[TOC] ### 背景介紹 #### 并發和并行 程序同一進程中線程在一顆CPU上`交替執行`，這樣可以實現`并發`。 程序的不同進程分別在多核CPU上`同時執行`，這樣可以實現`并行`。 ### 什么是進程？ 計算機程序只不過是磁盤中可執行的，二進制（或其它類型）的數據。它們只有在被讀取到內存中，被操作系統調用的時候才開始它們的生命期。進程（有時被稱為`重量級進程`）是程序的一次執行。每個進程都有自己的`地址空間`，`內存`，`數據棧`以及其它記錄其運行軌跡的`輔助數據`。操作系統管理在其上運行的所有進程，并為這些進程`公平`地分配時間。 進程也可以通過fork或者spawn派生新的進程來執行任務，每個進程都有自己的內存空間和數據棧，所以只能采取`進程間通信`(IPC)共享信息。 >* 進程間公平的分配時間片 >* 進程間不能共享內存 ### 什么是線程？ 線程（有時被稱為`輕量級進程`）跟進程有些相似，不同的是，所有的線程運行在同一個進程中，共享相同的運行環境。我們可以想像成是在主進程或“主線程”中并行運行的“迷你進程”。 >* 線程間不公平的分配時間片 >* 線程間能共享內存，交換數據 >* 線程是CPU執行的最小單元 ### 為什么要使用線程？ 大多數的應用程序如果在開發時考慮采用兩個以上線程，那么一般情況下是為每個線程分配了獨立的功能，且這些功能能夠`“并發地"`執行。 點對點的聊天工具，需要在我們編寫信息的同時能夠接受并打印出來對方說的話。如果將信息的發送和接受放在一個線程里，線程的單一順序控制流程特性就使得發送和接受兩者不能兼顧。其實說到“并發地”，實際上，這兩個線程并不是同時在執行，而是`相斥`地，但是由于計算機的數據處理能力很強大，能夠把系統資源快速地在這兩者之間進行調配（切換），以至于我們人感覺不到這個切換的過程，好像它是在并發地執行，也就是說計算機通過多線程提供的所謂“并發性”滿足了程序使用者對于并發性的要求。 ### 什么時候使用多線程，什么時候使用多進程？ 在python的原始解釋器CPython中存在著GIL（`Global Interpreter Lock`，全局解釋器鎖），因此在解釋執行python代碼時，會產生互斥鎖來限制線程對共享資源的訪問，直到解釋器遇到`I/O操作`或者`操作次數`達到一定數目時才會釋放GIL。所以，雖然CPython的線程庫直接封裝了系統的原生線程，但CPython整體作為一個進程，同一時間只會有一個獲得GIL的線程在跑，其他線程則處于等待狀態。這就造成了即使在多核CPU中，多線程也只是做著分時切換而已。 因為Python的多線程不能調用多個核心,只能利用一個核心. 如果是IO密集帶阻塞的任務,Python的多線程還是很不錯的. 如果是CPU密集, 試試多進程好了。 #### GIL的作用 在執行一些sleep/read/write/recv/send這些會導致阻塞的函數時，當前線程會主動放棄GIL，然后調用相應的系統API，完成后再重新申請GIL。因此，GIL也并不是導致Python的多線程完全沒用，在一些IO等待的場合，Python多線程還是發揮了作用，當然如果多線程都是用于CPU密集的代碼，那多線程的執行效率就明顯會比單線程的低。 ### 鎖 線程的通關文牒 當線程遇到需要獲取鎖的時候，能獲取則通過，獲取不到則阻塞在那里，直到獲取鎖或者一直獲取不到；如果在西游中，鎖就像是通關文牒，能拿到則通過，拿不到則通不過。 ### 阻塞 阻塞是卡在無法繼續運行后續的代碼。被阻塞的線程是沒有順序的，并不是先到先到先執行，勝出的線程是不確定的。