并发篇-python多线程

大家都知道,操作系统可以同时运行多个任务。比如你一边听音乐,一边聊微信,一遍写博客。现在的cpu大都是多核的,但即使是过去的单核cpu也是支持多任务并行执行。

  • 单核cpu执行多任务的原理:操作系统交替轮流地执行各个任务。先让任务1执行0.01秒,然后切换到任务2执行0.01秒,再切换到任务3执行0.01秒...这样往复地执行下去。由于cpu的执行速度非常快,所以使用者的主观感受就是这些任务在并行地执行。
  • 多核cpu执行多任务的原理:由于实际应用中,任务的数量往往远超过cpu的核数,所以操作系统实际上是把这些任务轮流地调度到每个核心上执行。 对于操作系统来说,一个应用就是一个进程。比如打开一个浏览器,它是一个进程;打开一个记事本,它是一个进程。每个进程有它特定的进程号。它们共享系统的内存资源。进程是操作系统分配资源的最小单位。 而对于每一个进程来说,比如一个视频播放器,它必须同时播放视频和音频,就至少需要同时运行两个“子任务”,进程内的这些子任务就是通过线程来完成。线程是最小的执行单元。一个进程它可以包含多个线程,这些线程相互独立,同时又共享进程所拥有的资源。

在Python中使用线程来避开阻塞任务

线程的使用流程

在任意一个进程里,任何时刻,只能执行一个线程

GIL锁

全局解释器锁

Python在设计的时候,还没有多核处理器的概念。因此,为了设计方便与线程安全,直接设计了一个锁。这个锁要求,任何进程中,一次只能有一个线程在执行。

因此,并不能为多个线程分配多个CPU。所以Python中的线程只能实现并发,而不能实现真正的并行。

但是Python3中的GIL锁有一个很棒的设计,在遇到阻塞(不是耗时)的时候,会自动切换线程。

原文发布于微信公众号 - 数据云团(SmartData)

原文发表时间:2018-12-17

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