪的信息都很重,甚至信息很轻的时候,一个工作人员将不断忙碌,另一个工作人员几乎不会做任何工作.那么,RabbitMQ不知道什么,还会平均分配消息. 这是因为当消息进入队列时,Rab

0.关于 为缩短篇幅,本系列记录如下: 再谈多线程模型之生产者消费者(基础概念)(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(单一生产者和单一消费者)(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(单一生产者和多消费者)(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(多生产者和单一消费者 )(c++11实现)[本文] 再谈多线程模型之生产者消费者(多生产者和多消费者 )(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(总结)(c++11实现) 本文涉及到的代码演示环境: VS2017 欢

0.关于 为缩短篇幅,本系列记录如下: 再谈多线程模型之生产者消费者(基础概念)(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(单一生产者和单一消费者)(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(单一生产者和多消费者)(c++11实现)[本文] 再谈多线程模型之生产者消费者(多生产者和单一消费者 )(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(多生产者和多消费者 )(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(总结)(c++11实现) 本文涉及到的代码演示环境: VS2017 欢

0.关于 为缩短篇幅,本系列记录如下: 再谈多线程模型之生产者消费者(基础概念)(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(单一生产者和单一消费者)(c++11实现)[本文] 再谈多线程模型之生产者消费者(单一生产者和多消费者)(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(多生产者和单一消费者 )(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(多生产者和多消费者 )(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(总结)(c++11实现) 本文涉及到的代码演示环境: VS2017 欢

1.lmax-Disruptor队列介绍 disruptor是英国著名的金融交易所lmax旗下技术团队开发的一款java实现的高性能内存队列框架 其发明disruptor的主要目的是为了改进传统的内存队列实现如jdk的ArrayBlockingQueue.LinkedBlockingQueue等在现代CPU硬件上的一些缺陷 1. 伪共享问题 现代的CPU都是多核的,每个核心都拥有独立的高速缓存.高速缓存由固定大小的缓存行组成(通常为32个字节或64个字节). CPU以缓存行作为最小单位读写,且一

MyDisruptor V2版本介绍 在v1版本的MyDisruptor实现单生产者.单消费者功能后.按照计划,v2版本的MyDisruptor需要支持多消费者和允许设置消费者组间的依赖关系. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 MyDisruptor支持多消费者 disruptor中的生产者和消费者是互相制约的,生产者的生产速度不

Storm上游数据源之Kakfa 目标: 理解Storm消费的数据来源.理解JMS规范.理解Kafka核心组件.掌握Kakfa生产者API.掌握Kafka消费者API.对流式计算的生态环境有深入的了解,具备流式计算项目架构的能力. 大纲: 1.  kafka是什么? 2.  JMS规范是什么? 3.  为什么需要消息队列? 4.  Kafka核心组件 5.  Kafka安装部署 6.  Kafka生产者Java API 7.  Kafka消费者Java API 内容 1.Kafka是什么 在流式

参考上一篇C++11并发编程 #include <iostream> #include <queue> #include <assert.h> #include <condition_variable> using namespace std; /***经典单消费者,单生产者问题***/ /***货物类,简单的以一个int数据表示货物***/ class Item { public: Item(int i):data(i){} void display(){

 MasterThread: 持有一个BlockingQueue队列,用于并发接收存储MetaData对象; 使用Hash一致性算法ketama,来选择SlaveThread节点; 从BlockingQueue队列中,取出MetaData对象,分配给各SlaveThread节点: SlaveThread节点负责真正处理MetaData对象:        SlaveThread: 持有一个BlockingQueue队列,用于存储MetaData对象; 负责真正处理MetaData对象; Keta

消息生产者HelloQueueProducer.java package activemq.test; import javax.jms.Connection;import javax.jms.ConnectionFactory;import javax.jms.DeliveryMode;import javax.jms.Destination;import javax.jms.Message;import javax.jms.MessageProducer;import javax.jms.S

Condition实现多对多交替打印: import java.util.concurrent.locks.Condition; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; /** * 生产者消费者逻辑 */ public class MyService { private ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private Condition condition = lock.newCondi

        [版权声明:尊重原创.转载请保留出处:blog.csdn.net/shallnet 或 .../gentleliu.文章仅供学习交流,请勿用于商业用途]         在第一节说到了生产者消费者问题,这一节我们来实现这样一个稍作改动的模型: 初始时缓冲区为空.生产者向缓冲区写入数据.消费者在缓冲区为空的情况下睡眠,当生产者写满缓冲区一半之后后通知消费者能够開始消费.生产者開始睡眠.直到消费者消费完缓冲区一半后通知生产者能够開始生产为止,当中生产者和消费者对缓冲区的訪问时相互排斥

消费者拉取消息 消费者创建拉取请求的准备工作,和生产者创建生产请求的准备工作类似,它们都必须和分区的主副本交互.一个生产者写入的分区和消费者分配的分区都可能有多个,同时多个分区的主副本有可能在同一个节点上 . 为了减少客户端和服务端集群的网络连接,客户端并不是以分区为粒度和服务端交互,而是以服务端节点为粒度 .如果分区的主副本在同一个节点上,应当在客户端先把数据按照节点整理好,把属于同一个节点的多个分区作为一个请求发送出去 . 一个消费者可以允许同时向多个主副本节点发送请求,这个请求包括属于这个

消费方式: consumer 采用 pull(拉)模式从 broker 中读取数据. push(推)模式很难适应消费速率不同的消费者,因为消息发送速率是由 broker 决定的. 它的目标是尽可能以最快速度传递消息,但是这样很容易造成 consumer 来不及处理消息,典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞.而 pull 模式则可以根据 consumer 的消费能力以适 当的速率消费消息. pull 模式不足之处是,如果 kafka 没有数据,消费者可能会陷入循环中,一直返回空数 据.针对这一点,K

本文来自:http://www.cnblogs.com/happyPawpaw/archive/2013/01/18/2865957.html 引言 生产者和消费者问题是线程模型中的经典问题:生产者和消费者在同一时间段内共用同一个存储空间,如下图所示,生产者向空间里存放数据,而消费者取用数据,如果不加以协调可能会出现以下情况: 存储空间已满,而生产者占用着它,消费者等着生产者让出空间从而去除产品,生产者等着消费者消费产品,从而向空间中添加产品.互相等待,从而发生死锁. JAVA解决线程模型的三种

Queue是python标准库中的线程安全的队列(FIFO)实现,提供了一个适用多线程的先进先出的数据结构,即队列,用来在生产者和消费者线程之间信息传递. 如果在多线程中,给存放数据,也就是修改同一份数据, 所以就需要上锁   但是在列队这不用加 因为!!队列是线程安全的,存储数据的时候,程序就会给上锁,  能够保证数据的唯一性. 1.先入先出  fisrt in fisrt out  ---> queue.Queue()           FIFO队列 2.后入先出  last in fis

第23章 java线程通信--生产者/消费者模型案例 1.案例: package com.rocco; /** * 生产者消费者问题,涉及到几个类 * 第一,这个问题本身就是一个类,即主类 * 第二,既然是生产者.消费者,那么生产者类和消费者类就是必须的 * 第三,生产什么,消费什么,所以物品类是必须的,这里是馒头类 * 第四,既然是线程,那么就不是一对一的,也就是说不是生产一个消费一个,既然这样,多生产的往哪里放 * 现实中就是筐了,在计算机中也就是数据结构,筐在数据结构中最形象的就是栈了,因