多線程

程序 pid 唯一标示符

使用kill殺死程序

主線程 創造一個程序的時候，會創造一個線程，這個線程被稱為主線程

一個程序隻有一個主線程

python裡的多線程，不是真正意義上的多線程，隻是多線程的假象

全局鎖GIL 在任意的指定時間裡，有且隻有一個線程在運作——>python是線程安全的

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<code>import</code> <code>threading</code>

<code>def</code> <code>test():</code>

<code>    </code><code>print</code> <code>1</code>

<code>a</code><code>=</code><code>threading.Thread(target</code><code>=</code><code>test)</code>

<code>a.start()</code>

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<code>b</code><code>=</code><code>threading.Thread(target</code><code>=</code><code>test)</code>

<code>b.start()</code>

<code>a.join()</code>

<code>b.join()</code>

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<code>import</code> <code>time</code>

<code>    </code><code>time.sleep(</code><code>0.001</code><code>)</code>

<code>ts</code><code>=</code><code>[]</code>

<code>for</code> <code>i </code><code>in</code> <code>xrange</code><code>(</code><code>0</code><code>,</code><code>15</code><code>):</code>

<code>    </code><code>th</code><code>=</code><code>threading.Thread(target</code><code>=</code><code>test,args</code><code>=</code><code>[i])</code>

<code>    </code><code>th.start()</code>

<code>    </code><code>ts.append(th)</code>

<code>for</code> <code>i </code><code>in</code> <code>ts:</code>

<code>    </code><code>i.join()   </code><code>##等待線程結束後，繼續運作腳本</code>

<code>print</code> <code>"End"</code>

日常推薦使用多程序，而不是多線程。多線程複雜度較高，可維護性差，且隻是在使用單個CPU。

一個程式的複雜度，大部分情況下，隻和代碼行數有關。

在資料庫連接配接池的場景下，可以使用多線程

io操作作用到多線程？必須要lock，acquire，release

互斥鎖

加鎖      acquire

釋放鎖    release

加鎖一定要釋放，不釋放成死鎖

<code>mlock</code><code>=</code><code>threading.Lock()</code>

<code>num</code><code>=</code><code>0</code>

<code>def</code> <code>a():</code>

<code>    </code><code>global</code> <code>num</code>

<code>    </code><code>mlock.acquire()</code>

<code>    </code><code>num</code><code>+</code><code>=</code><code>1</code>

<code>    </code><code>mlock.release()</code>

<code>    </code><code>print</code> <code>num</code>

<code>for</code> <code>i </code><code>in</code> <code>xrange</code><code>(</code><code>0</code><code>,</code><code>10</code><code>):</code>

<code>    </code><code>d</code><code>=</code><code>threading.Thread(target</code><code>=</code><code>a)</code>

<code>    </code><code>d.start()</code>

rlock 防止死鎖

協程

包含yield的函數，則是一個可疊代對象

  利用next方法，取每一次yield

  send方法

生産者，消費者行為

無需立即執行，需要時才執行

<code>    </code><code>i</code><code>=</code><code>0</code>

<code>    </code><code>a</code><code>=</code><code>4</code>

<code>    </code><code>while</code> <code>i&lt;a:</code>

<code>        </code><code>x</code><code>=</code><code>yield</code> <code>i</code>

<code>        </code><code>i</code><code>+</code><code>=</code><code>1</code>

<code>t</code><code>=</code><code>test()</code>

<code>print</code> <code>t.</code><code>next</code><code>()</code>

【擴充閱讀1】

　　多線程向來是一個讓程式員頭痛的一個問題，不隻是初學者容易犯錯誤，很多老鳥也難免站着中槍。一旦出現問題很難定位和解決，除了可能因為程式設計者知識上的缺陷導緻的疏漏外，另一個難題就是問題重制難度大，避免多線程導緻BUG最好的方法就是預防。

　　首先，在開始進行多線程程式設計之前要考慮好，我們是否真的需要多線程，什麼時候才需要多線程。正所謂”大道至簡“，越簡單的設計越是好的設計，如果單個線程就可以完成任務解決問題，就不要用多個線程，不要為了炫耀一下自己的多線程程式設計能力動不動就起個線程，到最好搞不好會搬石頭砸自己的腳。那什麼情況下才需要用多線程呢，如果滿足以下兩個條件之一就不得使用多線程：

（1）單線程不能滿足業務需要。例如12306的火車票售票系統，在同一時間内可能會有NNN個請求，這些請求之間是完全獨立的，其發起時間也是沒有互相依賴關系的，背景必須使用多線程處理以保證對使用者響應的及時。

　　（2）單線程不能滿足性能要求且資料IO吞吐率低于CPU的處理能力。如果單個線程可以滿足性能要求根據無須考慮多線程了，在對于通路IO較多的應用中，IO（無論是讀寫資料還是等待使用者響應）會阻塞線程的運作，而CPU更多的時間處于等待外部響應的狀态，此時增加線程可以提高CPU的使用率，當有線程在等待IO的時候有别的線程在使用CPU，進而通過提高CPU的使用率而提高應用的整體性能。

　　其次，當确定了肯定要用多線程之後，緊接着就得考慮一個問題：用幾個線程比較合适？主要可以從以下方面考慮：

　　（1）業務邏輯。根據實際的業務不同要通過經驗資料來确定線程的數量，很難有統一的公式計算出來，要通過不斷的調整、測試、比較來确定一個比較合理的數字，而且随着業務的變更，參數還要重新調整。

　　（2）CPU數量。如果隻有一個CPU，在同一時間不可能執行兩個線程的，它們是通過時間片的輪換來實作多線程的，而線上程間的不斷切換時作業系統會有進行很多的操作，相當消費CPU資源，線程越多無謂的CPU消費也就越多。對于一個計算密集型的任務可能隻用一個線程才是效率最高的，例如對大塊記憶體資料的排序操作，沒有任何IO會阻塞線程，使用多個線程隻會無謂地消費CPU資源，隻需要一個線程一直進行排序操作即可。要想發揮CPU的最佳性能，無論對任何類型的應用，線程的最小數量就是CPU的數量，如果此時CPU還有空閑再考慮增加線程的數量，不斷調整以取得最佳的性能。

　　（3）記憶體大小。因為每個線程都要配置設定獨立的棧以及獨立的上下文環境，是以建立一個新的線程之後即使什麼也不幹也會消耗一定的記憶體，故而并不是線程越多性能越好。因為如果建立的線程過多記憶體不夠用，很可能導緻程式在運作過程中有虛拟記憶體的使用，将記憶體的通路轉化為低速存儲的通路，反而會負面影響應用的性能。

　　然而，這些因素隻是影響确定線程數的重要因素，但并沒有公式可使用，需要根據經驗對這些因素進行評估并通過試驗來确定最佳的線程數。

【擴充閱讀2】

在Thread和Process中，應當優選Process，因為Process更穩定，而且，Process可以分布到多台機器上，而Thread最多隻能分布到同一台機器的多個CPU上。

本文轉自Grodd51CTO部落格，原文連結：http://blog.51cto.com/juispan/1970411，如需轉載請自行聯系原作者