线程篇之 Queue专题

2.2.7.线程同步~Queue

1.基本使用

2.源码探讨

3.多任务调度

4.自定义Queue

补充

之前有人问 信号量在项目中有什么应用？ ，这个其实从概念就推出场景了，控制并发嘛～举个例子：

比如说我们调用免费API的时候经常看见单位时间内限制并发数在30以内，想高并发==>给钱

再比如我们去爬数据的时候控制一下爬虫的并发数（ ,其他部分后面会逐步引入）

这些虚的说完了，来个控制并发数的案例，然后咱们就继续并发编程的衍生了:

输出图示：

运行分析：

性能全图：

2.2.7.线程同步~Queue

1.基本使用

Queue在讲进程的时候就有说过（进程间通信），线程用法也差不多，看个经典案例：

输出图示：(非阻塞可以使用 和 )

2.源码探讨

Queue是线程安全的放心使用，我们来看看Queue源码：（条件变量 和 的综合使用）

3.多任务调度

来个场景，厂家倒闭（任务列表完成了）怎么通知消费者不用等待了？

回顾一下使用协程是怎么解决的：协程yield实现多任务调度

输出：

当使用 时，协调生产者和消费者的关闭问题可以在队列中放置一个特殊的值，当消费者读到这个值的时候，终止执行：

如果读到特殊值没有再放进队列就不能保证所有消费者都退出任务~Queue里面的数据取出来就没了输出：（你可以把上面那句注释调看结果）

在上面案例里面，你把 换成 ，然后比较部分的 换成 也是可以的，但是分布式系统的话还是使用 吧

4.自定义Queue

如果想在 的基础上扩展，可以自定义数据结构并添加所需的锁和同步机制（eg: ）来实现线程间通信(同步)

写demo前说说理论：

二叉树 ==> 每个节点最多有两个子树的树结构

满二叉树 ==> 除了最底层叶结点外，每一个结点都有左右子叶

二叉堆 ==> 本质上是一种完全二叉树，它分为两个类型：

最大堆：最大堆任何一个父节点的值，都大于等于它左右子节点的值，根节点是最大值

最小堆：最小堆任何一个父节点的值，都小于等于它左右子节点的值，根节点是最小值

以最小堆为例，画个图演示一下：

插入新节点

排序后的二叉树

准备删除节点2

把最后一个节点拿过来充数（维护二叉树稳定）

进行比较排序，把左右节点最小的拉上来

构建二叉堆：把一个无序的完全二叉树调整为二叉堆（ ）

来个乱序的二叉树

从最后一个非叶子节点开始，和最小的子节点交换位置（8和1交换）

右边的也走一波（6和4交换）

节点5和1互换

现在根节点最小了（3和1互换）

从上往下再排个序，这时候就是最小堆了

看个 的规律：若从上至下、从左至右编号，则编号为i的结点：

左孩子编号为 ，其右孩子编号=

父节点编号= （根节点没有父节点）【Python 3/2=1.5，3//2=1】

把上面二叉树转换成数组：

这时候再去理解优先队列就简单了：

最大优先队列，无论入队顺序，当前最大的元素优先出队

最小优先队列，无论入队顺序，当前最小的元素优先出队

Python提供了一个 的模块：https://docs.python.org/3/library/heapq.html

来看个最小二叉堆的案例：

举个使用 + 实现一个优先级队列:

输出：

时候不早了，其他Queue类型下次再讲吧～