本文部分摘自<Java 并发编程的艺术> 模式概述 在线程的世界里,生产者就是生产数据的线程,消费者就是消费数据的数据.生产者和消费者彼此之间不直接通信,而是通过阻塞队列进行通信,所以生产者生产完数据后不用等待消费者处理,而是直接扔给阻塞队列,消费者不找生产者要数据,而是直接从阻塞队列取,阻塞队列相当于一个缓冲区,平衡了生产者和消费者的处理能力 模式实战 假设现有需求:把各部门的邮件收集起来,统一处理归纳.可以使用生产者 - 消费者模式,启动一个线程把所有邮件抽取到队列中,消费者启动多个线程处

一 生产者消费者模型介绍 为什么要使用生产者消费者模型 生产者指的是生产数据的任务,消费者指的是处理数据的任务, 生产数据目的,是为了给消费者处理. 在并发编程中,如果生产者处理速度很快,而消费者处理速度很慢,那么生产者就必须等待消费者处理完,才能继续生产数据.同样的道理,如果消费者的处理能力大于生产者,那么消费者就必须等待生产者.为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式. import time def producer(): '''生产者是厨师''' for i in range(1,4

1.守护进程(了解) """ 守护进程 表示 一个进程b 守护另一个进程a 当被守护的进程a结束后 那么b也跟着结束了 就像 皇帝驾崩 妃子殉葬 应用场景 之所以开启子进程 是为了帮主进程完成某个任务 然而 如果主进程认为 自己的事情一旦做完就没有必要使用子进程了 就可以将子进程设置为守护进程 例如 在运行qq的过程 开启了一个进程 用于下载文件 然而文件还没有下完 qq就退出了 下载任务也应该跟随qq 的退出而结束 """ import tim

9.8 生产者消费者模型 该模型中包含两类重要的角色: 1.生产者:将负责造数据的任务比喻为生产者 2.消费者:接收生产者造出的数据来做进一步的处理的被比喻成消费者 实现生产者消费者模型三要素:1.生产者 2.消费者 3.队列 什么时候用该模型: 程序中出现明显的两类任何,一类任务是负责生产,另外一类任务是负责处理生产的数据的 该模型的好处: 1.实现了生产者与消费者解耦和 2.平衡了生产力与消费力,即生产者可以一直不停地生产,消费者可以不停地处理,因为二者不再直接沟通的,而是跟队列沟通,从而提

生产者消费者模型总结 生产者消费者模型什么时候用? 1.程序中有两类角色 一类负责生产数据(生产者) 一类负责处理数据(消费者) 2.引入生产者消费者模型为了解决的问题是 平衡生产者与消费者之间的速度差 程序解开耦合 3.如何实现生产者消费者模型 生产者<--->队列<--->消费者 如果使用multiprocessing模块 的Queue 实现生产者和消费者模型,意味着生产者,消费者,Queue三者必须都在同一台服务器上, 这是集中式,程序所有组件集中在同一台机器上, 集中式带来

前言 本文基于顺序循环队列,给出Linux生产者/消费者问题的多线程示例,并讨论编程时需要注意的事项.文中涉及的代码运行环境如下: 本文假定读者已具备线程同步的基础知识. 一  顺序表循环队列 1.1 顺序循环队列定义 队列是一种运算受限的先进先出线性表,仅允许在队尾插入(入队),在队首删除(出队).新元素入队后成为新的队尾元素,元素出队后其后继元素就成为队首元素. 队列的顺序存储结构使用一个数组和两个整型变量实现,其结构如下: struct Queue{ ElemType elem[MaxSi

转自:http://www.cnblogs.com/clover-toeic/p/4029269.html 前言 本文基于顺序循环队列,给出Linux生产者/消费者问题的多线程示例,并讨论编程时需要注意的事项.文中涉及的代码运行环境如下: 本文假定读者已具备线程同步的基础知识. 一  顺序表循环队列 1.1 顺序循环队列定义 队列是一种运算受限的先进先出线性表,仅允许在队尾插入(入队),在队首删除(出队).新元素入队后成为新的队尾元素,元素出队后其后继元素就成为队首元素. 队列的顺序存储结构使用

实验3:随便写的 #include <windows.h> #include <string> #include <stdio.h> #pragma warning(disable:4996) CRITICAL_SECTION cs; int cnt; DWORD WINAPI Thread( LPVOID lpParam ) { int n = (int)lpParam; ) ; i <= ; i++ ) { EnterCriticalSection(&

在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题.该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度. 为什么要使用生产者和消费者模式 在线程世界里,生产者就是生产数据的线程,消费者就是消费数据的线程.在多线程开发当中,如果生产者处理速度很快,而消费者处理速度很慢,那么生产者就必须等待消费者处理完,才能继续生产数据.同样的道理,如果消费者的处理能力大于生产者,那么消费者就必须等待生产者.为了解决这种生产消费能力不均衡的问题,所以便有了生产者和消费者模式. 什么是生

本文基本内容 多道技术 进程 线程 协程 并发 多线程 多进程 线程池 进程池 GIL锁 互斥锁 网络IO 同步 异步等 实现高并发的几种方式 协程:单线程实现并发 一 多道技术 产生背景 所有程序串行 导致资源浪费 多道技术的目的就是让多个程序并发执行 同时处理多个任务 提高计算机效率 1.1 空间复用 时间复用 空间复用 指的是 同一时间 内存中加载多个不同程序数据, 每个进程间内存区域相互隔离,物理层面的隔离 时间复用 切换+保存 切换条件 1 一个进程执行过程中遇到了IO操作 切换到其他

Java中有一个BlockingQueue可以用来充当堵塞队列,下面是一个桌面搜索的设计 package net.jcip.examples; import java.io.File; import java.io.FileFilter; import java.util.concurrent.*; /** * ProducerConsumer * <p/> * Producer and consumer tasks in a desktop search application * */ p

一,互斥锁,同步锁 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理 part1:多个进程共享同一打印终端 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('

请阅读上篇文章<并发编程实战: POSIX 使用互斥量和条件变量实现生产者/消费者问题>.当然不阅读亦不影响本篇文章的阅读. Boost的互斥量,条件变量做了很好的封装,因此比"原生的"POSIX mutex,condition variables好用.然后我们会通过分析boost相关源码看一下boost linux是如何对pthread_mutex_t和pthread_cond_t进行的封装. 首先看一下condition_variable_any的具体实现,代码路径:/

一.进程锁(同步锁/互斥锁) 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理. 例子 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('

1.队列的介绍 进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的 创建队列的类(底层就是以管道和锁定的方式实现): Queue([maxsize]):创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. 参数介绍: maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制. 但需要明确: 1.队列内存放的是消息而非大数据 2.队列占用的是内存空间,因而maxsize即便

1  守护进程: 主进程 创建 守护进程   辅助主进程的运行 设置进程的 daemon属性 p1.daemon=True 1 守护进程会在主进程代码执行结束后就终止: 2 守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常: AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children 注意:进程之间是互相独立的,主进程代码运行结束,守护进程随即终止 from multiprocessing import Process impo

请阅读上篇文章<并发编程实战: POSIX 使用互斥量和条件变量实现生产者/消费者问题>.当然不阅读亦不影响本篇文章的阅读. Boost的互斥量,条件变量做了很好的封装,因此比"原生的"POSIX mutex,condition variables好用.然后我们会通过分析boost相关源码看一下boost linux是如何对pthread_mutex_t和pthread_cond_t进行的封装. 首先看一下condition_variable_any的具体实现,代码路径:/

目录 进程补充 进程通信前言 Queue队列的基本使用 通过Queue队列实现进程间通信(IPC机制) 生产者消费者模型 以做包子买包子为例实现当包子卖完了停止消费行为 线程 什么是线程 为什么要有线程 开进程 开线程 开启线程的两种方式 方式一 方式二 线程之间数据共享 线程对象的其他属性和方法 守护线程 主线程运行结束之后为什么需要等待子线程结束才能结束呢? 测试 线程互斥锁 不加锁遇到延迟的情况 加锁后遇到延迟 为什么用互斥锁不用 线程/进程对象.join() 进程补充 进程通信前言 要想

[并发编程 - socketserver模块实现并发.[进程查看父子进程pid.僵尸进程.孤儿进程.守护进程.互斥锁.队列.生产者消费者模型] socketserver模块实现并发 基于tcp的套接字,关键就是两个循环,一个链接循环,一个通信循环 socketserver模块中分两大类:server类(解决链接问题)和request类(解决通信问题) socketserver模块的使用 基于TCP协议的套接字--支持并发(拿之前通信的例子,主要针对服务端,客户端不变) # 服务端.py impo

昨日内容回顾 操作系统发展史 1.穿孔卡片 CPU利用率极低 2.联机批处理系统 CPU效率有所提升 3.脱机批处理系统 CPU效率极大提升(现代计算机雏形) 多道技术(单核CPU) 串行:多个任务依次排队执行 多道:切换+保存状态 进程理论 程序与进程的区别 程序是死的进程是活的 进程的调度算法 先来先服务 短作业优先 时间片轮转法+多级反馈队列 进程的三状态 就绪态 运行态 阻塞态(只有经过就绪态的进程才能进入运行态) 任务的提交方式 同步:提交完任务之后原地等待任务的结果 期间不做任何事情