多线程2

在CPython解释器中,同一个进程下开启的多线程,同一时刻只能有一个线程执行,没法利用多核优点

GIL本质是一把互斥锁,保护不一样的数据的安全,应该加不一样的锁

全部数据都是共享的,代码做为一种数据也是被全部线程共享,全部线程的任务,都须要将任务的代码当作参数传给解释器的代码去执行

GIL保护的是解释器级的数据保护本身的数据须要本身加锁处理

GIL的存在使得同一时刻统一进程中只有一个线程被执行,由于CPython的内存管理机制非线程安全的,不少其余的特性依赖于GIL,因此即便它影响了程序效率也没法去除

在CPython中,GIL会把线程的并行变成串行,致使效率下降

每当执行一个文件,就会启动一个python解释器

py文件中的内容本质都是字符串,只有在被解释器解释时,才具有语法意义,解释器会将py代码翻译为当前系统支持的指令交给系统执行

有了GIL后,多个线程将不可能在同一时间使用解释器,从而保证了解释器的数据安全

GIL的解锁与解锁时机

加锁的时机:在调用解释器时当即加锁

解锁时机:

　　当前线程遇到了IO时释放

　　当前线程执行时间超过设定值时释放,解释器会检测线程的执行时间,一旦到达某个阈值,通知线程保存状态切换线程,以此来保证数据安全

多线程用于IO密集型,如socket,爬虫,web

多进程用于计算密集型,如金融分析

Pool能够提供指定数量的进程,供用户调用,当新的请求提交到pool中时,池未满,就会建立一个新的进程来执行该请求,若是池中进程数已经达到最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束就重用进程池中的进程

方法:close()关闭进程池

get()返回结果

ready()若是调用完成,返回True

successful()若是调用完成且没有引起异常,返回True,若是在结果就绪以前调用此方法,引起异常

wait()等待结果变为可用

terminate()当即终止全部工做进程,,同时不执行任何清理或结束任何挂起工做

进程池,默认参数为cpu核心数*1

线程池,默认参数为cpu核心数*5

阻塞 非阻塞

程序遇到了IO操做,没法继续执行代码,叫作阻塞

程序没有遇到IO操做,正常执行中,就叫非阻塞

他们是指程序运行的状态

就绪 运行 阻塞

同步 异步

同步(调用/执行/任务/提交),发起任务后必须等待任务结束,拿到一个结果才能继续运行

异步 发起任务后不关心任务的执行过程,能够继续往下运行

异步效率高于同步

可是并非全部任务均可以异步运行,哦按段任务是否能够异步的条件是,任务发起方是否当即须要执行结果

同步不等于阻塞,异步不等于非阻塞

当使用异步方式发起任务时,任务中可能包含io操做,异步也可能阻塞

同步提交任务可能须要时间,可是不等于阻塞

线程池方法:

submit()以异步的方式提交任务

result()是阻塞的,会等到任务执行完成才继续执行会异步变成同步

shutdown()是一个阻塞函数,会等到线程池全部任务完成后继续执行

进程池/线程池

本质是一个存储进程或线程的列表