多线程python资源

多线程python资源相关知识

• Python 多线程、多进程 （三）之 线程进程对比、多进程

  一、多线程与多进程的对比在之前简单的提过，CPython中的GIL使得同一时刻只能有一个线程运行，即并发执行。并且即使是多核CPU，GIL使得同一个进程中的多个线程也无法映射到多个CPU上运行，这么做最初是为了安全着想，慢慢的也成为了限制CPython性能的问题。一个线程想要执行，就必须得到GIL，否则就不能拿到CPU资源。但是也不是说一个线程在拿到CPU资源后就一劳永逸，在执行的过程中GIL可能会释放并被其他线程获取，所以说其它的线程会与本线程竞争CPU资源，线程是抢占式执行的。具体可在 understand GIL中看到，传送门。多线程在python2中：当一个线程进行I/O的时候会释放锁，另外当ticks计数达到100（ticks可以看作是Python自身的一个计数器，也可对比着字节码指令理解，专门做用于GIL，每次释放后归零，这个计数可以通过 sys.setcheckinterval 来调整)。锁释放之后，就涉及到线程的调度，线程的锁进行，线程的切换。这是会消耗CPU资源，因此会造成程序性能问题和等
• Python 多进程与多线程

  图片来自 unsplash前言：为什么有人说 Python 的多线程是鸡肋，不是真正意义上的多线程？看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。问题：1、Python 多线程为什么耗时更长？2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？1 基础知识现在的 PC 都是多核的，使用多线程能充分利用 CPU 来提供程序的执行效率。1.1 线程线程是一个基本的 CPU 执行单元。它必须依托于进程存活。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个 CPU 执行时所需要的一串指令。1.2 进程进程是指一个程序在给定数据集合上的一次执行过程，是系统进行资源分配和运行调用的独立单位。可以简单地理解为操作系统中正在执行的程序。也就说，每个应用程序都有一个自己的进程。每一个进程启动时都会最先产生一个线程，即主线程。然后主线程会再创建其他的子线程。1.3 两者的区别线程必须在某个进行中执行。一个进程可包含多个线程，其中有且只有一个主线程。多线程共享同个地址空间、打开
• python 进程、线程 （二）

  一、多线程与多进程的对比在python 进程、线程 (一)中简单的说过，CPython中的GIL使得同一时刻只能有一个线程运行，即并发执行。并且即使是多核CPU，GIL使得同一个进程中的多个线程也无法映射到多个CPU上运行，这么做最初是为了安全着想，慢慢的也成为了限制CPython性能的问题。就像是一个线程想要执行，就必须得到GIL，否则就不能拿到CPU资源。但是也不是说一个线程在拿到CPU资源后就一劳永逸，在执行的过程中GIL可能会释放并被其他线程获取，所以说其它的线程会与本线程竞争CPU资源。在understand GIL：http://www.dabeaz.com/python/UnderstandingGIL.pdf中有关于GIL释放和GIL的概要。多线程在python2中：当一个线程进行I/O的时候会释放锁，另外当ticks计数达到100（ticks可以看作是Python自身的一个计数器，也可对比着字节码指令理解，专门做用于GIL，每次释放后归零，这个计数可以通过 sys.setcheckinte
• Python并发编程系列之多线程

  1 引言　　上一篇博文详细总结了Python进程的用法，这一篇博文来所以说Python中线程的用法。实际上，程序的运行都是以线程为基本单位的，每一个进程中都至少有一个线程（主线程），线程又可以创建子线程。线程间共享数据比进程要容易得多（轻而易举），进程间的切换也要比进程消耗CPU资源少。　　线程管理可以通过thead模块（Python中已弃用）和threading 模块，但目前主要以threading模块为主。因为更加先进，有更好的线程支持，且 threading模块的同步原语远多于thread模块。另外，thread 模块中的一些属性会和 threading 模块有冲突。故，本文创建线程和使用线程都通过threading模块进行。　　threading模块提供的类： Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local。　　threading 模块提供的常用方法：　　threading.currentThr

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• PHP开发晋升课程 BAT资深工程师解析Tp5+Tp6底层源码 为解决大家对于TP框架底层源码的学习问题。singwa老师在本门课程为大家一步步分析ThinkPHP的底层源码，在分析的过程中，逐步提升技术水平。轻松应对不同的TP版本和不同的框架，掌握课程所授内容，可基本达到百度T5的水平。

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• 3.1 线程池隔离实现服务资源隔离 通过对处理项目中的工作线程的隔离，来避免工作线程处理接口时所产生的阻塞行为，从而保证工作线程可以顺利地调用接口来满足业务需要。而隔离工作线程的方式，就是为每个接口分配一个线程池，并在线程池中维护一定数量的线程，这样，当上述的接口 2 发生服务资源等待时，由于每个接口都分配了不同的线程池，所以不会影响到后续的 3 4 5 接口，如下图所示：线程池隔离实现原理可以看到，由于为每个服务接口均分配了不同的线程池，所以在接口 2 出现服务等待时，并不会影响后续接口的调用，从而保证了业务的顺利进行。我们继续以 hello 方法为例，来看如何实现线程池隔离。@RequestMapping(value = "hello", method = RequestMethod.GET)@HystrixCommand(threadPoolKey = "HelloHystrix", threadPoolProperties = { @HystrixProperty(name = "coresize", value = "2"), @HystrixProperty(name = "allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize", value = "true"), @HystrixProperty(name = "maximumSize", value = "2"), @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "2")})@ResponseBodypublic String hello() throws InterruptedException { return "helloWorld";}代码解释：第 2 行，我们通过配置 HystrixCommand 注解的 threadPoolKey 属性来为本接口分配一个名称为 HelloHystrix 的线程池。第 3 行，我们通过配置 threadPoolProperties 中的参数属性，来维护 HelloHystrix 线程池中的核心线程数量、最大线程数量。通过添加上述注解并配置其中的属性，我们就可以通过线程池隔离的方式来实现服务资源隔离。Tips: 线程池中的线程数量，一定要根据该接口所实现的业务需求来设置，设置过多，则会浪费资源空间，设置过少，则不能支撑业务需要，所以配置线程数量一定要谨慎。
• 6. 线程安全问题 谈到线程安全问题，我们先说说什么是共享资源。共享资源：所谓共享资源，就是说该资源被多个线程所持有或者说多个线程都可以去访问该资源。线程安全问题是指当多个线程同时读写一个共享资源并且没有任何同步措施时，导致出现脏数据或者其他不可预见的结果和问题。对于线程安全问题，在进行实际的开发操作过程中，我们要分析一下几点内容，确保多线程环境下的线程安全问题。确定是否是多线程环境：多线程环境下操作共享变量需要考虑线程的安全性；确定是否有增删改操作：多线程环境下，如果对共享数据有增加，删除或者修改的操作，需要谨慎。为了保证线程的同步性，必须对该共享数据进行加锁操作，保证多线程环境下，所有的线程能够获取到正确的数据。如生产者与消费者模型，售票模型；多线程下的读操作：如果是只读操作，对共享数据不需要进行锁操作，因为数据本身未发生增删改操作，不会影响获取数据的准确性。
• 3. 什么是线程死锁 定义：死锁是指两个或两个以上的线程在执行过程中，因争夺资源而造成的互相等待的现象，在无外力作用的情况下，这些线程会一直相互等待而无法继续运行下去。如上图所示死锁状态，线程 A 己经持有了资源 2，它同时还想申请资源 1，可是此时线程 B 已经持有了资源 1 ，线程 A 只能等待。反观线程 B 持有了资源 1 ，它同时还想申请资源 2，但是资源 2 已经被线程 A 持有，线程 B 只能等待。所以线程 A 和线程 B 就因为相互等待对方已经持有的资源，而进入了死锁状态。
• 2. 什么是服务资源隔离 在我们正式介绍什么是服务资源隔离之前，我们先来了解一些前置的概念，这些概念是理解服务资源隔离的前提。进程与线程进程：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。在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。我们可以把进程理解为我们项目运行的载体，就比如我们乘坐的公交车，公交车相对于我们来说就是一个载体，来承载我们到达不同的目的地，进程就是如此，只不过在进程中被承载的是线程罢了。线程：线程（Thread）是操作系统能够进行运算调度的最小单位。我们可以把线程理解为，执行某一具体的计算机系统任务的执行者，比如在公交车中，负责开公交车的司机师傅就可以被当做一个线程。在一个进程中，可以存在多个线程，即在一辆公交车中可以存在多名乘客，他们分别都去往不同的目的地，但是，一个线程只能属于一个进程，不属于不同的两个进程，即一名乘客同一时刻只能乘坐一辆公交车，不可能在同一时刻乘坐两辆公交车。在理解了什么是进程与线程之后，我们来看一下在我们的 Web 项目中，进程与线程都是怎样存在的，以及他们之间的关系是怎样的。Web 项目中的进程与线程我们的每一个 Web 项目都可以被看作一个进程，且一个 Web 项目只能是一个进程。在我们的 Web 项目中，常规情况下只有两个线程，分别是主线程和工作线程，其中，主线程负责我们的项目启动以及一些项目初始化工作，而工作线程则主要负责项目中的请求处理与业务逻辑执行，项目中进程与线程的关系如下图所示：Java Web 项目中进程与线程的关系根据上图，我们可以这样理解：一个 Web 项目在计算机系统中就是一个进程，而在这个进程中，存在一个主线程和一个工作线程，并且主线程主要负责项目启动，而工作线程主要负责请求的处理。在理解了这个关系之后，让我们来看一下什么是服务资源隔离。服务资源隔离在介绍服务资源隔离之前，我们需要先了解什么是服务资源。服务资源一般来讲，指的是项目正常运行所需要的基础环境、基础设施、静态资源文件等内容，而对于 Web 项目来说，其项目本身即是一种服务资源，服务调用者通过调用项目提供的服务来满足他们的业务需求。而对于服务提供者来说，这些业务需求的实现在项目中一般就是我们所开发的接口，所以，在项目中所实现的业务接口即是我们这里所说的服务资源。那么，为什么需要把服务资源进行隔离呢？我们知道，正常情况下，在 Web 项目中只有一个工作线程，且这个工作线程负责接口请求的处理。在正常应用场景下，服务调用者会调用我们项目所提供的接口来满足业务需求，这里假设我们的一个 Web 项目中具有 5 个接口，服务调用者会根据业务顺序来调用我们的接口，如果一切顺利，则业务即可正常顺利地进行下去。但是，如果服务调用者在调用接口时，其中一个接口所需要处理的业务比较复杂，导致这个接口不能及时的结束，这就导致我们后续的接口调用只能等待，直到该接口处理完毕后才能继续向下执行，如果该接口一直不能处理完毕，则后续接口就会一直等待，从而影响业务的正常开展，这种现象就被称为服务资源等待，如下图所示：服务资源等待产生原理我们可以把上图中的工作线程访问理解为服务调用者，在服务调用者调用接口 2 时，由于接口 2 迟迟不能处理，导致接口 2 出现服务等待，并最终影响后续的接口 3、接口 4、接口 5 的调用，从而影响了业务的顺利进行。如果通过采取某种措施，使满足同一业务需求的不同服务资源间进行隔离，来有效缓解或解决服务资源等待问题，那么业务就可以正常顺利地开展下去，所以人们就提出了服务资源隔离的概念。
• 3.1 Python 源文件和 Python 源文件后缀 Python 程序由多条 Python 语句组成，如果包含很多行 Python 语句，可以将 Python 程序保存到一个文本文件中，该文本文件被称为 Python 源文件，Python 源文件的后缀名为 py，例如：test.py。下面讲解另一种运行 Python 程序的方法，以 Python 源文件名作为参数，在命令行中调用 python 命令执行该 Python 程序。
• 3. 单 Reactor 多线程模型 架构图说明：Reactor 通过 Select 监听客户端请求事件，受到事件之后它本身不负责处理，而是把事件转发出去；如果是建立连接请求，则由 Acceptor 进行处理；如果不是建立连接请求，则转发给 Handler 负责处理；Handler 也不负责处理具体的业务，而是通过 read () 方法读取数据，然后再次分发给线程池去进行处理；线程池会分配一个子线程去处理具体的业务，处理完成之后把结果返回给 Handler，并释放连接给连接池。模式的优点：可以充分的利用多核 CPU 的资源，提高处理任务的性能；把业务处理从整个模型中剥离并丢给线程池去处理，避免某个业务处理或者某次业务处理太慢导致其他业务处理受到影响；相比传统 I/O 堵塞模型，如果一旦没有客户端发起请求，那么线程池将不会处于堵塞状态，而是释放并且可以处理其他的业务，对于性能调优来说，最宝贵的就是线程资源，一旦线程资源得不到释放，整个应用将会卡掉。模式的缺点：多线程之间的数据共享和访问比较复杂，比如：Handler 给 Worker 线程分发数据；Reactor 处理所有事件的监听、转发、响应，都是单线程，在高并发的情况下，负责处理业务的 Worker 可能正常，但是 Reactor 就会容易遇到性能瓶颈；Reactor 如果一旦出现故障，那么整个通讯就会故障。通过以上的分析，其实也是不推荐使用这种模式，除非客户端数量比较少，类似局域网内部的项目，但是我们还是需要了解整个模型是如何演变过来的，而不是一上来就讲解最好的那个方案。只有把整个演变过程了解了，我们才能更好的了解整个线程模型可能存在的性能瓶颈在哪里。

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