#include<string>#include<iostream>#include<process.h>#include<windows.h>#include <stdlib.h>#include<time.h>#include<list>using namespace std;HANDLE empty,full; //同步信号量 缓冲池的剩余 缓冲池中的产品个数 生产者与消 费者同步HANDLE mutex;//互斥信

生产者-消费者模型是多线程问题里面的经典问题,也是面试的常见问题.有如下几个常见的实现方法: 1. wait()/notify() 2. lock & condition 3. BlockingQueue 下面来逐一分析. 1. wait()/notify() 第一种实现,利用根类Object的两个方法wait()/notify(),来停止或者唤醒线程的执行:这也是最原始的实现. public class WaitNotifyBroker<T> implements Broker<

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. 在 Java 中可以用 wait.notify 和 notifyAll 来实现线程间的通信..举个例子,如果你的Java程序中有两个线程——即生产者和消费者,那么生产者可以通知消费者,让消费者开始消耗数据,因为队列缓冲区中有内容待消费(不为空).相应的,消费者可以通知生产者可以开始生成更多的数据,因为当它消耗掉某些数据后缓冲区不再

*/ .hljs { display: block; overflow-x: auto; padding: 0.5em; color: #333; background: #f8f8f8; } .hljs-comment, .hljs-template_comment, .diff .hljs-header, .hljs-javadoc { color: #998; font-style: italic; } .hljs-keyword, .css .rule .hljs-keyword, .h

一.守护进程 主进程创建守护进程 其一:守护进程会在主进程代码执行结束后就终止 其二:守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常:AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children 注意:进程之间是互相独立的,主进程代码运行结束,守护进程随即终止 from multiprocessing import Process,Lock import time mutex=Lock() def task(name): pri

参考博客 https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9025072.html#autoid-1-1-0 进程同步(multiprocess.Lock.Semaphore.Event) 锁 —— multiprocess.Lock 通过刚刚的学习,我们千方百计实现了程序的异步,让多个任务可以同时在几个进程中并发处理,他们之间的运行没有顺序,一旦开启也不受我们控制.尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源,但是也给我们带来了新的问题. 当多个进程使用同一份数据

---恢复内容开始--- 前情提要: 一:进程Process  1:模块介绍 from multiprocessing import Process from multiprocessing import Process # print(os.getpid()) #获取本线程id def fun1(): time.sleep() print('hello word',os.getpid(),os.getppid()) if __name__ =='__main__': ): #通过for 循环开

原文:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3932906.html 在前面我们接触的队列都是非阻塞队列,比如PriorityQueue.LinkedList(LinkedList是双向链表,它实现了Dequeue接口). 使用非阻塞队列的时候有一个很大问题就是:它不会对当前线程产生阻塞,那么在面对类似消费者-生产者的模型时,就必须额外地实现同步策略以及线程间唤醒策略,这个实现起来就非常麻烦.但是有了阻塞队列就不一样了,它会对当前线程产生阻塞,比如一个线程从一

生产者消费者问题是计算机中一类重要的模型,主要描述的是:生产者往缓冲区中放入产品.消费者取走产品.生产者和消费者指的可以是线程也可以是进程. 生产者消费者问题的难点在于: 为了缓冲区数据的安全性,一次只允许一个线程进入缓冲区,它就是所谓的临界资源. 生产者往缓冲区放物品时,如果缓冲区已满,那么需要等待,一直到消费者取走产品为止. 消费者取走产品时,如果没有物品,需要等待,一直到有生产者放入为止. 第一个问题属于互斥问题,我们需要使用一把互斥锁,来实现对缓冲区的安全访问. 后两个属于同步问题,两类

守护进程 主进程创建守护进程 其一:守护进程会在主进程代码执行结束后就终止 其二:守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常:AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children 注意:进程之间是互相独立的,主进程代码运行结束,守护进程随即终止 from multiprocessing import Process import time import random class Piao(Process): def

并发:是指系统具有处理多个任务/动作的能力. 并行:是指系统具有同时处理多个任务/动作的能力. 并行是并发的子集. 同步:当进程执行到一个IO(等待外部数据)的时候. 异步:当进程执行到一个IO不等到数据接收成功后再回来处理. def add(): sum = 0 for i in range(1000000): sum += i print("sum",sum)def mul(): sum2 = 1 for i in range(1,100000): sum2 *= i print(

转自:http://www.importnew.com/27063.html 考查Java的并发编程时,手写“生产者-消费者模型”是一个经典问题.有如下几个考点: 对Java并发模型的理解 对Java并发编程接口的熟练程度 bug free coding style 本文主要归纳了4种写法,阅读后,最好在白板上练习几遍,检查自己是否掌握.这4种写法或者编程接口不同,或者并发粒度不同,但本质是相同的——都是在使用或实现BlockingQueue. 生产者-消费者模型 网上有很多生产者-消费者模型的

正解博客:https://blog.csdn.net/u011863767/article/details/59731447 永远在循环(loop)里调用 wait 和 notify,不是在 If 语句 现在你知道wait应该永远在被synchronized的背景下和那个被多线程共享的对象上调用,下一个一定要记住的问题就是,你应该永远在while循环,而不是if语句中调用wait.因为线程是在某些条件下等待的——在我们的例子里,即“如果缓冲区队列是满的话,那么生产者线程应该等待”,你可能直觉就会

一.互斥锁 进程之间数据隔离,但是共享一套文件系统,因而可以通过文件来实现进程直接的通信,但问题是必须自己加锁处理. 注意:加锁的目的是为了保证多个进程修改同一块数据时,同一时间只能有一个修改,即串行的修改,没错,速度是慢了,牺牲了速度而保证了数据安全. 1.上厕所的小例子:你上厕所的时候肯定得锁门吧,有人来了看见门锁着,就会在外面等着,等你吧门开开出来的时候,下一个人才去上厕所. 1 from multiprocessing import Process,Lock 2 import os 3

在我的上一条博客中,已经介绍到了多线程的经典案列——生产者消费者模式,但是在上篇中用的是传统的麻烦的非阻塞队列实现的.在这篇博客中我将介绍另一种方式就是:用阻塞队列完成生产者消费者模式,可以使用多种阻塞队列,这里最好使用LinkedBlockingQueue 下面请看代码: import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue; public class BlockingQueueDemo { int size = 10; LinkedBlockingQ

导读 前二天写了一篇<Java 多线程并发编程>点我直达,放国庆,在家闲着没事,继续写剩下的东西,开干! 线程池 为什么要使用线程池 例如web服务器.数据库服务器.文件服务器或邮件服务器之类的.请求的时候,单个任务时间很短,但是请求数量巨大.每一次请求,就会创建一个新线程,然后在新线程中请求服务,频繁的创建线程,销毁线程造成系统很大的开销,资源的浪费. 线程池为线程生命周期开销问题和资源不足问题提供了解决方案.通过对多个任务重用线程,线程车创建的开销分摊到多个任务上. 创建与使用 Futur

一.守护进程 import random import time from multiprocessing import Process def task(): print('name: egon') time.sleep(random.randint(0,3)) print('sex:male') time.sleep(random.randint(0, 3)) print('age:19') if __name__ == '__main__': p=Process(target=task)

Queue是python标准库中的线程安全的队列(FIFO)实现,提供了一个适用多线程的先进先出的数据结构,即队列,用来在生产者和消费者线程之间信息传递. 如果在多线程中,给存放数据,也就是修改同一份数据, 所以就需要上锁   但是在列队这不用加 因为!!队列是线程安全的,存储数据的时候,程序就会给上锁,  能够保证数据的唯一性. 1.先入先出  fisrt in fisrt out  ---> queue.Queue()           FIFO队列 2.后入先出  last in fis

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 &q

线程并发的生产者-消费者模型: 1.两个进程对同一个内存资源进行操作,一个是生产者,一个是消费者. 2.生产者往共享内存资源填充数据,如果区域满,则等待消费者消费数据. 3.消费者从共享内存资源取数据,如果区域空,则等待生产者填充数据. 4.生产者的填充数据行为和消费者的消费数据行为不可在同一时间发生. 下面用Windows的信号量以及线程等API模拟生产者-消费者模型 #include <Windows.h> #include <stdio.h> #define N 100 #d

第23章 java线程通信--生产者/消费者模型案例 1.案例: package com.rocco; /** * 生产者消费者问题,涉及到几个类 * 第一,这个问题本身就是一个类,即主类 * 第二,既然是生产者.消费者,那么生产者类和消费者类就是必须的 * 第三,生产什么,消费什么,所以物品类是必须的,这里是馒头类 * 第四,既然是线程,那么就不是一对一的,也就是说不是生产一个消费一个,既然这样,多生产的往哪里放 * 现实中就是筐了,在计算机中也就是数据结构,筐在数据结构中最形象的就是栈了,因