数据负载均衡demo

期望实现的demo效果：
多个线程/进程消费一个数据列，能够让各线程/进程去分担压力，避免出现一个线程/进程工作，多个线程/进程围观的情况。
(数据负载均衡演示)

import queue
import threading
import time
import random


def thread_entity_core(thread_q):
    while True:
        thread_q.get()
        time.sleep(random.randint(0,12))


def view_con(t_list):
    while True:
        print("各线程负载状态: ",end='')
        for i in t_list:
            print(i.qsize(),end=' ')
        print()
        time.sleep(3)


thread_list = []
thread_q_list = []
for i in range(6):
    thread_q = queue.Queue(7)
    thread_q_list.append(thread_q)
    thread_entity = threading.Thread(target=thread_entity_core, args=(thread_q, ))
    thread_entity.start()
    thread_list.append(thread_entity)

tm = threading.Thread(target=view_con, args=(thread_q_list, ))
tm.start()

while True:
    queue_dict = {x: x.qsize() for x in thread_q_list}
    queue_dict_sort = sorted(queue_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=False)
    queue_dict_sort[0][0].put(1)
    time.sleep(1)

执行效果：

取到的数据，优先分配给负载最小的线程，来实现各线程压力均衡。