作者 | 马超 责编 | 张红月 出品 | CSDN博客 Serverless的核心理念就是函数式计算，开发者无须再关注具体的模块，云上部署的粒度变成了程序函数，自动伸缩、扩容等工作完全由云服务负责。 Serverless Computing，即”无服务器计算”，其实这一概念在刚刚提出的时候并没有获得太多的关注，直到2014年AWS Lambda这一里程碑式的产品出现。Serverless算是正式走进了云计算的舞台。2018年5月，Google在KubeCon+CloudNative 201
①实现生产者—消费者问题的模拟，以便更好的理解此经典进程同步问题。生产者－消费者问题是典型的PV操作问题，假设系统中有一个比较大的缓冲池，生产者的任务是只要缓冲池未满就可以将生产出的产品放入其中，而消费者的任务是只要缓冲池未空就可以从缓冲池中拿走产品。缓冲池被占用时，任何进程都不能访问。
在并发编程中，生产者消费者模型是一种常见的设计模式，它通过分离数据的生产者和消费者，可以有效地并行处理数据，提高系统的吞吐率和响应性。在这篇文章中，我们将详细介绍生产者消费者模型，并通过 Go 语言实现一个简单的例子。
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。
生产者消费者问题也叫有限缓冲问题，是多线程同步的一个最最最经典的问题。这个问题描述的场景是对于一个有固定大小的缓冲区，同时共享给两个线程去使用。而这两个线程会分为两个角色，一个负责往这个缓冲区里放入一定的数据，我们叫他生产者。另一个负责从缓冲区里取数据，我们叫他消费者。这里就会有两个问题，第一个问题是生产者不可能无限制的放数据去缓冲区，因为缓冲区是有大小的，当缓冲区满的时候，生产者就必须停止生产。第二个问题亦然，消费者也不可能无限制的从缓冲区去取数据，取数据的前提是缓冲区里有数据，所以当缓冲区空的时候，消费者就必须停止生产。这两个问题看起来简单，但是在实际编码的时候还是会有许多坑，稍不留意就会铸成大错。而且上面只是单个消费者生产者问题，实现应用中，还会遇到多生产多消费等更复杂的场景。这些问题下面会详细叙述。
在并发编程中，比如爬虫，有的线程负责爬取数据，有的线程负责对爬取到的数据做处理（清洗、分类和入库）。假如他们是直接交互的，那么当二者的速度不匹配时势必出现等待现象，这也就产生了资源的浪费。
生产者消费者模式是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个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。
原文发布于微信公众号 - 云服务与SRE架构师社区（ai-cloud-ops），作者李勇。
生产者消费者模型（CP模型）是一种非常经典的设计，常常出现在各种 「操作系统」 书籍中，深受教师们的喜爱；这种模型在实际开发中还被广泛使用，因为它在多线程场景中是十分高效的！
在本机相同进程中创建生产者消费者队列，可以解决很多线程安全以及高性能需求问题。本文告诉大家如何通过在 GitHub 完全开源的 AsyncWorkerCollection 库的 AsyncQueue 类创建在内存中的高性能低资源占用的生产者消费者队列
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说用java语言实现生产者消费者问题[Java生产者消费者模型一对一],希望能够帮助大家进步!!!
BlockingQueue 是Java标准库中提供的 阻塞队列，底层是由链表、数组实现的，
生产者消费者模型 的建立需要借助第三方进行传递信息。那么使用什么充当这个第三方进行传递信息能够使得生产者消费者模型能够效率更高，实现更为简单呢？
生产者消费者模型具体来讲，就是在一个系统中，存在生产者和消费者两种角色，他们通过内存缓冲区进行通信（解耦），生产者将消费者需要的资源生产出来放到缓冲区，消费者把从缓冲区把资源拿走消费。
生产者消费者 例如下场景：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。产生数据的模块，就形象地称为生产者；而处理数据的模块，就称为消费者。 我们举一个寄信的例子，假设你要寄一封平信，大致过程如下： 你把信写好——相当于生产者制造数据 你把信放入邮筒——相当于生产者把数据放入缓冲区 邮递员把信从邮筒取出——相当于消费者把数据取出缓冲区 邮递员把信拿去邮局做相应的处理——相当于消费者处理数据 生产者消费者模式可以用来处理并发问题的。 从寄信的例
生产者消费者模式并不是GOF提出的23种设计模式之一，23种设计模式都是建立在面向对象的基础之上的，但其实面向过程的编程中也有很多高效的编程模式，生产者消费者模式便是其中之一，它是我们编程过程中最常用的一种设计模式。 生产者消费者模式是为了解决哪一类问题而产生的呢？在实际的软件开发过程中，经常会碰到如下场景：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。产生数据的模块，就形象地称为生产者；而处理数据的模块，就称为消费者。单单抽象出生产者和消费者，还够不上是生产者／消费者模式。该模式还需要有一个缓冲区处于生产者和消费者之间，作为一个中介。生产者把数据放入缓冲区，而消费者从缓冲区取出数据。 生产者消费者的关系如下图所示：
为什么需要线程池呢，没想明白这个问题，看再多线程池的源码都没有用，先要知道线程池技术解决了什么问题，才能看的懂源码，因为所有的代码都是为了解决实际的工程问题。
什么是线程？ 提到“线程”总免不了要和“进程”做比较，而我认为在Java并发编程中混淆的不是“线程”和“进程”的区别，而是“任务（Task）”。进程是表示资源分配的基本单位。而线程则是进程中执行运算的最小单位，即执行处理机调度的基本单位。关于“线程”和“进程”的区别耳熟能详，说来说去就一句话：通常来讲一个程序有一个进程，而一个进程可以有多个线程。 但是“任务”是很容易忽略的一个概念。我们在实际编码中通常会看到这么一个包叫做xxx.xxx.task，包下是XxxTask等等以Task后缀名结尾的类。而
JMS（Java Message Service）:java平台中面向消息通信的API
前面已经讲过很多Golang系列知识，包括并发，锁等内容，感兴趣的可以看看以前的文章，https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/1275863.html，
那假如我们想生产完了之后在一次性消费呢？怎么实现？那我们就出现了调度的情形。消费者等生产者生产完毕的信号，只有生产者给消费者发送信号，消费者才能消费，不然消费者一直阻塞。
当多线程并发执行并都需要访问临界资源时，因为每个线程都是不同的执行流，这就有可能导致数据不一致问题，为了避免此问题的发生，就需要对这块临界资源增加一些限制，一次只能有一个线程访问临界资源，即线程互斥。
桌子类(Desk)：定义表示包子数量的变量,定义锁对象变量,定义标记桌子上有无包子的变量
学习JUC，就不得不提生产者消费者。生产者消费者模型是一种经典的多线程模型，用于解决生产者和消费者之间的数据交换问题。在生产者消费者模型中，生产者生产数据放入共享的缓冲区中，消费者从缓冲区中取出数据进行消费。在这个过程中，生产者和消费者之间需要保持同步，以避免数据出现错误或重复。今天我们就来说说生产者消费者模型，以及JUC中如何解决该模型的同步问题。
同步问题是保证数据安全的情况下，让线程访问资源具有一定的顺序性，从而有效避免饥饿问题，叫做同步。
生产者消费者问题的任何有效解决方案都必须控制对产生资源的生产的put() 方法的调用以及对消耗资源的消费者的 take() 方法的调用。一旦实现了对方法阻塞的控制，就可以解决问题。
程磊，某手机大厂系统开发工程师，阅码场荣誉总编辑，最大的爱好是钻研Linux内核基本原理。
在了解协程之前， 我们需要再次回想一下python中的多个函数执行的顺序是怎样的？
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。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。
1、概念 所谓，生产者与消费者模型，本质上是把进程通信的问题分开考虑 生产者，只需要往队列里面丢东西（生产者不需要关心消费者） 消费者，只需要从队列里面拿东西（消费者也不需要关心生产者） 1 # 多线程实现生产者消费者模型 2 import threading 3 import random 4 import queue 5 import time 6 7 8 class Producer(threading.Thread): 9 def __init__(self, qu
生产者消费者模式就是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个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。这个阻塞队列就是用来给生产者和消费者解耦的。
在分析阻塞队列之前我们先看生产者消费者模式，这是一个很常见的模式，生产者负责数据的生产，而消费者则负数据的消费。一般来说生产者与消费者的数量比例是m:n，该模式最大的好处就是将数据生产方与消费方进行了解耦，使得它们之间不会互相影响。为了将生产者和消费者连接起来，我们需要一个特殊的容器，该容器能存储生产者生产的数据，而消费者则能从该容器中取出数据。
dubbo是阿里开源的一个远程服务调用（Remote Procedure Call，即RPC）的分布式服务框架，符合典型的生产者消费者模型。
Apache kafka是消息中间件的一种，我发现很多人不知道消息中间件是什么，在开始学习之前，我这边就先简单的解释一下什么是消息中间件，只是粗略的讲解，目前kafka已经可以做更多的事情。
操作系统的经典同步互斥问题主要是介绍了 几个经典的同步互斥问题，其中搞懂生产者消费者问题、读者写者问题；其他的问题其实都是这两个问题的衍生。
并发问题是所有问题的基础，也是操作系统设计的基础。并发包括很多设计问题，其中有进程间通信，资源共享与竞争，多个进程活动的同步以及分配给进程的处理器时间的。
Producer-Consumer与其说是模式，更不如说是一种思想，这种思想在很多模式中都有相应的体现，比如线程池，对象池，MQ等等。 Producer-Consumer的本质是在生产者与消费者之间引入一个通道（Channel暂且理解为一个队列）,该通道主要用于控制生产者与消费者的相对速率，尽可能的保证生产的Product尽快被消费，另一方面对二者进行解耦：生产者将生产的数据放入通道，消费者从相应的通道取出数据进行消费，生产者与消费者在各自的线程中，从而使双方的处理互相不影响。
不知道你是否遇到过面试官让你手写生产者消费者代码。别说，前段时间有小伙伴还真的遇到了这种情况，当时是一脸懵逼。
前几那天写了一个Java程序模拟生产者消费者，当时写完还感觉不错，但是这几天再看的时候发现还是有很多的不足之处，给别人挑毛病不大好意思，尺度拿捏不好还容易得罪人，男人就对自己狠一点，我就给自己多挑挑程序的毛病，这个可以有，有些细微的毛病就马上改了，有些有难度的，我也记录下来，不断的改进，看起来简单的程序写好了才算是一个合格的程序员。 感兴趣的同学可以移步这里，看看之前写的程序。 Java实现生产者消费者的两种方式(r12笔记第66天) 我大体总结了下，从日志中可以看出有这么几个明显的小问题
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。
今天这篇文章大概介绍下python多线程中的同步条件Event,信号量(Semaphore)和队列(queue)，这是我们多线程系列的最后一篇文章，以后将会进入python多进程的系列。
前几篇复习了下《线程的创建方式》、《线程的状态》、《Thread 的源码解析》、《wait、notify/notifyAll 源码解析》这几篇文章。这篇是第五篇生产者消费者模式在我们日常工作中用得非常多，比如：在模块解耦、消息队列、分布式场景中都很常见。这个模式里有三个角色，他们之间的关系是如下图这样的：
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。
春节无聊，在家写了这么一个kafka客户端（叫Kafka King），用来连接、操作kafka集群，也算填补了市面上的空白（据我所知这块还没有啥特别好用的）。
python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。 multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。
在Python中，进程之间互相隔离，但是在实际的工作中需要两个进程能够进行数据的通信，那么就可以通过队列和管道的方式来实现进程之间的通信，那么就可以使用Queue，在整个Queue的机制里面，把数据可以通过put的方法放到队列里面，再通过get的方法可以获取到，但是需要特别注意的是在一个队列里面，当队列已满在加新的数据就会堵塞，当然当队列里面已经为空的时候，get获取数据也是为堵塞，如下通过具体的代码来演示下Queue的基本使用，具体如下：
future模式是多线程开发中非常常见的一种设计模式，它的核心思想是异步调用。当我们需要调用一个函数方法时，如果这个函数执行很慢，那么我们就要进行等待。但有时候我们可能并不着急着要结果。因此，我们可以让被调用者立即返回，让他在后台慢慢处理这个请求。对于调用者来说，则可以先处理一些其他任务，在真正需要数据的场合再去尝试获得需要的数据。
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