使用生产者-消费者类型队列时如何避免出列线程中的高CPU利用率

Question

我使用UDP套接字形式的数据包排队到android中的链接阻塞队列。对于单个队列，使用两个线程，一个线程负责将元素加入队列，另一个负责将元素出队。对于入队和出队线程，都使用< code>while(true)循环。然而，入队线程中的< code>while(true)不会消耗大量内存，如android studio profiler所示。我推测这是由于< code > UDP socket . receive(packet)性质的阻塞性质。最好的部分是具有< code>while(true)的入队线程消耗了大约0 %的内存，如android profiler所示。然而，< code >出列线程消耗了大约15%的内存，如下面的屏幕截图所示。出队线程的代码片段如下所示

 while (true) {

            if (!linkedBlockingQueue_A.isEmpty()) {

                String  data = (String) linkedBlockingQueue_A.element();

//                System.out.println(data);

                // parsing the data
                String[] tupleData =  data.split(",");
                Integer sensor_id = Integer.valueOf(tupleData[0]);
                Integer tuple_id = Integer.valueOf(tupleData[1]);
                Long generation_time = Long.valueOf(tupleData[4]);
                Long sensor_data = Long.valueOf(tupleData[5]);
                Long event_arrival_time = Long.valueOf(tupleData[6]);
                Long event_ingestion_time = nanoTime();


//              define stream ecg_stream (sensorID int, tupleID int, ecg_value float , event_ingestion_time_ecg long, event_arrival_time_ecg long);";

                        // sending data to siddhi server
                   inputHandlerA.send(new Object[]{sensor_id, tuple_id, sensor_data,generation_time, event_arrival_time ,  event_ingestion_time });

                linkedBlockingQueue_A.remove();
            }

我认为需要的是在出列线程中加入一些阻塞特性，以避免轮询导致的内存消耗。由于我使用多个插座，我的设备“html" target="_blank">google pixel”在几个小时的操作后非常热，我不得不关闭它几个小时。

欢迎任何建议

Answer 1

这个问题已经解决了，因为我发现queue.take（）就是我要找的。因为它检索并删除由这个双端队列表示的队列的头部（换句话说，这个双端队列的第一个元素），如果需要，等待直到一个元素可用。下面是更新的代码。

        while (true) {

                String  data = (String) linkedBlockingQueue_A.take();


                // parsing the data
                String[] tupleData =  data.split(",");
                Integer sensor_id = Integer.valueOf(tupleData[0]);
                Integer tuple_id = Integer.valueOf(tupleData[1]);
                Long generation_time = Long.valueOf(tupleData[4]);
                Long sensor_data = Long.valueOf(tupleData[5]);
                Long event_arrival_time = Long.valueOf(tupleData[6]);
                Long event_ingestion_time = nanoTime();


//              define stream ecg_stream (sensorID int, tupleID int, ecg_value float , event_ingestion_time_ecg long, event_arrival_time_ecg long);";

                        // sending data to siddhi server
                   inputHandlerA.send(new Object[]{sensor_id, tuple_id, sensor_data,generation_time, event_arrival_time ,  event_ingestion_time });
//
           }

对于相同的while（true），由于take（）方法的阻塞/等待性质，利用率很低