我们首先要明白，线程和进程有什么关系？从概念上来讲，线程是进程的一部分，只是任务调度相关的部分，所以我们才说，“线程是调度的最小单位”。进程拥有着资源，这些资源不属于某一个特定线程，因为所有线程共享进程拥有的资源，所以我们才说，“进程是资源分配的最小单位”。需要特别说明的是，Linux在线程与进程的实现上与概念上有少许差别，这个等下再讨论。
单进程单线程：一个人在一个桌子上吃菜。 单进程多线程：多个人在同一个桌子上一起吃菜。 多进程单线程：多个人每个人在自己的桌子上吃菜。
进程是我们开发同学非常熟悉的概念，我们可能也听说过进程上下文切换开销。那么今天让我们来思考一个问题，究竟一次进程上下文切换会吃掉多少CPU时间呢？线程据说比进程轻量，它的上下文切换会比进程切换节约很多CPU时间吗？带着这些疑问，让我们进入正题。
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。
近些年，随着互联网的大发展，高并发服务器技术也快速进步，从简单的循环服务器模型处理少量网络并发请求，演进到解决C10K，C10M问题的高并发服务器模型。本文结合自己的理解，主要以TCP为例，总结了几种常见的网络服务器模型的实现方式，优缺点，以及应用实例。
在早期的单任务计算机中，用户一次只能提交一个作业，独享系统的全部资源，同时也只能干一件事情。进行计算时不能进行 IO 读写，但 CPU 与 IO 的速度存在巨大差异，一个作业在 CPU 上所花费的时间非常少，大部分时间在等待 IO。
（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。
我们用实验的方式验证了Linux进程和线程的上下文切换开销，大约是3-5us之间。这个开销在传统应用中来看确实不算大，但是海量互联网服务端和一般的计算机程序相比，特点是：
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：
进程和线程究竟是什么东西？传统网络服务模型是如何工作的？协程和线程的关系和区别有哪些？IO过程在什么时间发生？ 在刚刚结束的 PyCon2014 上海站，来自七牛云存储的 Python 高级工程师许智翔带来了关于 Python 的分享《Python中的进程、线程、协程、同步、异步、回调》。 一、上下文切换技术 简述 在进一步之前，让我们先回顾一下各种上下文切换技术。 不过首先说明一点术语。当我们说“上下文”的时候，指的是程序在执行中的一个状态。通常我们会用调用栈来表示这个状态——栈记载了每个调用层级执行到哪
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
我其实并不想讨论微内核的概念，也并不擅长去阐述概念，这是百科全书的事，但无奈最近由于鸿蒙的发布导致这个话题过火，也就经不住诱惑，加上我又一直比较喜欢操作系统这个话题，就来个老生常谈吧。
进程：进程有自己独立的地址空间，每启动一个进程，系统都会为其分配地址空间，建立数据表来维护代码段、堆栈段和数据段。
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。
1、Linux进程间的通信方式？两个进程是如何来共享内存的？两个进程如何通过信号量通信？ Linux下进程间通信的方式有：管道(有名/无名) 、消息、信号、信号量、共享内存、邮箱、socket。 Linux下共享内存是进程间通信的方式之一，共享内存允许两个或多个进程访问同一块内存，比如像 malloc函数向不同的进程返回执行同一块物理内存区域的指针。当一个进程改变了这块地址中的内容的时候，其他拥有这块物理内存指针的进程也会察觉到这个更改。在进程间的通信方式中，共享内存是通信效率最高的，访问共享内存区域和访
线程：顾名思义，就是一条流水线工作的过程，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
fork是一个拥有50年历史的陈年系统调用，它是一个传奇！时至今日，它依旧灿烂。
非常想写点关于多进程和多线程的东西，我确实非常爱他们。可是每每想动手写点关于他们的东西，却总是求全心理作祟，始终动不了手。
多线程的东西。我确实非常爱他们。可是每每想动手写点关于他们的东西。却总是求全心理作祟。始终动不了手。
Siege是由多线程实现的同步压测工具，它实现的是模拟n个用户不停地访问某个URL的场景。由于多线程开销会比多进程小一些，因此该压测工具比多进程的压测工具在系统开销上会好很多。程序提供了到时停止（到一定时间停止压测）和到量停止（访问一定次数后停止压测）两种压测方法，支持同时压测多个URL，也能够随机选取URL进行压测。支持ftp、http、https，可以发送GET、POST、HEAD等多种请求，可以设置鉴权、cookies。并且程序中特意增加了许多解决不同平台上兼容性的代码。已经是非常完善的一个工具了，并且到目前位置，Siege的版本依然在更新中。
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
序： 这里指的服务器是指提供HTTP服务的服务器，人们通常衡量一台web服务器能力的大小为其在单位时间内能处理的请求数的多少。 3.1 吞吐率 Web服务器的吞吐率是指其单位时间内所能处理的请求数。更关心的是服务器并发处理能力的上限即最大吞吐率。 Web服务器在实际工作中，其处理的Http请求包括对很多不同资源的请求即请求的url不一样。正因为这种请求性质的不同，Web服务器并发能力的强弱关键在于如何针对不同的请求性质设计不同的并发策略。有时候一台Web服务器要同时处理许多不同性质的
什么是进程，相信大家都知道什么是进程却很难解释清楚。百科中的解释是：进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。 实际上，可以理解为，进程是操作系统中的某个程序关于某个数据集合的一次运行活动。是操作系统动态执行的基本单元。操作系统以进程为基本单元进行资源分配和任务执行。
1.线程的概念 在linux操作系统下，线程的本质任然是进程。是轻量级的进程（light weight process）简称LWP，但线程与进程还是有很多的区别。
如果出现了很多的客户端连接，比如1000个，那么应用程序就会启用1000个进程或线程阻塞等待。此时会出现性能问题：
来源：IBM 译者：ljianhui 链接：blog.csdn.net/ljianhui/article/details/46718835 1.1 Linux进程管理 进程管理是操作系统的最重要的功能之一。有效率的进程管理能保证一个程序平稳而高效地运行。 Linux的进程管理与UNIX的进程管理相似。它包括进程调度、中断处理、信号、进程优先级、上下文切换、进程状态、进度内存等。 在本节中，我们将描述Linux进程管理的基本原理的实现。它将更好地帮助你理解Linux内核如何处理进程及其对系统性能的影响。
查看你的httpd使用了哪种模式： /usr/local/apache2/bin/httpd -V |grep 'Server MPM' 使用哪种模式，需要在编译的时候指定 --with-mpm=prefork|worker|event 当然也可以编译的时候，让三者都支持： --enable-mpms-shared=all 然后在配置文件中，修改 LoadModule mpm_worker_module modules/mpd_mpm_worker.so 2.2版本默认为worker，2.4版本默认为eve
透明巨页(Transparent hugepage, THP)特性自动化了创建和管理巨页的任务。内核守护进程(khugepage)在后台运行，将空闲页面拼接在一起形成/free大页面。
引用一句经典的话：“UNIX下一切皆文件”。 文件是一种抽象机制，它提供了一种方式用来存储信息以及在后面进行读取。
有一个项目对实时性要求比较高，于是在linux内核上打了RT_PREEMPT补丁。
本文为IBM RedBook的Linux Performanceand Tuning Guidelines的1.1节的翻译 原文地址：http://www.redbooks.ibm.com/redpapers/pdfs/redp4285.pdf 原文作者：Eduardo Ciliendo, Takechika Kunimasa, Byron Braswell 1.1 Linux进程管理 进程管理是操作系统的最重要的功能之一。有效率的进程管理能保证一个程序平稳而高效地运行。 Linux的进程管理与UNIX的进
Linux进程管理 进程管理是操作系统的最重要的功能之一。有效率的进程管理能保证一个程序平稳而高效地运行。 Linux的进程管理与UNIX的进程管理相似。它包括进程调度、中断处理、信号、进程优先级、上下文切换、进程状态、进度内存等。 在本节中，我们将描述Linux进程管理的基本原理的实现。它将更好地帮助你理解Linux内核如何处理进程及其对系统性能的影响。 什么是进程？ 一个进程是一个运行在处理器的程序的一个实例。该进程使用Linux内核能够处理的任何资源来完成它的任务。 所有运行在Linux操作系统中
workerman使用pcntl_fork()来实现master/worker的多进程模型，每个worker进程通过使用stream_socket_server()函数来创建socket，由于fork创建的worker进程具备亲缘关系，所以不同的worker进程可以对相同的端口监听；不同worker进程监听相同的socket，在该socket存在事件时，所有监听该socket的worker进程会被唤醒，所有worker进程对socket资源进行抢占式处理，但最终只有一个worker进程可以对socket进行accept；在这个过程中就存在n-1个worker进程是无效调度的，仅仅只是被唤起了然后抢占失败并再次入眠。
nginx 使用的 epoll 是非阻塞的，但不是异步IO。 glibc 的 aio 有 bug , kernel 的 aio 只能以 O_DIRECT 方式做直接 IO , libeio 也是 beta 阶段。epoll 是成熟的，但是 epoll 本身是同步的。Linux 上目前没有像 IOCP 这样的成熟异步 IO 实现。
每个进程有自己的地址空间，保存进程映像，控制一些资源(文件，I/O设备)，有状态、优先级、调度
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。
注意：大多线程是模拟出来的（感官上的多线程同步），真正的多线程指的是有多个CPU/核。
进程（process）和线程（thread）是操作系统的基本概念，但是它们比较抽象，不容易掌握。
事实上大部分程序员并没有系统化的学习过，也有很多人并没有机会好好运用它。所以，如果拉一个工作多年的程序员讨论，对方未必能说出个所以然。
最重要的是找到哪些线程在消耗CPU，通过线程栈定位到问题代码 如果没有找到个别线程的CPU使用率特别高，考虑是否线程上下文切换导致了CPU使用率过高。
现代大型高性能网站诸如淘宝，京东，微博，FB，知乎等等，网站架构涉及很多知识。像业务分层，软件分割模块化，分布式部署，集群服务器，负载均衡等技术可以帮助架构师将一个大的复杂的问题切分成小的简单的问题。这篇文章着眼于解决这些切好的小问题上，单机上有哪些编程实践或者模型可以很好的做到高并发。本人web开发小白一枚，写文章是想梳理自己的思路，求得大牛斧正，希望各位多多批判。文章的内容大多来自网上的阅读加上些自己的理解，文末附上参考阅读的文章。 一个极简高并发模型 因为有数年的嵌入式领域的经验，先说一下我认为的比较
在操作系统中，我们可以选择进程、线程、协程作为我们的基本并发单元。那么，具体来说，每种选型都有什么特点呢？以下是对他们全面的综述。
在本文中，传统UNIX fork之后，我给出传统的UNIX fork在Linux内核中的变体clone系统调用的精彩。
Redis提供了将数据定期自动持久化至硬盘的能力，包括RDB和AOF两种方案，两种方案分别有其长处和短板，可以配合起来同时运行，确保数据的稳定性。
1 C10K问题 大家都知道互联网的基础就是网络通信，早期的互联网可以说是一个小群体的集合。互联网还不够普及，用户也不多。一台服务器同时在线100个用户估计在当时已经算是大型应用了。所以并不存在什么C10K的难题。互联网的爆发期应该是在www网站，浏览器，雅虎出现后。最早的互联网称之为Web1.0，互联网大部分的使用场景是下载一个Html页面，用户在浏览器中查看网页上的信息。这个时期也不存在C10K问题。 Web2.0时代到来后就不同了，一方面是普及率大大提高了，用户群体几何倍增长。另一方面是互联网不再是单
如果程序直接引用物理地址，可能导致内存只能使用一个程序。因为其他程序也运行的话，可能会直接占用前一个程序的物理地址。
电话面试被问到go的协程，曾经的军伟也问到过我协程。虽然用python时候在Eurasia和eventlet里了解过协程，但自己对协程的概念也就是轻量级线程，还有一个很通俗的红绿灯说法：线程要守规则，协程看到红灯但是没有车仍可以通行。现在总结各个资料，从个人理解上说明下 进程 线程 轻量级进程 协程 go中的goroutine 那些事儿。 一、进程 操作系统中最核心的概念是进程，分布式系统中最重要的问题是进程间通信。 进程是“程序执行的一个实例” ，担当分配系统资源的实体。进程创建必须分配一个完整的独立地址
简介 Linux内核中进程调度的核心是选择哪个任务在哪个CPU上运行，解决各个进程之间能够公平的共享CPU资源，同时需要确认进程需要占用CPU时间，确定下一个需要运行的进程。负载均衡的核心是各个CPU之间空闲和繁忙不均衡，提供系统整体的计算吞吐量。 每个CPU上会运行一个进程的调度队列，在系统运行过程中可能会出现一个CPU上的任务多，另外一个CPU上的任务少的情况，这就需要将繁忙的CPU将任务转移到空间处理器上从而避免某些CPU负载不够的情况. 📷 一个NUMA计算机可以拥有多个Node,一个Node可以有
早在LINUX2.2内核中。并不存在真正意义上的线程，当时Linux中常用的线程pthread实际上是通过进程来模拟的，也就是同过fork来创建“轻”进程，并且这种轻进程的线程也有个数的限制：最多只能有4096和此类线程同时运行。 2.4内核消除了个数上的限制，并且允许在系统运行中动态的调整进程数的上限，当时采用的是Linux Thread 线程库，它对应的线程模型是“一对一”，而线程的管理是在内核为的函数库中实现，这种线程得到了广泛的应用。但是它不与POSIX兼容。另外还有许多诸如信号处理，进程ID等方面的问题没有完全解决。 相似新的2.6内核中，进程调度通过重新的编写，删除了以前版本中的效率不高的算法，内核框架页也被重新编写。开始使用NPTL(Native POSIX Thread Library)线程库，这个线程库有以下几个目标： POSIX兼容，都处理结果和应用，底启动开销，低链接开销，与Linux Thread应用的二进制兼容，软硬件的可扩展能力，与C++集成等。 这一切是2.6的内核多线程机制更加完备。
高性能的服务器，不一定是多线程实现的，也就是说多线程不一定比单线程效率高，这得分具体的情况。以redis为例，核心处理请求的线程只有一个，所以我们常常理解其仅仅只有一个线程，但准确来说其实并不是单线程的，比如日志的备份需要单独的fork一个进程或者线程去做备份等，那么redis何来单线程还能达到如此10万+的qps呢？其实这取决于具体的实现，redis采用了基于高性能Reactor的IO多路复用的模式+内存数据结构+单线程处理网络请求这几块，决定了其性能高的原因。
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