LabVIEW生产者消费者架构

LabVIEW生产者消费者架构

生产者/消费者模式可以轻松地同时处理多个进程，同时还能以不同速率迭代。

缓冲通信

当多个进程以不同速度运行时，就适合采用进程间缓冲通信。有了足够大的缓冲区后，生产者循环可以以快于消费者循环的速度运行，而不会丢失数据。

比如，有一个包含两个进程的应用程序，第一个进程负责数据采集，第二个进程将数据传输到网络上。第一个进程的运行速度是第二个进程的三倍。如果使用生产者/消费者设计模式来实现此应用程序，则数据采集进程充当生产者，网络进程充当消费者。当拥有足够大的通信队列（缓存区）时，网络进程便可以访问数据采集循环采集到的大量数据。这种数据缓存能力能够最大程度地减少数据丢失。

对于在使用队列功能时发生的缓冲通信，如果要将其可视化，请参见范例程序：使用生产者/消费者循环移动LabVIEW窗口。

数据采集和处理

在采集需按顺序处理的多组数据时，通常采用生产者/消费者模式。

假设要编写一个应用程序，该应用程序在接受数据的同时，还要按照接收顺序处理数据。由于这些数据的排队（生产）速度比实际处理（消费）速度高出很多，因此生产者/消费者设计模式最适合此类应用程序。通过这种方法，消费者循环可以按自己的速率处理数据，同时生产者循环也可以让额外的数据排队。

试想一下–如果生产者和消费者都在该应用程序的同一循环中，为了匹配数据处理速度，数据采集速度就会变慢。这就是按进程、数据采集（生产者）和处理（消费者）对代码进行分解的好处。

网络通信

网络通信需要两个进程同时以不同的速度运行：第一个进程将不断轮询网络线路并检索数据包，第二个进程将提取第一个进程检索的这些数据包并加以分析。在此范例中，第一个进程充当生产者，因为它向第二个进程提供数据，而第二个进程则充当消费者。这时就非常适合使用生产者/消费者设计模式。并行的生产者循环和消费者循环要同时检索和分析网络外数据，两个循环之间的排队通信可以对检索到的网络数据包进行缓存。这种缓冲在网络通信繁忙时就显得非常重要。借助缓存，数据包的检索和传输速度可以超过分析速度。

队列消息处理

排队消息处理器架构是生产者/消费者架构的一个特殊版本。数据队列用于为生产者/消费者设计模式中的循环之间传递数据。这些队列提供了一个优势，即生产者和消费者循环间的数据缓冲。

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