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。
廖威雄，目前就职于珠海全志科技股份有限公司从事linux嵌入式系统(Tina Linux)的开发，主要负责文件系统和存储的开发和维护，兼顾linux测试系统的设计和持续集成的维护。
典型的UNIX系统都支持一个进程创建多个线程(thread)。在Linux进程基础中提到，Linux以进程为单位组织操作，Linux中的线程也都基于进程。尽管实现方式有异于其它的UNIX系统，但Linux的多线程在逻辑和使用上与真正的多线程并没有差别。 多线程 我们先来看一下什么是多线程。在Linux从程序到进程中，我们看到了一个程序在内存中的表示。这个程序的整个运行过程中，只有一个控制权的存在。当函数被调用的时候，该函数获得控制权，成为激活(active)函数，然后运行该函数中的指令。与此同时，其它的函数
就那七个张伟，他们有一个共用属性，钱包里的钱。这天，张伟A在吃喝的时候，发现钱给没了，原因是张伟B拿去捐款了，那就很尴尬了。为了避免这种情况，怎么办？他们商量了一下，给钱包上个锁，是吧，谁要用谁上锁。上了锁谁都别用，用完再解锁，大家再用。 但是呢？今天张伟A在吃饭之前，看了下钱包，钱还够，但是总不能这会儿把钱包锁了吧，吃个饭那么久，别人都不要用了吗？所以他就没锁。就在这档口，张伟C买了个王者荣耀新出的皮肤，完了，我们可怜的张伟A要结账的时候，没钱了，又要刷盘子了。 所以说，这个锁啊，并不能百分百的就保证线程的安全。 像这种情况啊，那怎么办？那就在吃饭结账的时候看一眼有没有钱，没钱那就吃慢点，等着钱包的钱又有了再说。 这是操作系统的资源调度算法，拿来举个例子说线程安全。
多线程编程是一种利用操作系统的多任务处理机制，以实现程序并发执行的编程模型。在Linux环境下，使用线程可以充分利用多核处理器的优势，提高程序的性能。然而，多线程编程涉及到共享资源的访问，需要特别注意资源同步问题，以避免竞态条件和数据不一致性。
最近Rust For Linux的项目，随着Rust的火爆也开始逐渐升温，但是谷歌的强烈支持以及rCore OS、Redox等各种Rust操作系统项目的经验积累，Rust想进入到Linux的真正核心，也还是有很长的路要走，之前笔者已经撰文对于Rust在汇编支持、panic和alloc等系统操作等方面的问题进行过简要说明了。这里再对于Rust进入到Linux内核的最大拦路虎-也就是内存模型方面的问题，做一下介绍。
关于linux中线程的知识：https://blog.csdn.net/wucz122140729/article/details/98588567 关于linux中线程同步的知识：https://blog.csdn.net/wucz122140729/article/details/98589012 linux线程是由进程模拟，和进程没有什么本质上的区别，相比于进程，线程在使用上便利很多，线程之间可以共享数据，但这也带来了一系列的问题。在我们在一个线程中对一个数据进行操作时，有时不希望别的线程修改数据
今天我们就来爬爬这个网站 https://tu.enterdesk.com/ 这个网站能爬的资源还是很多的，但我就写一个例子，其他的可以根据思路去写。
这些多线程的问题，有些来源于各大网站、有些来源于自己的思考。可能有些问题网上有、可能有些问题对应的答案也有、也可能有些各位网友也都看过，但是本文写作的重心就是所有的问题都会按照自己的理解回答一遍，不会去看网上的答案，因此可能有些问题讲的不对，能指正的希望大家不吝指教。
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全局解释器锁（Global Interpreter Lock）是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得在同一进程内任何时刻仅有一个线程在执行。常见例子有CPython（JPython不使用GIL）与Ruby MRI。
python的代码执行由python虚拟机（也叫解释器主循环，CPython版本）来控制，python在设计之初就考虑到在解释器的主循环中，同时只有一个线程在运行。即在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。对python虚拟机访问的控制由全局解释锁GIL控制，正是这个锁来控制同一时刻只有一个线程能够运行。
线程（thread）技术早在60年代就被提出，但真正应用多线程到操作系统中去，是在80年代中期，solaris是这方面的佼佼者。传统的Unix也支持线程的概念，但是在一个进程（process）中只允许有一个线程，这样多线程就意味着多进程。现在，多线程技术已经被许多操作系统所支持，包括Windows/NT，当然，也包括Linux。 为什么有了进程的概念后，还要再引入线程呢？使用多线程到底有哪些好处？什么的系统应该选用多线程？我们首先必须回答这些问题。 使用多线程的理由之一是和进程相比，它是一种非常”节俭”的多任务操作方式。我们知道，在Linux系统下，启动一个新的进程必须分配给它独立的地址空间，建立众多的数据表来维护它的代码段、堆栈段和数据段，这是一种”昂贵”的多任务工作方式。而运行于一个进程中的多个线程，它们彼此之间使用相同的地址空间，共享大部分数据，启动一个线程所花费的空间远远小于启动一个进程所花费的空间，而且，线程间彼此切换所需的时间也远远小于进程间切换所需要的时间。据统计，总的说来，一个进程的开销大约是一个线程开销的30倍左右，当然，在具体的系统上，这个数据可能会有较大的区别。 使用多线程的理由之二是线程间方便的通信机制。对不同进程来说，它们具有独立的数据空间，要进行数据的传递只能通过通信的方式进行，这种方式不仅费时，而且很不方便。线程则不然，由于同一进程下的线程之间共享数据空间，所以一个线程的数据可以直接为其它线程所用，这不仅快捷，而且方便。当然，数据的共享也带来其他一些问题，有的变量不能同时被两个线程所修改，有的子程序中声明为static的数据更有可能给多线程程序带来灾难性的打击，这些正是编写多线程程序时最需要注意的地方。 除了以上所说的优点外，不和进程比较，多线程程序作为一种多任务、并发的工作方式，当然有以下的优点： 1) 提高应用程序响应。这对图形界面的程序尤其有意义，当一个操作耗时很长时，整个系统都会等待这个操作，此时程序不会响应键盘、鼠标、菜单的操作，而使用多线程技术，将耗时长的操作（time consuming）置于一个新的线程，可以避免这种尴尬的情况。 2) 使多CPU系统更加有效。操作系统会保证当线程数不大于CPU数目时，不同的线程运行于不同的CPU上。 3) 改善程序结构。一个既长又复杂的进程可以考虑分为多个线程，成为几个独立或半独立的运行部分，这样的程序会利于理解和修改。 下面我们先来尝试编写一个简单的多线程程序。
java多线程分类中写了21篇多线程的文章，21篇文章的内容很多，个人认为，学习，内容越多、越杂的知识，越需要进行深刻的总结，这样才能记忆深刻，将知识变成自己的。这篇文章主要是对多线程的问题进行总结的，因此罗列了40个多线程的问题。
一个可能在很多人看来很扯淡的一个问题：我会用多线程就好了，还管它有什么用？在我看来，这个回答更扯淡。所谓"知其然知其所以然"，"会用"只是"知其然"，"为什么用"才是"知其所以然"，只有达到"知其然知其所以然"的程度才可以说是把一个知识点运用自如。OK，下面说说我对这个问题的看法：
本文主要讲解了如何通过Java实现高并发、任务执行时间短的业务，以及对于业务执行时间长的情况如何进行优化。主要包括了线程池的使用、任务的拆分和异步执行等方面的内容。
源 / 架构师小秘圈 文 / 五月的仓颉 1、多线程有什么用？ 一个可能在很多人看来很扯淡的一个问题：我会用多线程就好了，还管它有什么用？在我看来，这个回答更扯淡。所谓"知其然知其所以然"，"会用"只是"知其然"，"为什么用"才是"知其所以然"，只有达到"知其然知其所以然"的程度才可以说是把一个知识点运用自如。OK，下面说说我对这个问题的看法： （1）发挥多核CPU的优势 随着工业的进步，现在的笔记本、台式机乃至商用的应用服务器至少也都是双核的，4核、8核甚至16核的也都不少见，如果是单线程的
在看完《Java多线程编程核心技术》与《Java并发编程的艺术》之后,对于多线程的理解到了新的境界. 先拿如下的题目试试手把.
本次给大家介绍Python的多线程编程，标题如下： Python多线程简介 Python多线程之threading模块 Python多线程之Lock线程锁 Python多线程之Python的GIL锁 Python多线程之ThreadLocal 多进程与多线程比较 多进程与多线程比较之执行特点 多进程与多线程比较之切换 多进程与多线程比较之计算密集型和IO密集型 Python多线程简介 一个进程由若干个线程组成，在Python标准库中，有两个模块thread和threading提供调度线程的接口。介于thre
本文主要讲解了高并发、任务执行时间短的业务怎样使用线程池，包括线程池的创建、线程池中线程数目的设置、任务提交、线程池的拒绝策略以及线程池的关闭。此外，还介绍了线程池的线程模型、线程池的线程状态以及线程池的线程调度策略。最后，作者分享了一些自己在实际开发中遇到的问题和解决方法。
原文地址：http://www.cnblogs.com/xrq730/p/5060921.htm
大家应该都知道，python有一个GIL（全局解释器锁），用于控制多线程的并发行为。 注：GIL不是必须的，可以通过对每个资源单独加锁的方式去掉GIL，也就是将GIL换成更细粒度的锁。
作者：五月的仓颉 来自：cnblogs.com/xrq730/p/5060921.html 1、多线程有什么用？ 一个可能在很多人看来很扯淡的一个问题：我会用多线程就好了，还管它有什么用？在我看来，这
网上看了很多的嵌入式学习路线，有的比较片面，有的为了博人眼球东拼西凑，几乎把整个行业用得着用不着的技术都写上去了，没有侧重点，简直是劝退指南，还有的纯粹是打广告卖板子招生。
通过对线程与线程控制的相关知识点的编程学习和锻炼，培养学生们对线程相关实例问题的分析与解决能力。
linux下的 pthread 是一个整形，而 id 是一个自定义类型， get_id 即打印线程id
Java多线程分类中写了21篇多线程的文章，21篇文章的内容很多，个人认为，学习，内容越多、越杂的知识，越需要进行深刻的总结，这样才能记忆深刻，将知识变成自己的。这篇文章主要是对多线程的问题进行总结的，因此罗列了40个多线程的问题。
之前一直在看POSIX的多线程编程，上个周末结合自己的理解，写了一个基于Qt的用条件变量同步线程的例子。故此来和大家一起分享，希望和大家一起交流。
引入线程是为了更为精细粒度的分配CPU时间片，节省系统公共资源，更为充分和有效的配置有限运算能力
初学者在使用 多线程 并发执行任务时一定会遇到 并发访问的问题，最直观的感受就是每次运行得出的结果值大概率不一致，这种执行结果不一致的现象是非常致命，因为它具有随机性，即结果可能是对的，也可能是错的，无法可靠的完成任务，类似物理学神兽 薛定谔的猫
现在不管是大公司还是小公司，去面试都会问到多线程与并发编程的知识，大家面试的时候这方面的知识一定要提前做好储备。
谈到Redis缓存，我们描述其性能时会这么说：支持1万并发连接，几万QPS。而我们描述Nginx的高性能时，则会宣示：支持C10M（1千万并发连接），百万级QPS。Nginx用C语言开发，而Redis是用同一家族的C++语言开发的，C与C++在性能上是同一级数的。Redis与Nginx同样使用了事件驱动、异步调用、Epoll这些机制，为什么Nginx的并发连接会高出那么多呢？（本文不讨论Redis分布式集群）
线程存在于进程当中，是操作系统调度执行的最小单位。说通俗点线程就是干活，多线程也就是同时可以干不同的活而且还不会互相打扰，线程并没有自己的独立空间。
豌豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟 来源：伯乐在线 原文：http://python.jobbole.com/87498/ 引言&动机 考虑一下这个场景，我们有10000条数据需要处理，处理每条数据需要花费1秒，但读取数据只需要0.1秒，每条数据互不干扰。该如何执行才能花费时间最短呢？ 在多线程(MT)编程出现之前，电脑程序的运行由一个执行序列组成，执行序列按顺序在主机的中央处理器(CPU)中运行。无论是任务本身要求顺序执行还是整个程序是由多个子任务组成，程序都是按这种方式执行的
似乎有人不知道nodejs是支持多核的？v0.10 Cluster可以搭建nodejs多核服务。v0.12重写了Cluster，据说提升了非常大的性能。
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。
锁是一个常见的同步概念，我们都听说过加锁（lock）或者解锁（unlock），当然学术一点的说法是获取（acquire）和释放（release）。
点击蓝字，关注我们 导言 splice pipe pool for splice pipe pool in HAProxy pipe pool in Go 小结 参考&延伸 导言 相信那些曾经使用 Go 写过 proxy server 的同学应该对 io.Copy()/io.CopyN()/io.CopyBuffer()/io.ReaderFrom 等接口和方法不陌生，它们是使用 Go 操作各类 I/O 进行数据传输经常需要使用到的 API，其中基于 TCP 协议的 socket 在使用上述接口和
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。
Python 既支持多进程，又支持多线程，本篇，我们看看如何编写这两种多任务程序。
很多同学都听说过，现代操作系统比如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等，都是支持“多任务”的操作系统。
原子操作就是在多线程程序中“最小的且不可并行化的”操作，意味着多个线程访问同一个资源时，有且仅有一个线程能对资源进行操作。通常情况下原子操作可以通过互斥的访问方式来保证，例如Linux下的互斥锁（mutex），Windows下的临界区（Critical Section）等。下面看一个Linux环境使用POSIX标准的pthread库实现多线程下的原子操作：
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。
这几天在做 学生考试系统，其中需要存储数据时要并发，然而我采用的sqlite3,小型数据库，导致了很多问题，特别是在多进程访问写的时候，特此分享给大家；
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代，每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求，以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网)，所以多线程也就很自然被Python语言支持。 (关于多线程的原理和C实现方法，请参考我之前写的Linux多线程与同步，要了解race condition
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