并行 与并发,同步与异步的区别

 最近在学python的网络编程,学了socket通信,并利用socket实现了一个具有用户验证功能,可以上传下载文件、可以实现命令行功能,创建和删除文件夹,可以实现的断点续传等功能的FTP服务器。但在这当中,发现一些概念区分起来很难,比如并发和并行,同步和异步,阻塞和非阻塞,但是这些概念却很重要。因此在此把它总结下来。

1. 并发 & 并行

  并发:在操作系统中,是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行,但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。简言之,是指系统具有处理多个任务的能力。

  并行:当系统有一个以上CPU时,则线程的操作有可能非并发。当一个CPU执行一个线程时,另一个CPU可以执行另一个线程,两个线程互不抢占CPU资源,可以同时进行,这种方式我们称之为并行(Parallel)。简言之,是指系统具有同时处理多个任务的能力。

  下面我们来两个例子:

 View Code

并行 与并发,同步与异步的区别_第1张图片

music的时间为3秒,game的时间为5秒,如果按照我们正常的执行,直接执行函数,那么将按顺序顺序执行,整个过程8秒。

 View Code

并行 与并发,同步与异步的区别_第2张图片

  在这个例子中,我们开了两个线程,将music和game两个函数分别通过线程执行,运行结果显示两个线程同时开始,由于听音乐时间3秒,玩游戏时间5秒,所以整个过程完成时间为5秒。我们发现,通过开启多个线程,原本8秒的时间缩短为5秒,原本顺序执行现在是不是看起来好像是并行执行的?看起来好像是这样,听音乐的同时在玩游戏,整个过程的时间随最长的任务时间变化。但真的是这样吗?那么下面我来提出一个GIL锁的概念。

GIL(全局解释器锁):无论你启多少个线程,你有多少个cpu, Python在执行的时候会淡定的在同一时刻只允许一个线程运行。

 View Code

复制代码

 

复制代码

 View Code

 

  哎吆,这是怎么回事,串行执行比多线程还快?不符合常理呀。是不是颠覆了你的人生观,这个就和GIL锁有关,同一时刻,系统只允许一个线程执行,那么,就是说,本质上我们之前理解的多线程的并行是不存在的,那么之前的例子为什么时间确实缩短了呢?这里有涉及到一个任务的类型。

--任务: 1.IO密集型(会有cpu空闲的时间)  注:sleep等同于IO操作, socket通信也是IO  
        2.计算密集型
  而之前那个例子恰好是IO密集型的例子,后面这个由于涉及到了加法和乘法,属于计算密集型操作,那么,就产生了一个结论,多线程对于IO密集型任务有作用,
而计算密集型任务不推荐使用多线程。
  而其中我们还可以得到一个结论:由于GIL锁,多线程不可能真正实现并行,所谓的并行也只是宏观上并行微观上并发,本质上是由于遇到io操作不断的cpu切换
所造成并行的现象。由于cpu切换速度极快,所以看起来就像是在同时执行。
  --问题:没有利用多核的优势
    --这就造成了多线程不能同时执行,并且增加了切换的开销,串行的效率可能更高。

2. 同步 & 异步

  对于一次IO访问(以read举例),数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。所以说,当一个read操作发生时,它会经历两个阶段:
     1. 等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)
     2. 将数据从内核拷贝到进程中 (Copying the data from the kernel to the process)
同步:当进程执行IO(等待外部数据)的时候,-----等。同步(例如打电话的时候必须等)
异步:当进程执行IO(等待外部数据)的时候,-----不等,去执行其他任务,一直等到数据接收成功,再回来处理。异步(例如发短信)
当我们去爬取一个网页的时候,要爬取多个网站,有些人可能会发起多个请求,然后通过函数顺序调用。执行顺序也是先调用先执行。效率非常低。
下面我们看一下异步的一个例子:

 View Code

并行 与并发,同步与异步的区别_第3张图片

  我们可以看到,三个请求发送顺序与返回顺序,并不一样,这样就体现了异步请求。即我同时将请求发送出去,哪个先回来我先处理哪个。

  即我们可以理解为:我打电话的时候只允许和一个人通信,和这个人通信结束之后才允许和另一个人开始。这就是同步。

           我们发短信的时候发完可以不去等待,去处理其他事情,当他回复之后我们再去处理,这样就大大解放了我们的时间。这就是异步。

  体现在网页请求上面就是我请求一个网页时候等待他回复,否则不接收其它请求,这就是同步。另一种就是我发送请求之后不去等待他是否回复,而去处理其它请求,当处理完其他请求之后,某个请求说,我的回复了,然后程序转而去处理他的回复数据。这就是异步请求。所以,异步可以充分cpu的效率。

3. 阻塞 & 非阻塞

  调用blocking IO会一直block住对应的进程直到操作完成,而non-blocking IO在kernel还准备数据的情况下会立刻返回。
下面我们通过socket实现一个命令行功能来感受一下。
  

 View Code

并行 与并发,同步与异步的区别_第4张图片

开启了服务器和一个客户端之后,我们在客户端输入一些命令,然后正确显示,功能实现。这是在我再打开一个客户端,输入命令,发现服务器迟迟没有响应。

并行 与并发,同步与异步的区别_第5张图片

这个就是当一个客户端在请求的时候,当这个客户端没有结束的时候,服务器不会去处理其他客户端的请求。这时候就阻塞了。

如何让服务器同时处理多个客户端请求呢?

 View Code

并行 与并发,同步与异步的区别_第6张图片

并行 与并发,同步与异步的区别_第7张图片

这段代码通过socketserver模块实现了socket的并发。这个过程中,当一个客户端在向服务器请求的时候,另一个客户端也可以正常请求。服务器在处理一个客户端请求的时候,另一个请求没有被阻塞。

总结:只要有一丁点阻塞,就是阻塞IO。

   异步IO的特点就是全程无阻塞。

   有些人常把同步阻塞和异步非阻塞联系起来,但实际上经过分析,阻塞与同步,非阻塞和异步的定义是不一样的。同步和异步的区别是遇到IO请求是否等待。阻塞和非阻塞的区别是数据没准备好的情况下是否立即返回。同步可能是阻塞的,也可能是非阻塞的,而非阻塞的有可能是同步的,也有可能是异步的。

  

你可能感兴趣的:(性能测试)