一、概述 案例：使用pthread+消息队列(单链表环形队列) 实现生产者消费者模型 各个类的职责说明： 1.message_queue.cpp消息队列 ps：这个类最主要的方法有两个（这个类是线程安全的），一个是enqueueMessage(Message)向消息队列中放入数据，另一个是dequeueMessage(&Message)从消息队列中取出数据。其中，一旦有消息放入
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2023-07-03 20:58:46
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什么是生产者消费者模式生产者消费者模式其实是一种设计模式，在生活中四处可见，比如我们在排队买奶茶，奶茶店里面的店员去生产奶茶，然后给消费者消费，在这里，店里面的店员就是一个生产者，顾客就是一个消费者。并且在生产者消费者的概念中，生产者和消费者是一一对应的，也就是说，奶茶店里面的店员生产了一杯奶茶只能供一个顾客，顾客想和第二杯也不行，就需要重新排队。但是如果当天奶茶店的老板打了鸡血给店员们发了奖金说
Semaphore）是实现多线程同步的两种常用的手段。信号量需要初始化一个许可值，许可值可以大于0，也可以小于0，也可以等于0.
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2023-06-02 02:13:28
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1、一些重要概念***** 进程队列 ：
*** 队列是进程安全(进程间数据安全-多个进程不能同时操作同一个文件、数据库等)的！因为它自己带锁
*** 队列，实际上是基于'文件家族的socket服务'实现的！在运行队列的文件的同目录如果创建一个名为socket.py文件的话，执行时候会报错！
### 文件家族的socket服务实现的额IPC机制：队列、pipe(管道，没有带锁，有
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2023-05-26 16:18:16
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标题：Python生产者——消费者模型本文章的生产者是可以选择多个的，同样消费者也是可以选择多个的，所以中间过程只能用文字叙述，不能用图片来演示(图片需要布局)先说明，缓冲区最大限制定义了为10，如有个人需要，可以自定义一个entry框输入你的缓冲区容纳最大物品个数，某个状态下只能有一个进程(线程)进行描述：生产者——消费者模型在工作中，大家可能会碰到这样一种情况：某个模块负责产生数据，这些数据由
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2023-08-24 14:18:48
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本实验的目的不光是要实现生产者与消费者模式，还要限制生产者与消费者的数量，这样代码的复杂性就提高一些，但好在使用Semaphore类实现这个功能还是比较简单的。创建实验用的项目repastTest,类RepastService.java代码如下：package com.yc.semephore_6;
import java.util.concurrent.Semaphore;
import ja
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2023-08-30 12:21:57
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文章目录生产者、消费者问题描述PV操作题目分析步骤多生产者、多消费者问题描述问题分析吸烟者问题描述问题分析 生产者、消费者问题描述系统中有一组生产者进程和一组消费者进程，生产者进程每次生成一个产品放入缓冲区，消费者进程每次从缓冲区中取出一个产品并使用。（注：这里的“产品”理解为某种数据） 生产者、消费者共享一个初始为空、大小为n的缓冲区。 只有缓冲区没满时，生产者才能把产品放入缓冲区，否则必须等
1、功能需求消费者需要验证码打标记；生产者负责验证码标签；由于消费者的其他流程需要这个验证码标签，所以采用同步方式处理。2、最简单的两个进程处理消费者发送图片，等待响应 生产者处理 3、生产者消费者分组处理（3个生产者服务30个消费者）消费者有其他很多处理流程，而生产者只负责消费者的验证码标签这个环节，所以一个生产者能够服务多个消费者；但是当消费者进程增多时，一个生产者可能开始
1. 生产者消费者模型生产者消费者速度不匹配时，比如生产的快但是消费的慢，就可以给消费者多开几个进程，但是消费者其实是不知道生产者生产了多少数据，什么时候生产结束，消费者这边其实不太好接收，解决办法就是消费者使用while循环接收生产者发来的消息；生产者给消费者发送一个信号，消费者者接受到就立马跳出循环： from multiprocessing import Queue
from
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2023-10-05 15:00:09
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•生产者消费者问题（英语：Producer-consumer problem），也称有限缓冲问题（英语：Bounded-buffer problem），是一个多线程同步问题的经典案例。•该问题描述了两个共享固定大小缓冲区的线程——即所谓的“生产者”和“消费者”——在实际运行时会发生的问题。•生产者的主要作用是生成一定量的数据放到缓冲区中，然后重复此过程。•消费者也在缓冲区消耗这些数据。•该问题的关
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2023-08-08 02:16:42
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文章目录生产者与消费者模型一、 多线程和队列模块二、 多进程和队列模块三、 协程1、 基本2、 greenlet3、 grevent和队列 生产者与消费者模型一、 多线程和队列模块import threading, queue # 多线程模块和队列模块
que = queue.Queue() # 创建队列
# 建立消费者模型类
class Consumer(threading.Thre
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2023-08-26 08:52:59
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认识生产者和消费者模式生产者和消费者是多线程中很常见的一个问题。产生数据的模块，我们称之为生产者，而处理数据的模块，就称为消费者。但是单单只有生产者和消费者显然还是不够的，一般来说，我们还有一个缓冲区，抽象出来的流程如下图所示。将这个过程以实际例子来说明：假如我们是一个生产辣条的厂家，我们生产出来的辣条肯定是一箱一箱地放在仓库里面，然后卖出去给消费者。【不再考虑经销商环节】1.我们把一箱一箱的辣条
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2023-10-29 08:09:52
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文章目录生产者消费者模型为什么要使用生产者消费者模型什么是生产者消费者模型基于队列实现的生产者消费者模型采用`JoinableQueue`队列实现生产者消费者模型 生产者消费者模型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消费者模型在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的
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2023-10-15 08:37:25
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生产者消费者模型（★）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。程序中有两类角色：生产数据、消费数据实现方式：生产->队列->消费。通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，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里取，阻塞队列就相当于一
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2023-06-25 21:16:38
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一、生产者消费者模型介绍1.1 为什么需要使用生产者消费者模型生产者是指生产数据的任务，消费者是指消费数据的任务。当生产者的生产能力远大于消费者的消费能力，生产者就需要等消费者消费完才能继续生产新的数据，同理，如果消费者的消费能力远大于生产者的生产能力，消费者就需要等生产者生产完数据才能继续消费，这种等待会造成效率的低下，为了解决这种问题就引入了生产者消费者模型。1.2 如何实现生产者消费者模型进
RocketMQ——生产者和消费者 文章目录RocketMQ——生产者和消费者RocketMQ简介RocketMQ生产者RocketMQ消费者DefaultMQPushConsumerDefaultMQPullConsumer RocketMQ简介RocketMQ共有四个角色，分别是Producer、Consumer、Broker、NameServer，他们分别对应的作用如下：Producer：消
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2023-09-01 20:54:19
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背景：服务端实现一个多对多的生产者消费者模式，监听某个端口，一旦有client连入，将socket存入队列。通知消费者进程进行消费。在消费者进程中，拿到客户端的socket，接收客户端的信息，并将接收到的数据返回服务端。难点：锁，server main函数如何生成多对多的线程（这是个大坑，放的位置或逻辑不对极易退化成一对一模式，在实践中，本人将监听放入生产者函数中，进行循环监听，main函数类比网
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2023-05-29 15:59:00
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概述 信号量Semaphore是一个控制访问多个共享资源的计数器，和CountDownLatch一样，本质上是一种共享锁。举个例子，还是生产者消费者的例子，假设缓冲区的大小是100，然后可以实现多个生产者和消费者同时进行工作，只要100个资源没有使用完，生产者就可以继续生产，而在之前一篇文章分析Condition的时候也举了这个例子，那里是使用ReentrantLock + Condition组
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2023-07-20 15:30:00
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一直对wait和notify的了解停留在理论阶段，所以通过一个经典的生产者和消费者案例感受下线程的同步。下面对涉及到的生产者、消费者的对象进行介绍。先来实现下消费者的代码：class Consumer extends Thread
{
private ProducterAndConsumer producterAndConsumer;
public Consumer(Produ
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2023-08-12 21:15:19
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顺便补充几个注意事项，大伙儿留意一下： 1、对stdio进行读写操作是以阻塞方式进行。比如管道中没有数据，消费者进程的读操作就会一直停在哪儿，直到管道中重新有数据。 2、由于stdio内部带有自己的缓冲区（这缓冲区和管道缓冲区是两码事），有时会导致一些不太爽的现象（比如生产者进程输出了数据，但消费者进程没有立即读到）。具体的细
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2023-07-15 02:28:23
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