设计模式-生产者消费者模式

生成者消费者模式

1. 解释

   

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   • 什么是生产者和消费者？

     两个模块（可能是函数、线程或进程），一个生产数据，一个消费数据，生产数据的模块叫生产者，消费数据的模块叫消费者。

   • 为什么要使用生产者-消费者模式？

     在多线程开发时，生产者可能产生数据的速度比较快，这时候生产者需要等消费者消费完了才能继续生产数据，因为生产的数据没地方放，如果消费者消费数据的速度比较快，消费者就要等待生产者生产数据，为了解决这种供需不平衡的问题，以达到生产者和消费者之间的一种“平衡”状态，引入“生产者-消费者“模式

   • 什么是生产者消费者模式？

     一个生产者（线程或进程）生产数据，一个消费者（线程或进程）消费数据，它们之间通过一个缓冲区来进行通讯，生产者生产的数据放入缓冲区，消费者从缓冲区取来数据进行消费。

   • 生产者消费者模式有什么优点？

     • 解耦：将生产者类和消费者类进行解耦，消除代码之间的依赖性，简化工作负载的管理
     • 复用：通过将生产者类和消费者类独立开来，那么可以对生产者类和消费者类进行独立的复用与扩展
     • 调整并发数：由于生产者和消费者的处理速度是不一样的，可以调整并发数，给予慢的一方多的并发数，来提高任务的处理速度
     • 异步：对于生产者和消费者来说能够各司其职，生产者只需要关心缓冲区是否还有数据，不需要等待消费者处理完；同样的对于消费者来说，也只需要关注缓冲区的内容，不需要关注生产者，通过异步的方式支持高并发，将一个耗时的流程拆成生产和消费两个阶段，这样生产者因为执行put()的时间比较短，而支持高并发
     • 支持分布式：生产者和消费者通过队列进行通讯，所以不需要运行在同一台机器上，在分布式环境中可以通过redis的list作为队列，而消费者只需要轮询队列中是否有数据。同时还能支持集群的伸缩性，当某台机器宕掉的时候，不会导致整个集群宕掉

2. 生产者消费者例子

   1. e.g.

      5个厨师做包子，三秒一个，10个食客吃包子，1秒一个，食客吃的又快人又多

      import queue
      import threading
      import time
      
      q = queue.Queue()
      
      
      def cook(i):
          while True:
              q.put(f'厨师{i}做de包子')
              time.sleep(2)
      
      def hangers_on(j):
          while True:
              print(f'食客{j}吃了{q.get()}')
              time.sleep(1)
      
      for i in range(5):
          threading.Thread(target=cook,args=(i,)).start()
      
      for j in range(10):
          threading.Thread(target=hangers_on,args=(j,)).start()
      
      

   2. 用协程实现同样的例子

      q = asyncio.Queue()
      
      
      async def hangers_on(j):
          while True:
              print(f'食客{j}吃了{await q.get()}')
              await asyncio.sleep(3)
      
      async def cook(i):
          while True:
              print(f'厨师{i}做的包子')
              await q.put(f'厨师{i}做的包子')
              await asyncio.sleep(1)
      
      
      async def main():
      
      
          cook_tasks = [asyncio.create_task(cook(j)) for j in range(10)]
          hanges_tasks = [asyncio.create_task(hangers_on(i)) for i in range(10)]
          await asyncio.gather(*cook_tasks,*hanges_tasks,return_exceptions = True)
      
      
      asyncio.run(main())
      
      

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