定义 :程序在计算机中的一次运行。
系统中如何产生一个进程
【1】 用户空间通过调用程序接口或者命令发起请求
【2】 操作系统接收用户请求,开始创建进程
【3】 操作系统调配计算机资源,确定进程状态等
【4】 操作系统将创建的进程提供给用户使用
cpu时间片:如果一个进程占有cpu内核则称这个进程在cpu时间片上。
PCB(进程控制块 process control block):在内存中开辟的一块空间,用于存放进程的基本信息,也用于系统查找识别进程。
进程ID(PID): 系统为每个进程分配的一个大于0的整数,作为进程ID。每个进程ID不重复。
Linux查看进程ID : ps -aux
父子进程 : 系统中每一个进程(除了系统初始化进程)都有唯一的父进程,可以有0个或多个子进程。父子进程关系便于进程管理。
查看进程树: pstree
进程状态
三态
就绪态 : 进程具备执行条件,等待分配cpu资源
运行态 : 进程占有cpu时间片正在运行
阻塞态 : 进程暂时停止运行,让出cpu
五态 (在三态基础上增加新建和终止)
新建 : 创建一个进程,获取资源的过程
终止 : 进程结束,释放资源的过程
在这里插入图片描述
进程状态查看命令 : ps -aux --> STAT列
说明:S 等待态 R 执行态 D 等待态 T 等待态 Z 僵尸
进程的结构:进程由程序、进程控制块和数据三部分组成
进程的特点
面试要求
代码示例:day1/get_pid.py
代码示例:day1/exit.py
os.getpid()
功能: 获取一个进程的PID值
返回值: 返回当前进程的PID
os.getppid()
功能: 获取父进程的PID号
返回值: 返回父进程PID
os._exit(status)
功能: 结束一个进程
参数:进程的终止状态
sys.exit([status])
功能:退出进程
参数:整数 表示退出状态
字符串 表示退出时打印内容
特点: 孤儿进程会被系统进程收养,此时系统进程就会成为孤儿进程新的父进程,孤儿进程退出该进程会自动处理。
使用wait函数处理子进程退出
代码示例:day1/wait.py
pid,status = os.wait()
功能:在父进程中阻塞等待处理子进程退出
返回值: pid 退出的子进程的PID
status 子进程退出状态
创建二级子进程处理僵尸:创建一个二级子进程来处理僵尸进程
代码示例:day1/child.py
【1】 父进程创建子进程,等待回收子进程
【2】 子进程创建二级子进程然后退出
【3】 二级子进程称为孤儿,和原来父进程一同执行事件
通过信号处理子进程退出
原理: 子进程退出时会发送信号给父进程,如果父进程忽略子进程信号,则系统就会自动处理子进程退出。
方法: 使用signal模块在父进程创建子进程前写如下语句 :
import signal signal.signal(signal.SIGCHLD,signal.SIG_IGN)
特点 : 非阻塞,不会影响父进程运行。可以处理所有子进程退出
练习:多人聊天器
代码示例:day2/process1.py
代码示例:day2/process2.py
代码示例:day2/process3.py
流程特点
【1】 将需要子进程执行的事件封装为函数
【2】 通过模块的Process类创建进程对象,关联函数
【3】 可以通过进程对象设置进程信息及属性
【4】 通过进程对象调用start启动进程
【5】 通过进程对象调用join回收进程
基本接口使用
Process()
功能 : 创建进程对象
参数 : target 绑定要执行的目标函数
args 元组,用于给target函数位置传参
kwargs 字典,给target函数键值传参
p.start()
功能 : 启动进程
注意:启动进程此时target绑定函数开始执行,该函数作为子进程执行内容,此时进程真正被创建
p.join([timeout])
功能:阻塞 等待回收进程(等待子进程结束后停止阻塞,有效地处理僵尸进程)
参数:超时时间
说明
- 使用multiprocessing创建进程同样是子进程复制父进程空间代码段,父子进程运行互不影响。
- 子进程只运行target绑定的函数部分,其余内容均是父进程执行内容。
- multiprocessing中父进程往往只用来创建子进程回收子进程,具体事件由子进程完成。
- multiprocessing创建的子进程中无法使用标准输入(无法使用input)
代码示例:day2/process_attr.py
p.name 进程名称
p.pid 对应子进程的PID号
p.is_alive() 查看子进程是否在生命周期
p.daemon 设置父子进程的退出关系 (默认 daemon=False 表示子进程不随父进程退出而退出)
适用性:适用于主服务(父进程)退出时,其他依附于主服务的子服务(子进程)没必要继续运行的情况下。
- 如果设置为True则子进程会随父进程的退出而结束(daemon=True)
- 要求必须在start()前设置
- 如果daemon设置成True 通常就不会使用 join()
代码示例:day2/pool.py
【1】 创建进程池对象,放入适当的进程数
from multiprocessing import Pool
pool=Pool(processes)
功能: 创建进程池对象
参数: 指定进程数量,默认根据系统自动判定
【2】 将事件加入进程池队列执行
pool.apply_async(func,args,kwds)
功能: 使用进程池执行 func事件
参数: func 事件函数
args 元组 给func按位置传参
kwds 字典 给func按照键值传参
返回值: 返回函数事件对象
【3】 关闭进程池—停止往进程池添加事件
pool.close()
功能: 关闭进程池
【4】 回收进程池中进程
pool.join()
功能: 回收进程池中进程
英文名:Inter Process Communication
目的:传输数据、共享数据、通知事件、资源共享、进程控制。
必要性:因为进程间空间独立,资源不共享,进程间通讯需要特定的手段。
常用进程间通信方法
管道 消息队列 共享内存 信号 信号量 套接字
代码示例:day2/pipe.py
通信原理
在内存中开辟管道空间,生成管道操作对象,多个进程使用同一个管道对象进行读写
实现方法
from multiprocessing import Pipe
fd1,fd2 = Pipe(duplex = True)
功能: 创建管道
参数:默认表示双向管道(两端都可读写)
如果为False 表示单向管道
返回值:表示管道两端的读写对象
如果是双向管道均可读写
如果是单向管道fd1只读 fd2只写
fd.recv()
功能 : 从管道获取内容
返回值:获取到的数据
fd.send(data)
功能: 向管道写入内容
参数: 要写入的数据
代码示例:day2/queue_0.py
在内存中建立队列模型,进程通过队列将消息存入,或者从队列取出完成进程间通信。
from multiprocessing import Queue
q = Queue(maxsize=0)
功能: 创建队列对象
参数:最多存放消息个数
返回值:队列对象
q.put(data,[block,timeout])
功能:向队列存入消息
参数:data 要存入的内容
block 设置是否阻塞 False为非阻塞
timeout 超时检测
q.get([block,timeout])
功能:从队列取出消息
参数:block 设置是否阻塞 False为非阻塞
timeout 超时检测
返回值: 返回获取到的内容
q.full() 判断队列是否为满
q.empty() 判断队列是否为空
q.qsize() 获取队列中消息个数
q.close() 关闭队列
代码示例:day3/value.py
代码示例:day3/array.py
from multiprocessing import Value,Array
obj = Value(ctype,data)
功能 : 开辟共享内存(设置数据格式,初始值)
参数 : ctype 表示共享内存空间类型 'i' 'f' 'c'
data 共享内存空间初始数据
返回值:共享内存对象
obj.value 对该属性的修改查看 即对共享内存读写
obj = Array(ctype,data)
功能: 开辟共享内存空间
参数: ctype 表示共享内存数据类型
data 整数则表示开辟空间的大小,
其他数据类型表示开辟空间存放的初始化数据
返回值:共享内存对象
Array共享内存读写: 通过遍历obj可以得到每个值,直接可以通过索引序号修改任意值。
* 可以使用obj.value直接打印共享内存中的字节串
代码示例:day2/sem.py
通信原理
给定一个数量,对多个进程可见。多个进程都可以操作该数量增减,并根据数量值决定自己的行为。
适用性:控制对共享资源的访问次数
实现方法:不同进程共同增减信号量,当信号量为0时阻塞
from multiprocessing import Semaphore
sem = Semaphore(num)
功能 : 创建信号量对象
参数 : 信号量的初始值
返回值 : 信号量对象
sem.acquire() 将信号量减1 当信号量为0时阻塞
sem.release() 将信号量加1
sem.get_value() 获取信号量数量
可用于不同及其间的进程通信
优点:1)传输数据为字节级,传输数据可自定义,数据量小效率高;2)传输数据时间短,性能高;3) 适合于客户端和服务器端之间信息实时交互;4) 可以加密,数据安全性强
缺点:1) 需对传输的数据进行解析,转化成应用级的数据。
代码示例:day3/thread1.py
代码示例:day3/thread2.py
【1】 创建线程对象
from threading import Thread
t = Thread()
功能:创建线程对象
参数:target 绑定线程函数
args 元组 给线程函数位置传参
kwargs 字典 给线程函数键值传参
【2】 启动线程:t.start()
【3】 回收线程: t.join([timeout])
代码示例:day3/thread_attr.py
t.name 线程名称
t.setName() 设置线程名称
t.getName() 获取线程名称
t.is_alive() 查看线程是否在生命周期
t.daemon 设置主线程和分支线程的退出关系
t.setDaemon() 设置daemon属性值
t.isDaemon() 查看daemon属性值daemon为True时主线程退出分支线程也退出。要在start前设置,通常不和join一起使用。
代码示例:day3/myThread.py
原因:python封装的线程,每个线程只允许执行一个函数,参数的形式固定。
适用情况:需要改变参数,或是实现一些复杂的功能。功能复杂到一个函数无法完成,需要使用类进行封装。
创建步骤
【1】 继承Thread类
【2】 重写__init__方法添加自己的属性,使用super加载父类属性
【3】 重写run方法(线程对象使用start方法时,会调用run方法)
使用方法
【1】 实例化对象
【2】 调用start自动执行run方法
【3】 调用join回收线程
2. 互斥 : 互斥是一种制约关系,当一个进程或者线程占有资源时会进行加锁处理,此时其他进程线程就无法操作该资源,直到解锁后才能操作。
代码示例:day3/thread_event.py
from threading import Event
e = Event() 创建线程event对象
e.wait([timeout]) 阻塞等待e被set
e.set() 设置e,使wait结束阻塞
e.clear() 使e回到未被设置状态
e.is_set() 查看当前e是否被设置
代码示例:day3/thread_event.py
方法一:
from threading import Lock
lock = Lock() 创建锁对象
lock.acquire() 上锁 如果lock已经上锁再调用会阻塞
lock.release() 解锁
方法二:
with lock: 上锁
...
...
with代码块结束自动解锁
定义:类比两方都占用俘虏,又想对方释放俘虏,互不让步,僵持在那
死锁是指两个或两个以上的线程在执行过程中,由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁。
代码示例: day3/dead_lock.py
死锁发生的必要条件
- 互斥条件:指线程对所分配到的资源进行排它性使用,即在一段时间内某资源只由一个进程占用。如果此时还有其它进程请求资源,则请求者只能等待,直至占有资源的进程用毕释放。
- 请求和保持条件:指线程已经保持至少一个资源,但又提出了新的资源请求,而该资源已被其它进程占有,此时请求线程阻塞,但又对自己已获得的其它资源保持不放。
- 不剥夺条件:指线程已获得的资源,在未使用完之前,不能被剥夺,只能在使用完时由自己释放,通常CPU内存资源是可以被系统强行调配剥夺的。
- 环路等待条件:指在发生死锁时,必然存在一个线程——资源的环形链,即进程集合{T0,T1,T2,···,Tn}中的T0正在等待一个T1占用的资源;T1正在等待T2占用的资源,……,Tn正在等待已被T0占用的资源。
死锁的产生原因
简单来说造成死锁的原因可以概括成三句话:
- 当前线程拥有其他线程需要的资源
- 当前线程等待其他线程已拥有的资源
- 都不放弃自己拥有的资源
如何避免死锁
死锁是我们非常不愿意看到的一种现象,我们要尽可能避免死锁的情况发生。通过设置某些限制条件,去破坏产生死锁的四个必要条件中的一个或者几个,来预防发生死锁。预防死锁是一种较易实现的方法。但是由于所施加的限制条件往往太严格,可能会导致系统资源利用率。
英文:Global Interpreter Lock
任务场景:如果是相对独立的任务模块,可能使用多进程,如果是多个分支共同形成一个整体任务可能用多线程
项目结构:多种编程语言实现不同任务模块,可能是多进程,或者前后端分离应该各自为一个进程。
难易程度:通信难度,数据处理的复杂度来判断用进程间通信还是同步互斥方法。
具体场景
1)需要频繁创建销毁的优先用线程
这种原则最常见的应用就是Web服务器了,来一个连接建立一个线程,断了就销毁线程,要是用进程,创建和销毁的代价是很难承受的
2)需要进行大量计算的优先使用线程
所谓大量计算,当然就是要耗费很多CPU,切换频繁了,这种情况下线程是最合适的。
这种原则最常见的是图像处理、算法处理。
3)强相关的处理用线程,弱相关的处理用进程
什么叫强相关、弱相关?理论上很难定义,给个简单的例子就明白了。
一般的Server需要完成如下任务:消息收发、消息处理。“消息收发”和“消息处理”就是弱相关的任务,而“消息处理”里面可能又分为“消息解码”、“业务处理”,这两个任务相对来说相关性就要强多了。因此“消息收发”和“消息处理”可以分进程设计,“消息解码”、“业务处理”可以分线程设计。
当然这种划分方式不是一成不变的,也可以根据实际情况进行调整。
4)可能要扩展到多机分布的用进程,多核分布的用线程
IO分类:阻塞IO ,非阻塞IO,IO多路复用,异步IO等
1.定义:执行条件不满足被阻塞的IO事件。阻塞IO是IO的默认形态。
2.效率:阻塞IO是效率很低的一种IO。但是由于逻辑简单所以是默认IO行为。
3.阻塞情况:
因为某种执行条件没有满足造成的函数阻塞
e.g. accept input recv sleep
处理IO的时间较长产生的阻塞状态
e.g. 网络传输,大文件读写
设置套接字为非阻塞IO
sockfd.setblocking(bool)
功能:设置套接字为非阻塞IO
参数:默认为True,表示套接字IO阻塞;设置为False则套接字IO变为非阻塞
超时检测 :设置一个最长阻塞时间,超过该时间后则不再阻塞等待。
sockfd.settimeout(sec)
功能:设置套接字的超时时间
参数:设置的时间
代码实现: day5/select_server.py
rs, ws, xs=select(rlist, wlist, xlist[, timeout])
功能: 监控IO事件,阻塞等待IO发生
参数:rlist 列表 存放关注的等待发生的IO事件 等待被访问的IO事件对象、
wlist 列表 存放关注的要主动处理的IO事件 写操作IO事件
xlist 列表 存放关注的出现异常要处理的IO
timeout 超时时间
说明:IO事件的分类 是相对服务器来讲 等待客户端访问是读(接收) 向客户端发送信息是写(发送)
返回值: rs 列表 rlist中准备就绪的IO
ws 列表 wlist中准备就绪的IO
xs 列表 xlist中准备就绪的IO
select 实现tcp服务步骤
【1】将关注的IO放入对应的监控类别列表
【2】通过select函数进行监控
【3】遍历select返回值列表,确定就绪IO事件
【4】处理发生的IO事件
说明:
wlist中如果存在IO事件,则select立即返回给ws
处理IO过程中不要出现死循环占有服务端的情况
IO多路复用消耗资源较少,效率较高
定义 : 将整数转换为二进制,按二进制位进行运算
应用:一种新类属性表达方式,使用二进制表示一个对象的多个属性
如:用户权限表达(属性取值为bool类型)
运算符号:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
<< 左移右移
e.g. 14 --> 01110
19 --> 10011
14 & 19 = 00010 = 2 一0则0
14 | 19 = 11111 = 31 一1则1
14 ^ 19 = 11101 = 29 相同为0不同为1
14 << 2 = 111000 = 56 向左移动低位补0
14 >> 2 = 11 = 3 向右移动去掉低位
代码实现: day5/poll_server.py
p = select.poll()
功能 : 创建poll对象
返回值: poll对象
p.register(fd,event)
功能: 注册关注的IO事件
参数:fd 要关注的IO
event 要关注的IO事件类型
常用类型:POLLIN 读IO事件(rlist)
POLLOUT 写IO事件 (wlist)
POLLERR 异常IO (xlist)
POLLHUP 断开连接
例如: p.register(sockfd,POLLIN|POLLERR)
p.unregister(fd)
功能:取消对IO事件的关注
参数:IO对象或者IO对象的fileno
events = p.poll()
功能: 阻塞等待监控的IO事件发生
返回值: 返回发生的IO
events格式 [(fileno,event),()....]
每个元组为一个就绪IO,元组第一项是该IO的fileno,第二项为该IO就绪的事件类型
poll_server 步骤
【1】 创建套接字
【2】 将套接字register
【3】 创建查找字典,并维护(要时刻与注册IO保持一致)
【4】 循环监控IO发生
【5】 处理发生的IO
代码实现: day5/epoll_server.py
python3.5以后,使用标准库asyncio和async/await 语法来编写并发代码。asyncio库通过对异步IO行为的支持完成python的协程。虽然官方说asyncio是未来的开发方向,但是由于其生态不够丰富,大量的客户端不支持awaitable需要自己去封装,所以在使用上存在缺陷。更多时候只能使用已有的异步库(asyncio等),功能有限
示例代码: day6/greenlet_0.py
greenlet.greenlet(func)
功能:创建协程对象
参数:协程函数
g.switch()
功能:选择要执行的协程函数
示例代码: day6/gevent_test.py
示例代码: day6/gevent_server.py
gevent.spawn(func,argv)
功能: 生成协程对象
参数:func 协程函数
argv 给协程函数传参(不定参)
返回值: 协程对象
gevent.joinall(list,[timeout])
功能: 阻塞等待协程执行完毕
参数:list 协程对象列表
timeout 超时时间
gevent.sleep(sec)
功能: gevent睡眠阻塞
参数:睡眠时间
* gevent协程只有在遇到gevent指定的阻塞行为时才会自动在协程之间进行跳转
如gevent.joinall(),gevent.sleep()带来的阻塞
作用:在gevent协程中,协程只有遇到gevent指定类型的阻塞才能跳转到其他协程,因此,我们希望将普通的IO阻塞行为转换为可以触发gevent协程跳转的阻塞,以提高执行效率。
转换方法:gevent 提供了一个脚本程序monkey,可以修改底层解释IO阻塞的行为,将很多普通阻塞转换为gevent阻塞。
【1】 导入monkey
from gevent import monkey
【2】 运行相应的脚本,例如转换socket中所有阻塞
monkey.patch_socket()
【3】 如果将所有可转换的IO阻塞全部转换则运行all
monkey.patch_all()
【4】 注意:脚本运行函数需要在对应模块导入前执行
循环服务器模型 :循环接收客户端请求,处理请求。同一时刻只能处理一个请求,处理完毕后再处理下一个。
优点:实现简单,占用资源少
缺点:无法同时处理多个客户端请求
适用情况:处理的任务可以很快完成,客户端无需长期占用服务端程序。udp比tcp更适合循环。
IO并发模型:利用IO多路复用,异步IO等技术,同时处理多个客户端IO请求。
优点 : 资源消耗少,能同时高效处理多个IO行为
缺点 : 只能处理并发产生的IO事件,无法处理cpu计算
适用情况:HTTP请求,网络传输等都是IO行为。
多进程/线程网络并发模型:每当一个客户端连接服务器,就创建一个新的进程/线程为该客户端服务,客户端退出时再销毁该进程/线程。
优点:能同时满足多个客户端长期占有服务端需求,可以处理各种请求。
缺点: 资源消耗较大
适用情况:客户端同时连接量较少,需要处理行为较复杂情况。
代码实现: day4/fork_server.py
实现步骤
代码实现: day4/thread_server.py
实现步骤
代码实现: day5/ftp
功能
【1】 分为服务端和客户端,要求可以有多个客户端同时操作。
【2】 客户端可以查看服务器文件库中有什么文件。
【3】 客户端可以从文件库中下载文件到本地。
【4】 客户端可以上传一个本地文件到文件库。
【5】 使用print在客户端打印命令输入提示,引导操作
day6/http_server.py
主要功能 :
【1】 接收客户端(浏览器)请求
【2】 解析客户端发送的请求
【3】 根据请求组织数据内容
【4】 将数据内容形参http响应格式返回给浏览器
升级点 :
【1】 采用IO并发,可以满足多个客户端同时发起请求情况
【2】 做基本的请求解析,根据具体请求返回具体内容,同时满足客户端简单的非网页请求情况
【3】 通过类接口形式进行功能封装
参考资料:1.https://blog.csdn.net/wujiafei_njgcxy/article/details/77098977
2.https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/79452819