Python 生产者消费者模型是什么？

时间：2021-11-30 01:04:07

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作者| 慕课网精英讲师 朱广蔚

1. 简介

生产者和消费者问题是线程模型中的经典问题：

  • 生产者和消费者共享同一个存储空间
  • 生产者往存储空间中添加产品，消费者从存储空间中取走产品
  • 当存储空间为空时，消费者阻塞，当存储空间满时，生产者阻塞

Python 的内置模块 queue 提供了对生产者和消费者模型的支持，模块 queue 定义了类 Queue，类 Queue 表示一个被生产者和消费者共享的队列，类 Queue 提供如下常用方法：

方法

功能

get()

从队列中取走数据，如果队列为空，则阻塞

put(item)

向队列中放置数据，如果队列为慢，则阻塞

join()

如果队列不为空，则等待队列变为空

task_done()

消费者从队列中取走一项数据，当队列变为空时，唤醒调用 join() 的线程

2. 实现生产者消费者模型

创建生产者线程和消费者线程，使用一个共享队列连接这两个线程，代码如下：

import threading
import queue

q = queue.Queue()
代码块1234
  • 导入 threading 模块和 queue 模块
  • 创建共享队列 q
def produce():
    for item in ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']:
        q.put(item)
        print('produce %s' % item)
代码块1234
  • 创建生产者线程的入口函数 produce
  • 生产者生产 8 个数据
  • 调用 q.put(item) 将生产的数据放入到共享队列 q 中
def consume():
    for i in range(8):
        item = q.get()
        print('  consume %s' % item)
代码块1234
  • 创建消费者线程的入口函数 consume
  • 消费者消费 8 个数据
  • 调用 q.get() 从共享队列 q 中取走数据
producer = threading.Thread(target=produce, args=())
consumer = threading.Thread(target=consume, args=())
producer.start()
consumer.start()
producer.join()
consumer.join()
代码块123456
  • 创建生产者线程 producer，线程入口为 produce
  • 创建消费者线程 consumer，线程入口为 consume
  • 启动生产者线程和消费者线程，并等待它们结束

运行程序，输出结果如下：

produce a
produce b
  consume a
produce c
  consume b
  consume c
produce d
  consume d
produce e
  consume e
produce f
  consume f
produce g
  consume g
produce h
  consume h
代码块12345678910111213141516
  • 生产者生产了 8 个数据：a、b、c、d、e、f、g、h
  • 消费者取走了 8 个数据：a、b、c、d、e、f、g、h

3. 实现生产者、计算者、消费者模型

创建生产者、计算者、消费者线程：

  • 生产者生产 8 个数据
  • 计算者对生产者输出的数据进行加工，将加工后的数据送往消费者
  • 消费者取走计算者输出的数据
import threading
import queue

q0 = queue.Queue()
q1 = queue.Queue()
代码块12345
  • 导入模块 threading 和模块 queue
  • 使用两个共享队列连接这三个线程共享队列 q0 连接生产者和计算者共享队列 q1 连接计算者和消费者
def produce():
    for item in ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']:
        q0.put(item)
        print('produce %s' % item)
代码块1234
  • 创建生产者线程的入口函数 produce
  • 生产者生产 8 个数据
  • 调用 q0.put(item) 将生产的数据放入到共享队列 q0 中
def compute():
    for i in range(8):
        item = q0.get()
        item = item.upper() 
        q1.put(item)
代码块12345
  • 创建计算者线程的入口函数 compute
  • 调用 q0.get() 读取生产者输出数据，并进行加工
  • 调用 q1.put(item) 将加工后的数据放入到共享队列 q1 中
def consume():
    for i in range(8):
        item = q1.get()
        print('  consume %s' % item)
代码块1234
  • 创建消费者线程的入口函数 consume
  • 消费者消费 8 个数据
  • 调用 q1.get() 从共享队列 q1 中取走数据
producer = threading.Thread(target=produce, args=())
computer = threading.Thread(target=compute, args=())
consumer = threading.Thread(target=consume, args=())
producer.start()
computer.start()
consumer.start()

producer.join()
computer.join()
consumer.join()
代码块12345678910
  • 创建生产者线程 producer，线程入口为 produce
  • 创建计算者线程 computer，线程入口为 compute
  • 创建消费者线程 consumer，线程入口为 consume
  • 启动生产者线程、计算者线程、消费者线程，并等待它们结束

运行程序，输出结果如下：

produce a
produce b
produce c
  consume A
produce d
produce e
  consume B
produce f
  consume C
produce g
  consume D
produce h
  consume E
  consume F
  consume G
  consume H
代码块12345678910111213141516
  • 生产者生产了 8 个数据：a、b、c、d、e、f、g、h
  • 计算者将数据加工为：A、B、C、D、E、F、G、H
  • 消费者取走了 8 个数据：A、B、C、D、E、F、G、H

4. 同步生产者与消费者的推进速度

在生产者、消费者模型中，可能会存在两者推进速度不匹配的问题：生产者生产数据的速度较快，但是，消费者取走数据的速度较慢。

可以使用 queue 的 task_done() 方法和 join() 方法同步生产者与消费者的推进速度：

  • 生产者调用 join() 方法，等待队列中所有的数据被取走
  • 消费者调用 task_done() 方法，表示取走了队列中的一项数据，当队列为空时，唤醒阻塞在 join() 方法中的生产者
import threading
import queue

q = queue.Queue()
代码块1234
  • 导入 threading 模块和 queue 模块
  • 创建共享队列 q
def produce():
    for item in ['A', 'B', 'C', 'D']:
        q.put(item)
        print('produce %s' % item)
    q.join()
    print('------------ q is empty')

    for item in ['E', 'F', 'G', 'H']:
        q.put(item)            
        print('produce %s' % item)
    q.join()        
    print('------------ q is empty')
代码块123456789101112
  • 创建生产者线程的入口函数 produce
  • 首先，生产 4 个数据：A、B、C、D调用 q.put(item) 将它们放入到队列 q 中调用 q.join() 等待消费者将它们全部取走
  • 然后，生产 4 个数据：E、F、G、G调用 q.put(item) 将它们放入到队列 q 中调用 q.join() 等待消费者将它们全部取走
def consume():
    for i in range(8):
        item = q.get()
        print('  consume %s' % item)
        q.task_done()
代码块12345
  • 创建消费者线程的入口函数 consume
  • 调用 q.get() 从队列 q 中取走一个数据
  • 调用 q.task_done()，表示已经从队列 q 中取走了一个数据，当队列为空时，唤醒生产者
producer = threading.Thread(target=produce, args=())
consumer = threading.Thread(target=consume, args=())
producer.start()
consumer.start()
代码块1234
  • 创建生产者线程 producer，线程入口为 produce
  • 创建消费者线程 consumer，线程入口为 consume
  • 启动生产者线程和消费者线程，并等待它们结束

运行程序，输出结果如下：

produce A
produce B
  consume A
  consume B
produce C
  consume C
produce D
  consume D
------------ q is empty
produce E
  consume E
produce F
  consume F
produce G
produce H
  consume G
  consume H
------------ q is empty
代码块123456789101112131415161718
  • 生产者生产第一批数据 A、B、C、D，消费者将其取走
  • 当第一批数据完全被消费者取走后，生产者才开始生产第二批数据
  • 生产者生产第二批数据 E、F、G、H，消费者将其取走

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