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什么是生產(chǎn)者消費(fèi)者模式
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在軟件開發(fā)的過程中，經(jīng)常碰到這樣的場(chǎng)景：
某些模塊負(fù)責(zé)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)由其他模塊來負(fù)責(zé)處理(此處的模塊可能是：函數(shù)、線程、進(jìn)程等)。產(chǎn)生數(shù)據(jù)的模塊稱為生產(chǎn)者，而處理數(shù)據(jù)的模塊稱為消費(fèi)者。在生產(chǎn)者與消費(fèi)者之間的緩沖區(qū)稱之為倉(cāng)庫(kù)。生產(chǎn)者負(fù)責(zé)往倉(cāng)庫(kù)運(yùn)輸商品，而消費(fèi)者負(fù)責(zé)從倉(cāng)庫(kù)里取出商品，這就構(gòu)成了生產(chǎn)者消費(fèi)者模式。
結(jié)構(gòu)圖如下：
為了大家容易理解，我們舉一個(gè)寄信的例子。假設(shè)你要寄一封信，大致過程如下：
你把信寫好——相當(dāng)于生產(chǎn)者生產(chǎn)數(shù)據(jù)
你把信放入郵箱——相當(dāng)于生產(chǎn)者把數(shù)據(jù)放入緩沖區(qū)
郵遞員把信從郵箱取出，做相應(yīng)處理——相當(dāng)于消費(fèi)者把數(shù)據(jù)取出緩沖區(qū)，處理數(shù)據(jù)
生產(chǎn)者消費(fèi)者模式的優(yōu)點(diǎn)
- 解耦
假設(shè)生產(chǎn)者和消費(fèi)者分別是兩個(gè)線程。如果讓生產(chǎn)者直接調(diào)用消費(fèi)者的某個(gè)方法，那么生產(chǎn)者對(duì)于消費(fèi)者就會(huì)產(chǎn)生依賴(也就是耦合)。如果未來消費(fèi)者的代碼發(fā)生變化，可能會(huì)影響到生產(chǎn)者的代碼。而如果兩者都依賴于某個(gè)緩沖區(qū)，兩者之間不直接依賴，耦合也就相應(yīng)降低了。
舉個(gè)例子，我們?nèi)ム]局投遞信件，如果不使用郵箱(也就是緩沖區(qū))，你必須得把信直接交給郵遞員。有同學(xué)會(huì)說，直接給郵遞員不是挺簡(jiǎn)單的嘛?其實(shí)不簡(jiǎn)單，你必須 得認(rèn)識(shí)誰是郵遞員，才能把信給他。這就產(chǎn)生了你和郵遞員之間的依賴(相當(dāng)于生產(chǎn)者和消費(fèi)者的強(qiáng)耦合)。萬一哪天郵遞員 換人了，你還要重新認(rèn)識(shí)一下(相當(dāng)于消費(fèi)者變化導(dǎo)致修改生產(chǎn)者代碼)。而郵箱相對(duì)來說比較固定，你依賴它的成本就比較低(相當(dāng)于和緩沖區(qū)之間的弱耦合)。
- 并發(fā)
由于生產(chǎn)者與消費(fèi)者是兩個(gè)獨(dú)立的并發(fā)體，他們之間是用緩沖區(qū)通信的，生產(chǎn)者只需要往緩沖區(qū)里丟數(shù)據(jù)，就可以繼續(xù)生產(chǎn)下一個(gè)數(shù)據(jù)，而消費(fèi)者只需要從緩沖區(qū)拿數(shù)據(jù)即可，這樣就不會(huì)因?yàn)楸舜说奶幚硭俣榷l(fā)生阻塞。
繼續(xù)上面的例子，如果我們不使用郵箱，就得在郵局等郵遞員，直到他回來，把信件交給他，這期間我們啥事兒都不能干(也就是生產(chǎn)者阻塞)。或者郵遞員得挨家挨戶問，誰要寄信(相當(dāng)于消費(fèi)者輪詢)。
- 支持忙閑不均
當(dāng)生產(chǎn)者制造數(shù)據(jù)快的時(shí)候，消費(fèi)者來不及處理，未處理的數(shù)據(jù)可以暫時(shí)存在緩沖區(qū)中，慢慢處理掉。而不至于因?yàn)橄M(fèi)者的性能造成數(shù)據(jù)丟失或影響生產(chǎn)者生產(chǎn)。
我們?cè)倌眉男诺睦樱僭O(shè)郵遞員一次只能帶走1000封信，萬一碰上情人節(jié)(或是圣誕節(jié))送賀卡，需要寄出去的信超過了1000封，這時(shí)候郵箱這個(gè)緩沖區(qū)就派上用場(chǎng)了。郵遞員把來不及帶走的信暫存在郵箱中，等下次過來時(shí)再拿走。
通過上面的介紹大家應(yīng)該已經(jīng)明白了生產(chǎn)者消費(fèi)者模式。
Python中的多線程編程
在實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)者消費(fèi)者模式之前，我們先學(xué)習(xí)下Python中的多線程編程。
線程是操作系統(tǒng)直接支持的執(zhí)行單元，高級(jí)語(yǔ)言通常都內(nèi)置多線程的支持，Python也不例外，并且Python的線程是真正的Posix Thread，而不是模擬出來的線程。
Python的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)提供了兩個(gè)模塊：_thread和threading，_thread是低級(jí)模塊，threading是高級(jí)模塊，對(duì)_thread進(jìn)行了封裝。絕大多數(shù)情況下，我們只需要使用threading這個(gè)高級(jí)模塊。
下面我們先看一段在Python中實(shí)現(xiàn)多線程的代碼。
- import time,threading
- #線程代碼
- class TaskThread(threading.Thread):
- def __init__(self,name):
- threading.Thread.__init__(self,name=name)
- def run(self):
- print('thread %s is running...' % self.getName())
- for i in range(6):
- print('thread %s >>> %s' % (self.getName(), i))
- time.sleep(1)
- print('thread %s finished.' % self.getName())
- taskthread = TaskThread('TaskThread')
- taskthread.start()
- taskthread.join()
下面是程序的執(zhí)行結(jié)果：
- thread TaskThread is running...
- thread TaskThread >>> 0
- thread TaskThread >>> 1
- thread TaskThread >>> 2
- thread TaskThread >>> 3
- thread TaskThread >>> 4
- thread TaskThread >>> 5
- thread TaskThread finished.
TaskThread類繼承自threading模塊中的Thread線程類。構(gòu)造函數(shù)的name參數(shù)指定線程的名字，通過重載基類run函數(shù)實(shí)現(xiàn)具體任務(wù)。
在簡(jiǎn)單熟悉了Python的線程后，下面我們實(shí)現(xiàn)一個(gè)生產(chǎn)者消費(fèi)者模式。
- from Queue import Queue
- import random,threading,time
- #生產(chǎn)者類
- class Producer(threading.Thread):
- def __init__(self, name,queue):
- threading.Thread.__init__(self, name=name)
- self.data=queue
- def run(self):
- for i in range(5):
- print("%s is producing %d to the queue!" % (self.getName(), i))
- self.data.put(i)
- time.sleep(random.randrange(10)/5)
- print("%s finished!" % self.getName())
- #消費(fèi)者類
- class Consumer(threading.Thread):
- def __init__(self,name,queue):
- threading.Thread.__init__(self,name=name)
- self.data=queue
- def run(self):
- for i in range(5):
- val = self.data.get()
- print("%s is consuming. %d in the queue is consumed!" % (self.getName(),val))
- time.sleep(random.randrange(10))
- print("%s finished!" % self.getName())
- def main():
- queue = Queue()
- producer = Producer('Producer',queue)
- consumer = Consumer('Consumer',queue)
- producer.start()
- consumer.start()
- producer.join()
- consumer.join()
- print 'All threads finished!'
- if __name__ == '__main__':
- main()
執(zhí)行結(jié)果可能如下：
- Producer is producing 0 to the queue!
- Consumer is consuming. 0 in the queue is consumed!
- Producer is producing 1 to the queue!
- Producer is producing 2 to the queue!
- Consumer is consuming. 1 in the queue is consumed!
- Consumer is consuming. 2 in the queue is consumed!
- Producer is producing 3 to the queue!
- Producer is producing 4 to the queue!
- Producer finished!
- Consumer is consuming. 3 in the queue is consumed!
- Consumer is consuming. 4 in the queue is consumed!
- Consumer finished!
- All threads finished!
因?yàn)槎嗑€程是搶占式執(zhí)行的，所以打印出的運(yùn)行結(jié)果不一定和上面的完全一致。
小結(jié)
本例通過Python實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)單的生產(chǎn)者消費(fèi)者模型。Python中的Queue模塊已經(jīng)提供了對(duì)線程同步的支持，所以本文并沒有涉及鎖、同步、死鎖等多線程問題。
當(dāng)前題目：用Python多線程實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)者消費(fèi)者模式
URL鏈接：http://m.5511xx.com/article/djjheep.html
