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基于线程和进程的深入研究

2019年05月09日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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cpython中的gul解释器锁

基于对gul解释器锁的问题，我们先来看一下官方文档给出的解释：

 1 """
 2 
 3       in cpython, the global interpreter lock, or gil, is a mutex that prevents multiple
 4 native threads from executing python bytecodes at once. this lock is necessary mainly
 5 because cpython’s memory management is not thread-safe. (however, since the gil
 6 exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)
 7 
 8 """
 9 我们能提炼出以下几点：
10 1.gil是一个互斥锁:保证数据的安全(以牺牲效率来换取数据的安全)
11 2.阻止同一个进程内多个线程同时执行(不能并行但是能够实现并发)
12 3.并发:看起来像同时进行的
13 4.gil全局解释器存在的原因是因为cpython解释器的内存管理不是线程安全的

 

这里不同于pycharm的垃圾回收机制：1.引用计数 2.标记清除 3.分代回收

也就是说，在同一进程下的多个线程是不可能实现并行的但是可以实现并发；相反多个进程下的线程是可以实现并行的。

基于这点，你会问：我曹，python连多线程抖实现不了，是不是太low了啊？我的回答是：不是的。对于多个进程的多线程的并行实现是毋庸置疑的，在同一个进程下的并行分为两种情况：

1.基于计算密集型

    首先在单核情况下：基于计算的使用多线程较好，因为在相同的进程数下，多线程消耗的资源少。

    在多核的情况下：开四个进程可能需要10s左右，而开四个线程需要40s左右。

2.基于io密集型

　　首先在单核情况下；多线程比较好一点

　　在多核的情况下：多线程比较好一点

1.基于计算密集型

 1 # 导入相关的模块
 2 from multiprocessing import process
 3 from theading import thread
 4 import time, os
 5 
 6 
 7 # 定义计算过程
 8 def work():
 9     res = 0
10     for i in range(100):
11         res *= i
12 
13 if __name__=='__mian__':
14     
15     # 本机的硬件基础
16     print(os.cpu_count)  # 本机的cpu核心数为4
17     lis = []
18     start = time.time()
19     for i in range(8):
20         p = process(target = work) # 创建的线程这里不做演示，类似的
21         lis.append(p)
22        p.start()
23     
24     for i in lis:
25         i.join()
26     end = time.time()
27     # 打印输出使用的时间
28     print('use time is :%s' %(end - start))

2.基于io的型

from multiprocessing import process
from threading import thread
import os, time


# def work():
#     res = 0
#     for i in range(100):
#         res += i


# 基于io型
def sleep():
    time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':
    lis = []
    start = time.time()
    for i in range(8):
        p = process(target=sleep)
        # p = thread(target=sleep)
        lis.append(p)
        p.start()
    for j in lis:
        j.join()
    end = time.time()
    print('use time is : %s' % (end - start))

gul解释器锁和互斥锁的对比

大方面：gul解释器锁针对的是解释器；互斥锁针对的是操作的数据。

 

 1 from threading import thread,lock
 2 import time
 3 
 4 mutex = lock()
 5 
 6 n = 100
 7 
 8 def task():
 9     global n
10     mutex.acquire()
11     tmp = n
12     time.sleep(0.1)
13     n = tmp - 1
14     mutex.release()
15 
16 t_list = []
17 for i in range(100):
18     t = thread(target=task)
19     t.start()
20     t_list.append(t)
21 
22 for t in t_list:
23     t.join()
24 
25 print(n)
26 
27 """
28 对于不同的数据，要想保证安全，需要加不同的锁处理
29 gil并不能保证数据的安全，它是对cpython解释器加锁，针对的是线程
30 保证的是同一个进程下多个线程之间的安全
31 """

 

死锁和递归锁

 1 from threading import thread,lock,rlock
 2 import time
 3 
 4 """
 5 自定义锁一次acquire必须对应一次release，不能连续acquire
 6 递归锁可以连续的acquire，每acquire一次计数加一:针对的是第一个抢到我的人
 7 """
 8 import random
 9 #
10 # mutexa = lock()
11 # mutexb = lock()
12 mutexa = mutexb = rlock()  # 抢锁之后会有一个计数 抢一次计数加一 针对的是第一个抢到我的人
13 
14 
15 class mythead(thread):
16     def run(self):
17         self.func1()
18         self.func2()
19 
20     def func1(self):
21         mutexa.acquire()
22         print('%s 抢到a锁了'%self.name)
23         mutexb.acquire()
24         print('%s 抢到b锁了' % self.name)
25         mutexb.release()
26         print('%s 释放了b锁'%self.name)
27         mutexa.release()
28         print('%s 释放了a锁'%self.name)
29 
30     def func2(self):
31         mutexb.acquire()
32         print('%s 抢到了b锁'%self.name)
33         time.sleep(1)
34         mutexa.acquire()
35         print('%s 抢到a锁了' % self.name)
36         mutexa.release()
37         print('%s 释放了a锁' % self.name)
38         mutexb.release()
39         print('%s 释放了b锁' % self.name)
40 
41 
42 for i in range(100):
43     t = mythead()
44     t.start()

 

线程queue

import queue

# 1.普通q
# 2.先进后出q
# 3.优先级q


# queue包含的有queue,lifoqueue,priorityqueue

# q=queue.queue(3)
# q.put(1)
# q.put(2)
# q.put(3)
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get())

# q = queue.lifoqueue(5)
# q.put(1)
# q.put(2)
# q.put(3)
# q.put(4)
# print(q.get())



# 优先级q
# q = queue.priorityqueue()
# q.put((10,'a'))
# q.put((-1,'b'))
# q.put((100,'c'))
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get())

信号量

 

 1 from threading import thread,semaphore
 2 import time
 3 import random
 4 sm = semaphore(5)  # 五个厕所五把锁
 5 # 跟你普通的互斥锁区别在于，普通的互斥锁是独立卫生间，所有人抢一把锁
 6 # 信号量 公共卫生间 有多个坑，所有人抢多把锁
 7 
 8 
 9 
10 def task(name):
11     sm.acquire()
12     print('%s正在蹲坑'%name)
13     # 模拟蹲坑耗时
14     time.sleep(random.randint(1,5))
15     sm.release()
16 
17 
18 if __name__ == '__main__':
19     for i in range(20):
20         t = thread(target=task,args=('伞兵%s号'%i,))
21         t.start()

 

 

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