【知识点回锅】 异步服务与多线程
今天回看了去年学的分布式系统课程，讲的是进程，线程，异步与回调，协程。结合最近的项目经验，感觉对其有更深的理解了。
多进程与多线程
谈到这个，不得不先说最近的项目经验。图像处理五千万像素的图片，用python单线程运行，就需要十余分钟，多浪费时间啊！
作为一台带多核CPU的本本，我不能忍！于是便试着去查找有关优化的方法，除了用GPU进行硬件加速处理外，第二种比较理想的方法是利用多线程或多进程。
在操作系统中，进程是资源分配的基本单位，线程是CPU调度（程序执行）的最小单位。可以这样理解，计算机执行程序必须分配资源（一般是内存，有堆、栈、自由存储区、全局/静态变量区、数据区）。
这样我给一个程序分配资源时按基本单位————进程进行分配。多进程指进程A获得20%资源，进程B获得30%资源…一个多进程的简单例子是Chrome浏览器，可以看到Chrome占用了多个进程。
而线程是程序执行的最小单位，有时称为轻量级进程，是CPU使用的基本单元；它由线程ID、程序计数器、寄存器集合和堆栈组成。它与属于同一进程的其他线程共享其代码段、数据段和其他操作系统资源（如打开文件和信号）。
线程有四种状态：新生状态、可运行状态、被阻塞状态、死亡状态。状态之间的转换如下图所示：
线程与进程的区别？
- 从如何创建的角度：进程是由执行程序后系统进程fork生成的，创建后生成一个PCB；线程是由父进程负责创建的，创建后生成一个TCB
- 从拥有资源的角度：进程拥有内存资源，有独立的地址空间、有独立的数据段、代码段、堆栈段；线程拥有CPU资源，也有自己的局部变量和栈
- 从通信的角度：进程之间的通信只能通过进程通信（共享内存模式、消息传递模式、共享文件模式）进行；同一进程下线程之间的通信是通过共享的数据区进行通信的
- 从执行的角度：进程可以独立执行（通过）；但线程必须依附他的父进程执行
另外，不是所有语言都支持多线程多进程的编程。众所周知，Java就是用来做web的多线程多进程的编译型语言。
javascript是单线程引擎，不支持多线程，只能 模拟多线程；python 支持多线程！但每个线程的性能立马给你下降30%-40%（为了保证线程安全，用全局锁管理字典这样复杂的数据结构再所难免）
python 难道不能开发企业级应用？ 异步服务英雄上场了， Tornado 开创了这个世界， node.js 们都在学习，甚至做的更好。
有了异步，我们就可以用 单进程单线程 “并发”做爬网页、访问数据库、发邮件等等工作。（注意，异步只能解决 IO 阻塞问题，而web一般就是读写数据存在IO阻塞，请求响应飞快）
异步服务
python异步编程主要有三种方法：回调函数、生成器法、线程大法
其中生成器是python的一个重要成果，下次分析将详细介绍这个。
线程大法很管用，但是如果线程中访问共享变量，就会出现 GIL 问题。
这里有介绍Tornado异步Web服务
回调函数
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from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient
def asynchronous_fetch(url, callback):
http_client = AsyncHTTPClient()
def handle_response(response):
callback(response.body)
http_client.fetch(url, callback=handle_response)
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生成器法
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from tornado import gen
def fetch_coroutine(url):
http_client = AsyncHTTPClient()
response = yield http_client.fetch(url)
# In Python versions prior to 3.3, returning a value from
# a generator is not allowed and you must use
# raise gen.Return(response.body)
# instead.
return response.body
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线程大法
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thread_pool = ThreadPoolExecutor(4)
def call_blocking():
yield thread_pool.submit(blocking_func, args)
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异步总结
使用异步处理可以让我们的应用在长时间的API和数据库请求中免受阻塞之苦，最终更快地提供更多请求。
尽管不是所有的处理都能从异步中受益，并且实际上尝试整个程序非阻塞会迅速使事情变得复杂，但Tornado的非阻塞功能可以非常方便的创建依赖于缓慢查询或外部服务的Web应用。
最后尽管有了异步操作，我们还希望根据实际的应用需求定制优化方案，比如制定缓存服务器存储经常使用的数据,比如采用负载均衡的架构使得分布式系统整体发挥最大性能。