1.python并发编程之多线程(理论)
1.1线程概念
在传统操作系统中,每个进程有一个地址空间,而且默认就有一个控制线程
线程顾名思义,就是一条流水线工作的过程(流水线的工作需要电源,电源就相当于cpu),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。
所以,进程只是用来把资源集中到一起(进程只是一个资源单位,或者说资源集合),而线程才是cpu上的执行单位。
多线程(即多个控制线程)的概念是,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。例如,北京地铁与上海地铁是不同的进程,而北京地铁里的13号线是一个线程,北京地铁所有的线路共享北京地铁所有的资源,比如所有的乘客可以被所有线路拉。
1.2线程与进程的区别
- Threads share the address space of the process that created it; processes have their own address space.
- Threads have direct access to the data segment of its process; processes have their own copy of the data segment of the parent process.
- Threads can directly communicate with other threads of its process; processes must use interprocess communication to communicate with sibling processes.
- New threads are easily created; new processes require duplication of the parent process.
- Threads can exercise considerable control over threads of the same process; processes can only exercise control over child processes.
- Changes to the main thread (cancellation, priority change, etc.) may affect the behavior of the other threads of the process; changes to the parent process does not affect child processes.
总结上述区别,无非两个关键点,这也是我们在特定的场景下需要使用多线程的原因:
- 同一个进程内的多个线程共享该进程内的地址资源
- 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)
1.3为何使用多线程
多线程指的是,在一个进程中开启多个线程,简单的讲:如果多个任务共用一块地址空间,那么必须在一个进程内开启多个线程。详细的讲分为4点:
1. 多线程共享一个进程的地址空间
2. 线程比进程更轻量级,线程比进程更容易创建可撤销,在许多操作系统中,创建一个线程比创建一个进程要快10-100倍,在有大量线程需要动态和快速修改时,这一特性很有用
3. 若多个线程都是cpu密集型的,那么并不能获得性能上的增强,但是如果存在大量的计算和大量的I/O处理,拥有多个线程允许这些活动彼此重叠运行,从而会加快程序执行的速度。
4. 在多cpu系统中,为了最大限度的利用多核,可以开启多个线程,比开进程开销要小的多。(这一条并不适用于python)
1.4多线程应用举例
开启一个字处理软件进程,该进程肯定需要办不止一件事情,比如监听键盘输入,处理文字,定时自动将文字保存到硬盘,这三个任务操作的都是同一块数据,因而不能用多进程。只能在一个进程里并发地开启三个线程,如果是单线程,那就只能是,键盘输入时,不能处理文字和自动保存,自动保存时又不能输入和处理文字。
1.5在用户空间实现的线程
线程的实现可以分为两类:用户级线程(User-Level Thread)和内核级线程(Kernel-Level Thread),后者又称为内核支持的线程或轻量级进程。在多线程操作系统中,各个系统的实现方式并不相同,在有的系统中实现了用户级线程,有的系统中实现了内核级线程。
用户级线程内核的切换由用户态程序自己控制内核切换,不需要内核干涉,少了进出内核态的消耗,但不能很好的利用多核Cpu,目前Linux pthread大体是这么做的。
在用户空间模拟操作系统对进程的调度,来调用一个进程中的线程,每个进程中都会有一个运行时系统,用来调度线程。此时当该进程获取cpu时,进程内再调度出一个线程去执行,同一时刻只有一个线程执行。
1.6在内核空间实现的线程
内核级线程:切换由内核控制,当线程进行切换的时候,由用户态转化为内核态。切换完毕要从内核态返回用户态;可以很好的利用smp,即利用多核cpu。windows线程就是这样的。
1.7 用户级与内核级线程的对比
一: 以下是用户级线程和内核级线程的区别:
- 内核支持线程是OS内核可感知的,而用户级线程是OS内核不可感知的。
- 用户级线程的创建、撤消和调度不需要OS内核的支持,是在语言(如Java)这一级处理的;而内核支持线程的创建、撤消和调度都需OS内核提供支持,而且与进程的创建、撤消和调度大体是相同的。
- 用户级线程执行系统调用指令时将导致其所属进程被中断,而内核支持线程执行系统调用指令时,只导致该线程被中断。
- 在只有用户级线程的系统内,CPU调度还是以进程为单位,处于运行状态的进程中的多个线程,由用户程序控制线程的轮换运行;在有内核支持线程的系统内,CPU调度则以线程为单位,由OS的线程调度程序负责线程的调度。
- 用户级线程的程序实体是运行在用户态下的程序,而内核支持线程的程序实体则是可以运行在任何状态下的程序。
二: 内核线程的优缺点
优点:
- 当有多个处理机时,一个进程的多个线程可以同时执行。
缺点:
- 由内核进行调度。
三: 用户进程的优缺点
优点:
- 线程的调度不需要内核直接参与,控制简单。
- 可以在不支持线程的操作系统中实现。
- 创建和销毁线程、线程切换代价等线程管理的代价比内核线程少得多。
- 允许每个进程定制自己的调度算法,线程管理比较灵活。
- 线程能够利用的表空间和堆栈空间比内核级线程多。
- 同一进程中只能同时有一个线程在运行,如果有一个线程使用了系统调用而阻塞,那么整个进程都会被挂起。另外,页面失效也会产生同样的问题。
缺点:
- 资源调度按照进程进行,多个处理机下,同一个进程中的线程只能在同一个处理机下分时复用
1.8混合实现
用户级与内核级的多路复用,内核同一调度内核线程,每个内核线程对应n个用户线程
2.python并发编程之多线程(python实现)
2.1线程实现的两种方式
2.1.1第一种方式:面向过程
import time import random from threading import Thread def eat(name): print('%s eating' % name) time.sleep(random.randrange(1, 5)) print('%s eat end' % name) if __name__ == '__main__': t1 = Thread(target=eat, args=('jack',)) t1.start() print('主')
2.1.2第二种方式:面向对象
#方式二:面向对象 class Mythread(Thread): def __init__(self, name): super().__init__() self.name = name def run(self): print('%s eating' % self.name) time.sleep(random.randrange(1, 5)) print('%s eat end' % self.name) if __name__ == '__main__': t1 = Mythread('th1') t2 = Mythread('th2') t1.start() t2.start() print("主")
2.2多线程与多进程的区别
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开启速度:线程远远快过进程
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pid:线程的pid与主进程一致而进程间的pid互不相同
- 地址空间:进程之间地址空间是隔离的,同一进程内开启的多个线程是共享该进程地址空间的
2.3Thread对象的其他属性或方法
2.3.1Thread实例对象的方法:
isAlive(): 返回线程是否活动的
getName(): 返回线程名
setName(): 设置线程名
2.3.2threading模块提供的一些方法:
threading.currentThread(): 返回当前的线程变量
threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前,不包括启动前和终止后的线程
threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的结果
2.3.3验证
from threading import Thread import threading from multiprocessing import Process import os def work(): import time time.sleep(3) print(threading.current_thread().getName()) if __name__ == '__main__': #在主进程下开启线程 t=Thread(target=work) t.start() print(threading.current_thread().getName()) print(threading.current_thread()) #主线程 print(threading.enumerate()) #连同主线程在内有两个运行的线程 print(threading.active_count()) print('主线程/主进程')
2.4守护线程
无论是进程还是线程,都遵循:守护xxx会等待主xxx运行完毕后被销毁
需要强调的是:运行完毕并非终止运行
1、对主进程来说,运行完毕指的是主进程代码运行完毕
2、对主线程来说,运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕,主线程才算运行完毕
即主进程执行完后会死掉(不管子进程),而主线程运行完后会等所有非守护线程执行完毕。
from threading import Thread import time def sayhi(name): time.sleep(2) print('%s say hello' %name) if __name__ == '__main__': t=Thread(target=sayhi,args=('egon',)) t.setDaemon(True) #必须在t.start()之前设置,此处用法为setDaemon(True),进程中是daemon=True t.start() print('主线程') print(t.is_alive())
2.5GIL全局解释器锁
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。
可以肯定的一点是:保护不同的数据的安全,就应该加不同的锁。
首先确定一点:每次执行python程序,都会产生一个独立的进程。例如python test.py,python aaa.py,python bbb.py会产生n个不同的python进程,在一个python的进程内,不仅有test.py的主线程或者由该主线程开启的其他线程,还有解释器开启的垃圾回收等解释器级别的线程,总之,所有线程都运行在这一个进程内,毫无疑问
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所有数据都是共享的,这其中,代码作为一种数据也是被所有线程共享的(test.py的所有代码以及Cpython解释器的所有代码) 例如:test.py定义一个函数work,在进程内所有线程都能访问到work的代码,于是我们可以开启m个线程然后target都指向该代码,能访问到意味着就是可以执行。
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所有线程的任务,都需要将任务的代码当做参数传给解释器的代码去执行,即所有的线程要想运行自己的任务,首先需要解决的是能够访问到解释器的代码。
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如果多个线程的target=work,那么执行流程是多个线程先访问到解释器的代码,即拿到执行权限,然后将target的代码交给解释器的代码去执行。
解释器的代码是所有线程共享的,所以垃圾回收线程也可能访问到解释器的代码而去执行,这就导致了一个问题:对于同一个数据100,可能线程1执行x=100的同时,而垃圾回收执行的是回收100的操作,解决这种问题没有什么高明的方法,就是加锁处理,如下图的GIL,保证python解释器同一时间只能执行一个任务的代码。
2.5.1GIL与Lock
Python已经有一个GIL来保证同一时间只能有一个线程来执行了,为什么这里还需要lock?
首先,我们需要达成共识: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
然后,我们可以得出结论:保护不同的数据就应该加不同的锁。
最后,问题就很明朗了,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(暂且称为线程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,然后开始运行,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
2.5.2GIL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。也就是说,进程可以利用多核,但是开销大,而python的多线程开销小,但却无法利用多核优势。
要解决这个问题,我们需要在几个点上达成一致:
cpu到底是用来做计算的,还是用来做I/O的?
多cpu,意味着可以有多个核并行完成计算,所以多核提升的是计算性能
每个cpu一旦遇到I/O阻塞,仍然需要等待,所以多核对I/O操作没什么用处
#分析: 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:开启四个进程 方案二:一个进程下,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:现在的计算机基本上都是多核,python对于计算密集型的任务开多线程的效率并不能带来多大性能上的提升,甚至不如串行(没有大量切换),但是,对于IO密集型的任务效率还是有显著提升的
应用场景:
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
2.6死锁现象与递归锁
2.6.1死锁现象
所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,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,如下就是死锁
from threading import Thread,Lock import time mutexA=Lock() mutexB=Lock() class MyThread(Thread): def run(self): self.func1() self.func2() def func1(self): mutexA.acquire() print('