阻塞队列 BlockingQueue 队列主要有两种：FIFO(先进先出)、LIFO(后进先出)。...再多线程环境中，队列很容实现数据共享，我们常用的"生产者"、"消费者"模型就可以通过队列来传递数据达到数据共享。...在concurrent包发布以前，在多线程环境下，我们每个程序员都必须去自己控制这些细节，尤其还要兼顾效率和线程安全。...ArrayBlockingQueue 基于数组实现的有界阻塞安全线程队列。...ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private final PriorityQueue q = new PriorityQueue(); //根据队列里某些元素排序的有序队列
在并发队列上JDK提供了两套实现， 一个是以ConcurrentLinkedQueue为代表的高性能队列， 一个是以BlockingQueue接口为代表的阻塞队列，无论哪种都继承自Queue。...它是一个基于链接节点的无界线程安全队列。该队列的元素遵循先进先出的原则。 头是最先加入的，尾是最近加入的，该队列不允许null元素。...---- BlockingQueue 在队列为空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。 当队列满时，存储元素的线程会等待队列可用。...阻塞队列常用于生产者和消费者的场景 ArrayBlockingQueue ArrayBlockingQueue是一个有边界的阻塞队列，它的内部实现是一个数组。...其中，add和offer的区别是： 当超出队列界限时，add会抛出异常，offer只是返回false。
Python+多线程+队列，爬虫例子 # -*- coding: utf-8-*- import urllib2 import urllib import json import time import...python对象 cityId=cjson["id"] cityname=cjson["cName"] #加入队列...def run(self): while True: try: if self.queue_zq_citys.empty(): #队列为空...pass else: citys=self.queue_zq_citys.get() #从队列中取出数据...e: pass def main(): try: queue_zq_citys=Queue.Queue() # 实例化存放抓取到的城市队列
目录 常见阻塞场景 BlockingQueue 方法 Java中的阻塞队列 阻塞队列的实现原理 阻塞队列指的就是在队列的基础上附加了两个操作的队列。...两个附加的操作是：在队列为空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。当队列满时，存储元素的线程会等待队列可用。...阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是往队列里添加元素的线程，消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器，而消费者也只从容器里拿元素。...ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 是两个最普通也是最常用的阻塞队列。一般情况下，在处理多线程的 生产者-消费者问题是，使用这两个类足以。...LinkBlockingDeque 它是一个由链表结构组成的双向阻塞队列。双向队列可以从队列的两端插入和移除元素，因此在多线程同时入队时，也就减少了一半的竞争。
一、阻塞队列LinkedBlockingQueue源码分析 直接上源码！...); } //带指定队列容量的构造函数 会指定队列最满容量为指定值 public LinkedBlockingQueue(int capacity) { if (capacity <= 0)...他也是线程安全的阻塞队列，阻塞条件为读操作时如果队列为空则阻塞、写操作时如果队列满则阻塞。...的区别 （1）存储形式不同，LinkedBlockingQueue是基于链表的单向队列，所以他会将放入队列中的元素先构造成Node，ArrayBlockingQueue是基于数组的队列，在存放元素时可以直接将元素放入到队列中...他们都是基于队列的先进先出来存放元素和读取元素。
一、LinkedBlockingDeque简介 在多线程阻塞队列的应用中上一篇已经讲述了ArrayBlockingQueue，在这一篇主要介绍思想与他差不多的另一个阻塞队列，基于链表的阻塞队列-...基于链表的阻塞队列和基于数组的阻塞队列相同，内部都有一把可重入锁，对于该队列的写操作和读操作都会进行加锁，所以他们都是线程安全的，但是写操作和读操作都会占用锁资源所以在并发量大的情况下会降低性能。...另外内部维护了读操作时和写操作时候的Condition，当队列在读取元素时，若发现队列中没有元素，会阻塞读操作，直到队列中有元素被可被读取时才会被唤醒。...同理，写操作的Condition，当队列需要进行写入操作时，若发现队列容量满的时候，会阻塞写操作，直到队列中有元素被取出时才会被唤醒。...，如果指定了最大容量大小则使用指定的数量作为当前队列的最大容量，若没有则使用最大值作为队列的最大容量。
深度学习的模型训练过程往往需要大量的数据，而将这些数据一次性的读入和预处理需要大量的时间开销，所以通常采用队列与多线程的思想解决这个问题，而且TensorFlow为我们提供了完善的函数。...实现队列 在Python中是没有提供直接实现队列的函数的，所以通常会使用列表模拟队列。...操作队列的函数主要有： FIFOQueue()：创建一个先入先出（FIFO）的队列 RandomShuffleQueue()：创建一个随机出队的队列 enqueue_many()：初始化队列中的元素...多线程协同 TensorFlow为我们提供了多线程协同操作的类—tf.Coordinator，其函数主要有： should_stop()：确定当前线程是否退出 request_stop()：通知其他线程退出...多线程操作队列 前面说到了队列的操作，多线程协同的操作，在多线程协同的代码中让每一个线程打印自己的id编号，下面我们说下如何用多线程操作一个队列。
python的多线程异步常用到queue和threading模块 #!...def func_a(a, b): return a + b def func_b(): pass def func_c(a, b, c): return a, b, c 异步任务队列..., 'args': args, 'kwargs': kwargs }) def _task_queue_consumer(): """ 异步任务队列消费者
任务队列这个名词可能在其他场景定义过其他意义，这里讨论的任务队列定义为：能够把封装了数据和操作的任务在多线程间传递的线程安全的先入先出的队列。...多线程多任务队列方式 如果想利用更多线程，那么创建更多线程的同时，仍然保证每个任务队列绑定在单线程上。让不同的任务队列并行执行就可以了。...隐式任务队列 使用任务队列可以解耦多线程的设计。更加优秀的使用是将其封装在接口之后。前边的例子中都是显示的操作了任务队列对象。...但这就限制了用户必须知道某个接口需要绑定哪个任务队列上，尤其是多线程多任务队列的例子，如果当用户操作socket接口时还要知道socket对应哪个任务队列就显得不够优雅了。...，往往设计使用任务队列是关键，好用、高效、灵活的任务队列组件十分必需，本节介绍的实现支持多种多线程模式，易用易理解。
ArrayBlockingQueue是一个阻塞式的先进先出队列。该结构具有以下三个特点： · 先进先出队列，队列头是最先进入队列的元素，队列尾是最后进队列的元素。...· 有界队列，初始化时需要指定的队列容量，就是该队列的最大容量，队列中容量达到最大值时不会扩容，则会阻塞队列。...· 队列不支持null元素，当往队列中放入null元素时会抛出异常。 接下来以源码剖析的方式来讲解ArrayBlockingQueue。...，则阻塞，直到队列中存入元素被唤醒。...notFull.signal()可以唤醒因队列空间满而无法将元素放入数组导致阻塞的线程，notEmpty()可以唤醒因队列空间无数据而无法取出数组中的元素导致阻塞的线程。
对于编写多线程的朋友来说，队列具有天生的互斥性。在队列里面，一个负责添加数据，一个负责处理数据。谁也不妨碍谁，谁也离不开谁。所以，队列具有天生的并行性。...[pQueue->head]; pQueue->head = (pQueue->head + 1)% MAX_NUMBER; return OK; } 总结： （1）队列只适合两个线程并行使用...，一个压入数据，一个弹出数据 （2）队列是没有锁的并行，没有死锁的危险 （3）队列中head和tail只有在计算结束之前的时候才能进行自增运算
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。...阻塞队列是并发编程中的一个重要基础组件，帮助我们实现“生产者-消费者模型”（是一种典型的处理并发编程的模型） 如果入队列太快了，继续入队列就会阻塞，一直阻塞到有其他线程去消费队列了，才能继续入队列；如果出队列操作太快了...，队列空了，也会阻塞，一直阻塞到没有其他线程生产了元素，才能继续出队列 阻塞队列也符合先进先出的规则 阻塞队列实现 //阻塞队列 public class ThreadDemo21 { static...（入队列/出队列）（没有去队首元素操作） //1.阻塞版本的入队列 public void put(int value) throws InterruptedException
程序大概内容如下： 程序中设置两个队列分别为queue负责存放网址，out_queue负责存放网页的源代码。...ThreadUrl线程负责将队列queue中网址的源代码urlopen，存放到out_queue队列中。...http://apple.com", "http://ibm.com","http://www.amazon.cn"] queue = Queue.Queue()#存放网址的队列...out_queue = Queue.Queue()#存放网址页面的队列 class ThreadUrl(threading.Thread): def __init__(self,...main(): for i in range(5): t = ThreadUrl(queue,out_queue)#线程任务就是将网址的源代码存放到out_queue队列中
程序大概内容如下： 程序中设置两个队列分别为queue负责存放网址，out_queue负责存放网页的源代码。...ThreadUrl线程负责将队列queue中网址的源代码urlopen，存放到out_queue队列中。..."http://apple.com", "http://ibm.com","http://www.amazon.cn"] queue = Queue.Queue()#存放网址的队列...out_queue = Queue.Queue()#存放网址页面的队列 class ThreadUrl(threading.Thread): def __init__(self,queue...t.setDaemon(True)#设置为守护线程 t.start() #将网址都存放到queue队列中 for host in hosts
import queue 以下三个队列都可以设置最大长度maxsize,默认是无限大 print("-------------queue.Queue----------------") 线程消息队列,FIFO...q.put("one") q.put("two") q.put("three") print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) try: # 队列中没有数据...queue.Empty as q_e: print('queue empty') print("-------------queue.LifoQueue----------------") 线程消息队列...()) print(lq.get()) print(lq.get()) print("-------------queue.PriorityQueue----------------") 线程消息队列...,PriorityQueue(优先级的队列:数字越小优先级越高) pq = queue.PriorityQueue() pq.put((1, "Jet")) pq.put((3, "Jack"))
说明：糗事百科段子的爬取，采用了队列和多线程的方式，其中关键点是Queue.task_done()、Queue.join()，保证了线程的有序进行。...like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36", "Referer": "https://www.qiushibaike.com/" } # 实例化三个队列..." url_list = list() for i in range(1,13): # url_list.append(url_temp.format(i)) # 将生成的url放入url_queue队列...parse_url(self): """ 发送请求，获取响应，同时etree处理html """ while self.url_queue.not_empty: # 判断非空，为空时结束循环 # 从队列中取出一个...html = response.content.decode() # 获取element类型的html html = etree.HTML(html) # 将生成的element对象放入html_queue队列
老习惯，还是先跟各位纸上谈会儿兵，首先说说队列，他主要分为并发队列和阻塞队列，在多线程业务场景中使用最为普遍，我就主要结合我所做过的业务谈谈我对它们的看法，关于它们的API和官方解释就不提了。...并发队列 并发队列：最常见的业务场景就是多个线程共享同一个队列中的所有资源，就拿我们公司的业务场景来说，当用户通过多个渠道下单后，然后就会有多个不同的客户端通道同时去获取订单并处理订单，为了加快订单处理速度我们使用并发队列来充当任务源头...，为了加快处理订单速度，结合多线程并发来满足需求。...并发队列没什么可说的，就是一个简单的多线程编程操作，小Demo送给各位： 1 /** 2 * 并发队列ConcurrentLinkedQueue的使用 3 */ 4 5 public...，消费者不断从阻塞队列中获取任务；当阻塞队列中填满数据时，所有生产者端的线程自动阻塞，当阻塞队列中数据为空时，所有消费端的线程自动阻塞。
本文实例讲述了Python多线程通信queue队列用法。分享给大家供大家参考，具体如下： queue: 什么是队列：是一种特殊的结构，类似于列表。...不过就像排队一样，队列中的元素一旦取出，那么就会从队列中删除。...，默认没有容量限制， 2.get()可以使线程从队列中获取一个元素，如果队列为空，get会等待，get可以设置timeout参数，这是等待时间 3.put()可以往队列中放入一个元素【默认队列Queue...---- 队列的其他相关函数【设q为一个Queue对象】： q.qsize()：返回当前队列的元素个数 q.empty():判断队列是否空，返回布尔值 q.full():判断队列是否满，返回布尔值 q.get_nowait...---- queue中除了Queue之外，还有其他的队列,下面是常用的几个： Queue是先入先出的队列： ? LifoQueue则是后入先出的队列： ?
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