Python並行編程(四)：多線程同步之condition(條件變量)實現帶有緩衝區的生產者-消費者模型

什麼是Condtion？

所謂condition條件變量，即這種機制是在知足了特定的條件後，線程才能夠訪問相關的數據。 這種同步機制就是一個線程等待特定的條件，另外一個線程通知它條件已經發生。一旦條件發生，該線程就會獲取鎖，從而獨佔共享資源的訪問。 Condition包含如下部分：

• c.acquire(*args):獲取底層鎖。此方法將調用底層鎖上對應的acquire(*args)方法。
• c.release()：釋放底層鎖。此方法將調用底層鎖上對應的release()方法
• c.wait(timeout)：等待直到獲取通知或出現超時爲止。此方法在調用線程已經獲取鎖以後調用。 調用時，將釋放底層鎖，並且線程將進入睡眠狀態，直到另外一個線程在條件變量上執行notify()或notify_all()方法將其喚醒爲止。在線程被喚醒後，線程講從新獲取鎖，方法也會返回。timeout是浮點數，單位爲秒。 若是超時，線程將被喚醒，從新獲取鎖，而控制將被返回。
• c.notify(n)：喚醒一個或多個等待此條件變量的線程。此方法只會在調用線程已經獲取鎖以後調用， 並且若是沒有正在等待的線程，它就什麼也不作。 n指定要喚醒的線程數量，默認爲1.被喚醒的線程在它們從新獲取鎖以前不會從wait()調用返回。
• c.notify_all()：喚醒全部等待此條件的線程。

通俗的解釋：

Python提供的Condition對象提供了對複雜線程同步問題的支持。Condition被稱爲條件變量，除了提供與Lock相似的 acquire和release方法外，還提供了wait和notify方法。線程首先acquire一個條件變量，而後判斷一些條件。若是條件不知足則 wait；若是條件知足，進行一些處理改變條件後，經過notify方法通知其餘線程，其餘處於wait狀態的線程接到通知後會從新判斷條件。不斷的重複 這一過程，從而解決複雜的同步問題。 能夠認爲Condition對象維護了一個鎖（Lock/RLock)和一個waiting池。線程經過acquire得到Condition對 象，當調用wait方法時，線程會釋放Condition內部的鎖並進入blocked狀態，同時在waiting池中記錄這個線程。當調用notify 方法時，Condition對象會從waiting池中挑選一個線程，通知其調用acquire方法嘗試取到鎖。 Condition對象的構造函數能夠接受一個Lock/RLock對象做爲參數，若是沒有指定，則Condition對象會在內部自行建立一個RLock。

帶有緩衝區的生產者-消費者模型

咱們能夠根據所謂的wait池構建一個帶有緩衝區的生產者-消費者模型，即緩衝區比如一個倉庫，生產者能夠不斷生產商品知道倉庫裝滿，而後告知消費者消費，而消費者也能夠判斷倉庫是否滿了從而告知生產者繼續生產商品：

import threading
import time

# 假設商品數量
goods = 0

condition = threading.Condition()


def consumer():
    global goods
    while True:
        condition.acquire()
        if goods <= 0:
            # 倉庫空了，即特定條件知足了，通知生產者生產
            condition.notify()
            condition.wait()
        time.sleep(2)
        goods -= 1
        print('consume 1， left {}'.format(goods))
        time.sleep(2)

        condition.release()


def producer():
    global goods
    while True:
        condition.acquire()
        if goods >= 5:
            # 倉庫滿了，即特定條件知足了，通知消費者消費
            condition.notify()
            condition.wait()

        time.sleep(2)
        goods += 1
        print('produce 1, already {}'.format(goods))
        time.sleep(2)

        condition.release()


if __name__ == '__main__':
    thread_consumer = threading.Thread(target=consumer)
    thread_producer = threading.Thread(target=producer)

    thread_consumer.start()
    thread_producer.start()

    thread_consumer.join()
    thread_producer.join()

    print('consumer-producer example end.')

複製代碼

運行截圖以下：