python随笔系列--多进程多线程并发度初探

大家都知道python中由于GIL这把大锁的存在，导致python的多线程并不是真正的多线程（不同于java等语言）。首先了解下GIL导致的现象：同一时间只能有一个线程占有python解释器（或者，同一时刻只有一个线程对共享资源进行存取）；而多进程不受GIL的影响是因为：每个 fork 的进程有一个单独的 GIL。关于GIL的详细内容请自行延申推荐参考。

接下来用一个如下的函数（纯计算，不涉及I/O）放到死循环里对多线程和多进程能使用多少从cpu做测试

测试机cpu正常情况如下

先看不用进程/线程模式：

cpu使用情况如下

多线程模式：

cpu使用情况如下

多进程模式：

cpu使用情况如下

可以看到python中CPU密集的任务，应该优先使用多进程模型；不过对于I/O密集型任务，多线程每个线程遇到I/O操作时，会让出python解释器，从而实现I/O等待这个环节的并发，亦可以实现 出比穿行快得多的程序，而且比多进程更轻量。