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！
引入： 举个例子，我们想买个生活用品，但是没有交易场所的话，我们就只能直接去供货商那里去买。我们每人每次买一两件，对于供货商来说，为了这一两件商品去开启厂子里的机器进行生产，是很亏本的事情。因此，有了交易场所——超市等存在，它们作为交易商品的媒介，工作就是集中需求，分发产品。 消费者和生产者之间通过超市进行交易。当消费者没有消费的同时，生产者也可以继续生产；当消费者过来消费的同时，生产者也可以停止生产（例子：周内生产者上班生产商品，学生上学不来超市购买商品；周末生产者放假休息，不进行生产工作，学生过来超市购买商品）。由此，生产和消费这两件事就可以解耦了，我们把临时保存产品的场所称为缓冲区。
线程池是一种管理线程的机制，它可以在需要时自动创建和销毁线程，以及分配和回收线程资源。线程池的主要优点是减少了频繁创建和销毁线程所带来的开销，提高了系统的稳定性和可扩展性。此外，线程池还可以有效地控制线程的数量，避免过多线程导致的资源竞争和系统过载
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。
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。
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。
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。
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。
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：
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
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
生产者消费者问题作为多线程多进程同步互斥的经典问题，值得思考。本文使用Linux系统调用，通过互斥锁和条件变量模拟生产者消费者问题。
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。
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。
很久之前人们为了继续享用并行化带来的好处而不想使用进程，于是创造出了比进程更轻量级的线程。以linux为例，创建一个进程需要申请新的自己的内存空间，从父进程拷贝一些数据，所以开销是比较大的，线程(或称轻量级进程)可以和父进程共享内存空间，让创建线程的开销远小于创建进程，于是就有了现在多线程的繁荣。 但是即便创建线程的开销很小，但频繁创建删除也是很浪费性能的，于是人们又想到了线程池，线程池里的线程只会被创建一次，用完也不会销毁，而是在线程池里等待被重复利用。这种尤其适用于多而小的任务。举个极端点的例子，如果一个小任务的执行消耗不及创建和销毁一个线程的消耗，那么不使用线程池时一大半的性能消耗都会是线程创建和销毁。 最开始学java的时候，一直不理解线程池，尤其是理解不了线程是如何被复用的，以及线程池和我创建的Thread/Runnable对象有什么关系，今天我们就来写一个建议的线程池来理解这一切。（不依赖java concurrent包） 首先纠正很多人的一个误解，我们new一个Thread/Runnable对象的时候，并不是创建出一个线程，而是创建了一个需要被线程执行的任务，当我们调用Thread.start()方法的时候，jvm才会帮我们创建一个线程。线程池只是帮你执行这些任务而已，你submit的时候只是把这个任务放到某个存储里，等待线程池里空闲的线程来执行，而不是创建线程。知道了这点，所以我们首先得有个东西来存储任务，还要支持多线程下的存取，最好还支持阻塞以避免无任务时的线程空转。 除了存储外，我们还需要一些线程来消费这些任务，看到这你可能就很明白的知道了这其实是个生产者消费者模型，Java有好多种生产者消费者的实现，可以参考我之前的博客Java生产者消费者的几种实现方式。如果实现线程池，我们可以选择使用BlockingQueue来实现。虽然java concurrent包里已经实现了好多BlockingQueue，但为了让大家理解BlockingQueue做了啥，我这里用LinkedListQueue简单封装了一个简易BlockingQueue，代码如下。
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。
壹 首先先来解释下，什么是「生产者消费者模型」：生产者消费者问题（Producer-consumer problem），也称有限缓冲问题（Bounded-buffer problem），是一个多线程同步问题的经典案例。该问题描述了共享固定大小缓冲区的两个线程——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。与此同时，消费者也在缓冲区消耗这些数据。该问题的关键就是要保证生产者不会在缓冲区满时加入数据，消费者也不会在缓冲区中空时消
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
并发集合的使用场景非常广泛，可以用来解决多线程并发访问数据时的线程安全问题。在实际应用中，我们通常会使用以下几种并发集合：
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。
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
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。
mo9是一家做数字货币交易所的公司，在4月份的时候自己去mo9参加了java开发的面试。mo9的面试更加注重基础，问了很多java基础方面的知识。下面将面试的一些问题做个记录，以供大家参考。
为了更有效地同步对任何资源的访问，我们可以将条件与任务相关联，让任何线程等待，直到满足某个条件，或者通知其他线程该条件正在满足，以便它们可以解除对自身的阻止。
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。
在jdk5之后的高级并发包里面Lock接口可以替换原来jvm内置的锁synchronized关键字，同理使用Condition接口的await，signal，signalAll方法分别可以替换原来的协作方式wait，notify，notifyAll。
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。
多线程环境下，我们经常需要多个线程的并发和相互通信。其中，有一个重要的多线程并发协作模型，即“生产者/消费者模式”。
在java.util.Concurrent包中，BlockingQueue很好的解决了在多线程中，如何高效安全“传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类，为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利。同时，BlockingQueue也用于java自带线程池的缓冲队列中，了解BlockingQueue也有助于理解线程池的工作模型。
猝死，又见猝死，可怜无定河边骨，犹是春闺梦里人！每当有年轻的生命逝去，我们就会感到心中某种撕裂的感觉，惆怅万千，疼痛不已。审核专员，一个我们既熟悉又陌生的岗位，他们的疲惫，不仅仅体现在肉体上重复工作的折磨，而更多的，是精神上处于一种无知无觉的疲惫，想象一下，作为审核员，千帆阅尽之后，感动过你的一切不再感动你，吸引过你的一切不再吸引你，甚至激怒过你的一切都不再激怒你，麻木和怅惘充斥着你的工作和生活，只剩下疲于奔命，惨淡经营。而造成审核员审核过劳的因素之一，就是海量内容审核系统的设计问题。
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。
进程同步和通信是操作系统中的关键概念，它们在多进程或多线程环境中起着至关重要的作用。进程同步是指多个进程或线程之间按照一定的顺序执行，以避免竞争条件和不一致的结果。而进程通信则是指进程之间交换信息和共享资源的机制，使它们能够相互协作和协调工作。 进程同步和通信的重要性体现在以下几个方面：关面试中的应对能力和问题解决能力。
join类似于同步，当A线程中调用了B线程的join()方法时，表示只有当B线程执行完毕时，A线程才能继续执行(如下代码)， 但是B线程必须已经调用start()方法，否则join就会失效
生产者消费者问题是研究多线程程序时绕不开的问题，它的描述是有一块生产者和消费者共享的有界缓冲区，生产者往缓冲区放入产品，消费者从缓冲区取走产品，这个过程可以无休止的执行，不能因缓冲区满生产者放不进产品而终止，也不能因缓冲区空消费者无产品可取而终止。
文章主要介绍了在Linux系统中，如何利用自旋锁来实现线程之间的同步和互斥。主要包括了自旋锁的定义、工作原理、使用方式和注意事项，并通过实例介绍了如何在C语言中实现自旋锁。
作者： Ruthless 关注 - 28 粉丝 - 2969 在Java多线程应用中，队列的使用率很高，多数生产消费模型的首选数据结构就是队列(先进先出)。Java提供的线程安全的Queue可以分为阻塞队列和非阻塞队列，其中阻塞队列的典型例子是BlockingQueue，非阻塞队列的典型例子是ConcurrentLinkedQueue，在实际应用中要根据实际需要选用阻塞队列或者非阻塞队列。 注：什么叫线程安全？这个首先要明确。线程安全就是说多线程访问同一代码，不会产生不确定的结果。 并行和并发区别
在实际应使用多线程时，线程间的角色并不一完全一样的，有的线程负责生产数据，有的线程负责消费数据。所在就会有一种情况，就是： 生产者生产数据太快，消费者消费能力跟不上。
Java中对于生产者消费者模型，或者小米手机营销（1分钟卖多少台手机）等都存在限流的思想在里面。
我在8年前去面试程序员的时候，一个不大的公司，里面的开发主管接待了我们，给我的题目就是写一段程序模拟生产者消费者问题，当时可把我难坏了，一下子感觉自己的知识储备竟然如此的匮乏。 而在我从事DBA工作之后，经常会有大批量并发的环境，有的需要排障，有的需要优化，在很多并发的场景中，发现生产者消费者问题可以模拟出很多实际中的问题，所以生产者消费者问题非常重要，也是我想不断改进和探索的一类问题。 引入仓库的必要性 要想使用程序来模拟，其实也不用花太多的时间，我们简单说说需要考虑的地方。首先生产者，
生产者-消费者模式是一个经典的多线程设计模式，它为多线程间的协作提供了良好的解决方案。也经常有面试官会让手写一个生产者消费者，从代码细节可以看出你对多线程编程的熟练程度，今天我们来详细看一下如何写出一个生产者消费者模式，并且逐步对其优化争取做到高性能。
前面因时间关系，未将“生产者消费者问题”实例的介绍发布在博客随笔中，故本文作为对之前“多线程”一文的补充。 概念： 生产者消费者问题（Bounded-buffer problem），是一个多线程同步问题的经典案例。这个案例中主要实现的是两个角色协同对同一资源进行访问。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。与此同时，消费者也在缓冲区消耗这些数据。该问题的关键就是要保证生产者不会在缓冲区满时加入数据，消费者也不会在缓冲区中空时消耗数据。
队列： 1、进程之间的通信： q = multiprocessing.Queue() 2、进程池之间的通信： q = multiprocessing.Manager().Queue() 3、线程之间的通信： q = queue.Queue()
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。
Java 线程的生命周期包括创建，就绪，运行，阻塞，死亡 5 个状态。一个 Java 线程总是处于这 5 个生命周期状态之一，并在一定条件下可以在不同状态之间进行转换 。
在新增的Concurrent包中，BlockingQueue很好的解决了多线程中，如何高效安全“传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类，为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利。本文详细介绍了BlockingQueue家庭中的所有成员，包括他们各自的功能以及常见使用场景。
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