面试题：并发与同步：操作系统条件变量在生产者 - 消费者模型中的应用

关键代码片段（以Python为例）

import threading

# 创建锁和条件变量
lock = threading.Lock()
condition = threading.Condition(lock)

# 共享资源，例如一个队列
queue = []
MAX_SIZE = 5

# 生产者线程函数
def producer(id):
    global queue
    while True:
        with lock:
            while len(queue) >= MAX_SIZE:
                # 队列已满，生产者等待
                condition.wait()
            item = id * 10 + len(queue)
            queue.append(item)
            print(f"Producer {id} produced {item}")
            # 唤醒消费者
            condition.notify()

# 消费者线程函数
def consumer(id):
    global queue
    while True:
        with lock:
            while len(queue) == 0:
                # 队列已空，消费者等待
                condition.wait()
            item = queue.pop(0)
            print(f"Consumer {id} consumed {item}")
            # 唤醒生产者
            condition.notify()

# 创建生产者和消费者线程
producer_thread1 = threading.Thread(target=producer, args=(1,))
consumer_thread1 = threading.Thread(target=consumer, args=(1,))

# 启动线程
producer_thread1.start()
consumer_thread1.start()

# 等待线程结束（这里实际上不会结束，因为是无限循环）
producer_thread1.join()
consumer_thread1.join()

条件变量的等待和唤醒机制在该模型中的作用

等待机制：
- 生产者：当共享队列已满（len(queue) >= MAX_SIZE）时，生产者调用condition.wait()。此时，生产者线程会释放它持有的锁（这里是lock），并进入等待状态。这样其他线程（如消费者线程）就有机会获取锁并操作共享队列。
- 消费者：当共享队列已空（len(queue) == 0）时，消费者调用condition.wait()。消费者线程同样会释放锁并进入等待状态，以便其他线程（如生产者线程）能够获取锁并向队列中添加数据。
唤醒机制：
- 生产者：当生产者向队列中添加了数据后，调用condition.notify()。这会唤醒一个等待在条件变量上的线程（可能是消费者线程）。被唤醒的线程会尝试重新获取锁，一旦获取到锁，就可以继续执行（例如消费者开始消费数据）。
- 消费者：当消费者从队列中取出数据后，也调用condition.notify()。这会唤醒一个等待在条件变量上的线程（可能是生产者线程），使得生产者可以继续向队列中添加数据。

通过条件变量的等待和唤醒机制，生产者 - 消费者模型可以有效地实现线程间的同步，避免了资源竞争和死锁等问题，保证了共享资源（队列）的正确使用。

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面试题：并发与同步：操作系统条件变量在生产者 - 消费者模型中的应用

知识考点

面试题答案

关键代码片段（以Python为例）

条件变量的等待和唤醒机制在该模型中的作用