而实际上，在Linux中，进程不止一个执行流，而是可能会有几个或很多个。同一个进程中，每一个执行流都指向同一个虚拟地址空间，由操作系统创建。即在完整的进程中，进程包括：若干个执行流，虚拟地址空间，页表，以及存在物理内存中属于该进程的数据和代码。
首先要实现多任务，我们需要设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务。因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Wroker。
计算机操作系统诞生至今，已经出现了很多的操作系统，操作系统是计算机与人中间的缓冲部分，人是通过操作系统来编写程序控制机器。目前的操作系统大概可以分为以下几种类型
相同的代码，为何有时候多线程会比单线程慢，有时又会比单线程快？ 这主要跟运行的代码有关： 1、 CPU密集型代码 (各种循环处理、计数等等 )，在这种情况下，由于计算工作多， ticks计数很快就会达到 100阈值，然后触发 GIL的释放与再竞争 （多个线程来回切换当然是需要消耗资源的），所以 python下的多线程遇到 CPU密集型代码时，单线程比多线程效率高。 IO密集型代码 (文件处理、网络爬虫等 )，多线程能够有效提升效率 (单线程下有 IO操作会进行 IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在 线程 A等待时，自动切换到线程 B，可以不浪费 CPU的资源，从而能提升程序执行效率 )。
在打算写这篇多线层底层实现机制的时候，突然发现自己对于计算机竟然懂得这么表面，对于CPU的工作原理都不完全清楚，于是又转头查看了一些CPU相关的资料。也不敢钻的太深，怕自己迷路...，其中如有错误，望知道的朋友在下面留言评论，我会及时更新的。
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载，这就是所
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个 CPU、多台服务器来分担负载，这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单，但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序，往往都是以一个 CPU，一块内存为基础来设计的，所以要让多个程序同时运行，并且协调运作，这需要更多的底层工作。
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）
进程表（process table），也称进程控制块（PCB），是由操作系统维护的，每个进程占用其中一个表项。该表项包含了操作系统对进程进行描述和控制的全部信息，从而保证该进程换出后再次启动时，就像从未中断过一样。
多线程应用实际上和多进程类似，只不过将一个请求分配一个进程换成了一个请求分配一个线程。线程对比进程更轻量，在系统资源占用上更少，上下文切换（ps：所谓上下文切换，稍微解释一下：单核心CPU的情况下同一时间只能执行一个进程或线程中的任务，而为了宏观上的并行，则需要在多个进程或线程之间按时间片来回切换以保证各进、线程都有机会被执行）的开销也更小；同时线程间更容易共享内存，便于开发
进程: 进程是操作系统的概念. 每当我们执行一个程序时,对于操作系统来讲就创建了一个进程. 在这个过程中,伴随着资源的分配和释放. 可以认为进程是一个程序的一次执行过程.
在上下文切换过程中，CPU 会停止处理当前运行的程序，并保存当前程序运行的具体位置以便之后继续运行。
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不知从几何起，可能是大三那年的操作系统考试，也可能是刚经历完的秋招，这些概念总是迷迷糊糊，可能自己回答的和其他人的答复也差不多，并没有什么亮点，通常都会以：「我们换个题」的方式结束，有时候也挺尴尬的。我们不妨看看这样几个题应该怎么去回答
程序在没有跳转语句的前提下，都是由上至下依次执行，那现在想要设计一个程序，边打游戏边听歌，怎么设计？ 要解决上述问题,咱们得使用多进程或者多线程来解决.
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
在原生 PHP 中并没有并发的概念，所有的操作都是串行执行的、同步阻塞的，这也是很多人诟病 PHP 性能的原因，但是不支持并发编程的好处也是显而易见的：保证了 PHP 的简单性，开发者不必考虑并发引入的线程安全，也不需要在编程时权衡是否需要通过加锁来保证某个操作的原子性，也没有线程间通信问题，鱼和熊掌不可得兼，你不可能既要上手简单又要高性能，实际上，90%以上公司的业务和场景根本对性能没有那么高的要求，传统的 Nginx + PHP-FPM 完全以胜任了，如果非要在 PHP 中实现异步和并发编程，推荐使用 Swoole 扩展来解决（实际上，Swoole 实现并发编程的协程功能正是借鉴了 Go 语言的协程实现机制）。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
并发问题一直是Java领域的高阶问题，要想掌握它不仅需要了解JVM的内存模型，更需要对计算机底层硬件有深入的理解。本文主要探讨下Java并发安全问题的根源所在，通过对根源问题对探究，加深对于Java并发安全的理解。
是指一个内存中运行的应用程序，每个进程都有一个独立的内存空间，一个应用程序可以同时运行多个进程；进程也是程序的一次执行过程，是系统运行程序的基本单位；系统运行一个程序即是一个进程从创建、运行到消亡的过程。
前言 当我们使用计算机时，可以同时做许多事情，例如一边打游戏一边听音乐。这是因为操作系统支持并发任务，从而使得这些工作得以同时进行。 那么提出一个问题：如果我们要实现一个程序能一边听音乐一边玩游戏怎
单核就是CPU集成了一个运算核心，在工作期间只能执行某一个程序，处理多个程序时，只能分时处理。现在推出的CPU基本没有单核CPU了。
程序在没有流程控制的前提下，代码都是从上而下逐行依次执行的。基于这样的机制，如果我们使用程序来实现边打游戏，边听音乐的需求时，就会很困难；因为按照执行顺序，只能从上往下依次执行；同一时刻，只能执行听音乐和打游戏的其中之一。
这个系列，主要记录java中一个非常重要的知识点--多线程，系列1主要理清一些基本的相关概念，引入多线程。
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：
并发与并行的区别： 1.并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生；而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔发生。 2.并行是不同实体上的多个事件，并发是多个实体的不同事件 3.并行是多个处理器同时处理多个任务，并发是一个处理器“同时“处理多个任务 并发的同时是指宏观上的同时： 在同一时刻只能有一条指令执行，但多个进程指令被快速的轮换执行，使得在宏观上具有多个进程同时执行的效果，但在微观上并不是同时执行的，只是把时间分成若干段，使多个进程快速交替的执行。 小科普 而在多个 CPU 系统中，则这些可以并发执行的程序便可以分配到多个处理器上（CPU），实现多任务并行执行， 即利用每个处理器来处理一个可以并发执行的程序，这样多个程序便可以同时执行。目前电脑市场上说的多核 CPU，便是多核处理器，核 越多，并行处理的程序越多，能大大的提高电脑运行的效率。
相信多线程各位大佬都用过，不管是在单核cpu还是多核cpu上都可以执行，但是多线程是同时执行多个线程的吗？
面试中经常会被问到高性能服务模型选择对比，以及如何提高服务性能和处理能力，这其中涉及操作系统软件和计算机硬件知识，其实都是在考察候选人的基础知识掌握程度，但如果没准备的话容易一头雾水，这次带大家从头到尾学习一遍，学完这一篇再也不怕面试官刨根问底了！
大家都知道多线程可以提高程序整体执行效率，但是为什么多线程可以执行效率呢？线程是越多越好吗？如何估算线程数以使程序执行吞吐量达到最优呢？
多线程 多线程(multiple thread)是计算机实现多任务并行处理的一种方式。 在单线程情况下，计算机中存在一个控制权，并按照顺序依次执行指令。单线程好像是一个只有一个队长指挥的小队，整个小队
并发 曾经我作为一个不是很爱学习的孩子，在上学的时候经常做这样的事情：在数学课上补物理作业，数学课听懂了，物理作业也上交了。不谦虚的说，我是具备这样的能力，但很可惜没用对地方。
CPU密集型，也叫计算密集型，一般是指服务器的硬盘、内存硬件性能相对CPU好很多，或者使用率低很多。系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成，几乎没有阻塞（等待I/O的实时间）时间，而CPU一直有大量运算要处理，因此CPU负载长期过高。
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？
进程是指运行中的应用程序，每个进程都有自己独立的地址空间(内存空间)。比如用户点击桌面的IE浏览器，就启动了一个进程，操作系统就会为该进程分配独立的地址空间。当用户再次点击IE浏览器，又启动了一个进程，操作系统将为新的进程分配新的独立的地址空间。多进程就是“多任务”，就像使用电脑时同时打开浏览器上网、打开播放器听歌、后台还默默运行着杀毒软件一样。现代操作系统如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等都支持多进程，每启动一个进程，操作系统便为该进程分配一个独立的内存空间。
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。
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
简而言之，因为CPython的内存管理不是线程安全的，所以需要加一个全局解释锁来保障Python内部对象是线程安全的。
当我们使用计算机时，可以同时做许多事情，例如一边打游戏一边听音乐。这是因为操作系统支持并发任务，从而使得这些工作得以同时进行。
软件的核心载体是程序代码，软件开发的主要工作产出也是代码，但是代码被存储在磁盘上本身没有价值，软件要想实现价值，代码就必须运行起来。那么代码是如何运行的？在运行中可能会出现什么样的问题？
如果我们选择多个单核CPU，那么每一个CPU都需要有较为独立的电路支持，有自己的Cache，而他们之间通过板上的总线进行通信。
Golang 的特色之一就是 goroutine ，使得程序员进行并发编程更加方便，适合用来进行服务器编程。作为后端开发工程师，有必要了解并发编程面临的场景和常见的解决方案。一般情况下，是怎样做高并发的编程呢？有那些经典的模型呢？
在《阿里巴巴 Java 开发手册》“并发处理”这一章节，明确指出线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显示创建线程。
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？ 有同学可能知道答案，因为 Python 中臭名昭著的 GIL。 那么 GIL 是什么？为什么会有 GIL？多线程真的是鸡肋吗？ GIL 可以去掉吗？带着这些问题，我们一起往下看，同时需要你有一点点耐心。 多线程是不是鸡肋，我们先做个实验，实验非常简单，就是将数字 “1亿” 递减，减到 0 程序就终止，这个任务如果我们
要了解并发编程，首先要懂得与并行这个概念进行区分。并行是指两个事件同时进行，并发是CPU切换速度快，看起来像是每个任务同时进行一样。多线程是实现并发编程的一种方式，假设一个场景，在广州地铁高峰时段，一群人涌进地铁里，在不同的闸机口刷卡进去。在这个场景里，进地铁就是任务，每个人可以看出是并发的，而多个刷卡闸机口就是多线程。
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