什么是生产者消费者模式
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式。结构图如下：
生产者消费者模式的优点
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。
实际应用
在版本升级项目中，信息服务器要接收大批量的客户端请求，原来那种串行化的 处理，根本无法及时处理客户端请求，造成信息服务器大量请求堆积，导致丢包异 常严重。之后就采用了生产者消费者模式，在业务请求与业务处理间，建立了一个List 类型的缓冲区，服务端接收到业务请求，就往里扔，然后再去接收下一个业务请求，而 多个业务处理线程，就会去缓冲区里取业务请求处理。这样就大大提高了服务器的相 应速度。
import time import threading #当还剩下一百个产品时，则不进行消费，待生产者生产 #当生产了一千个产品时，则不进行生产，待消费者消费 product = 0 #产品初始化时为0 lock = threading.Condition() class Producer(threading.Thread): def __init__(self, lock): self._lock = lock threading.Thread.__init__(self) def run(self): global product while True: if self._lock.acquire(): if product >= 1000: self._lock.wait() else: product += 100 print "add 100, product count=" + str(product) self._lock.notify() self._lock.release() time.sleep(1) class Consumer(threading.Thread): def __init__(self, lock): self._lock = lock threading.Thread.__init__(self) def run(self): global product while True: if self._lock.acquire(): if product <= 100: self._lock.wait() else: product -= 3 print 'consum 3, count=' + str(product) self._lock.notify() self._lock.release() time.sleep(1) def test(): for i in range(5): p = Producer(lock) p.start() for i in range(5): s = Consumer(lock) s.start() if __name__ == '__main__': test()