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我对与 Java BlockingQueue 相同的数据结构感兴趣，但它必须能够批处理队列中的对象。换句话说，我希望生产者能够将对象放入队列中，但让消费者阻塞take()直到队列达到一定大小（批量大小）。

然后，一旦队列达到批量大小，生产者必须阻塞，put()直到消费者消耗完队列中的所有元素（在这种情况下，生产者将再次开始生产，消费者阻塞，直到再次达到批量）。

是否存在类似的数据结构？或者我应该写它（我不介意），如果有什么东西，我只是不想浪费我的时间。

更新

也许要澄清一下：

情况总是如下。可以有多个生产者将项目添加到队列中，但从队列中获取项目的消费者永远不会超过一个。

现在，问题是这些设置中有多个并行和串行。换句话说，生产者为多个队列生产项目，而消费者本身也可以是生产者。这可以更容易地被认为是生产者、消费者-生产者，最后是消费者的有向图。

生产者应该阻塞直到队列为空（@Peter Lawrey）的原因是因为它们中的每一个都将在一个线程中运行。如果你让它们在空间可用时简单地生产，你最终会遇到这样一种情况，即你有太多的线程试图一次处理太多的事情。

也许将其与执行服务结合可以解决问题？

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我建议您使用BlockingQueue.drainTo(Collection, int)。您可以将它与 take() 一起使用，以确保获得最少数量的元素。

使用这种方法的优点是您的批量大小随着工作负载而动态增长，并且生产者不必在消费者忙碌时阻塞。即它自我优化延迟和吞吐量。

要完全按照要求实现（我认为这是一个坏主意），您可以使用 SynchronousQueue 和繁忙的消费线程。

即消费线程做一个

 list.clear();
 while(list.size() < required) list.add(queue.take());
 // process list.

当消费者忙碌时，生产者将阻塞。

于 2012-02-27T14:45:35.847 回答
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这是一个快速（= 简单但未经过全面测试）的实现，我认为它可能适合您的请求 - 如果需要，您应该能够扩展它以支持完整的队列接口。

为了提高性能，您可以切换到 ReentrantLock 而不是使用“同步”关键字。

public class BatchBlockingQueue<T> {

    private ArrayList<T> queue;
    private Semaphore readerLock;
    private Semaphore writerLock;
    private int batchSize;

    public BatchBlockingQueue(int batchSize) {
        this.queue = new ArrayList<>(batchSize);
        this.readerLock = new Semaphore(0);
        this.writerLock = new Semaphore(batchSize);
        this.batchSize = batchSize;
    }

    public synchronized void put(T e) throws InterruptedException {
        writerLock.acquire();
        queue.add(e);
        if (queue.size() == batchSize) {
            readerLock.release(batchSize);
        }
    }

    public synchronized T poll() throws InterruptedException {
        readerLock.acquire();
        T ret = queue.remove(0);
        if (queue.isEmpty()) {
            writerLock.release(batchSize);
        }
        return ret;
    }

}

希望你觉得它有用。

于 2012-07-04T22:42:40.627 回答
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不是我知道的。如果我理解正确，您希望生产者工作（当消费者被阻塞时）直到它填满队列或消费者工作（当生产者阻塞时）直到它清除队列。如果是这种情况，我可能会建议您不需要数据结构，而是需要一种机制来阻止一方，而另一方正在以互斥方式工作。您可以为此锁定一个对象，并在内部具有满或空的逻辑来释放锁定并将其传递给另一方。所以简而言之，你应该自己写:)

于 2012-02-27T14:38:53.920 回答
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这听起来就像 RingBuffer 在 LMAX Disruptor 模式中的工作方式。有关更多信息，请参阅http://code.google.com/p/disruptor/。

一个非常粗略的解释是你的主要数据结构是 RingBuffer。生产者按顺序将数据放入环形缓冲区，消费者可以提取生产者放入缓冲区的尽可能多的数据（因此本质上是批处理）。如果缓冲区已满，生产者将阻塞，直到消费者完成并释放缓冲区中的插槽。

于 2012-07-04T21:50:11.133 回答
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我最近开发了这个实用程序，如果队列元素未达到批处理大小，则使用刷新超时来批处理 BlockingQueue 元素。它还支持使用多个实例来详细说明同一组数据的 fanOut 模式：

// Instantiate the registry
FQueueRegistry registry = new FQueueRegistry();

// Build FQueue consumer
registry.buildFQueue(String.class)
                .batch()
                .withChunkSize(5)
                .withFlushTimeout(1)
                .withFlushTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
                .done()
                .consume(() -> (broadcaster, elms) -> System.out.println("elms batched are: "+elms.size()));

// Push data into queue
for(int i = 0; i < 10; i++){
        registry.sendBroadcast("Sample"+i);
}

更多信息在这里！

https://github.com/fulmicotone/io.fulmicotone.fqueue

于 2020-04-20T14:44:58.077 回答