（转） -- 线程、进程、协程
原文链接
https://zhangslob.github.io/docs/thread/Thread_process_coroutine/
线程、进程、协程
需要先对 IO 的概念有一定的认识: IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。
并发与并行
并发：在操作系统中，某一时间段，几个程序在同一个CPU上运行，但在任意一个时间点上，只有一个程序在CPU上运行。
当有多个线程时，如果系统只有一个CPU，那么CPU不可能真正同时进行多个线程，CPU的运行时间会被划分成若干个时间段，每个时间段分配给各个线程去执行，一个时间段里某个线程运行时，其他线程处于挂起状态，这就是并发。并发解决了程序排队等待的问题，如果一个程序发生阻塞，其他程序仍然可以正常执行。
并行：当操作系统有多个CPU时，一个CPU处理A线程，另一个CPU处理B线程，两个线程互相不抢占CPU资源，可以同时进行，这种方式成为并行。
区别
- 并发只是在宏观上给人感觉有多个程序在同时运行，但在实际的单CPU系统中，每一时刻只有一个程序在运行，微观上这些程序是分时交替执行。
- 在多CPU系统中，将这些并发执行的程序分配到不同的CPU上处理，每个CPU用来处理一个程序，这样多个程序便可以实现同时执行。
知乎上高赞例子：
- 你吃饭吃到一半，电话来了，你一直到吃完了以后才去接，这就说明你不支持并发也不支持并行。
- 你吃饭吃到一半，电话来了，你停了下来接了电话，接完后继续吃饭，这说明你支持并发。
- 你吃饭吃到一半，电话来了，你一边打电话一边吃饭，这说明你支持并行。
并发的关键是你有处理多个任务的能力，不一定要同时。并行的关键是你有同时处理多个任务的能力。所以我认为它们最关键的点就是：是否是『同时』。
进程
一个进程好比是一个程序，它是 资源分配的最小单位 。同一时刻执行的进程数不会超过核心数。不过如果问单核CPU能否运行多进程？答案又是肯定的。单核CPU也可以运行多进程，只不过不是同时的，而是极快地在进程间来回切换实现的多进程。举个简单的例子，就算是十年前的单核CPU的电脑，也可以聊QQ的同时看视频。
电脑中有许多进程需要处于「同时」开启的状态，而利用CPU在进程间的快速切换，可以实现「同时」运行多个程序。而进程切换则意味着需要保留进程切换前的状态，以备切换回去的时候能够继续接着工作。所以进程拥有自己的地址空间，全局变量，文件描述符，各种硬件等等资源。操作系统通过调度CPU去执行进程的记录、回复、切换等等。
线程
如果说进程和进程之间相当于程序与程序之间的关系，那么线程与线程之间就相当于程序内的任务和任务之间的关系。所以线程是依赖于进程的，也称为 「微进程」 。它是 程序执行过程中的最小单元 。
一个程序内包含了多种任务。打个比方，用播放器看视频的时候，视频输出的画面和声音可以认为是两种任务。当你拖动进度条的时候又触发了另外一种任务。拖动进度条会导致画面和声音都发生变化，如果进程里没有线程的话，那么可能发生的情况就是：
拖动进度条->画面更新->声音更新。你会明显感到画面和声音和进度条不同步。
但是加上了线程之后，线程能够共享进程的大部分资源，并参与CPU的调度。意味着它能够在进程间进行切换，实现「并发」，从而反馈到使用上就是拖动进度条的同时，画面和声音都同步了。所以我们经常能听到的一个词是「多线程」，就是把一个程序分成多个任务去跑，让任务更快处理。不过线程和线程之间由于某些资源是独占的，会导致锁的问题。例如Python的GIL多线程锁。
进程与线程的区别
- 进程是CPU资源分配的基本单位，线程是独立运行和独立调度的基本单位（CPU上真正运行的是线程）。
- 进程拥有自己的资源空间，一个进程包含若干个线程，线程与CPU资源分配无关，多个线程共享同一进程内的资源。
- 线程的调度与切换比进程快很多。
CPU密集型代码(各种循环处理、计算等等)：使用多进程。IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等)：使用多线程
阻塞与非阻塞
阻塞是指调用线程或者进程被操作系统挂起。 非阻塞是指调用线程或者进程不会被操作系统挂起。
同步与异步
同步是阻塞模式，异步是非阻塞模式。
- 同步就是指一个进程在执行某个请求的时候，若该请求需要一段时间才能返回信息，那么这个进程将会一直等待下去，知道收到返回信息才继续执行下去；
- 异步是指进程不需要一直等下去，而是继续执行下面的操作，不管其他进程的状态。当有消息返回式系统会通知进程进行处理，这样可以提高执行的效率。
由调用方盲目主动问询的方式是同步调用，由被调用方主动通知调用方任务已完成的方式是异步调用。看下图
协程
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程。
协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此： 协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。
协程的好处： 1. 无需线程上下文切换的开销 2. 无需原子操作锁定及同步的开销 3. 方便切换控制流，简化编程模型
高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。
缺点： 1. 无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。 2. 进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序
最佳实践
- 线程和协程推荐在IO密集型的任务(比如网络调用)中使用，而在CPU密集型的任务中，表现较差。
- 对于CPU密集型的任务，则需要多个进程，绕开GIL的限制，利用所有可用的CPU核心，提高效率。
- 所以大并发下的最佳实践就是多进程+协程，既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。
顺便一提，非常流行的一个爬虫框架Scrapy就是用到异步框架Twisted来进行任务的调度，这也是Scrapy框架高性能的原因之一。
最后推荐阅读：《深入理解Python异步编程 上》
