每日PV十多亿的淘宝，处理并发的手段可谓是业界一流。用户访问淘宝首页的平均等待时间只有区区几秒，但是服务器所处理的流程十分复杂。首先负责首页的服务器就有好几千台，通过计算把与用户路由最近的服务器处理首页的返回。其次是网页上的资源，就JS和CSS文件就有上百个，还有图片资源等。它能在几秒内加载出来可见阿里几千名顶尖工程师的智慧是如何登峰造极。
而在大型电商网站中，他们的服务或者应用解耦之后，是通过消息队列在彼此间通信的。消息队列和应用之间的架构关系就是生产者消费者模型。
而在大型电商网站中，他们的服务或者应用解耦之后，是通过消息队列在彼此间通信的。消息队列和应用之间的架构关系就是生产者消费者模型。
而在大型电商网站中，他们的服务或者应用解耦之后，是通过消息队列在彼此间通信的。消息队列和应用之间的架构关系就是生产者消费者模型。
在日益发展的服务类型中，譬如注册用户这种服务，它可能解耦成好几种独立的服务（账号验证，邮箱验证码，手机短信码等）。它们作为消费者，等待用户输入数据，在前台数据提交之后会经过分解并发送到各个服务所在的url，分发的那个角色就相当于生产者。消费者在获取数据时候有可能一次不能处理完，那么它们各自有一个请求队列，那就是内存缓冲区了。做这项工作的框架叫做消息队列。
在日益发展的服务类型中，譬如注册用户这种服务，它可能解耦成好几种独立的服务（账号验证，邮箱验证码，手机短信码等）。它们作为消费者，等待用户输入数据，在前台数据提交之后会经过分解并发送到各个服务所在的url，分发的那个角色就相当于生产者。消费者在获取数据时候有可能一次不能处理完，那么它们各自有一个请求队列，那就是内存缓冲区了。做这项工作的框架叫做消息队列。
在这个模型中，最关键就是内存缓冲区为空的时候消费者必须等待，而内存缓冲区满的时候，生产者必须等待。其他时候可以是个动态平衡。值得注意的是多线程对临界区资源的操作时候必须保证在读写中只能存在一个线程，所以需要设计锁的策略。
在这个模型中，最关键就是内存缓冲区为空的时候消费者必须等待，而内存缓冲区满的时候，生产者必须等待。其他时候可以是个动态平衡。值得注意的是多线程对临界区资源的操作时候必须保证在读写中只能存在一个线程，所以需要设计锁的策略。
在这个模型中，最关键就是内存缓冲区为空的时候消费者必须等待，而内存缓冲区满的时候，生产者必须等待。其他时候可以是个动态平衡。值得注意的是多线程对临界区资源的操作时候必须保证在读写中只能存在一个线程，所以需要设计锁的策略。