无名管道是一种半双工的通信方式,数据只能单向流动,而且只能在具有亲缘关系的进程间使用.进程的亲缘关系一般指的是父子关系。无明管道一般用于两个不同进程之间的通信。当一个进程创建了一个管道,并调用fork创建自己的一个子进程后,父进程关闭读管道端,子进程关闭写管道端,这样提供了两个进程之间数据流动的一种方式。
我们在Linux信号基础中已经说明，信号可以看作一种粗糙的进程间通信(IPC, interprocess communication)的方式，用以向进程封闭的内存空间传递信息。为了让进程间传递更多的信息量，我们需要其他的进程间通信方式。这些进程间通信方式可以分为两种: 管道(PIPE)机制。在Linux文本流中，我们提到可以使用管道将一个进程的输出和另一个进程的输入连接起来，从而利用文件操作API来管理进程间通信。在shell中，我们经常利用管道将多个进程连接在一起，从而让各个进程协作，实现复杂的功能。 传
并发 两个或者更多的任务（独立的活动）同时发生（进行）：一个程序同时执行多个独立的任务。 以往计算机，单核cpu（中央处理器）—— 某一个时刻只能执行一个任务：由操作系统调度，每秒钟进行多次所谓的“任务切换”。 并发的假象（不是真正的并发），这种切换（上下文切换）是要有时间开销的。 比如操作系统要保存你切换时的各种状态，执行进度等信息，都需要时间，一会切换回来的时候要复原这些信息。 硬件发展，出现了多处理器计算机：用于服务器和高性能计算领域。 台式机：在一块芯片上有多核（多个）cpu：双核，4核，8核
进程是操作系统进行资源分配的基本单位，每个进程都有自己的独立内存空间。由于进程比较重量，占据独立的内存，所以上下文进程间的切换开销（栈、寄存器、虚拟内存、文件句柄等）比较大，但相对比较稳定安全。
在linux下进行多线程编程，肯定会涉及到线程通信问题，本文主要分析pipe，即管道在多线之间通信实现。 #include<unistd.h> int pipe(int filedes[2]); 返回值：成功，返回0，否则返回-1。 参数数组包含pipe使用的两个文件的描述符。fd[0]:读管道，fd[1]:写管道
unix操作系统里面，有一个fork操作，可以创建进程的子进程，或者说是复制一个进程完全一样的子进程，共享代码空间，但是各自有独立的数据空间，不过子进程的数据空间是拷贝父进程的数据空间的。
之前一直对 Binder 理解不够透彻，仅仅知道一些皮毛，所以最近抽空深入理解一下，并在这里做个小结。
进程间通信又称IPC(Inter-Process Communication)，指多个进程之间相互通信，交换信息的方法。
大部分操作系统(如Windows、Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式，也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务，每个任务轮流执行。任务执行的一小段时间叫做时间片，任务正在执行时的状态叫运行状态，任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务，被暂停的任务就处于就绪状态等待下一个属于它的时间片的到来。这样每个任务都能得到执行，由于CPU的执行效率非常高，时间片非常短，在各个任务之间快速地切换，给人的感觉就是多个任务在“同时进行”，这也就是我们所说的并发(别觉得并发有多高深，它的实现很复杂，但它的概念很简单，就是一句话：多个任务同时执行)。多任务运行过程的示意图如下：
读者朋友们大家好，今天和大家分享的是Linux中的线程。线程有时也称为轻量级进程，是执行程序流的最小单元。
有一次面试的时候，被问到进程之间有哪些通信方式，不过由于之前没深入思考且整理过，说的并不好。想必大家也都知道进程有哪些通信方式，可是我猜很多人都是靠着”背“来记忆的，所以今天的这篇文章，讲给大家详细着讲解他们是如何通信的，让大家尽量能够理解他们之间的区别、优缺点等，这样的话，以后面试官让你举例子，你也能够顺手拈来。
进程间通信 转自 https://www.cnblogs.com/LUO77/p/5816326.html
Java 是一种广泛应用于各种类型的软件开发的编程语言，而与 Java 紧密相关的一个概念就是进程。本篇博客将从基础开始，详细介绍 Java 进程的概念、创建、管理以及一些实际应用场景。无论您是初学者还是有一定经验的开发者，都能从本文中获取有关 Java 进程的有用信息。
进程间通信（interprocess communication，简称 IPC）指两个进程之间的通信。系统中的每一个进程都有各自的地址空间，并且相互独立、隔离，每个进程都处于自己的地址空间中,因此相互通信比较难，Linux 内核提供了多种进程间通信的机制。
Android系统庞大且错综复杂，今天小编将带领大家初探Android系统整体架构，一窥其全貌。
本⽂以爱奇艺开源的⽹络协程库（https://github.com/iqiyi/libfiber ）为例，讲解⽹络协程的设计原理、编程实践、性能优化等⽅⾯内容。
文章来自帅地玩编程 进程之间究竟有哪些通信⽅方式？如何通信？ 1、管道 我们来看⼀一条 Linux 的语句句
实例：web服务器。来一个建立一个线程，断了就销毁线程。要是用进程，创建和销毁的代价是很难承受的。
Node 基于 V8 引擎构建，采用单线程模型，所有的 JavaScript 将会运行在单个进程的单个线程上，它带来的好处是：没有多线程中常见的锁以及线程同步的问题，操作系统在调度时也能减少上下文切换，提高 CPU 使用率。但是如今 CPU 基本均是多核的，真正的服务器往往还有多个 CPU，一个 Node 进程只能利用一个核，这带来硬件资源的浪费。另外，Node 运行在单线程之上，一个单线程抛出异常而没有被捕获，将会导致进程的崩溃。
在学习完常规的语法后，我们将进入下一步的学习，而多线程则是被大多数人认为的下一步的学习目标，因为在有了基础的语法大框架后我们都有了对编程的一个基本的认知，而多线程则是开始有了一定的深度。
（1）通常在一个进程中可以包含若干个线程，它们可以利用进程所拥有的资源。在引入线程的操作系统中，通常都是把进程作为分配资源的基本单位，而把线程作为独立运行和独立调度的基本单位。 （2）线程和进程的区别在于，子进程和父进程有不同的代码和数据空间，而多个线程则共享数据空间，每个线程有自己的执行堆栈和程序计数器为其执行上下文。多线程主要是为了节约CPU时间，发挥利用，根据具体情况而定。线程的运行中需要使用计算机的内存资源和CPU。 （3）进程间相互独立，同一进程的各线程间共享。某进程内的线程在其它进程不可见。 （4）线程的上下文切换远大于进程间上下文切换的速度。 （5）进程是不可执行的实体，程序是一个没有生命的实体，只有当处理器赋予程序生命时，它才能成为一个活动的实体，我们称其为进程。
本文作为Android系统架构的开篇，起到提纲挈领的作用，从系统整体架构角度概要讲解Android系统的核心技术点，带领大家初探Android系统全貌以及内部运作机制。虽然Android系统非常庞大且错综复杂，需要具备全面的技术栈，但整体架构设计清晰。Android底层内核空间以Linux Kernel作为基石，上层用户空间由Native系统库、虚拟机运行环境、框架层组成，通过系统调用(Syscall)连通系统的内核空间与用户空间。对于用户空间主要采用C++和Java代码编写，通过JNI技术打通用户空间的Java层和Native层(C++/C)，从而连通整个系统。
进程是计算机中正在运行的程序的实例。它拥有自己的地址空间、内存、文件描述符等资源，可以独立地执行和调度。每个进程都是独立运行的，拥有自己的程序计数器、寄存器和堆栈，可以进行上下文切换。
IBM有个家伙做了个测试，发现切换线程context的时候，windows比linux快一倍多。进出最快的锁（windows2k的 critical section和linux的pthread_mutex），windows比linux的要快五倍左右。当然这并不是说linux不好，而且在经过实际编程之后，综合来看我觉得linux更适合做high performance server，不过在多线程这个具体的领域内，linux还是稍逊windows一点。这应该是情有可原的，毕竟unix家族都是从多进程过来的，而 windows从头就是多线程的。
打算给我们部门弄个内部分享。发现大家对一些底层知识的认知停留在一句一句的，比如听说JVM使用-XX:-UseBiasedLocking取消偏向锁可以提高性能，因为它只适用于非多线程高并发应用。使用数字对象的缓存-XX:AutoBoxCacheMax=20000比默认缓存-128~127要提高性能。对于JVM和linux内核，操作系统没有系统的概念，遇到实际问题往往没有思路。所以我的内部分享，主要分为linux部分，jvm部分和redis部分。这篇是linux篇。学习思路为主，知识为辅。我也是菜鸟一枚~~
文章比较长，需要一些耐心才能看完 并发模型简介 并发：一个人同一时间应对多件事的能力 并行：一个人同一时间处理多件事的能力（显然一个人同一事件不能处理多件事，单核CPU不具备并行能力） 可以理解为并行是并发的一种特殊情况 并发模型的核心是为了提高提高CPU利用率，提高服务器应对大量请求，海量数据处理的能力，单核CPU性能已经难以发展，各大厂商都在通过增加CPU个数来达到硬件处理能力的提高（摩尔定律），随之而来在编程语言方面衍生出各个模型（其实就是处理问题的思路）用来压榨硬件的性能，以使自己的系统并发能力得到
CAS 的意思是 compare and swap，比较并交换。CAS 的引入是为了解决java锁机制带来的性能问题。锁机制存在以下问题：
本⽂以爱奇艺开源的⽹络协程库（https://www.jintianxuesha.com）为例，讲解⽹络协程的设计原理、编程实践、性能优化等⽅⾯内容。
这两天看进程的同步与通信，看了几本书上的介绍，也从网上搜了很多资料，越看越迷惑，被这几个问题搞得很纠结。
进程间通信（IPC，InterProcess Communication）是指在不同进程之间传播或交换信息。
上周线程崩溃为什么不会导致 JVM 崩溃在其他平台发出后，有一位小伙伴留言说有个地方不严谨
进程在多数早期多任务操作系统中是执行工作的基本单元。进程是包含程序指令和相关资源的集合，每个进程和其他进程一起参与调度，竞争 CPU 、内存等系统资源。每次进程切换，都存在进程资源的保存和恢复动作，这称为上下文切换。进程的引入可以解决多用户支持的问题，但是多进程系统也在如下方面产生了新的问题：进程频繁切换引起的额外开销可能会严重影响系统性能。
概念图如下， 我们可以看到数据流的方向是 父进程写描述符fd[1]--管道--子进程读描述符fd[0]， 即，我们刚刚所说的半双工设计：
多线程和并发问题是Java技术面试中面试官比较喜欢问的问题之一。在这里，从面试的角度列出了大部分重要的问题，但是你仍然应该牢固的掌握Java多线程基础知识来对应日后碰到的问题，小编这里还整理了一份并发编程的思维导图，方便大家知识的总览。
多线程编程已经成为了现代软件开发的重要组成部分。对于Linux操作系统而言，多线程的支持和实现更是被广泛应用。本文将通过详细解析Linux操作系统中的多线程概念、线程的创建与管理、同步与互斥、线程间通信等方面，并结合示例代码，来深入探讨Linux的多线程编程。
由于Android系统是基于Linux系统的，所以有必要简单的介绍下Linux的跨进程通信，对大家后续了解Android的跨进程通信是有帮助的，本篇的主要内容如下：
在线程间实现同步是为了确保多个线程按照特定的顺序执⾏，以避免竞态条件（race condition）和其 他并发问题。以下是常⻅的线程间同步⽅式：
关于线程和进程是服务端一个很基础的概念，在文章 Node.js进阶之进程与线程 中介绍了进程与线程的概念之后又给出了在 Node.js 中的进程和线程的实际应用，对于这块不是很理解的建议先看下。
多线程编程在实际应用中非常常见，但随之而来的问题是线程之间的通信。线程通信是多线程编程中一个至关重要的概念，它涉及到线程之间的信息传递、同步和协作。本篇博客将详细解释Java中的线程通信，包括什么是线程通信、为什么需要线程通信、如何实现线程通信以及一些常见的线程通信模式和技巧。
内核是操作系统非常重要的组成部分，同时也是操作系统的核心。内核管理着系统资源，内核向上连接着应用程序，向下连接着硬件，它是应用程序和硬件的桥梁。
进程是程序执行时的一个实例，即它是程序已经执行到课中程度的数据结构的汇集。从内核的观点看，进程的目的就是担当分配系统资源（CPU时间、内存等）的基本单位。
进程（Process）和线程（Thread）是操作系统中管理和执行任务的两个基本概念，它们之间有以下主要区别：
其实JMM很好理解，我简单的解释一下，在Java多线程中我们经常会涉及到两个概念就是线程之间是如何通信和线程之间的同步，那什么是线程之间的通信呢，其实就是两个线程之间互相交换信息线程之间通信的方式共有两种:一种就是共享内存，和消息传递。在共享内存中的并发模型中线程是通过读取主内存的共享信息来进行隐性通信的。在消息传递通信中线程之间没有公共的状态，只能通过发送消息来进行显性通信。然而这只是线程通信，那么同步呢，同步就是在多线程的情况下有顺序的去执行。在共享内存中同步时显式进行的，在代码中我们必须要去指定方法需要同步执行比如说加同步锁等。在消息传递的并发模型中发送消息必须是在消接收之前，所以同步时隐式的。
在并发编程中，我们必须考虑的问题时如何在两个线程间进行通讯。这里的通讯指的是不同的线程之间如何交换信息。
Java程序员在进行多线程开发时，并不需要关心线程间是如何通信的，这些对程序员本来来说完全是透明的，但是内存可见性问题很容易让我们困惑，今天我们就讲讲Java内存模型（JMM）相关知识点，首先我们先讲讲内存模型的一些基本概念，对内存模型有个大概的认识，让我们开始今天的并发之旅吧。
生产者消费者问题（英语：Producer-consumer problem），也称有限缓冲问题（英语：Bounded-buffer problem），是一个多线程同步问题的经典案例。该问题描述了两个共享固定大小缓冲区的线程——即所谓的“生产者”和“消费者”——在实际运行时会发生的问题。生产者的主要作用是生成一定量的数据放到缓冲区中，然后重复此过程。与此同时，消费者也在缓冲区消耗这些数据。该问题的关键就是要保证生产者不会在缓冲区满时加入数据，消费者也不会在缓冲区中空时消耗数据。
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