我们在使用 Python 的 asyncio 写异步程序的时候，可能会使用asyncio.Queue来实现一个异步队列，通过它来让生产者和消费者进行通信。
但如果你的异步队列没有填写maxsize参数，那么可能会产生让你意料之外的结果。我们来看一段代码：
import asyncio
import random
import aiohttp
async def producer(queue):
for _ in range(10):
sleep_time = random.randint(1, 2)
await queue.put(sleep_time)
async def consumer(queue):
while True:
sleep_time = await queue.get()
size = queue.qsize()
print(f'当前队列有：{size} 个元素')
url = f'http://httpbin.org/delay/{sleep_time}'
async with aiohttp.ClientSession() as client:
resp = await client.get(url)
print(await resp.json())
async def main():
queue = asyncio.Queue()
asyncio.create_task(producer(queue))
con = asyncio.create_task(consumer(queue))
await con
asyncio.run(main())这段代码把 producer和consumer分别创建成异步任务，期望实现的效果是生产者不停生产数据放进异步队列，消费者不停从队列读取数据，然后发起网络请求。生产者与消费者利用 IO 等待时间实现并行。
但如果你运行一下这段代码，你会发现一件很奇怪的事情，如下图所示：
当我们的消费者开始消费的时候，队列里面实际上已经有10条数据了！由于图中代码第19行是先读取了一条数据再打印剩余的数量，所以打印的是当前队列有：9 个元素。
所以，生产者与消费者根本没有并行。是生产者里面的循环完全运行完成了，才开始运行的消费者！
如果在实际代码中，你的生产者生产了几百万条数据，那么此时所有数据全部都堆放在异步队列里面，很容易就把你的内存撑爆了！
那么这个问题要如何解决呢？实际上非常简单，使用maxsize参数指定异步队列的大小：
queue = asyncio.Queue(maxsize=3)我们这里设定为3，再运行看看效果：
看到这里，可能有人会说，这仅仅是生产者先把异步队列堆满，才能进行消费，并没有什么本质区别啊，本质上还是先只有生产者运行，等他跑不动了（队列满了），消费者才能运行，还是没有实现并行啊。
这是由于，在上面的例子中，生产者的速度远远超过消费者的速度，所以才会出现生产者总是堆满队列的问题。
为了说明生产者和消费者能真正利用 IO 等待时间进行并行，我们改一下代码：
代码语言：javascript复制import asyncio
import random
import aiohttp
async def producer(queue):
for i in range(10):
await queue.put(i)
await asyncio.sleep(random.randint(1, 3))
async def consumer(queue):
while True:
sleep_time = await queue.get()
size = queue.qsize()
print(f'当前队列有：{size} 个元素')
url = 'http://httpbin.org/delay/2'
async with aiohttp.ClientSession() as client:
resp = await client.get(url)
print(await resp.json())
async def main():
queue = asyncio.Queue(maxsize=3)
asyncio.create_task(producer(queue))
con = asyncio.create_task(consumer(queue))
await con
asyncio.run(main())生产者生产数据后，随机休眠1-3秒。而消费者请求的网址总是2秒返回数据。这样一来，有时候生产者快，有时候消费者快。我们来看看运行效果：
可以看到，当生产者快的时候，异步队列里面的数据就会堆积，当消费者快的时候，异步队列里面的数据就会变少。说明生产者与消费者实现了利用 IO 等待时间进行并行操作。
