标签:生产者消费者模式
生产者消费者模型:在软件开发的过程中,经常碰到这样的场景:
某些模块负责生产数据,这些数据由其他模块来负责处理(此处的模块可能是:函数、线程、进程等)。产生数据的模块称为生产者,而处理数据的模块称为消费者。在生产者与消费者之间的缓冲区称之为仓库。生产者负责往仓库运输商品,而消费者负责从仓库里取出商品,这就构成了生产者消费者模式。
解耦
假设生产者和消费者分别是两个线程。如果让生产者直接调用消费者的某个方法,那么生产者对于消费者就会产生依赖(也就是耦合)。如果未来消费者的代码发生变化,可能会影响到生产者的代码。而如果两者都依赖于某个缓冲区,两者之间不直接依赖,耦合也就相应降低了。
举个例子,我们去邮局投递信件,如果不使用邮箱(也就是缓冲区),你必须得把信直接交给邮递员。有同学会说,直接给邮递员不是挺简单的嘛?其实不简单,你必须 得认识谁是邮递员,才能把信给他。这就产生了你和邮递员之间的依赖(相当于生产者和消费者的强耦合)。万一哪天邮递员 换人了,你还要重新认识一下(相当于消费者变化导致修改生产者代码)。而邮箱相对来说比较固定,你依赖它的成本就比较低(相当于和缓冲区之间的弱耦合)。
并发
由于生产者与消费者是两个独立的并发体,他们之间是用缓冲区通信的,生产者只需要往缓冲区里丢数据,就可以继续生产下一个数据,而消费者只需要从缓冲区拿数据即可,这样就不会因为彼此的处理速度而发生阻塞。
继续上面的例子,如果我们不使用邮箱,就得在邮局等邮递员,直到他回来,把信件交给他,这期间我们啥事儿都不能干(也就是生产者阻塞)。或者邮递员得挨家挨户问,谁要寄信(相当于消费者轮询)。
支持忙闲不均
当生产者制造数据快的时候,消费者来不及处理,未处理的数据可以暂时存在缓冲区中,慢慢处理掉。而不至于因为消费者的性能造成数据丢失或影响生产者生产。
我们再拿寄信的例子,假设邮递员一次只能带走1000封信,万一碰上情人节(或是圣诞节)送贺卡,需要寄出去的信超过了1000封,这时候邮箱这个缓冲区就派上用场了。邮递员把来不及带走的信暂存在邮箱中,等下次过来时再拿走。
举个例子:
import threading,time,random,queue def product(num): '''生产者函数,负责向队列里放入数据''' c = threading.Thread(target = customer) # 创建消费者进程,并设置成守护进程,生产结束,消费结束 c.setDaemon(True) # 为什么不用empty()判断,因为消费比生产快,程序就会结束 c.start() count = 0 # 计数器 while count < 5: name = str(num)+str(count) # 生成不同的名字 q.put(name) # 放入队列 print('服务员{} 有时间!'.format(name)) #打印提示 sec = random.randint(1,5) # 随机延迟 time.sleep(sec) count += 1 # 增加计数 def customer(): '''消费者函数,从队列取出数据''' while True: sec = random.randint(1,5) time.sleep(sec) name = q.get() # 从队列取出数据,如果没有数据,阻塞 print ('服务员{} 被叫走了!'.format(name)) q = queue.Queue() l = [] for i in range(2): p = threading.Thread(target = product, args=(i,)) l.append(p) p.start() for i in l: i.join()
消费者生产者型概念参考资料:
http://python.jobbole.com/87592/
标签:生产者消费者模式
原文地址:http://blog.51cto.com/yishi/2117742