一、简述：单核实现并发。
二、并发与并行
1、并发：看起来像同时运行的就可以称为并发。
2、并行：真正意义上的同时运行。
3、小结：并行属于并发，单核计算机一定无法实现并行，但可以实现并发。
三、机理：计算机的各部分硬件在同时进行的程序中切换地进行工作，并在切换时保存当前进行的状态。
四、作用：可以节省多个程序运行的总耗时。
五、复用
1、空间上复用：多个程序共用一套计算机硬件。
2、时间上复用：多个程序完成的总时长等于最长的那个。
六、CPU切换的两种机制
1、当一个程序遇到IO操作时，操作系统会剥夺该程序的CPU执行权限，这样提高了CPU的利用率，而且也不会影响程序的执行效率。
2、当一个程序长时间占用CPU的时候，操作系统也会剥夺该程序的CPU执行权限，但是这样会降低程序的执行效率。
七、程序与进程
1、程序：就是存储于硬盘上的代码，是“死”的。
2、进程：表示程序正在执行的过程，是“活”的。
八、进程调度机制
1、先来先服务调度算法：对长时间作业有利，而对短时间作业无益。
2、短作业优先调度算法：对短时间作业有利，而对长时间作业无益。
3、时间片轮转法+多级反馈队列：一个程序开启后会先分配固定量的时间片，若经历这些时间片后，程序仍未执行完毕，会被下降到执行优先级低的队列，依次类推，当某个新的程序需要开启时，CPU会立即停止当前程序的执行，跳转到新程序的开启上。
九、程序运行的三状态：就绪态===>运行态===>阻塞态===>就绪态===>运行态。
十、同步与异步
1、同步：任务提交后，不会先进行其他行为，而在原地等待任务的返回结果，从程序层面看就像是卡住了的感觉。
2、异步：任务提交后，马上就进行其他行为，任务结束后会通过调回机制自动返回任务结果。
十一、阻塞与非阻塞
1、阻塞：阻塞态。
2、非阻塞：就绪态，运行态。
3、理想状态：让代码永远处于就绪态与运行态之间切换。
十二、异步非阻塞：是最高效的组合。
十三、开启进程：创建进程就是在内存中另外申请一块空间运行代码，多个进程对应多个独立的内存空间，进程与进程之间默认情况下是无法进行直接交互的，若需要交互，必须借助第三方工具、模块等。
# 开启进程的第一种方法： # windows下创建进程会类似于模块导入，所以需要在执行程序的main里面创建，避免递归创建 # linux下则是直接拷贝一份 import multiprocessing import time def test(tag, n): print('{}开始了...'.format(tag)) time.sleep(n) print('{}结束了...'.format(tag)) if __name__ == '__main__': star_time = time.time() p1 = multiprocessing.Process(target=test, args=('aaa', 1)) p2 = multiprocessing.Process(target=test, args=('bbb', 2)) p3 = multiprocessing.Process(target=test, args=('ccc', 3)) # 创建三个进程对象 p1.start() p2.start() p3.start() # 开启三个进程 p1.join() p2.join() p3.join() # 声明主程序需要与三个进程同步执行 end_time = time.time() print('三个进程共用时：{}'.format(end_time - star_time)) print('主程序结束') ''' 结果为： aaa开始了... bbb开始了... ccc开始了... aaa结束了... bbb结束了... ccc结束了... 三个进程共用时：3.089561939239502 主程序结束 '''
# 开启进程的第二种方法：类的继承 import multiprocessing import time class MyProcess(multiprocessing.Process): def __init__(self, tag, n): super().__init__() self.tag = tag self.n = n def run(self): print('{}开始了...'.format(self.tag)) time.sleep(self.n) print('{}结束了...'.format(self.tag)) if __name__ == '__main__': p = MyProcess('aaa', 1) p.start() print('主程序先运行') # 未加join声明，主程序不会等待子进程，而是马上执行自己代码 ''' 结果为： 主程序先运行 aaa开始了... aaa结束了... '''
# 进程间数据隔离 import multiprocessing import time main_tag = 1000 def test(input_tag): global main_tag main_tag = input_tag # 子进程声明的全局仍是子进程自己内存空间的全局，不会影响主程序的全局变量 time.sleep(1) print('子进程的：{}'.format(main_tag)) if __name__ == '__main__': p = multiprocessing.Process(target=test, args=(3333,)) p.start() print('主程序的：{}'.format(main_tag)) ''' 结果为： 主程序的：1000 子进程的：3333 '''
十四、操作系统发展史拓展：鸡哥传送门：https://www.cnblogs.com/Dominic-Ji/articles/10929381.html
