今天打算来介绍一下“生产者／消费者模式”，这玩意儿在很多开发领域都能派上用场。鉴于该模式很重要且相关内容比较丰富，俺打算分几个帖子逐一介绍。今天先来扫盲一把。如果你对这个模式已经比较了解，请跳过本帖子，直接看下一个帖子（关于如何确定数据单元）。
看到这里，可能有同学心中犯嘀咕了：在四人帮（Gang Of Four）的23种模式里面似乎没听说过这种嘛！其实 GOF 那经典的23种模式主要是基于 OO 的（从书名《Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software》就可以看出来）。而 Pattern 实际上即可以是 OO 的 Pattern，也可以是非 OO 的 Pattern 的。
言归正传！在实际的软件开发过程中，经常会碰到如下场景：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。产生数据的模块，就形象地称为【生产者】；而处理数据的模块，就称为【消费者】。
单单抽象出生产者和消费者，还够不上是生产者／消费者模式。该模式还需要有一个缓冲区处于生产者和消费者之间，作为一个中介。生产者把数据放入缓冲区，而消费者从缓冲区取出数据。大概的结构如下图。
为了不至于太抽象，咱们举一个寄信的例子（虽说这年头寄信已经不时兴，但这个例子还是比较贴切的）。假设你要寄一封平信，大致过程如下：
1、你把信写好——相当于生产者制造数据
2、你把信放入邮筒——相当于生产者把数据放入缓冲区
3、邮递员把信从邮筒取出——相当于消费者把数据取出缓冲区
4、邮递员把信拿去邮局做相应的处理——相当于消费者处理数据
可能有同学会问了：这个缓冲区有什么用捏？为什么不让生产者直接调用消费者的某个函数，直接把数据传递过去捏？搞出这么个缓冲区作甚？
其实这里面是大有讲究的，大概有如下一些好处。
假设生产者和消费者分别是两个类。如果让生产者直接调用消费者的某个方法，那么生产者对于消费者就会产生依赖（也就是耦合）。将来如果消费者的代码发生变化，可能会影响到生产者。而如果两者都依赖于某个缓冲区，两者之间不直接依赖，耦合也就相应降低了。
接着上述的例子，如果不使用邮筒（也就是缓冲区），你必须得把信直接交给邮递员。有同学会说，直接给邮递员不是挺简单的嘛？其实不简单，你必须得认识谁是邮递员，才能把信给他（光凭身上穿的制服，万一有人假冒，就惨了）。这就产生和你和邮递员之间的依赖（相当于生产者和消费者的【强】耦合）。万一哪天邮递员换人了，你还要重新认识一下（相当于消费者变化导致修改生产者代码）。而邮筒相对邮递员来说比较固定，你依赖它的成本也就比较低（相当于和缓冲区之间的【弱】耦合）。
生产者直接调用消费者的某个方法，还有另一个弊端。由于函数调用是同步的（或者叫阻塞的），在消费者的方法没有返回之前，生产者只好一直等在那边。万一消费者处理数据很慢，生产者就会白白糟蹋大好时光。
使用了生产者／消费者模式之后，生产者和消费者可以是两个独立的并发主体（常见的并发类型有进程和线程两种，后面的帖子会讲两种并发类型下的应用）。生产者把制造出来的数据往缓冲区一丢，就可以再去生产下一个数据。基本上不用依赖消费者的处理速度。
其实当初这个模式，主要就是用来处理并发问题的。
从寄信的例子来看。如果没有邮筒，你得拿着信傻站在路口等邮递员过来收（相当于生产者阻塞）；又或者邮递员得挨家挨户问，谁要寄信（相当于消费者轮询）。不管是哪种方法，都挺土的。
缓冲区还有另一个好处。如果制造数据的速度时快时慢，缓冲区的好处就体现出来了。当数据制造快的时候，消费者来不及处理，未处理的数据可以暂时存在缓冲区中。等生产者的制造速度慢下来，消费者再慢慢处理掉。
为了充分复用、节省打字，俺再拿寄信的例子来说事儿。假设邮递员一次只能带走1000封信。万一某次碰上情人节（也可能是圣诞节）送贺卡，需要寄出去的信超过1000封，这时候邮筒这个缓冲区就派上用场了。邮递员把来不及带走的信暂存在邮筒中，等下次过来时再拿走。
费了这么多口水，希望原先不太了解生产者／消费者模式的同学能够明白它是怎么一回事。下一个帖子，首先聊一下“如何确定数据单元”。
为了方便阅读，把本系列帖子的目录整理如下（需翻墙）：
1. 如何确定数据单元
2. 队列缓冲区
3. 环形缓冲区
4. 双缓冲区
看到这里，可能有同学心中犯嘀咕了：在四人帮（Gang Of Four）的23种模式里面似乎没听说过这种嘛！其实 GOF 那经典的23种模式主要是基于 OO 的（从书名《Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software》就可以看出来）。而 Pattern 实际上即可以是 OO 的 Pattern，也可以是非 OO 的 Pattern 的。
★简介
言归正传！在实际的软件开发过程中，经常会碰到如下场景：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。产生数据的模块，就形象地称为【生产者】；而处理数据的模块，就称为【消费者】。
单单抽象出生产者和消费者，还够不上是生产者／消费者模式。该模式还需要有一个缓冲区处于生产者和消费者之间，作为一个中介。生产者把数据放入缓冲区，而消费者从缓冲区取出数据。大概的结构如下图。
为了不至于太抽象，咱们举一个寄信的例子（虽说这年头寄信已经不时兴，但这个例子还是比较贴切的）。假设你要寄一封平信，大致过程如下：
1、你把信写好——相当于生产者制造数据
2、你把信放入邮筒——相当于生产者把数据放入缓冲区
3、邮递员把信从邮筒取出——相当于消费者把数据取出缓冲区
4、邮递员把信拿去邮局做相应的处理——相当于消费者处理数据
★优点
可能有同学会问了：这个缓冲区有什么用捏？为什么不让生产者直接调用消费者的某个函数，直接把数据传递过去捏？搞出这么个缓冲区作甚？
其实这里面是大有讲究的，大概有如下一些好处。
◇解耦
假设生产者和消费者分别是两个类。如果让生产者直接调用消费者的某个方法，那么生产者对于消费者就会产生依赖（也就是耦合）。将来如果消费者的代码发生变化，可能会影响到生产者。而如果两者都依赖于某个缓冲区，两者之间不直接依赖，耦合也就相应降低了。
接着上述的例子，如果不使用邮筒（也就是缓冲区），你必须得把信直接交给邮递员。有同学会说，直接给邮递员不是挺简单的嘛？其实不简单，你必须得认识谁是邮递员，才能把信给他（光凭身上穿的制服，万一有人假冒，就惨了）。这就产生和你和邮递员之间的依赖（相当于生产者和消费者的【强】耦合）。万一哪天邮递员换人了，你还要重新认识一下（相当于消费者变化导致修改生产者代码）。而邮筒相对邮递员来说比较固定，你依赖它的成本也就比较低（相当于和缓冲区之间的【弱】耦合）。
◇支持并发（concurrency）
生产者直接调用消费者的某个方法，还有另一个弊端。由于函数调用是同步的（或者叫阻塞的），在消费者的方法没有返回之前，生产者只好一直等在那边。万一消费者处理数据很慢，生产者就会白白糟蹋大好时光。
使用了生产者／消费者模式之后，生产者和消费者可以是两个独立的并发主体（常见的并发类型有进程和线程两种，后面的帖子会讲两种并发类型下的应用）。生产者把制造出来的数据往缓冲区一丢，就可以再去生产下一个数据。基本上不用依赖消费者的处理速度。
其实当初这个模式，主要就是用来处理并发问题的。
从寄信的例子来看。如果没有邮筒，你得拿着信傻站在路口等邮递员过来收（相当于生产者阻塞）；又或者邮递员得挨家挨户问，谁要寄信（相当于消费者轮询）。不管是哪种方法，都挺土的。
◇支持忙闲不均
缓冲区还有另一个好处。如果制造数据的速度时快时慢，缓冲区的好处就体现出来了。当数据制造快的时候，消费者来不及处理，未处理的数据可以暂时存在缓冲区中。等生产者的制造速度慢下来，消费者再慢慢处理掉。
为了充分复用、节省打字，俺再拿寄信的例子来说事儿。假设邮递员一次只能带走1000封信。万一某次碰上情人节（也可能是圣诞节）送贺卡，需要寄出去的信超过1000封，这时候邮筒这个缓冲区就派上用场了。邮递员把来不及带走的信暂存在邮筒中，等下次过来时再拿走。
费了这么多口水，希望原先不太了解生产者／消费者模式的同学能够明白它是怎么一回事。下一个帖子，首先聊一下“如何确定数据单元”。
★本系列的目录
为了方便阅读，把本系列帖子的目录整理如下（需翻墙）：
1. 如何确定数据单元
2. 队列缓冲区
3. 环形缓冲区
4. 双缓冲区
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