进程与线程

线程与进程，你真得理解了吗

• python多线程通信：全局变量（需要加锁）、消息队列
• 线程三个基本状态：就绪、运行、阻塞
• 线程五个基本操作：创建、就绪、运行、阻塞、终止
• 进程四种形式：主从式、会话式、消息或邮箱机制、共享存储区方式
• 多线程和多进程使用情况
  
  多线程和多进程 及其应用场景
• 计算机的存储体系中，“三级存储”指的是：高速缓冲存储器（Cache是SRAM）、主存储器（内存是DRAM）、辅助存储器（外存）。高速缓冲存储器用来改善主存储器与中央处理器CPU的速度匹配问题；辅助存储器用于扩大存储空间。另外，还有缓存（buffer）是指在内存中划分出一块区域用于存放常使用的输入输出数据，以缓解CPU与外设处理速度不匹配的问题。
• 内存，Cache都会由于掉电丢失数据，这称为易失性存储器（Volatile Memory），与之对应硬盘时非易失性存储器（Non-volatile Memory）。
• 程序在运行过程中，会将运算需要的数据从主存复制一份到高速缓存当中，那么CPU进行计算时就可以直接从它的高速缓存读取数据和向其中写入数据，当运算结束之后，再将高速缓存中的数据刷新到主存当中。
• 从物理内存上：进程是内存的一片内存空间，在任意时刻cpu只能执行一条指令，执行哪条指令由物理程序由程序计数器决定，也就是说，进程共用一个程序计数器；从逻辑上：由于进程可以执行，也可以被挂起，还能继续执行，因此从这个角度看，每个进程有着自己的计数器；从时间上：进程都是向前推进
• 进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位。
• 每一个进程启动时都会最先产生一个线程，即主线程。然后主线程会再创建其他的子线程。
• 与进程相关的资源包括:内存页（同一个进程中的所有线程共享同一个内存空间）；文件描述符(e.g. open sockets)；安全凭证（e.g.启动该进程的用户ID）
• 并行：同一时间点多个任务同时进行
• 并发：在同一时间段内多个任务同时进行
• 同步 : 多个任务之间执行没有先后顺序,可以同时运行,执行的先后顺序不会有什么影响,存在的多条运行主线
• 异步 : 多个任务执行的时候要求有先后顺序,必须一个先执行完成后,另一个才能继续执行,只有一个主线
• 阻塞 : 从调用者的角度出发,如果在调用的时候,被卡住,不能在继续向下运行,需要等待,就说是阻塞
• 非阻塞 : 从调用者的角度出发,如果在调用的时候,没有被卡住,能够继续向下继续执行,无需等待,就说是非阻塞
• 由于进程之间数据是不共享的，所以不会出现多线程GIL带来的问题。多进程之间的通信通过Queue()或Pipe()来实现
• 单CPU中进程只能是并发，多CPU计算机中进程可以并行。
• 单CPU单核中线程只能并发，单CPU多核中线程可以并行（进程只能并发）。
• 每一个子进程都是由父进程启动
• 双核CPU就是一个CPU里有2个CPU核，就等于汽车有2个发动机1个油箱
• 双CPU一般应用于服务器，就是一个主板上能装2个以上的CPU，2个发动机2个油箱
• 多CPU之间交换数据需要经过以下步骤：1CPU-1内存-主板芯片-2内存-2CPU，交换数据的速度被慢速内存和低速带宽拖累。
• 进程和线程都是为了处理 并发编程 这样的场景，但是进程有问题，频繁创建和释放的时候效率低，相比之下，线程更轻量，创建和释放效率更高。为啥更轻量？少了申请释放资源的过程
• 进程具有独立性，每个进程有各自的虚拟地址空间，一个进程挂了，不会影响到其他进程。同一个进程中的多个线程，共用同一个内存空间，一个线程挂了，可能影响到其他线程的，甚至导致整个进程崩溃

多核与多CPU

MMU（Memory Management Unit，内存管理单元）除了提供地址转换以外，还提供内存保护机制

GIL

CPython 在解释器进程级别有一把锁（线程级别没有锁），叫做GIL（Global Interpreter Lock），即全局解释器锁。

在非python环境中，单核情况下，同时只能有一个任务执行。多核时可以支持多个线程同时执行。但是在python中，无论有多少核，同时只能执行一个线程。究其原因，这就是由于GIL的存在导致的。

GIL来源是为了数据安全所做的决定。某个线程想要执行，必须先拿到GIL，我们可以把GIL看作是“通行证”，并且在一个python进程中，GIL只有一个。拿不到通行证的线程，就不允许进入CPU执行。GIL只在cpython中才有，因为cpython调用的是c语言的原生线程，所以他不能直接操作cpu，只能利用GIL保证同一时间只能有一个线程拿到数据。

Python中有多个解释器实现办法，分别用C,Java,C#和Python编写的CPython，JPython，IronPython和PyPy是最受欢迎的。GIL只存在于传统的Python实现方法如CPython中。如果你的程序及其库文件可以通过别的实现方式实现，那么你也可以尝试一下。

在CPython中由于有GIL存在，IO密集型，使用多线程较为合算；CPU密集型，使用多进程，要绕开GIL。

Python多线程的工作过程：

• 拿到公共数据
• 申请gil
• python解释器调用os原生线程
• os操作cpu执行运算
• 当该线程执行时间到后，无论运算是否已经执行完，gil都被要求释放
• 进而由其他线程重复上面的过程
• 等其他线程执行完后，又会切换到之前的线程（从他记录的上下文继续执行）
• 整个过程是每个线程执行自己的运算，当执行时间到就进行切换（context switch）

多线程

threading.Thread提供的线程对象方法和属性：

• start()：创建线程后通过start启动线程，等待CPU调度，为run函数执行做准备；
• run()：线程开始执行的入口函数，函数体中会调用用户编写的target函数，或者执行被重载的run函数；
• join([timeout])：阻塞挂起调用该函数的线程，直到被调用线程执行完成或超时。通常会在主线程中调用该方法，等待其他线程执行完成。
• name、getName()&setName()：线程名称相关的操作；
• ident：整数类型的线程标识符，线程开始执行前（调用start之前）为None；
• isAlive()、is_alive()：start函数执行之后到run函数执行完之前都为True；
• daemon、isDaemon()&setDaemon()：守护线程相关；

多进程

• 针对GIL缺点，最流行的方法是应用多进程方法，在这个方法中你使用多个进程而不是多个线程。每一个Python进程都有自己的Python解释器和内存空间，因此GIL不会成为问题。Python拥有一个multiprocessing模块可以帮助我们轻松创建多进程。
• 顺便提一句，python提供了Sunprocess模块可以在程序执行过程中，调用外部的程序。
  1、同步函数：当一个函数是同步执行时，那么当该函数被调用时不会立即返回，直到该函数所要做的事情全都做完了才返回。
  2、异步函数：如果一个异步函数被调用时，该函数会立即返回尽管该函数规定的操作任务还没有完成。
  3、同步函数subprocess.run()、异步函数subprocess.Popen()
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