消费者和生产者模型 from multiprocessing import Process,Queue import time import random class Producer(Process): def __init__(self,name,food,q): super().__init__() self.name = name self.food = food self.q = q def run(self): for i in range(1,11): time.sleep(ran…

一.生产者消费者模型1 二.生产者消费者模型2 三.守护线程 四.常用方法 五.启动线程的另一种方式 六.锁 七.锁死 八.死锁 九.单个锁能不能死锁 十.信号旗 一.生产者消费者模型1 import time,random from multiprocessing import Process,Queue # 制作热狗 def make_hotdog(queue,name): for i in range(3): time.sleep(random.randint(1,2)) print("%…

1.队列的介绍 进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的 创建队列的类(底层就是以管道和锁定的方式实现): Queue([maxsize]):创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. 参数介绍: maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制. 但需要明确: 1.队列内存放的是消息而非大数据 2.队列占用的是内存空间,因而maxsize即便…

本文主要是学习Java内存模型的笔记以及加上自己的一些案例分享,如有错误之处请指出. 一 Java内存模型的基础 1.并发编程模型的两个问题 在并发编程中,需要了解并会处理这两个关键问题: 1.1.线程之间如何通信? 通信是指线程之间以何种机制来交换信息.在命令式编程中,线程之间的通信机制有两种:共享内存和消息传递. a) 在共享内存的并发模型里,线程之间共享程序的公共状态,通过写-读内存中的公共状态进行隐式通信.(重点) b) 在消息传递的并发模型里,线程之间没有公共状态,线程之间必须通过发送…

生产者消费者问题是线程模型中的经典问题:生产者和消费者在同一时间段内共用同一存储空间,生产者向空间里生产数据,而消费者取走数据. 这里实现如下情况的生产--消费模型: 生产者不断交替地生产两组数据“姓名--1 --> 内容--1”,“姓名--2--> 内容--2”,消费者不断交替地取得这两组数据,这里的“姓名--1”和“姓名--2”模拟为数据的名称,“内容--1 ”和“内容--2 ”模拟为数据的内容. 由于本程序中牵扯到线程运行的不确定性,因此可能会出现以下问题: 1.假设生产者线程刚向数据存…

消费者 """ 测试emq-消费者 @author me """ import paho.mqtt.client as mqtt import time class Consumer(object): def get_time(self): """ 获取时间 """ return time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.local…

1.管道 from multiprocessing import Pipe conn1,conn2 = Pipe() #返回两个值 conn1.send('wdc') #发送 print(conn2.recv()) #接收 conn2.send('yhf') print(conn1.recv()) 结果:~双向通信 2.在进程中传递数据 from multiprocessing import Pipe,Process class Pr1(Process): def __init__(self,c…

非阻塞IO(non-blocking IO) Linux下,可以通过设置socket使其变为non-blocking.当对一个non-blocking socket执行读操作时,流程是这个样子: 从图中可以看出,当用户进程发出read操作时,如果kernel中的数据还没有准备好,那么它并不会block用户进程,而是立刻返回一个error.从用户进程角度讲 ,它发起一个read操作后,并不需要等待,而是马上就得到了一个结果.用户进程判断结果是一个error时,它就知道数据还没有准备好,于是用户就可…

简介 Java内存模型英文叫做(Java Memory Model),简称为JMM.Java虚拟机规范试图定义一种Java内存模型来屏蔽掉各种硬件和系统的内存访问差异,实现平台无关性. CPU和缓存一致性 讲JMM之前,我们应该先了解下CPU和缓存一致性的问题.计算机在执行程序的时候,每条指令都是在CPU中执行的,而执行的时候,又要和数据打交道.而计算机上面的数据,是存放在内存当中的.随着CPU的高速发展,从内存中读取和写入数据的过程和CPU的执行速度比起来差距就会越来越大,这导致了CPU不能满…

1.进程池 from multiprocessing import Pool def func(n): for i in range(10): print(n+1) if __name__ == '__main__': pool = Pool(3) #启动有三个进程的进程池. #第一个参数进程要访问的代码,第二个参数必须是一个可迭代参数,规定了要执行的任务数 pool.map(func,range(100)) #100个任务 结果: 每个数打印了10次. 2.进程池和多进程的用时对比 def f…