#######################总结######### 主要理解 锁      生产者消费者模型 解耦用的   队列 共享资源的时候 是不安全的 所以用到后面的锁 守护进程:p.daemon = True  #将该进程设置为守护进程,必须写在start之前,意思如果我的主进程代码运行结束了,你这个子进程不管运行到什么地方,都直接结束 ######### 进程其他方法import time import os from multiprocessing import Process d

from multiprocessing import JoinableQueue from threading import Thread def worker(q): while True: try: item = q.get() print(item) if item % 5 == 0: if item == 5: time.sleep(20) q.put(111) q.task_done() except Exception as e: print(e) q = JoinableQueu

import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.locks.Condition; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; //产品 class Product

/*@author shijin * 生产者与消费者模型中,要保证以下几点: * 1 同一时间内只能有一个生产者生产 生产方法加锁sychronized * 2 同一时间内只能有一个消费者消费 消费方法加锁sychronized * 3 生产者生产的同时消费者不能消费 生产方法加锁sychronized * 4 消费者消费的同时生产者不能生产 消费方法加锁sychronized * 5 共享空间空时消费者不能继续消费 消费前循环判断是否为空,空的话将该线程wait,释放锁允许其他同步方法执行 *

http://www.cnblogs.com/zyp4614/p/6033757.html (java 与操作系统进程同步问题(一)----互斥问题) 今天写的是最经典的生产者消费者问题,最简单的版本,即只有一个缓冲区,缓冲区中只能放一个物品,即不考虑互斥关系. 问题简单分析: 生产者在缓冲区为空的时候可以往缓冲区中放产品,消费者可以在缓冲区不空(即缓冲区中有产品时)可以取一个产品. 首先可以确定有两个信号量 第一个信号量,是缓冲区是否空,当空的时候生产者可以放入产品,初值为1,因为默认缓冲区是

代码: from greenlet import greenlet import random def pro(): 生产者 while True: item = random.randint(0,99) print("生产了:",item) c.switch(item) 向消费者发送item ,并阻塞自己,解阻塞消费者 def consumer(): 消费者 while True: item = p.switch() 用item接收生产者的数据,阻塞自己,解阻塞生产者 print(&

为了更为直观展示Kafka的消息生产消费的过程,我会从基于Console和基于Application两个方面介绍使用实例.Kafka是一个分布式流处理平台,具体来说有三层含义: 它允许发布和订阅记录流,类似于消息队列或企业消息传递系统. 它可以容错的方式存储记录流. 它可以处理记录发生时的流. 由于主要介绍如何使用Kafka快速构建生产者消费者实例,所以不会涉及Kafka内部的原理.一个基于Kafka的生产者消费者过程通常是这样的(来自官网): 安装Kafka 从官网下载kafka_2.11-0

本篇我们将讨论以下知识点: 1.线程同步问题的产生 什么是线程同步问题,我们先来看一段卖票系统的代码,然后再分析这个问题: package com.zejian.test; /** * @author zejian * @time 2016年3月12日 下午2:55:42 * @decrition 模拟卖票线程 */ public class Ticket implements Runnable { //当前拥有的票数 private  int num = 100; public void ru

注意 : mgr = multiprocessing.Manager() 生成了一个守护进程,如果主进程完毕,mgr这个实例也没有了,所以在结尾加了mgr.join()才能运行 代码: import multiprocessingimport randommgr = multiprocessing.Manager() #产生一个守护进程qq = mgr.Queue(15) class Pro(multiprocessing.Process): def __init__(self,myqueue)

JDK 中关于wait,notify这两个方法的介绍: 1.wait:线程进入阻塞. synchronized (obj) { while (<condition does not hold>) obj.wait(); ... // Perform action appropriate to condition } 2.notify:唤醒线程. 注意的点: 1.使用这两个方法,必须拥有对象的监视器. 2.线程在执行完wait方法后,进入阻塞,释放锁. 3.执行notify方法后,唤醒执行wai

http://www.cnblogs.com/DreamDrive/p/6192685.html 这个是用synchronized关键字实现的. Lock可以替换synchronized. 上面用来做为锁对象的SaleWindow.class没有别的操作,而且获取锁和释放锁都是在内部隐藏完成的. Java的思想是万物皆对象,我们把这种锁也描述成为一个对象,就是Lock..... Lock中的lock和unlock显式的打开和关闭(可视化)更直观. Lock实现提供了比使用synchronized

http://www.cnblogs.com/DreamDrive/p/6204665.html  这个是用Lock类实现的. 场景: 厨师类: import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class Cook implements Runnable { private List<Food> foods; private static int num =

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

一.进程锁(同步锁/互斥锁) 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理. 例子 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('

一. 生产者和消费者模型 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. 二. 为什么要使用生产者和消费者模式 在线程世界里,生产者就是生产数据的线程,消费者就是消费数据的线程.在多线程开发当中,如果生产者处理速度很快,而消费者处理速度很慢,那么生产者就必须等待消费者处理完,才能继续生产数据.同样的道理,如果消费者的处理能力大于生产者,那么消费者就必须等待生产者.为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式.

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

队列 ipc机制:进程通讯 管道:pipe 基于共享的内存空间 队列:pipe+锁 queue from multiprocessing import Process,Queue ### 案例一 q = Queue() q.put('hyc') q.put([1,2,4]) q.put(2) print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) # q.put(5) # q.put(5) print(q.get()) # 默认就会一直等着拿值 此时程序运行到这

本节内容: 1:生产者与消费者 2:进程调用两种 3:进程Process的方法 4:进程间的通信1 queue 队列 5:进程间的通信2 Pipe 管道 6:进程间的数据共享 Managers 7:进程同步 8:进程池 9:协程 1.生产者与消费者 生产者消费者模型: 为什么要使用生产者和消费者模式 在线程世界里,生产者就是生产数据的线程,消费者就是消费数据的线程.在多线程开发当中,如果生产者处理速度很快,而消费者处理速度很慢,那么生产者就必须等待消费者处理完,才能继续生产数据.同样的道理,如果

IPC机制:(解决进程间的数据隔离问题) 进程间通信:IPC(inter-Process Comminication) 创建共享的进程列队,Queue 是多进程的安全列队,可以使用Queue 实现多进程之间的数据传递 底层实现:管道+锁的方式实现 # Queue([maxsize]) 创建共享的进程队列.maxsize是队列中允许的最大项数.如果省略此参数,则无大小限制.底层队列使用管道和锁定实现.另外,还需要运行支持线程以便队列中的数据传输到底层管道中. Queue的实例q具有以下方法: q.

一 生产者消费者模型介绍 为什么要使用生产者消费者模型 生产者指的是生产数据的任务,消费者指的是处理数据的任务, 生产数据目的,是为了给消费者处理. 在并发编程中,如果生产者处理速度很快,而消费者处理速度很慢,那么生产者就必须等待消费者处理完,才能继续生产数据.同样的道理,如果消费者的处理能力大于生产者,那么消费者就必须等待生产者.为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式. import time def producer(): '''生产者是厨师''' for i in range(1,4

[并发编程 - socketserver模块实现并发.[进程查看父子进程pid.僵尸进程.孤儿进程.守护进程.互斥锁.队列.生产者消费者模型] socketserver模块实现并发 基于tcp的套接字,关键就是两个循环,一个链接循环,一个通信循环 socketserver模块中分两大类:server类(解决链接问题)和request类(解决通信问题) socketserver模块的使用 基于TCP协议的套接字--支持并发(拿之前通信的例子,主要针对服务端,客户端不变) # 服务端.py impo