python面试知识汇总

读写锁，不同点，应用场景

互斥锁：mutex，用于保证在任何时刻，都只能有一个线程访问该对象。当获取锁操作失败时，线程会进入睡眠，等待锁释放时被唤醒

自旋锁：spinlock，在任何时刻同样只能有一个线程访问对象。但是当获取锁操作失败时，不会进入睡眠，而是会在原地自旋，直到锁被释放。这样节省了线程从睡眠状态到被唤醒期间的消耗，在加锁时间短暂的环境下会极大的提高效率。但如果加锁时间过长，则会非常浪费CPU资源

读写锁：rwlock，区分读和写，处于读操作时，可以允许多个线程同时获得读操作。但是同一时刻只能有一个线程可以获得写锁。其它获取写锁失败的线程都会进入睡眠状态，直到写锁释放时被唤醒。
注意：写锁会阻塞其它读写锁。当有一个线程获得写锁在写时，读锁也不能被其它线程获取；写优先于读，当有线程因为等待写锁而进入睡眠时，则后续读者也必须等待
适用于读取数据的频率远远大于写数据的频率的场合。

RCU：即read-copy-update，在修改数据时，首先需要读取数据，然后生成一个副本，对副本进行修改。修改完成后，再将老数据update成新的数据。使用RCU时，读者几乎不需要同步开销，既不需要获得锁，也不使用原子指令，不会导致锁竞争，因此就不用考虑死锁问题了。而对于写者的同步开销较大，它需要复制被修改的数据，还必须使用锁机制同步并行其它写者的修改操作。在有大量读操作，少量写操作的情况下效率非常高

信号量：semaphore，是用于线程间同步的，当一个线程完成操作后就通过信号量通知其它线程，然后别的线程就可以继续进行某些操作了。

信号量和互斥锁的区别：semaphore

信号量是用于线程间同步的，而互斥锁是用于线程的互斥的
互斥量的获取和释放都是在同一线程中完成的，pthread_mutex_lock(),pthread_mutex_unlock()。而信号量的获得和释放是在不同的线程的操作为sem_wait(),sempost()；
互斥量的值只能为0和1，而信号量只要value>0，其它线程就可以sem_wait成功，成功后信号量value减一。若value值不大于0，则sem_wait阻塞，直到sem_post释放后value加1。因此信号量的值可以为非负整数
 

什么是死锁，死锁的条件

什么是死锁？

　　死锁是指两个或两个以上的进程在执行过程中，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，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。

死锁产生的原因：

1.系统资源的竞争

2.进程运行推进顺序不当引起死锁

产生死锁的四个必要条件：

　　● 互斥条件：指进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。

　　● 请求与保持条件：进程已经保持了至少一个资源，但又提出了新的资源请求，而该资源 已被其他进程占有，此时请求进程被阻塞，但对自己已获得的资源保持不放。

　　● 不可剥夺条件：进程所获得的资源在未使用完毕之前，不能被其他进程强行夺走，即只能 由获得该资源的进程自己来释放（只能是主动释放)。

　　● 循环等待条件：指在发生死锁时，必然存在一个进程——资源的环形链，即进程集合{P0，P1，P2，···，Pn}中的P0正在等待一个P1占用的资源；P1正在等待P2占用的资源，……，Pn正在等待已被P0占用的资源。

　　这四个条件是死锁的必要条件，只要系统发生死锁，这些条件必然成立，而只要上述条件之一不满足，就不会发生死锁。

死锁的避免与预防

死锁避免的基本思想：系统对进程发出每一个系统能够满足的资源申请进行动态检查，并根据检查结果决定是否分配资源，如果分配后系统可能发生死锁,则不予分配，否则予以分配。这是一种保证系统不进入死锁状态的动态策略。

　　理解了死锁的原因，尤其是产生死锁的四个必要条件，就可以最大可能地避免、预防和解除死锁。只要打破四个必要条件之一就能有效预防死锁的发生：

　　● 打破互斥条件：改造独占性资源为虚拟资源，大部分资源已无法改造。

　　● 打破不可抢占条件：当一进程占有一独占性资源后又申请一独占性资源而无法满足，则退出原占有的资源。

　　● 打破占有且申请条件：采用资源预先分配策略，即进程运行前申请全部资源，满足则运行，不然就等待，这样就不会占有且申请。

　　● 打破循环等待条件：实现资源有序分配策略，对所有设备实现分类编号，所有进程只能采用按序号递增的形式申请资源。

死锁避免和死锁预防的区别：

　　死锁预防是设法至少破坏产生死锁的四个必要条件之一，严格的防止死锁的出现；而死锁避免则不那么严格的限制产生死锁的必要条件的存在，因为即使死锁的必要条件存在，也不一定发生死锁。死锁避免是在系统运行过程中注意避免死锁的最终发生。

堆和栈的区别以及存储模式有什么区别

内存泄漏和内存溢出

1、内存泄漏memory leak :是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄漏似乎不会有大的影响，但内存泄漏堆积后的后果就是内存溢出。
2、内存溢出 out of memory :指程序申请内存时，没有足够的内存供申请者使用，或者说，给了你一块存储int类型数据的存储空间，但是你却存储long类型的数据，那么结果就是内存不够用，此时就会报错OOM,即所谓的内存溢出。
3、二者的关系

内存泄漏的堆积最终会导致内存溢出
内存溢出就是你要的内存空间超过了系统实际分配给你的空间，此时系统相当于没法满足你的需求，就会报内存溢出的错误。
内存泄漏是指你向系统申请分配内存进行使用(new)，可是使用完了以后却不归还(delete)，结果你申请到的那块内存你自己也不能再访问（也许你把它的地址给弄丢了），而系统也不能再次将它分配给需要的程序。就相当于你租了个带钥匙的柜子，你存完东西之后把柜子锁上之后，把钥匙丢了或者没有将钥匙还回去，那么结果就是这个柜子将无法供给任何人使用，也无法被垃圾回收器回收，因为找不到他的任何信息。
内存溢出：一个盘子用尽各种方法只能装4个果子，你装了5个，结果掉倒地上不能吃了。这就是溢出。比方说栈，栈满时再做进栈必定产生空间溢出，叫上溢，栈空时再做退栈也产生空间溢出，称为下溢。就是分配的内存不足以放下数据项序列,称为内存溢出。说白了就是我承受不了那么多，那我就报错，
4、内存泄漏的分类（按发生方式来分类）

常发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码会被多次执行到，每次被执行的时候都会导致一块内存泄漏。
偶发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只有在某些特定环境或操作过程下才会发生。常发性和偶发性是相对的。对于特定的环境，偶发性的也许就变成了常发性的。所以测试环境和测试方法对检测内存泄漏至关重要。
一次性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只会被执行一次，或者由于算法上的缺陷，导致总会有一块仅且一块内存发生泄漏。比如，在类的构造函数中分配内存，在析构函数中却没有释放该内存，所以内存泄漏只会发生一次。
隐式内存泄漏。程序在运行过程中不停的分配内存，但是直到结束的时候才释放内存。严格的说这里并没有发生内存泄漏，因为最终程序释放了所有申请的内存。但是对于一个服务器程序，需要运行几天，几周甚至几个月，不及时释放内存也可能导致最终耗尽系统的所有内存。所以，我们称这类内存泄漏为隐式内存泄漏。
5、内存溢出的原因及解决方法：

内存溢出原因：
1.内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据；
2.集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，使得JVM不能回收；
3.代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体；
4.使用的第三方软件中的BUG；
5.启动参数内存值设定的过小
内存溢出的解决方案：
第一步，修改JVM启动参数，直接增加内存。(-Xms，-Xmx参数一定不要忘记加。)

第二步，检查错误日志，查看“OutOfMemory”错误前是否有其 它异常或错误。

第三步，对代码进行走查和分析，找出可能发生内存溢出的位置。

重点排查以下几点：
1.检查对数据库查询中，是否有一次获得全部数据的查询。一般来说，如果一次取十万条记录到内存，就可能引起内存溢出。这个问题比较隐蔽，在上线前，数据库中数据较少，不容易出问题，上线后，数据库中数据多了，一次查询就有可能引起内存溢出。因此对于数据库查询尽量采用分页的方式查询。

2.检查代码中是否有死循环或递归调用。

3.检查是否有大循环重复产生新对象实体。

4.检查对数据库查询中，是否有一次获得全部数据的查询。一般来说，如果一次取十万条记录到内存，就可能引起内存溢出。这个问题比较隐蔽，在上线前，数据库中数据较少，不容易出问题，上线后，数据库中数据多了，一次查询就有可能引起内存溢出。因此对于数据库查询尽量采用分页的方式查询。

5.检查List、MAP等集合对象是否有使用完后，未清除的问题。List、MAP等集合对象会始终存有对对象的引用，使得这些对象不能被GC回收。

第四步，使用内存查看工具动态查看内存使用情况

线程和进程的区别是什么

 1、进程

进程是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。每个进程都有自己的独立内存空间，不同进程通过进程间通信来通信。由于进程比较重量，占据独立的内存，所以上下文进程间的切换开销（栈、寄存器、虚拟内存、文件句柄等）比较大，但相对比较稳定安全。

　　2、线程

线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,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。线程间通信主要通过共享内存，上下文切换很快，资源开销较少，但相比进程不够稳定容易丢失数据。

　　3、协程

协程是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，直接操作栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。

二、区别：

　　1、进程多与线程比较

线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体。线程与进程的区别:
1) 地址空间:线程是进程内的一个执行单元，进程内至少有一个线程，它们共享进程的地址空间，而进程有自己独立的地址空间
2) 资源拥有:进程是资源分配和拥有的单位,同一个进程内的线程共享进程的资源
3) 线程是处理器调度的基本单位,但进程不是
4) 二者均可并发执行

5) 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

　　2、协程多与线程进行比较

1) 一个线程可以多个协程，一个进程也可以单独拥有多个协程，这样python中则能使用多核CPU。

2) 线程进程都是同步机制，而协程则是异步

3) 协程能保留上一次调用时的状态，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态

 三、进程和线程、协程在python中的使用

　　1、多进程一般使用multiprocessing库，来利用多核CPU，主要是用在CPU密集型的程序上，当然生产者消费者这种也可以使用。多进程的优势就是一个子进程崩溃并不会影响其他子进程和主进程的运行，但缺点就是不能一次性启动太多进程，会严重影响系统的资源调度，特别是CPU使用率和负载。使用多进程可以查看文章《python 多进程使用总结》。注：python2的进程池在类中的使用会有问题，需要把类函数定义成全局函数。具体可参考 http://bbs.chinaunix.net/thread-4111379-1-1.html

　　2、多线程一般是使用threading库，完成一些IO密集型并发操作。多线程的优势是切换快，资源消耗低，但一个线程挂掉则会影响到所有线程，所以不够稳定。现实中使用线程池的场景会比较多，具体可参考《python线程池实现》。

　　3、协程一般是使用gevent库，当然这个库用起来比较麻烦，所以使用的并不是很多。相反，协程在tornado的运用就多得多了，使用协程让tornado做到单线程异步，据说还能解决C10K的问题。所以协程使用的地方最多的是在web应用上。

总结一下就是IO密集型一般使用多线程或者多进程，CPU密集型一般使用多进程，强调非阻塞异步并发的一般都是使用协程，当然有时候也是需要多进程线程池结合的，或者是其他组合方式。

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多道技术

最初：操作系统将硬盘中的应用程序一个个读到内存，操作系统将内存中的应用程序交给cpu执行 ，遇到io就等待。
多道技术：将硬盘上的多个数据全部读到内存中，操作系统为其划分不同的内存空间，此时不同内存空间内的应用程序，内存空间，操作系统对其的调度称为进程。