Skip to content

Latest commit

 

History

History
80 lines (58 loc) · 2.22 KB

index.md

File metadata and controls

80 lines (58 loc) · 2.22 KB
Raw

Day13 - 进程和线程

概念

  • 进程分配资源的基本单位
  • 一个进程可以包含多个线程
  • 线程是调度的基本单位

关于fork

  • 用来创建进程
  • 调用 fork() 的是父进程
  • 创建出来的是子进程
  • 子进程是父进程的一个拷贝，但有自己的 PID
  • fork() 会返回两次
    • 父进程通过 fork() 返回值获取子进程 PID
    • 子进程中的返回值永远是 0

Python 中的多进程

创建进程

  • os 模块提供了 fork() 函数
  • multiprocessing 模块中的 Process 类可以用来创建子进程：启动进程 start 方法；等待进程执行结束：join 方法
    • 批量启动进程的进程池 Pool
    • 进程间通信队列 Queue
    • 管道 Pipe

进程间通信

  • 使用 multiprocessing 模块中的 Queue（底层通过管道和信号量实现）

Python 中的多线程

  • threading 模块
    • 使用 Tread 类创建线程
    • 也可以继承 Thread 创建自己的线程类
from threading import Thread
  • Python 多线程并不能发挥 CPU 的多核特性

线程间通信

  • 线程共享进程的内存空间
  • 实现
    • 设置全局变量用于共享
    • 注意“临界资源”的处理问题：加锁，只有获得缩的线程才能访问临界资源
from threading import Lock

lock = Lock()
# 获取锁
lock.acquire()
# 释放锁
lock.release()

多进程还是多线程

  • 无论是多线程还是多进程，数量过多都会导致效率下降
  • 操作系统切换线程和进程时需要：
    • 保存现场环境（CPU寄存器状态、内存页等）
    • 新任务的执行环境准备好（恢复上次的寄存器状态，切换内存页等）

单进程 + 异步 I/O

  • 充分利用操作系统提供的异步 I/O 支持，可以使用单进程单线程执行多任务
  • 且看 Nginx
    • 单核 CPU 上采用单进程模型可以有效支持多任务
    • 在多核 CPU 上可以运行多个进程（数量与 CPU 核心数相同）
  • 单线程 + 异步 I/O 在 Python 中称为协程
    • 极高的执行效率
    • 子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此没有线程切换的开销
    • 不需要多线程的锁机制。因为只有一个线程

案例