一、什么是生产者消费者模型
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，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。
该模型的工作方式：生产者生产数据传递给消费者处理
实现方式：生产者 ---> 队列 <--- 消费者
二、为何要使用生产者消费者模型
当程序中出现明显的两类任务，一类负责生产数据，一类负责处理数据，就可以引入生产者消费者模型来实现生产者与消费者的解耦合，平衡生产能力与消费能力，从而提升效率
生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。
这个阻塞队列就是用来给生产者和消费者解耦的
三、生产者消费者模型的使用
基于队列来实现一个生产者消费者模型
import time, random
from multiprocessing import Process, Queue
def producer(name, food, q):
for i in range(6):
res = "%s%s" %(food, i)
time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟生产数据的时间
q.put(res)
print("厨师 %s 生产了 %s" %(name, res))
def consumer(name, q):
while True:
res = q.get()
time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟处理数据的时间
print("吃货 %s 吃了 %s" % (name, res))
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
# 生产者
p1 = Process(target=producer, args=("qiu", "包子", q))
# 消费者
c1 = Process(target=consumer, args=("xi", q))
p1.start()
c1.start()
print("主进程")
# 运行结果
主进程
厨师 qiu 生产了 包子0
吃货 xi 吃了 包子0
厨师 qiu 生产了 包子1
厨师 qiu 生产了 包子2
吃货 xi 吃了 包子1
吃货 xi 吃了 包子2
厨师 qiu 生产了 包子3
吃货 xi 吃了 包子3
厨师 qiu 生产了 包子4
吃货 xi 吃了 包子4
厨师 qiu 生产了 包子5
吃货 xi 吃了 包子5
此时的问题是主进程永远不会结束，原因是：生产者 p 在生产完后就结束了，但是消费者 c 在取空了 q 之后，则一直处于死循环中且卡在 q.get() 这一步
解决方式无非是让生产者在生产完毕后，往队列中再发一个结束信号，这样消费者在接收到结束信号后就可以 break 出死循环
import time, random
from multiprocessing import Process, Queue
def producer(name, food, q):
for i in range(3):
res = "%s%s" %(food, i)
time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟生产数据的时间
q.put(res)
print("厨师 %s 生产了 %s" %(name, res))
q.put(None)
def consumer(name, q):
while True:
res = q.get()
if not res:
break
time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟处理数据的时间
print("吃货 %s 吃了 %s" % (name, res))
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
# 生产者
p1 = Process(target=producer, args=("qiu", "包子", q))
# 消费者
c1 = Process(target=consumer, args=("xi", q))
p1.start()
c1.start()
print("主进程")
# 运行结果
主进程
厨师 qiu 生产了 包子0
吃货 xi 吃了 包子0
厨师 qiu 生产了 包子1
吃货 xi 吃了 包子1
厨师 qiu 生产了 包子2
吃货 xi 吃了 包子2
上述解决方式，在有多个生产者和多个消费者时，会出现生产完了但没有消费的情况
import time, random
from multiprocessing import Process, Queue
def producer(name, food, q):
for i in range(3):
res = "%s%s" %(food, i)
time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟生产数据的时间
q.put(res)
print("厨师 %s 生产了 %s" %(name, res))
q.put(None)
def consumer(name, q):
while True:
res = q.get()
if not res:
break
time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟处理数据的时间
print("吃货 %s 吃了 %s" % (name, res))
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
# 生产者
p1 = Process(target=producer, args=("qiu", "包子", q))
p2 = Process(target=producer, args=("xi", "饺子", q))
p3 = Process(target=producer, args=("ru", "馒头", q))
# 消费者
c1 = Process(target=consumer, args=("feng", q))
c2 = Process(target=consumer, args=("yan", q))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
c1.start()
c2.start()
print("主进程")
# 运行结果
主进程
厨师 qiu 生产了 包子0
厨师 qiu 生产了 包子1
厨师 ru 生产了 馒头0
厨师 qiu 生产了 包子2
厨师 xi 生产了 饺子0
厨师 ru 生产了 馒头1
吃货 feng 吃了 包子0
厨师 ru 生产了 馒头2
吃货 yan 吃了 包子1
吃货 yan 吃了 包子2
厨师 xi 生产了 饺子1
吃货 feng 吃了 馒头0
厨师 xi 生产了 饺子2
吃货 feng 吃了 饺子0
吃货 feng 吃了 馒头1
吃货 feng 吃了 馒头2
可见，生产了饺子1 和饺子 2，但是没有人吃。其实这是因为生产者 1 生产完就往队列里放，生产者 2 生产完也往队列里放，3 也是，这是同一个队列，但三个生产者的 for 循环并不是同时结束，所以要把结束信号放到数据的最后
import time, random
from multiprocessing import Process, Queue
def producer(name, food, q):
for i in range(3):
res = "%s%s" %(food, i)
time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟生产数据的时间
q.put(res)
print("厨师 %s 生产了 %s" %(name, res))
def consumer(name, q):
while True:
res = q.get()
if not res:
break
time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟处理数据的时间
print("吃货 %s 吃了 %s" % (name, res))
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
# 生产者
p1 = Process(target=producer, args=("qiu", "包子", q))
p2 = Process(target=producer, args=("xi", "饺子", q))
p3 = Process(target=producer, args=("ru", "馒头", q))
# 消费者
c1 = Process(target=consumer, args=("feng", q))
c2 = Process(target=consumer, args=("yan", q))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
c1.start()
c2.start()
p1.join()
p2.join()
p3.join()
q.put(None)
q.put(None)
print("主进程")
# 运行结果
厨师 qiu 生产了 包子0
厨师 ru 生产了 馒头0
厨师 xi 生产了 饺子0
吃货 feng 吃了 包子0
厨师 qiu 生产了 包子1
厨师 xi 生产了 饺子1
吃货 yan 吃了 馒头0
厨师 ru 生产了 馒头1
吃货 feng 吃了 饺子0
吃货 yan 吃了 包子1
吃货 feng 吃了 饺子1
厨师 qiu 生产了 包子2
厨师 xi 生产了 饺子2
吃货 yan 吃了 馒头1
厨师 ru 生产了 馒头2
主进程
吃货 yan 吃了 饺子2
吃货 feng 吃了 包子2
吃货 yan 吃了 馒头2
但这种方式非常 low，有几个消费者就需要发送几次结束信号，所以有另外一种队列提供了解决方案
JoinableQueue([maxsize])
这就像是一个 Queue 对象，但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理。通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。maxsize 是队列中允许最大项数，省略则无大小限制。
方法介绍：JoinableQueue 的实例 q 除了与 Queue 对象相同的方法之外还具有：
q.task_done()：使用者使用此方法发出信号，表示 q.get() 的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量，将引发 ValueError 异常
q.join()：生产者调用此方法进行阻塞，直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用 q.task_done() 方法为止
import time, random
from multiprocessing import Process, JoinableQueue
def producer(name, food, q):
for i in range(3):
res = "%s%s" %(food, i)
time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟生产数据的时间
q.put(res)
print("厨师 %s 生产了 %s" %(name, res))
def consumer(name, q):
while True:
res = q.get()
time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟处理数据的时间
print("吃货 %s 吃了 %s" % (name, res))
q.task_done()
if __name__ == '__main__':
q = JoinableQueue()
# 生产者
p1 = Process(target=producer, args=("qiu", "包子", q))
p2 = Process(target=producer, args=("xi", "饺子", q))
p3 = Process(target=producer, args=("ru", "馒头", q))
# 消费者
c1 = Process(target=consumer, args=("feng", q))
c2 = Process(target=consumer, args=("yan", q))
# 主进程等生产者p1、p2、p3结束, 而p1、p2、p3是在消费者把所有数据都取干净之后才会结束
# 所以一旦p1、p2、p3结束了，证明消费者也没必要存在了，应该随着主进程一块死掉，因而需要将消费者设置成守护进程
c1.daemon = True
c2.daemon = True
p1.start()
p2.start()
p3.start()
c1.start()
c2.start()
p1.join()
p2.join()
p3.join()
q.join() # 主进程等q结束, 即q内的数据被取干净了
print("主进程")
# 运行结果
厨师 xi 生产了 饺子0
厨师 ru 生产了 馒头0
厨师 qiu 生产了 包子0
厨师 xi 生产了 饺子1
吃货 feng 吃了 饺子0
厨师 qiu 生产了 包子1
厨师 qiu 生产了 包子2
厨师 xi 生产了 饺子2
吃货 yan 吃了 馒头0
厨师 ru 生产了 馒头1
吃货 feng 吃了 包子0
吃货 yan 吃了 饺子1
厨师 ru 生产了 馒头2
吃货 feng 吃了 包子1
吃货 yan 吃了 包子2
吃货 yan 吃了 馒头1
吃货 feng 吃了 饺子2
吃货 yan 吃了 馒头2
主进程
来源：https://www.cnblogs.com/qiuxirufeng/p/9945444.html