引言

在实际业务场景中，很多时候在处理复杂任务的时候，会拆分上下游各个环节，形成一个类似于流水线的处理方式。上游类似于生产者，下游要依赖上游的输出进行工作，类似于消费者。但是，很多时候，上游和下游由于工作的复杂程度、环境、性能等，处理的速率不是太匹配。为了保证上下游各自按照自己的速率运转，从而保证最高的处理性能，通常的做法是引入一个中间件，比如缓存、消息队列。从而实现速率的匹配，以及对不同繁忙程度的任务进行削峰填谷，实现处理性能的平滑效果。

本文通过一个简化的生产者消费者模型，以及Queue的使用，来展现关于上述不同环节工作的协同与解耦的需求的实现。

本文的主要内容有：

1、生产者消费者模型

2、基于deque实现生产者消费者模型

3、基于Queue实现生产者消费者模型

4、deque与Queue的简单比较

生产者消费者模型

生产者消费者模型是一种常见的并发编程设计模式，适用于多个生产者和消费者之间进行任务或数据的共享与传递，从而实现解耦与高效协作。

该模型的核心思想是将生产数据的线程（生产者）与消费数据的线程（消费者）通过一个缓冲区（一般是线程安全的队列）进行连接。

实际工作中，有不少适用于生产者消费者模型的典型场景，简单列举如下：

1、任务调度系统

任务调度器充当生产者，将触发了待执行的任务放到队列中，多个工作线程充当消费者，从队列中取出任务进行执行。

2、日志处理系统

日志生成的线程充当生产者，将日志记录放入队列中，日志处理线程从队列中获取日志，进行相应的存储、分析等。

3、数据库连接池

客户端作为生产者请求数据查询操作，数据库连接池中的线程作为消费者接收客户端的请求，进行相应的查询处理，并返回结果。

4、流媒体服务器

视频编码器将视频帧数据放入队列中，流媒体服务器从队列中取出帧数据进行传输。

可以看到，涉及到复杂任务的拆解、解耦，同时需要进行上下游协同的需求场景，都很适合使用生产者消费者模型来实现。

下面通过deque和Queue分别来尝试模拟如下生产者消费模型的简单实现：

1、有2个工人，负责产品的生产，产品生产完成后放到仓库中。

2、有3个销售人员，负责产品的销售，销售的产品从仓库中出库，经过物流给到客户手中。

3、仓库是有成本的，所已存储空间是有限的，加入仓库最多存10个产品。

基于deque实现生产者消费者模型

首先我们通过Python中的deque这个集合类型，来尝试实现上面的生产者消费者模型的模拟需求。

直接看代码：

from collections import deque
from threading import Lock, Thread
import timeclass Worker(Thread):def __init__(self, warehouse, lock):super().__init__()self.warehouse = warehouseself.lock = lockdef run(self):while True:with lock:print(f'准备生产产品，当前库存：{len(self.warehouse)}')self.warehouse.append('这是个产品')print('生产完成')time.sleep(0.5)class Sales(Thread):def __init__(self, warehouse, lock):super().__init__()self.warehouse = warehouseself.lock = lockdef run(self):while True:with lock:try:print(f'成功开单，准备出库，当前库存：{len(self.warehouse)}')self.warehouse.popleft()print('销售完成')except IndexError as e:print('暂时没有可销库存')time.sleep(0.5)if __name__ == '__main__':warehouse = deque(maxlen=10)lock = Lock()for i in range(2):Worker(warehouse, lock).start()for i in range(3):Sales(warehouse, lock).start()

对上面的代码简要说明一下：

1、由于是多线程并发，而deque是非线程安全的，所以需要用到锁。

2、deque是非阻塞的，在队列满和空的时候，会有相应的异常处理逻辑。

程序的执行结果如下：

基于Queue实现生产者消费者模型

接下来看一下，通过本文的主角Queue来实现生产者消费者模型。

直接看代码：

from threading import Thread
from queue import Queue
import timeclass Worker(Thread):def __init__(self, warehouse):super().__init__()self.warehouse = warehousedef run(self):while True:print(f'准备生产产品，当前库存：{self.warehouse.qsize()}')self.warehouse.put('这是个产品')print('生产完成')time.sleep(0.2)class Sales(Thread):def __init__(self, warehouse):super().__init__()self.warehouse = warehousedef run(self):while True:print(f'成功开单，准备出库，当前库存：{self.warehouse.qsize()}')self.warehouse.get()print('销售完成')time.sleep(0.2)if __name__ == '__main__':warehouse = Queue(maxsize=10)for i in range(2):Worker(warehouse).start()for i in range(3):Sales(warehouse).start()

从代码量来看，稍微简洁一些，我们不需要额外引入锁了，也不需要进行异常判断。也能实现同样的执行效果。

结合源码，来简单看一下Queue的实现：

从源码中，可以知道，Queue = deque + mutex + not_empty + not_full：

1、Queue内部维持了一个deque对象，用于实现基本的队列操作。

2、mutex属性持有一个互斥锁，确保多个线程访问、修改队列时的互斥性，从而保证线程安全。

3、通过两个条件变量：not_empty、not_full，实现阻塞特性，从而更简洁地控制线程何时应该等待或者被唤醒，实现生产者消费者模型的同步机制。

所以，总结来说，Queue是1个基础的双端队列作为容器，持有一个互斥锁确保线程安全，通过非空、非满条件变量实现阻塞特性。

deque与Queue的简单比较

最后，我们来简单比较一下deque和Queue，从而后面更好地根据实际需求场景进行更好的选择。

1、线程安全特性

Queue是线程安全的，deque是非线程安全的。

2、阻塞操作

Queue是支持阻塞操作的，deque是不支持阻塞操作的，可以通过循环判断，反复确认队列的状态，会对CPU带来更多的消耗。

3、最大长度支持

deque是支持最大长度的，Queue内部也是通过deque来实现的，也是支持最大长度的。

4、阻塞超时机制

deque不支持阻塞，自然也不具备阻塞超时机制，Queue是支持的。

5、使用场景

Queue适合多线程、多进程的并发场景；deueue在单线程中更适用，而且性能较好。

总结

本文通过一个上下游任务协同的需求，引入了生产者消费者模型，同时通过两种方式模拟了生产者消费者模型的实现。最后，简单比较了deque和Queue的主要区别和适用场景。

感谢您的拨冗阅读。