生产者消费者模型应用场景及优势？

在 工作中，大家可能会碰到这样一种情况：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。

产 生数据的模块，就形象地称为生产者；而处理数据的模块，就称为消费者。

在生产者与消费者之间在加个缓冲区，我们形象的称之为仓库，生产者负责往仓库了进商 品，而消费者负责从仓库里拿商品，这就构成了生产者消费者模型。

结构图如下：

 

 

生产者消费者模型的优点：

1、解耦

假设生产者和消费者分别是两个类。

如果让生产者直接调用消费者的某个方法，那么生产者对于消费者就会产生依赖（也就是耦合）。

将来如果消费者的代码发生变化， 可能会影响到生产者。而如果两者都依赖于某个缓冲区，两者之间不直接依赖，耦合也就相应降低了。

举个例子，我们去邮局投递信件，如果不使用邮筒（也就是缓冲区），你必须得把信直接交给邮递员。

有同学会说，直接给邮递员不是挺简单的嘛？其实不简单，你必须 得认识谁是邮递员，才能把信给他（光凭身上穿的制服，万一有人假冒，就惨了）。

这就产生和你和邮递员之间的依赖（相当于生产者和消费者的强耦合）。

万一哪天邮递员换人了，你还要重新认识一下（相当于消费者变化导致修改生产者代码）。

而邮筒相对来说比较固定，你依赖它的成本就比较低（相当于和缓冲区之间的弱耦合）。

 

2、支持并发

由于生产者与消费者是两个独立的并发体，他们之间是用缓冲区作为桥梁连接，生产者只需要往缓冲区里丢数据，

就可以继续生产下一个数据，而消费者只需要从缓冲区了拿数据即可，这样就不会因为彼此的处理速度而发生阻塞。

接上面的例子，如果我们不使用邮筒，我们就得在邮局等邮递员，直到他回来，

我们把信件交给他，这期间我们啥事儿都不能干（也就是生产者阻塞），或者邮递员得挨家挨户问，谁要寄信（相当于消费者轮询）。

 

3、支持忙闲不均

缓冲区还有另一个好处。如果制造数据的速度时快时慢，缓冲区的好处就体现出来了。

当数据制造快的时候，消费者来不及处理，未处理的数据可以暂时存在缓冲区中。 等生产者的制造速度慢下来，消费者再慢慢处理掉。

为了充分复用，我们再拿寄信的例子来说事。假设邮递员一次只能带走1000封信。万一某次碰上情人节（也可能是圣诞节）送贺卡，

需要寄出去的信超过1000封，这时 候邮筒这个缓冲区就派上用场了。邮递员把来不及带走的信暂存在邮筒中，等下次过来 时再拿走。

 

应用场景：

使用多线程，在做爬虫的时候，生产者用着产生url链接，消费者用于获取url数据，在队列的帮助下可以使用多线程加快爬虫速度。

import time
import threading
import Queue
import urllib2
 
class Consumer(threading.Thread):
  def __init__(self, queue):
    threading.Thread.__init__(self)
    self._queue = queue
 
  def run(self):
    while True:
      content = self._queue.get()
      print content
      if isinstance(content, str) and content == 'quit':
        break
      response = urllib2.urlopen(content)
    print 'Bye byes!'
 
 
def Producer():
  urls = [
    'http://211.103.242.133:8080/Disease/Details.aspx?id=2258',
    'http://211.103.242.133:8080/Disease/Details.aspx?id=2258',
    'http://211.103.242.133:8080/Disease/Details.aspx?id=2258',
    'http://211.103.242.133:8080/Disease/Details.aspx?id=2258'
  ]
  queue = Queue.Queue()
  worker_threads = build_worker_pool(queue, 4)
  start_time = time.time()
  for url in urls:
    queue.put(url)
 
  for worker in worker_threads:
    queue.put('quit')
  for worker in worker_threads:
    worker.join()
 
  print 'Done! Time taken: {}'.format(time.time() - start_time)
 
 
def build_worker_pool(queue, size):
  workers = []
  for _ in range(size):
    worker = Consumer(queue)
    worker.start()
    workers.append(worker)
  return workers
 
if __name__ == '__main__':
  Producer()