Python网络编程（线程通信、GIL、服务器模型）

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1、什么是进程、进程的概念？进程的概念主要有两点：·第一，进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间，·一般情况下，包括文本区域（textregion）、数据区域（dataregion）和堆栈（stackregion）。·文本区域存储处理器执行的代码；数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存；堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量。·第二，进程是一个“执行中的程序”。程序是一个没有生命的实体，只有处理器赋予程序生命时（操作系统执行之），·它才能成为一个活动的实体，我们称其为进程。·[size=13.125px][3]

2、进程是操作系统中最基本、重要的概念。是多道程序系统出现后，为了刻画系统内部出现的动态情况，·描述系统内部各道程序的活动规律引进的一个概念,所有多道程序设计操作系统都建立在进程的基础上。什么是线程、进程的概念？·    通常在一个进程中可以包含若干个线程，它们可以利用进程所拥有的资源，·    在引入线程的操作系统中，通常都是把进程作为分配资源的基本单位，·    而把线程作为独立运行和独立调度的基本单位，由于线程比进程更小，基本上不拥有系统资源，·    故对它的调度所付出的开销就会小得多，能更高效的提高系统内多个程序间并发执行的

3、程度。·    当下推出的通用操作系统都引入了线程，以便进一步提高系统的并发性，并把它视为现代操作系统的一个重要指标。线程通信  线程通信方法：      多个线程共用线程空间，所以进程的全局变量对进程内线程均可见      线程的通信方法就是使用去全局变量通信  注：      线程间使用全局变量进程通信时，全局变量为共享资源      往往需要同步互斥机制线程同步互斥：  线程Event      创建对象:        e=threading.Event()      事件阻塞函数：        e.wait([time

4、out])      设置事件：        e.set（）      清除事件：        e.clear（）  线程锁Lock：      创建锁对象        lock=threading.Lock（）      上锁：        lock.acquire()      解锁：        lock.release()Pyhthon线程GIL问题：  GIL（全局解释器锁）  Python--->支持线程操作--->出现IO同步互斥--->加锁--->超级锁，给解释器加锁  由于Python为后端语言所有的后

5、端语言都支持线程操作、IO同步互斥、由于线程间的数据安全及稳定性所以要加锁，如果每个线程都加锁开发以及运行的效率是非常低的  所以就出现了超级锁  就是给Python解释执行器加锁由于加锁的原因而导致了GIL的出现  什么是GIL？·  GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念· 由于不同的执行环境（解释器）所导致的例如Jpython  C#py都没有GIL·  Python的多线程在多核CPU上，只对于IO密集型计算产生正面效果；· 而当有至少有一个CPU密集型线程存在，那

6、么多线程效率会由于GIL而大幅下降。· GIL其实是功能和性能之间权衡后的产物，它尤其存在的合理性，也有较难改变的客观因素  后果：      同一时刻一个解释器只解释一个线程      此时其他线程需要等待。大大降低了Python线程的执行效率      只能实现并发不能实现并行PythonGIL问题解决方案：    由于太多的库依赖于GIL的这种环境并没有太好的解决方案    帮助：    1.修改c解释器    2.尽量使用多进程进行并行操作    3.Python线程尽量用在高延迟多阻塞的IO情形    3.不使用CPyt

7、hon  使用C#、JAVA做的得解释器效率测试：  分别测试多进程、多线程、单进程  执行相同的IO操作和CPU操作的时间·Linecpu:8.15166711807251  单进程cpu密集操作·LineIO:6.841825246810913  单进程IO密集操作··Threadcpu8.414522647857666  多线程cpu密集操作·ThreadIO6.023292541503906    多线程IO密集操作··Processcpu4.079084157943726  多进程cpu密集操作·ProcessIO3.2

8、132551670074463  多进程IO密集操作测试环境：VM2核虚拟机由此我们可以看出  多次线程不仅执行实现没有单进程快反而更慢了这就是GIL所导致的相比来说多进程就快很多内核越多效率越明显  由于全局锁的原因多线程并没有实现,并行只是并发