①实现生产者—消费者问题的模拟，以便更好的理解此经典进程同步问题。生产者－消费者问题是典型的PV操作问题，假设系统中有一个比较大的缓冲池，生产者的任务是只要缓冲池未满就可以将生产出的产品放入其中，而消费者的任务是只要缓冲池未空就可以从缓冲池中拿走产品。缓冲池被占用时，任何进程都不能访问。
生产者消费者模式就是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。这个阻塞队列就是用来给生产者和消费者解耦的。
Disruptor的RingBuffer, 之所以可以做到完全无锁，也是因为"单线程写"，这是所有"前提的前提"，离了这个前提条件，没有任何技术可以做到完全无锁。Redis、Netty等等高性能技术框架的设计都是这个核心思想。
生产者消费者模型（CP模型）是一种非常经典的设计，常常出现在各种 「操作系统」 书籍中，深受教师们的喜爱；这种模型在实际开发中还被广泛使用，因为它在多线程场景中是十分高效的！
Java 框架由一系列可重用的预编写代码组成，它们起着模板的作用，开发人员可以根据需要通过填充自定义代码来创建应用。
程磊，某手机大厂系统开发工程师，阅码场荣誉总编辑，最大的爱好是钻研Linux内核基本原理。
引入： 举个例子，我们想买个生活用品，但是没有交易场所的话，我们就只能直接去供货商那里去买。我们每人每次买一两件，对于供货商来说，为了这一两件商品去开启厂子里的机器进行生产，是很亏本的事情。因此，有了交易场所——超市等存在，它们作为交易商品的媒介，工作就是集中需求，分发产品。 消费者和生产者之间通过超市进行交易。当消费者没有消费的同时，生产者也可以继续生产；当消费者过来消费的同时，生产者也可以停止生产（例子：周内生产者上班生产商品，学生上学不来超市购买商品；周末生产者放假休息，不进行生产工作，学生过来超市购买商品）。由此，生产和消费这两件事就可以解耦了，我们把临时保存产品的场所称为缓冲区。
上周花了一点时间从头到尾、从无到有地搭建了一套RocketMQ的环境，觉得还挺easy的，所以就写篇文章分享给大家。
以前一直听说有Disruptor这个东西，都是性能很强大，所以这几天自己也看了一下。 下面是自己的学习笔记，另外推荐几篇自己看到写的比较好的博客： Disruptor——一种可替代有界队列完成并发线程间数据交换的高性能解决方案 Disruptor3.0的实现细节
前几篇复习了下《线程的创建方式》、《线程的状态》、《Thread 的源码解析》、《wait、notify/notifyAll 源码解析》这几篇文章。这篇是第五篇生产者消费者模式在我们日常工作中用得非常多，比如：在模块解耦、消息队列、分布式场景中都很常见。这个模式里有三个角色，他们之间的关系是如下图这样的：
（1）学会使用 VC 编写基本的 Win32 Consol Application（控制台应用程序)。 （2）通过创建进程、观察正在运行的进程和终止进程的程序设计和调试操作，进一步熟悉操作系统的进程概念，理解 Windows 进程的“一生”。 （3）通过阅读和分析实验程序，学习创建进程、观察进程、终止进程以及父子进程同步的基本程序设计方法。
生产者消费者问题：该问题描述了两个共享固定大小缓冲区的进程——即所谓的“生产者”和“消费者”——在实际运行时会发生的问题。生产者的主要作用是生成一定量的数据放到缓冲区中，然后重复此过程。与此同时，消费
当多线程并发执行并都需要访问临界资源时，因为每个线程都是不同的执行流，这就有可能导致数据不一致问题，为了避免此问题的发生，就需要对这块临界资源增加一些限制，一次只能有一个线程访问临界资源，即线程互斥。
注：互斥关系保证的是数据的访问正常，而同步关系是为了让多线程（生产和消费者）之间协同起来
生产者是指生产数据的任务，消费者是指消费数据的任务。当生产者的生产能力远大于消费者的消费能力，生产者就需要等消费者消费完才能继续生产新的数据，同理，如果消费者的消费能力远大于生产者的生产能力，消费者就需要等生产者生产完数据才能继续消费，这种等待会造成效率的低下，为了解决这种问题就引入了生产者消费者模型。
原文发布于微信公众号 - 云服务与SRE架构师社区（ai-cloud-ops），作者李勇。
QMutex, QReadWriteLock, QSemaphore, QWaitCondition 提供了线程同步的手段。使用线程的主要想法是希望它们可以尽可能并发执行，而一些关键点上线程之间需要停止或等待。例如，假如两个线程试图同时访问同一个全局变量，结果可能不如所愿。
分析假死的原因: 首先我们每次只生产一个数据,然后消费者进行消费, public class Value { public static String value = "";//这个值作为生产消费的容器 } 生产者端代码: private String lock; public Producer (String lock) { super(); this.lock = lock; } public void setValue() { try { synchronized (l
生产者消费者模型具体来讲，就是在一个系统中，存在生产者和消费者两种角色，他们通过内存缓冲区进行通信（解耦），生产者将消费者需要的资源生产出来放到缓冲区，消费者把从缓冲区把资源拿走消费。
Producer-Consumer与其说是模式，更不如说是一种思想，这种思想在很多模式中都有相应的体现，比如线程池，对象池，MQ等等。 Producer-Consumer的本质是在生产者与消费者之间引入一个通道（Channel暂且理解为一个队列）,该通道主要用于控制生产者与消费者的相对速率，尽可能的保证生产的Product尽快被消费，另一方面对二者进行解耦：生产者将生产的数据放入通道，消费者从相应的通道取出数据进行消费，生产者与消费者在各自的线程中，从而使双方的处理互相不影响。
参考上图利用消息队列把业务流程中的非关键流程异步化, 从而显著降低业务请求的响应时间
最近在看并发编程相关的代码，自己顺手从0开始写了个小项目玩转并发场景下的生产消费者模型，如果你想提高多线程编程方面的能力，想熟练掌握condition_variable的使用，甚至想在面试当中凸显这一块的技术时，不妨与我一起探讨本篇文章。
https://www.nature.com/articles/s41396-021-00942-w
生产者消费者问题（英语：Producer-consumer problem），也称有限缓冲问题（英语：Bounded-buffer problem），是一个多线程同步问题的经典案例。该问题描述了两个共享固定大小缓冲区的线程——即所谓的“生产者”和“消费者”——在实际运行时会发生的问题。生产者的主要作用是生成一定量的数据放到缓冲区中，然后重复此过程。与此同时，消费者也在缓冲区消耗这些数据。该问题的关键就是要保证生产者不会在缓冲区满时加入数据，消费者也不会在缓冲区中空时消耗数据。
生产者消费者模型 在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题。该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。 为什么要使用生产者和消费者模式 在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。
如果需要多个进程合作来完成某个任务，那个可能会存在资源争用或者其他一些意想不到的问题，这个时候，就需要通过实现进程同步来防止问题的产生。
说明 1. 要继承Schedule 2. _consumerNum为消费者个数，不设置，默认2个。 3. doProduce(worker)用于产生任务数据的函数，要求返回值必须是数组或迭代器，每一项为一条任务数据。worker为swoole进程句柄。 4. doConsume(data,worker)用于消费者处理数据的函数。data为单条消息，worker为swoole进程句柄。 5. 一般情况进程句柄
同步问题是保证数据安全的情况下，让线程访问资源具有一定的顺序性，从而有效避免饥饿问题，叫做同步。
在并发编程中，比如爬虫，有的线程负责爬取数据，有的线程负责对爬取到的数据做处理（清洗、分类和入库）。假如他们是直接交互的，那么当二者的速度不匹配时势必出现等待现象，这也就产生了资源的浪费。
Producer即生产者，向Kafka集群发送消息，在发送消息之前，会对消息进行分类，即Topic， Topic即主题，通过对消息指定主题可以将消息分类，消费者可以只关注自己需要的Topic中的消息 Consumer即消费者，消费者通过与kafka集群建立长连接的方式，不断地从集群中拉取消息，然后可以对这些消息进行处理。
本篇文章以上篇文章《Rabbit的基础概念》为基础，且在上篇文章的前提下又引入了两个新的概念：
消费者定期去超市买东西，买完在拿回来，即消费行为 供货商作为生产者，由供货商把商品生产到超市
ActiveMQ 是 Apache 流行、强大的开源消息传递和集成模式服务器，它完全支持 JMS 1.1(严格实现“点对点”和“发布/订阅”两种消息模型) 和 J2EE 1.4。作为实验，本文实现了 ActiveMQ 单服务器的安装及其管理，并概述了集群部署的方法。
在并发编程中，并发性是理解此类系统如何运作的关键概念。在使用这些系统的从业者遇到的各种挑战中，生产者-消费者问题尤为突出 - 这是最著名的同步问题之一。在本文中，我们的目标是分析这个主题并强调它对并发计算的重要性，同时研究植根于 C 的可能解决方案。
生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。
本文摘自“ Docker in Action ”（Docker实战）一书，将向您展示在容器之间共享内存的方法。
生产者(Productor)将产品交给店员(Clerk)，而消费者(Customer)从店员处 取走产品，店员一次只能持有固定数量的产品(比如:20），如果生产者试图 生产更多的产品，店员会叫生产者停一下，如果店中有空位放产品了再通 知生产者继续生产；如果店中没有产品了，店员会告诉消费者等一下，如 果店中有产品了再通知消费者来取走产品。 这里可能出现两个问题：
1、信号量的定义： struct semaphore { spinlock_t lock; unsigned int count; struct list_head wait_list; }; 在linux中，信号量用上述结构体表示，我们可以通过该结构体定义一个信号量。 2、信号量的初始化： 可用void sema_init(struct semaphore *sem, int val);直接创建，其中val为信号量初值。也可以用两个宏来定义和初始化信号量的值为1或0： DECLAR
这篇文章是关于LinkedIn如何用kafka作为一个中央发布-订阅日志，在应用程序，流处理，hadoop数据提取之间集成数据。无论如何，kafka日志一个好处就是廉价。百万级别的TPS都不是很大的事情。因为日志比起数据库或者K-V存储是更简单的东西。我们的生产环境kafka集群每天每秒处理上千万读写请求，并且只是构建在一个非常普通的硬件上。
一般情况的理念中，只要我们对资源进行整体加锁，就默认了我们对这个资源整体使用。但是在实际的情况下，可能存在一份公共资源允许多个线程同时访问不同的区域！
在上一篇《RocketMQ实战（一）》中已经为大家初步介绍了下RocketMQ以及搭建了双Master环境，接下来继续为大家介绍！
关于死锁，估计很多程序员都碰到过，并且有时候这种情况出现之后的问题也不是非常好排查，下面整理的就是自己对死锁的认识，以及通过一个简单的例子来来接死锁的发生，自己是做python开发的，但是对于死锁的理解一直是一种模糊的概念，也是想过这次的整理更加清晰的认识这个概念。
生产者消费者模型 的建立需要借助第三方进行传递信息。那么使用什么充当这个第三方进行传递信息能够使得生产者消费者模型能够效率更高，实现更为简单呢？
桌子类(Desk)：定义表示包子数量的变量,定义锁对象变量,定义标记桌子上有无包子的变量
学生是典型的消费者，供货商是典型的生产者。假设学生有泡面、火腿肠、玩具等等的需求，而供货商会生产尽可能覆盖学生需求的商品，但是一般并不会直接卖给学生，而是供货给超市，从而在超市里做买卖。
还记得前面用ArrayList实现阻塞队列的文章：《 什么？面试官让我用ArrayList实现一个阻塞队列？》。我们通过synchronized并配合wait和notify实现了一个阻塞队列。在介绍完前文的synchronized关键字的基本使用之后，本文来对这些方法进行分析。
文章主要介绍了在Linux系统中，如何利用自旋锁来实现线程之间的同步和互斥。主要包括了自旋锁的定义、工作原理、使用方式和注意事项，并通过实例介绍了如何在C语言中实现自旋锁。
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
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