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多线程的那点儿事（之生产者-消费者）

2024-07-15 08:50:36   219人阅读

生产者-消费者是很有意思的一种算法。它的存在主要是两个目的，第一就是满足生产者对资源的不断创造；第二就是满足消费者对资源的不断索取。当然，因为空间是有限的，所以资源既不能无限存储，也不能无限索取。

    生产者的算法，

[cpp] view plaincopy
  1. WaitForSingleObject(hEmpty, INFINITE);  
  2. WaitForSingleObject(hMutex, INIFINITE);  
  3. /* produce new resources */  
  4. ReleaseMutex(hMutex);  
  5. ReleaseSemaphore(hFull, 1, NULL);  

    消费者的算法，

[cpp] view plaincopy
  1. WaitForSingleObject(hFull, INFINITE);  
  2. WaitForSingleObject(hMutex, INIFINITE);  
  3. /* consume old resources */  
  4. ReleaseMutex(hMutex);  
  5. ReleaseSemaphore(hEmpty, 1, NULL);  

    那么，有的朋友可能会说了，这么一个生产者-消费者算法有什么作用呢。我们可以看看它在多线程通信方面是怎么发挥作用的？首先我们定义一个数据结构，

[cpp] view plaincopy
  1. typedef struct _MESSAGE_QUEUE  
  2. {  
  3.     int threadId;  
  4.     int msgType[MAX_NUMBER];  
  5.     int count;  
  6.     HANDLE hFull;  
  7.     HANDLE hEmpty;  
  8.     HANDLE hMutex;  
  9. }MESSAGE_QUEUE;  

    那么，此时如果我们需要对一个线程发送消息，该怎么发送呢，其实很简单。我们完全可以把它看成是一个生产者的操作。

[cpp] view plaincopy
  1. void send_mseesge(int threadId, MESSAGE_QUEUE* pQueue, int msg)  
  2. {  
  3.     assert(NULL != pQueue);  
  4.       
  5.     if(threadId != pQueue->threadId)  
  6.         return;  
  7.   
  8.     WaitForSingleObject(pQueue->hEmpty, INFINITE);  
  9.     WaitForSingleObject(pQueue->hMutex, INFINITE);  
  10.     pQueue->msgType[pQueue->count ++] = msg;  
  11.     ReleaseMutex(pQueue->hMutex);  
  12.     ReleaseSemaphore(pQueue->hFull, 1, NULL);      
  13. }  

    既然前面说到发消息，那么线程自身就要对这些消息进行处理了。

[cpp] view plaincopy
  1. void get_message(MESSAGE_QUEUE* pQueue, int* msg)  
  2. {  
  3.     assert(NULL != pQueue && NULL != msg);  
  4.   
  5.     WaitForSingleObject(pQueue->hFull, INFINITE);  
  6.     WaitForSingleObject(pQueue->hMutex, INFINITE);  
  7.     *msg = pQueue->msgType[pQueue->count --];  
  8.     ReleaseMutex(pQueue->hMutex);  
  9.     ReleaseSemaphore(pQueue->hEmpty, 1, NULL);     
  10. }  


 总结：
    （1）生产者-消费者只能使用semphore作为锁
    （2）编写代码的时候需要判断hFull和hEmpty的次序
    （3）掌握生产者-消费者的基本算法很重要，但更重要的是自己的实践


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