架构设计：生产者/消费者模式[1]：如何确定数据单元？

　　既然前一个帖子已经搞过扫盲了，那接下来应该开始聊一些具体的编程技术问题了。不过在进入具体的技术细节之前，咱们先要搞明白一个问题：如何确定数据单元？只有把数据单元分析清楚，后面的技术设计才好搞。

★啥是数据单元？

　　何谓数据单元捏？简单地说，每次生产者放到缓冲区的，就是一个数据单元；每次消费者从缓冲区取出的，也是一个数据单元。对于前一个帖子中寄信的例子，我们可以把每一封单独的信件看成是一个数据单元。
　　不过光这么介绍，太过于简单，无助于大伙儿分析出这玩意儿。所以，后面咱们来看一下数据单元需要具备哪些特性。搞明白这些特性之后，就容易从复杂的业务逻辑中分析出适合做数据单元的东西了。

★数据单元的特性

　　分析数据单元，需要考虑如下几个方面的特性：

◇关联到业务对象

　　首先，数据单元必须关联到某种业务对象。在考虑该问题的时候，你必须深刻理解当前这个生产者／消费者模式所对应的【业务逻辑】，才能够作出合适的判断。
　　由于“寄信”这个业务逻辑比较简单，所以大伙儿很容易就可以判断出数据单元是啥。但现实生活中，往往没这么乐观。大多数业务逻辑都比较复杂，当中包含的业务对象是层次繁多、类型各异。在这种情况下，就不易作出决策了。
　　虽说这一步有难度，但是很重要！如果选错了业务对象，会导致后续程序设计和编码实现的复杂度大为上升，增加了开发和维护成本。

◇完整性

　　所谓完整性，就是在传输过程中，要保证该数据单元的完整。要么【整个】数据单元被传递到消费者，要么完全没有传递到消费者。不允许出现【部分】传递的情形。
　　对于寄信来说，你【不能】把半封信放入邮筒；同样的，邮递员从邮筒中拿信，也【不能】只拿出信的一部分。

◇独立性

　　所谓独立性，就是各个数据单元之间没有互相依赖，某个数据单元传输失败【不应该】影响已经完成传输的单元；也【不能】影响尚未传输的单元。
　　为啥会出现传输失败捏？假如生产者的生产速度在一段时间内一直超过消费者的处理速度，那就会导致缓冲区不断增长并达到上限，之后就很不妙了（有些数据单元会被无情地抛弃）。如果数据单元相互独立，等到生产者的速度降下来之后，后续的数据单元继续处理，不会受到牵连；反之，如果数据单元之间有某种耦合，导致被丢弃的数据单元会影响到后续其它单元的处理，那就会使程序逻辑变得非常复杂。
　　对于寄信来说，某封信弄丢了，不会影响后续信件的送达；当然更不会影响已经送达的信件。

◇颗粒度

　　前面提到，数据单元需要关联到某种业务对象。那么数据单元和业务对象是否要一一对应捏？很多场合确实是一一对应的。
　　不过，有时出于性能等因素的考虑，也可能会把N个业务对象打包成一个数据单元。那么，这个N该如何取值就是颗粒度的考虑了。颗粒度的大小是有讲究的。太大的颗粒度可能会浪费空间；太小的颗粒度可能会影响时间性能。颗粒度的权衡要基于多方面的因素，以及一些经验值的考量。
　　还是拿寄信的例子。如果颗粒度过小（比如设定为1），那邮递员每次只取出1封信。如果信件多了，那就得来回跑好多趟，浪费了时间。
　　如果颗粒度太大（比如设定为100），那寄信的人得等到凑满100封信才拿去放入邮筒。假如平时很少写信，就得等上很久，也不太爽。
　　可能有同学会问：生产者和消费者的颗粒度能否设置成不同大小（比如对于寄信人设置成1，对于邮递员设置成100）。当然，理论上可以这么干，但是在某些情况下会增加程序逻辑和代码实现的复杂度。后面讨论具体技术时，大伙儿应该能体会到数据单元的重要性。

　　好，数据单元的话题就说到这。希望通过本帖子，大伙儿能够搞明白数据单元到底是怎么一回事。下一个帖子，咱们来聊一下“基于队列的缓冲区”，技术上如何实现。

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