操作系统
- 进程管理
- 进程
- 线程
- 协程
- 多线程资源抢占
- 多线程死锁
- Python GIL (Global Interpreter Lock) 问题
- 全局解释器锁
- 用多进程规避这个问题
- 虽说是假多线程，但是能用来做 io 依赖的任务还是可以的
- 并发并行
- 内存管理
- 内存泄漏
- 自动内存管理（GC 垃圾回收）
- 循环引用
- 非托管资源
- 驱动程序（硬件管理）
- 文件系统（冯诺依曼结构的电脑实际上可以不包含外存）
- 操作系统：
驱动（硬件的抽象）-》
进程（操作系统的抽象，独立的资源和内存）-》
线程 （更容易资源共享，更容易使用多核）
一、进程管理
qq、pycharm、firefox等程序都是独立的进程，一个程序就是一个进程，管理进程就是管理在操作系统中运行的程序。
为什么会有进程呢？
先有电脑，然后在电脑上写程序，程序是和电脑绑死的，如果电脑硬件更新，就需要重新写代码，所以出现了操作系统，将代码置于操作系统之上。更新驱动，就可以跑运行在不同的硬件上，不需要改代码。
以前的电脑是单任务，一次只能执行一个程序。后来需要在电脑上运行多个程序，这些程序自己管理自己，保证别人不会抢占你的内存空间，不让别人把你关掉等等。后来操作系统进化出了进程的概念，相当于是虚拟的操作系统的抽象，在进程里面有一份虚拟的内存空间和执行顺序。操作系统是对硬件的一个抽象，那么进程就相当于对操作系统的抽象。进程就变成了基本的运行单元，进程之间相互隔离，数据不能共享。
进程调度由操作系统进行控制，操作系统内部会有一张表，表里面有进程id（pid）以及进程的地址和运行状态，那么操作系统就可以根据这张表对其调度。
单核在物理成面一次只能执行一个程序，但是它的计算速度非常快，可以轮流执行（时间分片）不同的程序，所以人们感觉程序在同时执行。
为什么会有线程呢？
最开始单进程只是运行在单核上面，出现多核后，让一个程序完全占领这些核很麻烦，因为如果有八个核，开八个进程，这些进程的数据是相互隔离的，不方便交互访问。就出现了线程，线程可以同时跑在不同的核里面，充分利用核资源，还可以共享数据（共享变量）。进程之间的通信类似于浏览器与服务器之间的通信差不多，需要进过转义等。进程之间数据的共享在数据库或redies；
线程是进程的进一步划分，线程之间的数据是共享的。线程的调度也是操作系统进行的，由于线程的资源是共享的，那么就可能导致抢占资源的问题或死锁。
线程 进程
对于四核cpu，程序可以开四个线程，每个核上跑一个线程，这样四个线程可以同时运行。如果开八个线程，每个核上两个，那么这两个就是按照时间片段来执行。
进程：一个执行的程序
线程：程序的子操作（视频不仅有画面还有声音）
处理多线程就是异步，单线程就是同步
同步是阻塞模式，异步是非阻塞模式。
简单比喻：
http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/04/processes_and_threads.html
https://www.liaoxuefeng.co/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014319272686365ec7ceaeca33428c914edf8f70cca383000
- 定义
进程：具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动，进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。程序是一个没有生命的实体，只有处理器赋予程序生命时，它才能成为一个活动的实体，线程是其活动的小单位。
线程：进程的一个实体，在引入线程的操作系统中，通常都是把进程作为分配资源的基本单位，而把线程作为独立运行和独立调度的基本单位。线程自己不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器，一组寄存器和栈)，但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。
多线程主要是为了节约CPU时间，发挥利用，根据具体情况而定。线程的运行中需要使用计算机的内存资源和CPU。
关系
一个线程可以创建和撤销另一个线程；同一个进程中的多个线程之间可以并发执行。
相对进程而言，线程是一个更加接近于执行体的概念，它可以与同进程中的其他线程共享数据，但拥有自己的栈空间，拥有独立的执行序列。区别
进程和线程的主要差别在于它们是不同的操作系统资源管理方式。进程有独立的地址空间，一个进程崩溃后，在保护模式下不会对其它进程产生影响，而线程只是一个进程中的不同执行路径。线程有自己的堆栈和局部变量，但线程之间没有单独的地址空间，一个线程死掉就等于整个进程死掉，所以多进程的程序要比多线程的程序健壮，但在进程切换时，耗费资源较大，效率要差一些。但对于一些要求同时进行并且又要共享某些变量的并发操作，只能用线程，不能用进程。
- 简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.
- 线程的划分尺度小于进程，基本上不拥有系统资源，故对它的调度所付出的开销就会小得多，能更高效的提高系统内多个程序间并发执行的程度。使得多线程程序的并发性高。
- 另外，进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率。进程间相互独立，同一进程的各线程间共享。某进程内的线程在其它进程不可见。
- 线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。
- 从逻辑角度来看，多线程的意义在于一个应用程序中，有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立的应用，来实现进程的调度和管理以及资源分配。这就是进程和线程的重要区别。
- 优缺点
线程和进程在使用上各有优缺点：线程执行开销小，但不利于资源的管理和保护；而进程正相反。同时，线程适合于在SMP机器上运行，而进程则可以跨机器迁移；
加锁和死锁
对于代码 A 和 代码 B，如果先执行代码 A，再执行代码 B，会得到我们想要的结果，如果开多线程，而且在 A 内设置时间暂停，那么就会中断执行 A 去执行 B，那么最终结果就会变化。
加锁：
如果两段代码A和B（加时间停顿），如果必须执行完A后，才能执行B，执行完B后，接着执行A，那么可以给A和B分别加锁，那么代码 A、B 就不能被分开执行了（原子性），这样可以保证执行的顺序，如果搞不好就会造成死锁。
死锁：
如果在代码A、B内加锁后没有释放锁，那么执行A期间会执行B，执行B期间会执行A，但是内有释放锁，所以不能交叉执行，就会出现死锁现象。
python GIL(Global Interpreter Lock)
全局解释器锁
python 虽然是多线程程序，但有个全局解释器锁，会导致同一时刻只能有一个线程在执行。
理想的多线程：
python的多线程：每次实际只有一个线程再执行（纵轴是时间）
多线程比较难写，容易资源抢占或死锁，所以用 GIL 规避这些问题。那么既然不能享受多线程带来的遍历，在多核电脑下，怎么充分利用这些核呢，采用多进程！开多个进程可以在不同的核上面执行。虽然是假线程，但还是有一定作用的。
并发和并行
你吃饭吃到一半，电话来了，你一直到吃完了以后才去接，这就说明你不支持并发也不支持并行。你吃饭吃到一半，电话来了，你停了下来接了电话，接完后继续吃饭，这说明你支持并发。你吃饭吃到一半，电话来了，你一边打电话一边吃饭，这说明你支持并行。并发的关键是你有处理多个任务的能力，不一定要同时。并行的关键是你有同时处理多个任务的能力。所以我认为它们最关键的点就是：是否是『同时』。
当有多个线程在操作时，如果系统只有一个CPU，则它根本不可能真正同时进行一个以上的线程，它只能把CPU运行时间划分成若干个时间段，再将时间段分配给各个线程执行，在一个时间段的线程代码运行时，其它线程处于挂起状态，这种方式我们称之为并发 (Concurrent)。
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)。
http://blog.csdn.net/java_zero2one/article/details/51477791
线程安全
线程安全问题都是由全局变量及静态变量引起的。若每个线程中对全局变量、静态变量只有读操作，而无写操作，一般来说，这个全局变量是线程安全的；若有多个线程同时执行写操作，都需要考虑线程同步，否则的话就可能影响线程安全。
多线程访问时，采用了加锁机制，当一个线程访问该类的某个数据时，进行保护，其他线程不能进行访问直到该线程读取完，其他线程才可使用。不会出现数据不一致或者数据污染。 线程不安全就是不提供数据访问保护，有可能出现多个线程先后更改数据造成所得到的数据是脏数据。
比如一个 ArrayList 类，在添加一个元素的时候，它可能会有两步来完成：1. 在 Items[Size] 的位置存放此元素；2. 增大 Size 的值。
在单线程运行的情况下，如果 Size = 0，添加一个元素后，此元素在位置 0，而且 Size=1；
而如果是在多线程情况下，比如有两个线程，线程 A 先将元素存放在位置 0。但是此时 CPU 调度线程A暂停，线程 B 得到运行的机会。线程B也向此 ArrayList 添加元素，因为此时 Size 仍然等于 0 （注意哦，我们假设的是添加一个元素是要两个步骤哦，而线程A仅仅完成了步骤1），所以线程B也将元素存放在位置0。然后线程A和线程B都继续运行，都增加 Size 的值。
那好，我们来看看 ArrayList 的情况，元素实际上只有一个，存放在位置 0，而 Size 却等于 2。这就是“线程不安全”了。
协程
- 一开始大家想要同一时间执行那么三五个程序，大家能一块跑一跑。特别是
UI什么的，别一上计算量比较大的玩意就跟死机一样。于是就有了并发，从程序员的角度可以看成是多个独立的逻辑流。内部也可以是多cpu并行，也可以是单cpu时间分片，能快速的切换逻辑流，看起来像是大家一块跑的就行。 - 但是一块跑就有问题了。我计算到一半，刚把多次方程解到最后一步，你突然插进来，我的中间状态咋办，我用来储存的内存被你覆盖了咋办？所以跑在一个 cpu 里面的并发都需要处理上下文切换的问题。进程就是这样抽象出来个一个概念，搭配虚拟内存、进程表之类的东西，用来管理独立的程序运行、切换。
- 后来电脑上有了好几个 cpu，大家都别闲着，一人跑一进程。就是所谓的并行。
- 因为程序的使用涉及大量的计算机资源配置，把这活随意的交给用户程序，非常容易让整个系统分分钟被搞跪，资源分配也很难做到相对的公平。所以核心的操作需要陷入内核 (kernel)，切换到操作系统，让老大帮你来做。
- 有的时候碰着 I/O 访问，阻塞了后面所有的计算。空着也是空着，老大就直接把 CPU 切换到其他进程，让人家先用着。当然除了 I\O 阻塞，还有时钟阻塞等等。一开始大家都这样弄，后来发现不成，太慢了。为啥呀，一切换进程得反复进入内核，置换掉一大堆状态。进程数一高，大部分系统资源就被进程切换给吃掉了。后来搞出线程的概念，大致意思就是，这个地方阻塞了，但我还有其他地方的逻辑流可以计算，这些逻辑流是共享一个地址空间的，不用特别麻烦的切换页表、刷新 TLB，只要把寄存器刷新一遍就行，能比切换进程开销少点。
- 如果连时钟阻塞、 线程切换这些功能我们都不需要了，自己在进程里面写一个逻辑流调度的东西。那么我们即可以利用到并发优势，又可以避免反复系统调用，还有进程切换造成的开销，分分钟给你上几千个逻辑流不费力。这就是用户态线程。
- 从上面可以看到，实现一个用户态线程有两个必须要处理的问题：一是碰着阻塞式I\O会导致整个进程被挂起；二是由于缺乏时钟阻塞，进程需要自己拥有调度线程的能力。如果一种实现使得每个线程需要自己通过调用某个方法，主动交出控制权。那么我们就称这种用户态线程是协作式的，即是协程。
而协程因为是非抢占式，所以需要用户自己释放使用权来切换到其他协程，因此同一时间其实只有一个协程拥有运行权，相当于单线程的能力。
阻塞I/O、非阻塞I/O I/O多路复用
https://www.cnblogs.com/skiler/p/6852493.html
下面举一个例子，模拟一个tcp服务器处理30个客户socket。假设你是一个老师，让30个学生解答一道题目，然后检查学生做的是否正确，你有下面几个选择：
- 第一种选择：按顺序逐个检查，先检查A，然后是B，之后是C、D。。。这中间如果有一个学生卡主，全班都会被耽误。这种模式就好比，你用循环挨个处理socket，根本不具有并发能力。
- 第二种选择：你创建30个分身，每个分身检查一个学生的答案是否正确。 这种类似于为每一个用户创建一个进程或者线程处理连接。
- 第三种选择，你站在讲台上等，谁解答完谁举手。这时C、D举手，表示他们解答问题完毕，你下去依次检查C、D的答案，然后继续回到讲台上等。此时E、A又举手，然后去处理E和A。。。 这种就是IO复用模型，Linux下的select、poll和epoll就是干这个的。
将用户socket对应的fd注册进epoll，然后epoll帮你监听哪些socket上有消息到达，这样就避免了大量的无用操作。此时的socket应该采用非阻塞模式。这样，整个过程只在调用select、poll、epoll这些调用的时候才会阻塞，收发客户消息是不会阻塞的，整个进程或者线程就被充分利用起来，这就是事件驱动，所谓的reactor模式。
二、内存管理
程序运行的时候，储存数据和代码的地方。断电就没了，比硬盘块十倍左右。操作系统负责给程序分配内存。
内存泄露：
如果创建变量后不删除，那么变量将会越来越多，占用的内存越来越大，最终会导致内存泄露。
解决办法：
- 定时重启
- 自动内存管理（GC 垃圾回收）
语言内机制会自动释放变量，引用次数为 0 时，会被自动释放（java，python）。
不能自动管理的：- 循环引用
A 引用 B，B 引用 A - 非托管资源
代码里面的字典列表是托管资源，受语言控制。打开的文件，连接的数据库是非托管资源，这些资源在不使用的时候需要被手动释放，语言不能自动判断你使用不使用。
- 循环引用
三、驱动程序（硬件管理）
每个设备（硬件）都有自己的驱动程序，什么情况下发生了什么事情，代表什么意思，将自己的动作转换成操作系统能识别的数据。
四、文件系统
文件储存于磁盘上，磁盘有很多盘片，就像光盘一样，厚是因为有很多层。每个盘片有很多磁，在某边（右）会有个磁头，通过磁头可以读取盘片上的磁信息。光盘是在盘片上涂化学物质，让其变得凹凸不平，比如凹代表0，凸代表1，这样以二进制代表数据。磁盘靠磁来存数据。
我们读取数据并不关心数据存在哪，操作系统给我们提供了 readfile 功能，我们只需要调用这个功能，然后给这个函数提供一个路径就可以了。操作系统就能去指定位置读取信息了。这就是文件系统。
会将存储空间分为几个部分，每个部分有非常多的小格子，文件系统会给这些小格子有意义的格式，一般分为三个部分：
- 控制信息：一般在前面，为第一部分，包括文件系统的版本，不同的操作系统版本不一样，包含这个区域有多大，放了多少文件，还剩多少文件等。
- 索引：第二部分，储存数据的地址，索引定长，文件不定长，索引指向数据的真正地址，执行删除操作时，删除的是索引，而非真正的数据，是假删除。加数据就是先加索引，然后在另一块区域存储真正数据。
- 数据存储区域
磁盘格式化就是将控制信息和索引删除掉。
http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7408047
异步和多线程
多核出现后，一个cpu上面有四核，那么可以同时执行四个任务，如果 一个程序开四个进程的话，
由于进程相互隔离，那么就不能共享数据。那么就出现了线程，开四个线程，分别同时跑在四个核上，
还可以共享数据。
同步：abcd顺序执行
异步：js的回调，乱序执行，a卡了可以执行b。和多线程没啥关系。
1. 单线程同步和异步：
同步：顺序执行
异步：
先执行T1，马上返回执行T2，然后执行T1的callback，乱序，保证整个过程不卡死，不浪费时间。
适合爬虫，比如下载某个网页需要一分钟，那么下载期间可以去执行其他任务，
下载完成后再去执行前一个任务；
2. 多线程的同步和异步
多线程：有四个任务，可以同时执行
多线程同步：单个线程执行任务顺序不变（T1-T5）
多线程异步：单个线程里面执行的任务乱序，但是上述3个线程可以同步执行，代表着三个核；
多线程 + 异步 能够充分利用 cpu 的每一个核。如果不用异步，可以开更多的线程充分利用cpu的核。
一个核可以开多个线程，划分时间片来执行不同线程。（大多数软件采用方式）
gunicorn
服务器会有多个请求，gunicorn 会帮我们规避 PYTHON GIL，会用多个 worker 实现多进程，这样能中分利用多核。 master 会自动分发请求给 worker（进程）。
不同进程之间相互隔离，这就导致了 csrf_token 不能共享，会导致程序错误。可以通过 redies 或 存数据库解决。
supervisor gunicorn
- supervisor：守护进程（程序挂了自动拉起来）
- gunicorn：管理进程（缓解操作系统压力）
- 管理进程：master（分发任务）
- 工作进程：worker（执行任务）
Gunicorn 一般用来管理多个进程，有进程挂了Gunicorn可以把它拉起来，防止服务器长时间停止服务，还可以动态调整 worker 的数量，请求多的时候增加 worker 的数量，请求少的时候减少，这就是所谓的 pre-fork 模型。（worker 貌似就是进程，不是很确定，因为我们在使用的过程中没有发现进程数量有变化。。。）。
Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，它非常特殊。普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子进程），然后，分别在父进程和子进程内返回。
子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是，一个父进程可以fork出很多子进程，所以，父进程要记下每个子进程的ID，而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。
多线程实际上是多个线程之间轮流执行的，就是将一个时间段分成若干个时间片，每个线程只运行一个时间片，由于时间片极短，而且电脑运行极快，线程之间切换也极快，几乎可以看做是并行运行的，也就是说可以看成是同时运行的。但实际却不是同时运行。这是假多线程，python就是这样。真多线程是线程s可以同时执行。