多线程机制对于多线程
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多线程机制对于多线程相关知识
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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
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Java多线程(1)开启线程的三种方式?继承Thread类,重写run(),调用start;实现Runnable接口,复写run(),将Runnable子类对象传递给Thread类对象,调用start;创建FutureTask对象,创建Callable子类对象。重写call(相当于run)方法,将其传递给FutureTask对象(相当于一个Runnable)。创建Thread类对象,将FutureTask对象传递给Thread对象。调用start方法开启线程。这种方式可以获得线程执行完之后的返回值。run()和start()方法区别run()是一个普通方法,多线程中可以多次调用,start()开启一个线程。jvm内部机制规定在调用start()开启线程时,会自动调用run().如何控制某个方法允许并发访问线程的个数?创建一个Semaphore对象,初始化访问线程的个数,在线程开始时通过acquire()请求信号,线程完成时release()释放信号即可控制访问线程的个数。Java中wait和seelp方法的不同sleep()属
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Python多线程----线程池Python多线程----线程池 需求:假设我们现在有一个多线程项目,每有一个用户连接进来,我们的服务器就会创建一个线程。而我们的服务器最多能够承载100个线程,再多就会崩溃。为了防止恶意用户伪装真实用户构建大量的访问来让我们的服务器崩溃,现在需要对线程数量进行限制,一共只有100个线程,并且当一个用户访问结束以后线程会自动归还,等待下一个用户访问。如果100个线程全部被占用则101个用户进入阻塞时间,直到某一个用户退出,线程得到释放,101个用户才能被通行。 不难看出上面的需求
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Python并行编程(二):多线程锁机制利用Lock与RLock实现线程同步什么是锁机制? 要回答这个问题,我们需要知道为什么需要使用锁机制。前面我们谈到一个进程内的多个线程的某些资源是共享的,这也是线程的一大优势,但是也随之带来一个问题,即当两个及两个以上的线程同时访问共享资源时,如果此时没有预设对应的同步机制,就可能带来同一时刻多个线程同时访问同一个共享资源,即出现竞态,多数情况下我们是不希望出现这样的情况的,那么怎么避免呢? Lock() 管理线程 先看一段代码: import threading import time resource = 0 count = 1000000
多线程机制对于多线程相关课程
多线程机制对于多线程相关教程
- Java 多线程 本小节我们将学习 Java 多线程,通过本小节的学习,你将了解到什么是线程,如何创建线程,创建线程有哪几种方式,线程的状态、生命周期等内容。掌握多线程的代码编写,并理解线程生命周期等内容是本小节学习的重点。
- Ruby 的多线程 本章节让我们来学习 Ruby 的多线程。您将会了解到:什么是多线程,Ruby 中如何创建线程等知识。
- 4. 多 CPU 时代的多线程 如下图所示为双 CPU 配置,线程 A 和线程 B 各自在自己的 CPU 上执行任务,实现了真正的并行运行。在多线程编程实践中,线程的个数往往多于 CPU 的个数,所以一般都称多线程并发编程而不是多线程并行编程。
- 2. Java 多线程编程方法 由于本节会涉及到 Java 多线程编程,所以需要你能预先掌握 Java 多线程编程的方法。比如,线程的创建,线程的启动,线程之间的同步和线程之间的通信。在 Java 平台下,创建线程的方法有两种:第一,是创建一个用户自定义的线程类,然后继承 java.leng.Thread 类,同时要覆写它的 run 方法,调用它的 start 方法启动线程。例如:class MyThread extends Thread{ @Override public void run() { super.run(); }}new MyThread().start();第二,是创建一个任务类。首先,实现 Runnable 接口,并且重写它的 run 方法。然后,创建 java.leng.Thread 类的对象,同时将 Runnable 的实例通过 java.lang.Thread 的构造方法传入。最后,调用 java.lang.Thread 的 start 方法启动线程。例如:class MyTask implements Runnable{ @Override public void run() { }}new Thread(new MyTask()).start();
- 1. 多线程的基本概念 程序要完成两个任务:任务 1 进行一项复杂的计算,需要 1 秒才能完成。任务 2 读取磁盘,需要 1 秒才能完成。我们可以串行的执行这两项任务,先执行任务 1,再执行任务 2,完成这两项任务总共需要 2 秒,如下图所示:我们可以并行的执行这两项任务,同时执行这两项任务,完成这两项任务只需要 1 秒,如下图所示:显然,并行执行的时间小于串行执行的时间。很多场景下,我们希望程序能够同时执行多个任务,操作系统提供了多线程的机制用于实现并行执行多个任务。在操作系统中,线程是一个可以独立执行的任务。程序执行时至少包含一个线程,可以使用线程相关的 API 创建新的线程。Python 的 threading 模块提供了类 Thread,用户通过新建一个类 Thread 创建新的线程,本文描述了类 Thread 的基本使用。
- 4. 主从多线程模型 架构图分析:主要分为三个模块,分别为 Reactor 主线程、Reactor 子线程、Worker 线程池。其中 Reactor 主线程可以对应多个 Reactor 子线程,也就是说,一个 MainReactor 对应多个 SubReactor;Reactor 主线程的 MainReactor 对象通过 select 监听客户端连接事件,收到事件之后,通过 Acceptor 处理连接事件;当 Acceptor 处理连接事件之后,MainReactor 将连接事件分配给 Reactor 子线程的 SubReactor 进行处理;SubReactor 将连接加入到连接队列进行监听,并且创建 Handler 处理对应的事件。一旦有新的事件(非连接)则分配给 Handler 进行处理;Handler 通过 read () 方法读取数据,并且分发给 Worker 线程池去做业务处理;Worker 线程池分配线程去处理业务,处理完成之后把结果返回给 Handler;Handler 收到 Worker 线程返回的结果之后,再通过 send () 方法返回给客户端。方案的优点:责任明确,单一功能拆分的更细,Reactor 主线程负责接收请求,不负责处理请求;Reactor 子线程负责处理请求。并发量很高的情况,可以减轻单个 Reactor 的压力,并且提高处理速度;Reactor 子线程只负责读取数据和响应数据,耗时的业务处理则丢给 Worker 线程池去处理。这种通过把完整任务层层分发下去,每个组件需要处理的内容就会变的很简单,处理起来效率自然会很高。方案的缺点:编程复杂度非常的高;即使一个 Reactor 主线程对应多个 Reactor 子线程,Reactor 主线程还是会存在单节点故障问题,不过真实业务场景当中,如果考虑单节点故障问题的话,一般都是通过分布式集群(Netty 集群)的方式去解决,而不是靠单节点的线程模型去解决,这里大家了解一下即可。总的来说,主从多线程模型是应用比较多的一种线程模型,包括 Nginx 主从 Reactor 多线程模型、Memcached 主从多线程模型、Netty 主从多线程模型等知名开源框架的。
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