[TOC] ## 线程理论知识 ### 什么是线程和多线程 * **线程:** 顾名思义，就是一条流水线工作的过程，而一条流水线必须属于一个车间，一个车间的工作过程是一个进程，车间负责把资源整合到一起，是一个资源单位，而一个车间内至少有一条流水线。 进程只是用来把资源集中到一起，而线程才是cpu上的执行单位。 * **多线程:** 在一个进程中存在多个线程，多个线程共享该进程的地址空间，相当于一个车间内有多条流水线，都共用一个车间的资源。 ### 线程与进程的区别 1. 同一个进程内的多个线程共享该进程内的地址资源 2. 创建线程的开销要远小于创建进程的开销 创建一个进程，就是创建一个车间，涉及到申请空间，而且在该空间内建至少一条流水线 但创建线程，就只是在一个车间内造一条流水线，无需申请空间，所以创建开销小 ### 线程与进程总结 1. **线程是计算机中能被CPU调度的最小单位** 2. **进程是计算机中资源分派的最小单位** 3. **每一个进程中至少有一个线程** * 多线程的特点 并发的、轻量级、数据不隔离 * 多进程的特点 并发的、操作比较笨重、数据完全隔离 ## 全局解释器锁GIL 在Cpython解释器中，同一个进程下开启的多线程，同一时刻只能有一个线程执行，无法利用多核优势 GIL本质就是一把互斥锁，既然是互斥锁，所有互斥锁的本质都一样，都是将并发运行变成串行，以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改，进而保证数据安全。 ### GIL与Lock 锁的目的是为了保护共享的数据，同一时间只能有一个线程来修改共享的数据,保护不同的数据就应该加不同的锁。 GIL 与Lock是两把锁，保护的数据不一样，前者是解释器级别的（当然保护的就是解释器级别的数据，比如垃圾回收的数据），后者是保护用户自己开发的应用程序的数据，很明显GIL不负责这件事，只能用户自定义加锁处理，即Lock，如下图  分析： ~~~ 1、100个线程去抢GIL锁，即抢执行权限 2、肯定有一个线程先抢到GIL(如线程1)，然后开始执行，一旦执行就会拿到lock.acquire() 3、极有可能线程1还未运行完毕，就有另外一个线程2抢到GIL并开始运行 但线程2发现互斥锁lock还未被线程1释放，于是阻塞，被迫交出执行权限，即释放GIL 4、直到线程1重新抢到GIL，开始从上次暂停的位置继续执行，直到正常释放互斥锁lock 然后其他的线程再重复2 3 4的过程 ~~~ ### GIL与多线程 有了GIL的存在，同一时刻同一进程中只有一个线程被执行; 对计算来说，cpu越多越好，但是对于I/O来说，再多的cpu也没用 所以我们只能相对的去看一个程序到底是计算密集型还是I/O密集型，然后在确定使用多线程还是多进程 * **多进程与多线程分析** 假设我们有四个任务需要处理，处理方式肯定是要玩出并发的效果，解决方案可以是： 方案一：多进程方案:开启四个进程 方案二：多线程方案:开启四个线程 * **单核情况下，分析结果:** 如果四个任务是计算密集型，没有多核来并行计算，方案一徒增了创建进程的开销，方案二胜 如果四个任务是I/O密集型，方案一创建进程的开销大，且进程的切换速度远不如线程，方案二胜 * **多核情况下，分析结果：** 如果四个任务是计算密集型，多核意味着并行计算，在python中一个进程中同一时刻只有一个线程执行用不上多核，方案一胜 如果四个任务是I/O密集型，再多的核也解决不了I/O问题，方案二胜 * **结论：** 多线程用于IO密集型，如socket，爬虫，web 多进程用于计算密集型，如金融分析