1.多线程实现 import threadingimport queueimport logginglogging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(levelname)s -->%(funcName)s at line %(lineno)d: \n %(message)s')log= logging.getLogger() def producer(q): for k in range(10): q.put(k

[原创]转载请注明作者Johnthegreat和本文链接 在设计模式中,生产消费者模型占有非常重要的地位,这个模型在现实世界中也有很多有意思的对应场景,比如做包子的人和吃包子的人,当两者速度不匹配时,就需要有一个模型来做匹配(偶合),实现做的包子都会依次消费掉. import asyncio class ConsumerProducerModel: def __init__(self, producer, consumer, queue=asyncio.Queue(), plate_size=6

线程并发的生产者-消费者模型: 1.两个进程对同一个内存资源进行操作,一个是生产者,一个是消费者. 2.生产者往共享内存资源填充数据,如果区域满,则等待消费者消费数据. 3.消费者从共享内存资源取数据,如果区域空,则等待生产者填充数据. 4.生产者的填充数据行为和消费者的消费数据行为不可在同一时间发生. 下面用Windows的信号量以及线程等API模拟生产者-消费者模型 #include <Windows.h> #include <stdio.h> #define N 100 #d

第23章 java线程通信--生产者/消费者模型案例 1.案例: package com.rocco; /** * 生产者消费者问题,涉及到几个类 * 第一,这个问题本身就是一个类,即主类 * 第二,既然是生产者.消费者,那么生产者类和消费者类就是必须的 * 第三,生产什么,消费什么,所以物品类是必须的,这里是馒头类 * 第四,既然是线程,那么就不是一对一的,也就是说不是生产一个消费一个,既然这样,多生产的往哪里放 * 现实中就是筐了,在计算机中也就是数据结构,筐在数据结构中最形象的就是栈了,因

生产者-消费者模型是多线程问题里面的经典问题,也是面试的常见问题.有如下几个常见的实现方法: 1. wait()/notify() 2. lock & condition 3. BlockingQueue 下面来逐一分析. 1. wait()/notify() 第一种实现,利用根类Object的两个方法wait()/notify(),来停止或者唤醒线程的执行:这也是最原始的实现. public class WaitNotifyBroker<T> implements Broker<

Queue是什么 队列,是一种数据结构.除了优先级队列和LIFO队列外,队列都是以FIFO(先进先出)的方式对各个元素进行排序的.无论使用哪种排序方式,队列的头都是调用remove()或poll()移除元素的.在FIFO队列中,所有新元素都插入队列的末尾. Queue中的方法 Queue中的方法不难理解,6个,每2对是一个也就是总共3对.看一下JDK API就知道了: 注意一点就好,Queue通常不允许插入Null,尽管某些实现(比如LinkedList)是允许的,但是也不建议. Blockin

什么是生产者/消费者模型 一种重要的模型,基于等待/通知机制.生产者/消费者模型描述的是有一块缓冲区作为仓库,生产者可将产品放入仓库,消费者可以从仓库中取出产品,生产者/消费者模型关注的是以下几个点: 1.生产者生产的时候消费者不能消费 2.消费者消费的时候生产者不能生产 3.缓冲区空时消费者不能消费 4.缓冲区满时生产者不能生产 生产者/模型作为一种重要的模型,它的优点在于: 1.解耦.因为多了一个缓冲区,所以生产者和消费者并不直接相互调用,这一点很容易想到,这样生产者和消费者的代码发生变化,

在Java中线程同步的经典案例,不同线程对同一个对象同时进行多线程操作,为了保持线程安全,数据结果要是我们期望的结果. 生产者-消费者模型可以很好的解释这个现象:对于公共数据data,初始值为0,多个线程对其进行增加或者减少,但是我们的目的是无论多少个线程同时操作他,结果都是:当data=0时,只能进行增加,data=1时只能进行减少. 由于代码比较简单,就把所有的类都写在同一个类里面,以静态内部类的形式出现,这样比较节省篇幅. 1.线程不安全: public class Test { publ

python11 1.多线程原理 2.怎么写一个多线程? 3.队列 4.生产者消费者模型 5.线程锁 6.缓存 memcache redis 多线程原理 def f1(arg) print(arg) #单进程单线程的程序,好比后宫里面就一个慈宁宫 -- 主进程,一个王钢蛋 -- 线程 python中规定一个进程中只能有一个线程被cpu调度 这个的规定是因为python中一把锁:GIL,全局解释器锁 1.一个应用程序可以有多进程,可以有多进程 多进程,多线程目的是并发高,充分利用cpu 2.计算型

wait, notify 和 notifyAll,这些在多线程中被经常用到的保留关键字,在实际开发的时候很多时候却并没有被大家重视.本文对这些关键字的使用进行了描述. 在 Java 中可以用 wait.notify 和 notifyAll 来实现线程间的通信..举个例子,如果你的Java程序中有两个线程——即生产者和消费者,那么生产者可以通知消费者,让消费者开始消耗数据,因为队列缓冲区中有内容待消费(不为空).相应的,消费者可以通知生产者可以开始生成更多的数据,因为当它消耗掉某些数据后缓冲区不再

 1.简单的小例子: 下面这个例子主要观察的是: 一个对象的wait()和notify()使用情况! 当一个对象调用了wait(),那么当前掌握该对象锁标记的线程,就会让出CPU的使用权,转而进入该对象的等待池中等待唤醒,这里说明一下,每一个对象都有一个独立的等待池和锁池! 等待池:上述的wait()后的线程会进入等待池中,处于下图线程声明周期(简单示意图) 中的这个状态,等待池中的线程任然具有对象的锁标记,但是处于休眠状态,不是可运行状态! 当该对象调用notify方法之后,就会在等待池中系统

Python之路,进程.线程.协程篇 本节内容 进程.与线程区别 cpu运行原理 python GIL全局解释器锁 线程 语法 join 线程锁之Lock\Rlock\信号量 将线程变为守护进程 Event事件 queue队列 生产者消费者模型 Queue队列 开发一个线程池 进程 语法 进程间通讯 进程池 参考链接http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5230609.html 生产者消费者模型 实例演示 #生产者消费者模型 import thread

业界用的比较广泛,多线程之间进行同步数据的方法,解决线程之间堵塞,互相不影响. server --> 生产者 client --> 消费者 在一个程序中实现又有生产者又有消费者 ,生产者不断生产,消费者不断消费,达到并行数据安全完整交互的目的. 所以会有消息队列的关键字产生,队列是典型的生产者消费者模型 例如:吃包子例子,生产慢,消费快 #!/usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*- import threading, timeimport Queueim

多线程中的生产者和消费者模型: 生产者和消费者可以用多线程实现,它们通过Queue队列进行通信. import time,random import Queue,threading q = Queue.Queue() def Producer(name): count = 0 while count <20: time.sleep(random.randrange(3))#随机时间间隔 q.put(count) print('Producer %s has produced %s baozi..

http://blog.csdn.net/a352193394/article/details/39503857  Java多线程之~~~使用Exchanger在线程之间交换数据[这个结合多线程并行会有解决很多问题] 具体看 http://www.cnblogs.com/donaldlee2008/p/5290169.html java 线程池 并行 执行   http://www.cnblogs.com/donaldlee2008/p/5290169.html Java多线程之~~~使用Exc

1. 操作系统基本知识,进程,线程 CPU是计算机的核心,承担了所有的计算任务: 操作系统是计算机的管理者,它负责任务的调度.资源的分配和管理,统领整个计算机硬件:那么操作系统是如何进行任务调度的呢? 1.1 任务调度 大部分操作系统(如Windows.Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式,也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务,每个任务轮流执行.任务执行的一小段时间叫做时间片,任务正在执行时的状态叫运行状态,任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务,被暂停

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('

说明 如果 使用过程中有BUG 一定要告诉我:在下面留言或者给我邮件(sawpara at 126 dot com) 使用boost::thread库来实现生产者消费者模型中的缓冲区! 仓库内最多可以存放 capacity 个产品. 条件变量 condition_put 标记是否可以往仓库中存放一个产品. 条件变量 condition_get 标记是否可以从仓库中取出一个产品. 互斥量 mutexer 用于保证当前仓库只有一个线程拥有主权. 实现 #include <queue> #inclu

生产者消费者模型已经很古老了吧,最近写了个OpenMP版的此模型之实现,来分享下. 先说一下模型的大致做法是: 1.生产者需要取任务,生产产品. 2.消费者需要取产品,消费产品. 生产者在生产某个产品之后,要告知消费者此产品已经可以使用了.消费者通过获得可以使用这个信号来取得产品,进一步消费产品. 比如,我们有N个图像需要对每一个图像作滤波或者变换等处理,并且把处理后的结果存到硬盘上. 那么生产者可以将N个图像看成N个任务,每个任务都是独立的,每个任务的计算结果可以看成是产品,消费者就是取这个产

关于线程,博主写过java线程详解基本上把java线程的基础知识都讲解到位了,但是那还远远不够,多线程的存在就是为了让多个线程去协作来完成某一具体任务,比如生产者与消费者模型,因此了解线程间的协作是非常重要的,本博客主要讲解多个线程之间使用wait()/notify()/notifyAll()来进行交互的场景. 一wait()/notify()/notifyAll(): 首先我们来看一下它们的函数定义: /* Causes the current thread to wait until ano

'''1,什么是生产者消费者模型 生产者:比喻的是程序中负责产生数据的任务 消费者:比喻的是程序中负责处理数据的任务 生产者->共享的介质(队列)<-消费者 2,为何用 实现了生产者与消费者的解耦合,生产者可以不停地生产,消费者也可以不停地消费 从而平衡了消费者地生产能力与消费能力,提升了程序整体运行地效率 什么时候用? 当我们地程序中存在明显的两类任务,一类负责产生数据,另一类负责处理数据 此时我们就应该考虑使用生产者消费者模型来提升程序地效率 '''from multiprocessing