多线程编程（一） 背景简介

---

• 背景/简介
• 线程和进程
• 线程和Python
• thread 模块
• threading模块
• 单线程和多线程对比
• 多线程实践
• 生产者-消费者问题和Queue/queue 模块
• 线程的替代方案

---

在多线程（multithreaded , MT）编程出现之前，计算机程序的执行都是由单个步骤序列组成的，该序列在主机的cpu中按照同步顺序执行。无论是任务本身需要按照步骤执行，还是整个程序实际上包含多个子任务，都需要按照这种顺序方式执行。那么，假如这些子任务相互独立，没有因果关系（也就是说，各个子任务的结果不影响其他子任务的结果）这种做法是不是更符合逻辑呢？要是让这些独立的任务同时执行，会怎么样呢？很明显，这种并行处理的方式可以显著提高整个任务的性能。这就是多线程编程。

多线程编程对于具有如下编程特点的任务而言是非常理想的：本质上是异步的需要多个并发活动；每个活动的处理的顺序可能是 不确定的，或者说是随机的，不可预测的。这种编程任务可以被组织或划分为多个执行流，其中每个执行流都有个指定要完成的任务。根据应用的不同，这些子任务之间可能需要计算出中间结果，然后合并为最终的输出结果。

计算密集型的任务可以比较容易的划分为多个子任务，然后顺序执行或者按照多线程方式执行。而那种使用单线程处理多个外部输入源的任务就不那么简单了。如果不使用多线程，要实现这种编程任务，就需要为串行程序使用一个或多个计时器，并实现一个多路复用的方案。

一个串行程序需要从每个I/O终端通道来检查用户的输入；然而，有一点非常重要，程序在读取I/O终端通道时不能阻塞，因为用户的输入到达时间是不确定的，并且阻塞会妨碍其他I/O通道的处理。串行程序必须使用非阻塞I/O或者拥有计时器的阻塞I/O（以保证阻塞只是暂时的）。

由于串行程序只有唯一的执行线程，因此它必须兼顾需要执行的多个任务，确保其中的某个任务不会占用过多的时间，并对用户的响应时间进行合理的分配。这种任务类型的串行程序的使用，往往造成非常复杂的控制流，难以理解和维护。

使用多线程编程，以及类似queue的共享数据结构，这个编程任务可以规划成几个执行特定函数的线程。

• UserRequsetThread: 负责读取客户端的输入，该输入可能来自I/O通道。程序将创建多个线程，每个客户端一个，客户端的请求将会被放入队列。
• RequestProcessor: 该线程负责从队列中获取请求并进行处理，为第3个线程提供输出。
• ReplyThread: 负责向用户输出，将结果传回给用户（如果是网络应用），或者把数据写到本地文件系统或数据库中。

使用多线程来规划这种编程任务可以降低程序的复杂性，使其实现更加清晰，高效，简洁。每个线程中的逻辑都不复杂，因为它只有一个要完成的特定作业。比如，UserRequsetThread的功能仅仅只是读取用户输入，然后把数据放到队列中，以提供其他的线程进行后续处理。每个线程都有其明确的作业，你只需要设计每一类线程去做一件事，并把这件事情做好就可以了。这种特定任务线程的使用类似汽车工厂的流水线。