一篇文章梳理清楚 Python 多线程与多进程
在学习Python的过程中，有接触到多线程编程相关的知识点，先前一直都没有彻底的搞明白。今天准备花一些时间，把里面的细节尽可能的梳理清楚。
线程与进程的区别
进程（process）和线程（thread）是操作系统的基本概念，但是它们比较抽象，不容易掌握。关于多进程和多线程，教科书上最经典的一句话是“ 进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位 ”。线程是程序中一个单一的顺序控制流程。进程内一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分派CPU的基本单位指运行中的程序的调度单位。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程。
进程和线程区别
进程是资源分配的基本单位。所有与该进程有关的资源，都被记录在进程控制块PCB中。以表示该进程拥有这些资源或正在使用它们。另外，进程也是抢占处理机的调度单位，它拥有一个完整的虚拟地址空间。当进程发生调度时，不同的进程拥有不同的虚拟地址空间，而同一进程内的不同线程共享同一地址空间。
与进程相对应，线程与资源分配无关，它属于某一个进程，并与进程内的其他线程一起共享进程的资源。线程只由相关堆栈（系统栈或用户栈）寄存器和线程控制表TCB组成。寄存器可被用来存储线程内的局部变量，但不能存储其他线程的相关变量。
通常在一个进程中可以包含若干个线程，它们可以利用进程所拥有的资源。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。
由于线程比进程更小，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，从而显著提高系统资源的利用率和吞吐量。
因而近年来推出的通用操作系统都引入了线程，以便进一步提高系统的并发性，并把它视为现代操作系统的一个重要指标。
线程与进程的区别可以归纳为以下4点：
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地址空间和其它资源（如打开文件）：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。
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通信：进程间通信IPC，线程间可以直接读写进程数据段（如全局变量）来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助，以保证数据的一致性。
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调度和切换：线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。
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在多线程OS中，进程不是一个可执行的实体。
多进程和多线程的比较
| 对比维度 | 多进程 | 多线程 | 总结 |
|---|---|---|---|
| 数据共享、同步 | 数据共享复杂，同步简单 | 数据共享简单，同步复杂 | 各有优劣 |
| 内存、CPU | 占用内存多，切换复杂，CPU利用率低 | 占用内存少，切换简单，CPU利用率高 | 线程占优 |
| 创建、销毁、切换 | 复杂，速度慢 | 简单，速度快 | 线程占优 |
| 编程、调试 | 编程简单，调试简单 | 编程复杂，调试复杂 | 进程占优 |
| 可靠性 | 进程间不会互相影响 | 一个线程挂掉将导致整个进程挂掉 | 进程占优 |
| 分布式 | 适用于多核、多机，扩展到多台机器简单 | 适合于多核 | 进程占优 |
总结，进程和线程还可以类比为火车和车厢：
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线程在进程下行进（单纯的车厢无法运行）
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一个进程可以包含多个线程（一辆火车可以有多个车厢）
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不同进程间数据很难共享（一辆火车上的乘客很难换到另外一辆火车，比如站点换乘）
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同一进程下不同线程间数据很易共享（A车厢换到B车厢很容易）
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进程要比线程消耗更多的计算机资源（采用多列火车相比多个车厢更耗资源）
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进程间不会相互影响，一个线程挂掉将导致整个进程挂掉（一列火车不会影响到另外一列火车，但是如果一列火车上中间的一节车厢着火了，将影响到该趟火车的所有车厢）
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进程可以拓展到多机，进程最多适合多核（不同火车可以开在多个轨道上，同一火车的车厢不能在行进的不同的轨道上）
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进程使用的内存地址可以上锁，即一个线程使用某些共享内存时，其他线程必须等它结束，才能使用这一块内存。（比如火车上的洗手间）－”互斥锁（mutex）”
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进程使用的内存地址可以限定使用量（比如火车上的餐厅，最多只允许多少人进入，如果满了需要在门口等，等有人出来了才能进去）－“信号量（semaphore）”
Python全局解释器锁GIL
全局解释器锁（英语：Global Interpreter Lock，缩写GIL），并不是Python的特性，它是在实现Python解析器（CPython）时所引入的一个概念。由于CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以在很多人的概念里CPython就是Python，也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。那么CPython实现中的GIL又是什么呢？来看看官方的解释：
The mechanism used by the CPython interpreter to assure that only one thread executes Python bytecode at a time. This simplifies the CPython implementation by making the object model (including critical built-in types such as dict) implicitly safe against concurrent access. Locking the entire interpreter makes it easier for the interpreter to be multi-threaded, at the expense of much of the parallelism afforded by multi-processor machines.
Python代码的执行由Python 虚拟机(也叫解释器主循环，CPython版本)来控制，Python 在设计之初就考虑到要在解释器的主循环中，同时只有一个线程在执行，即在任意时刻，只有一个线程在解释器中运行。对Python 虚拟机的访问由全局解释器锁（GIL）来控制，正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。
GIL 有什么好处？简单来说，它在单线程的情况更快，并且在和 C 库结合时更方便，而且不用考虑线程安全问题，这也是早期 Python 最常见的应用场景和优势。另外，GIL的设计简化了CPython的实现，使得对象模型，包括关键的内建类型如字典，都是隐含可以并发访问的。锁住全局解释器使得比较容易的实现对多线程的支持，但也损失了多处理器主机的并行计算能力。
在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行：
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设置GIL
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切换到一个线程去运行
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运行直至指定数量的字节码指令，或者线程主动让出控制（可以调用sleep(0)）
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把线程设置为睡眠状态
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解锁GIL
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再次重复以上所有步骤
Python3.2前，GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks计数达到100（ticks可以看作是python自身的一个计数器，专门做用于GIL，每次释放后归零，这个计数可以通过 sys.setcheckinterval 来调整），进行释放。因为计算密集型线程在释放GIL之后又会立即去申请GIL，并且通常在其它线程还没有调度完之前它就已经重新获取到了GIL，就会导致一旦计算密集型线程获得了GIL，那么它在很长一段时间内都将占据GIL，甚至一直到该线程执行结束。
Python 3.2开始使用新的GIL。新的GIL实现中用一个固定的超时时间来指示当前的线程放弃全局锁。在当前线程保持这个锁，且其他线程请求这个锁时，当前线程就会在5毫秒后被强制释放该锁。该改进在单核的情况下，对于单个线程长期占用GIL的情况有所好转。
在单核CPU上，数百次的间隔检查才会导致一次线程切换。在多核CPU上，存在严重的线程颠簸（thrashing）。而每次释放GIL锁，线程进行锁竞争、切换线程，会消耗资源。单核下多线程，每次释放GIL，唤醒的那个线程都能获取到GIL锁，所以能够无缝执行，但多核下，CPU0释放GIL后，其他CPU上的线程都会进行竞争，但GIL可能会马上又被CPU0拿到，导致其他几个CPU上被唤醒后的线程会醒着等待到切换时间后又进入待调度状态，这样会造成线程颠簸(thrashing)，导致效率更低。
另外，从上面的实现机制可以推导出，Python的多线程对IO密集型代码要比CPU密集型代码更加友好。
针对GIL的应对措施：
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使用更高版本Python（对GIL机制进行了优化）
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使用多进程替换多线程（多进程之间没有GIL，但是进程本身的资源消耗较多）
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指定cpu运行线程（使用affinity模块）
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使用Jython、IronPython等无GIL解释器
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全IO密集型任务时才使用多线程
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使用协程（高效的单线程模式，也称微线程；通常与多进程配合使用）
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将关键组件用C/C++编写为Python扩展，通过ctypes使Python程序直接调用C语言编译的动态链接库的导出函数。（with nogil调出GIL限制）
Python的多进程包multiprocessing
Python的threading包主要运用多线程的开发，但由于GIL的存在，Python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，大部分情况需要使用多进程。在Python 2.6版本的时候引入了multiprocessing包，它完整的复制了一套threading所提供的接口方便迁移。唯一的不同就是它使用了多进程而不是多线程。每个进程有自己的独立的GIL，因此也不会出现进程之间的GIL争抢。
借助这个multiprocessing，你可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
Multiprocessing产生的背景
除了应对Python的GIL以外，产生multiprocessing的另外一个原因时Windows操作系统与Linux/Unix系统的不一致。
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（父进程）复制了一份（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getpid()就可以拿到父进程的ID。
Python的os模块封装了常见的系统调用，其中就包括fork，可以在Python程序中轻松创建子进程：
import os
print('Process (%s) start...'