并发编程

一、背景知识

　　进程：进程指的是一个正在进行/运行的程序，进程是用来描述程序执行过程的虚拟概念

　　进程的概念起源于操作系统，是操作系统最核心的概念，也是操作系统提供的最核心也是最重要的抽象概念，操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的。

　　研究进程就得研究操作系统。

二、操作系统简介

　　现代的计算机系统主要是由一个或者多个处理器，主存，硬盘，键盘，鼠标，显示器，打印机，网络接口及其他输入输出设备组成。

一般而言，现代计算机系统是一个复杂的系统。

其一：如果每位应用程序员都必须掌握该系统所有的细节，那就不可能再编写代码了（严重影响了程序员的开发效率：全部掌握这些细节可能需要一万年....）

其二：并且管理这些部件并加以优化使用，是一件极富挑战性的工作，于是，计算安装了一层软件（系统软件），称为操作系统。它的任务就是为用户程序提供一个更好、更简单、更清晰的计算机模型，并管理刚才提到的所有设备。

　　什么是操作系统

　　　　操作系统就是一个协调、管理和控制计算机硬件资源和软件资源的控制程序。

　　操作系统应该分成两部分功能：

　　　　一：隐藏了丑陋的硬件调用接口，为应用程序员提供调用硬件资源的更好，更简单，更清晰的模型（系统调用接口）。应用程序员有了这些接口后，就不用再考虑操作硬件的细节，专心开发自己的应用程序即可。

　　　　二：将应用程序对硬件资源的竞态请求变得有序化

　　操作系统发展史

　　

第一代计算机（1940~1955）：真空管和穿孔卡片
　　　　

特点：
    没有操作系统的概念
    所有的程序设计都是直接操控硬件

工作过程：
    程序员在墙上的机时表预约一段时间，然后程序员拿着他的插件版到机房里，将自己的    插件板街道计算机里，这几个小时内他独享整个计算机资源，后面的一批人都得等着(两万多个真空管经常会有被烧坏的情况出现)。

后来出现了穿孔卡片，可以将程序写在卡片上，然后读入机而不用插件板

优点：

    程序员在申请的时间段内独享整个资源，可以即时地调试自己的程序（有bug可以立刻处理）

缺点：

    浪费计算机资源，一个时间段内只有一个人用。
注意：
    同一时刻只有一个程序在内存中，被cpu调用执行，比方说10个程序的执行，是串行的

第二代计算机（1955~1965）：晶体管和批处理系统

    由于当时的计算机非常昂贵，自认很自然的想办法较少机时的浪费。通常采用的方法就是批处理系统。

特点：
    设计人员、生产人员、操作人员、程序人员和维护人员直接有了明确的分工，计算机被    锁在专用空调房间中，由专业操作人员运行，这便是‘大型机’。

有了操作系统的概念

    有了程序设计语言：FORTRAN语言或汇编语言，写到纸上，然后穿孔打成卡片，再讲卡片盒带到输入室，交给操作员，然后喝着咖啡等待输出接口

第二代如何解决第一代的问题/缺点：
    1.把一堆人的输入攒成一大波输入，
    2.然后顺序计算（这是有问题的，但是第二代计算也没有解决）
    3.把一堆人的输出攒成一大波输出

现代操作系统的前身:

优点：
    批处理，节省了机时

缺点：
    1.整个流程需要人参与控制，将磁带搬来搬去（中间俩小人）

    2.计算的过程仍然是顺序计算-》串行

    3.程序员原来独享一段时间的计算机，现在必须被统一规划到一批作业中，等待结果和重新调试的过程都需要等同批次的其他程序都运作完才可以（这极大的影响了程序的开发效率，无法及时调试程序）

第三代计算机（1965~1980）：集成电路芯片和多道程序设计

如何解决第二代计算机的问题1：
    卡片被拿到机房后能够很快的将作业从卡片读入磁盘，于是任何时刻当一个作业结束时，操作系统就能将一个作业从磁带读出，装进空出来的内存区域运行，这种技术叫做
同时的外部设备联机操作：SPOOLING，该技术同时用于输出。当采用了这种技术后，就不在需要IBM1401机了，也不必将磁带搬来搬去了（中间俩小人不再需要）

如何解决第二代计算机的问题2：

    第三代计算机的操作系统广泛应用了第二代计算机的操作系统没有的关键技术：多道技术cpu在执行一个任务的过程中，若需要操作硬盘，则发送操作硬盘的指令，指令一旦发出，硬盘上的机械手臂滑动读取数据到内存中，这一段时间，cpu需要等待，时间可能很短，但对于cpu来说已经很长很长，长到可以让cpu做很多其他的任务，如果我们让cpu在这段时间内切换到去做其他的任务，这样cpu不就充分利用了吗。这正是多道技术产生的技术背景

多道技术：

    多道技术中的多道指的是多个程序，多道技术的实现是为了解决多个程序竞争或者说共享同一个资源（比如cpu）的有序调度问题，解决方式即多路复用，多路复用分为时间上的复用和空间上的复用。

空间上的复用：
    将内存分为几部分，每个部分放入一个程序，这样，同一时间内存中就有了多道程序。
时间上的复用：
    当一个程序在等待I/O时，另一个程序可以使用cpu，如果内存中可以同时存放足够多的作业，则cpu的利用率可以接近100%，类似于我们小学数学所学的统筹方法。（操作系统采用了多道技术后，可以控制进程的切换，或者说进程之间去争抢cpu的执行权限。这种切换不仅会在一个进程遇到io时进行，一个进程占用cpu时间过长也会切换，或者说被操作系统夺走cpu的执行权限）

空间上的复用最大的问题是：
    程序之间的内存必须分割，这种分割需要在硬件层面实现，由操作系统控制。如果内存彼此不分割，则一个程序可以访问另外一个程序的内存，

    首先丧失的是安全性，比如你的qq程序可以访问操作系统的内存，这意味着你的qq可以拿到操作系统的所有权限。

    其次丧失的是稳定性，某个程序崩溃时有可能把别的程序的内存也给回收了，比方说把操作系统的内存给回收了，则操作系统崩溃。

第三代计算机的操作系统仍然是批处理

    许多程序员怀念第一代独享的计算机，可以即时调试自己的程序。为了满足程序员们很快可以得到响应，出现了分时操作系统

如何解决第二代计算机的问题3：

分时操作系统：
    多个联机终端+多道技术

    20个客户端同时加载到内存，有17在思考，3个在运行，cpu就采用多道的方式处理内存中的这3个程序，由于客户提交的一般都是简短的指令而且很少有耗时长的，索引计算机能够为许多用户提供快速的交互式服务，所有的用户都以为自己独享了计算机资源

    CTTS：麻省理工（MIT）在一台改装过的7094机上开发成功的，CTSS兼容分时系统，第三代计算机广泛采用了必须的保护硬件（程序之间的内存彼此隔离）之后，分时系统才开始流行

    MIT，贝尔实验室和通用电气在CTTS成功研制后决定开发能够同时支持上百终端的MULTICS（其设计者着眼于建造满足波士顿地区所有用户计算需求的一台机器），很明显真是要上天啊，最后摔死了。

    后来一位参加过MULTICS研制的贝尔实验室计算机科学家Ken Thompson开发了一个简易的，单用户版本的MULTICS，这就是后来的UNIX系统。基于它衍生了很多其他的Unix版本，为了使程序能在任何版本的unix上运行，IEEE提出了一个unix标准，即posix（可移植的操作系统接口Portable Operating System Interface）

    后来，在1987年，出现了一个UNIX的小型克隆，即minix，用于教学使用。芬兰学生Linus Torvalds基于它编写了Linux

第四代计算机（1980~至今）：个人计算机    

必备的理论基础：

一 操作系统的作用：
    1：隐藏丑陋复杂的硬件接口，提供良好的抽象接口
    2：管理、调度进程，并且将多个进程对硬件的竞争变得有序

二 多道技术：
    1.产生背景：针对单核，实现并发
    ps：
    现在的主机一般是多核，那么每个核都会利用多道技术
    有4个cpu，运行于cpu1的某个程序遇到io阻塞，会等到io结束再重新调度，会被调度到4个
    cpu中的任意一个，具体由操作系统调度算法决定。
    
    2.空间上的复用：如内存中同时有多道程序
    3.时间上的复用：复用一个cpu的时间片
       强调：遇到io切，占用cpu时间过长也切，核心在于切之前将进程的状态保存下来，这样
            才能保证下次切换回来时，能基于上次切走的位置继续运行
串行并发与并行
大前提：一个cpu同一时刻只能执行一个任务
串行：一个任务完完整整的运行完毕才能执行下一个任务
并发：多个任务看起来是同时运行的，单核下就能实现并发，（并发=切换+保存状态）
并行：多个任务真正意义上的同时运行，只有多核才能实行并行
程序优化：使程序尽可能多的处于就绪状态

一 multiprocessing模块介绍

    python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。
    multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。

　 multiprocessing模块的功能众多：支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

    需要再次强调的一点是：与线程不同，进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内。

二 Process类的介绍

    创建进程的类：

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动）

强调：
1. 需要使用关键字的方式来指定参数
2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号

    参数介绍：

1 group参数未使用，值始终为None
2 
3 target表示调用对象，即子进程要执行的任务
4 
5 args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',)
6 
7 kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18}
8 
9 name为子进程的名称

　 方法介绍：

 1 p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() 
 2 p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法  
 3 
 4 p.terminate():强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁
 5 p.is_alive():如果p仍然运行，返回True
 6 
 7 p.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程  

    属性介绍：

1 p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置
2 
3 p.name:进程的名称
4 
5 p.pid：进程的pid
6 
7 p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可)
8 
9 p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）

三 Process类的使用

注意：在windows中Process()必须放到# if __name__ == '__main__':下

Since Windows has no fork, the multiprocessing module starts a new Python process and imports the calling module. 
If Process() gets called upon import, then this sets off an infinite succession of new processes (or until your machine runs out of resources). 
This is the reason for hiding calls to Process() inside

if __name__ == "__main__"
since statements inside this if-statement will not get called upon import.
由于Windows没有fork，多处理模块启动一个新的Python进程并导入调用模块。 
如果在导入时调用Process（），那么这将启动无限继承的新进程（或直到机器耗尽资源）。 
这是隐藏对Process（）内部调用的原，使用if __name__ == “__main __”，这个if语句中的语句将不会在导入时被调用。

创建并开启子进程的两种方式

 

#开进程的方法二:
import time
import random
from multiprocessing import Process


class Piao(Process):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name=name
    def run(self):
        print('%s piaoing' %self.name)

        time.sleep(random.randrange(1,5))
        print('%s piao end' %self.name)

p1=Piao('egon')
p2=Piao('alex')
p3=Piao('wupeiqi')
p4=Piao('yuanhao')

p1.start() #start会自动调用run
p2.start()
p3.start()
p4.start()
print('主线程')

进程直接的内存空间是隔离的

from multiprocessing import Process
n=100 #在windows系统中应该把全局变量定义在if __name__ == '__main__'之上就可以了
def work():
    global n
    n=0
    print('子进程内: ',n)


if __name__ == '__main__':
    p=Process(target=work)
    p.start()
    print('主进程内: ',n)

 

Process对象的join方法

from multiprocessing import Process
import time
import random

class Piao(Process):
    def __init__(self,name):
        self.name=name
        super().__init__()
    def run(self):
        print('%s is piaoing' %self.name)
        time.sleep(random.randrange(1,3))
        print('%s is piao end' %self.name)


p=Piao('egon')
p.start()
p.join(0.0001) #等待p停止,等0.0001秒就不再等了
print('开始')

 

僵尸进程与孤儿进程（了解）

一：僵尸进程（有害）
　　僵尸进程：一个进程使用fork创建子进程，如果子进程退出，而父进程并没有调用wait或waitpid获取子进程的状态信息，那么子进程的进程描述符仍然保存在系统中。这种进程称之为僵死进程。详解如下

我们知道在unix/linux中，正常情况下子进程是通过父进程创建的，子进程在创建新的进程。子进程的结束和父进程的运行是一个异步过程,即父进程永远无法预测子进程到底什么时候结束，如果子进程一结束就立刻回收其全部资源，那么在父进程内将无法获取子进程的状态信息。

因此，UNⅨ提供了一种机制可以保证父进程可以在任意时刻获取子进程结束时的状态信息：
1、在每个进程退出的时候，内核释放该进程所有的资源，包括打开的文件，占用的内存等。但是仍然为其保留一定的信息（包括进程号the process ID，退出状态the termination status of the process，运行时间the amount of CPU time taken by the process等）
2、直到父进程通过wait / waitpid来取时才释放. 但这样就导致了问题，如果进程不调用wait / waitpid的话，那么保留的那段信息就不会释放，其进程号就会一直被占用，但是系统所能使用的进程号是有限的，如果大量的产生僵死进程，将因为没有可用的进程号而导致系统不能产生新的进程. 此即为僵尸进程的危害，应当避免。

　　任何一个子进程(init除外)在exit()之后，并非马上就消失掉，而是留下一个称为僵尸进程(Zombie)的数据结构，等待父进程处理。这是每个子进程在结束时都要经过的阶段。如果子进程在exit()之后，父进程没有来得及处理，这时用ps命令就能看到子进程的状态是“Z”。如果父进程能及时 处理，可能用ps命令就来不及看到子进程的僵尸状态，但这并不等于子进程不经过僵尸状态。  如果父进程在子进程结束之前退出，则子进程将由init接管。init将会以父进程的身份对僵尸状态的子进程进行处理。

二：孤儿进程（无害）

　　孤儿进程：一个父进程退出，而它的一个或多个子进程还在运行，那么那些子进程将成为孤儿进程。孤儿进程将被init进程(进程号为1)所收养，并由init进程对它们完成状态收集工作。

　　孤儿进程是没有父进程的进程，孤儿进程这个重任就落到了init进程身上，init进程就好像是一个民政局，专门负责处理孤儿进程的善后工作。每当出现一个孤儿进程的时候，内核就把孤 儿进程的父进程设置为init，而init进程会循环地wait()它的已经退出的子进程。这样，当一个孤儿进程凄凉地结束了其生命周期的时候，init进程就会代表党和政府出面处理它的一切善后工作。因此孤儿进程并不会有什么危害。

我们来测试一下（创建完子进程后，主进程所在的这个脚本就退出了，当父进程先于子进程结束时，子进程会被init收养，成为孤儿进程，而非僵尸进程），文件内容

import os
import sys
import time

pid = os.getpid()
ppid = os.getppid()
print 'im father', 'pid', pid, 'ppid', ppid
pid = os.fork()
#执行pid=os.fork()则会生成一个子进程
#返回值pid有两种值：
#    如果返回的pid值为0，表示在子进程当中
#    如果返回的pid值>0，表示在父进程当中
if pid > 0:
    print 'father died..'
    sys.exit(0)

# 保证主线程退出完毕
time.sleep(1)
print 'im child', os.getpid(), os.getppid()

执行文件，输出结果：
im father pid 32515 ppid 32015
father died..
im child 32516 1

看，子进程已经被pid为1的init进程接收了，所以僵尸进程在这种情况下是不存在的，存在只有孤儿进程而已，孤儿进程声明周期结束自然会被init来销毁。


三：僵尸进程危害场景：

　　例如有个进程，它定期的产 生一个子进程，这个子进程需要做的事情很少，做完它该做的事情之后就退出了，因此这个子进程的生命周期很短，但是，父进程只管生成新的子进程，至于子进程 退出之后的事情，则一概不闻不问，这样，系统运行上一段时间之后，系统中就会存在很多的僵死进程，倘若用ps命令查看的话，就会看到很多状态为Z的进程。 严格地来说，僵死进程并不是问题的根源，罪魁祸首是产生出大量僵死进程的那个父进程。因此，当我们寻求如何消灭系统中大量的僵死进程时，答案就是把产生大 量僵死进程的那个元凶枪毙掉（也就是通过kill发送SIGTERM或者SIGKILL信号啦）。枪毙了元凶进程之后，它产生的僵死进程就变成了孤儿进 程，这些孤儿进程会被init进程接管，init进程会wait()这些孤儿进程，释放它们占用的系统进程表中的资源，这样，这些已经僵死的孤儿进程 就能瞑目而去了。

四：测试
#1、产生僵尸进程的程序test.py内容如下

#coding:utf-8
from multiprocessing import Process
import time,os

def run():
    print('子',os.getpid())

if __name__ == '__main__':
    p=Process(target=run)
    p.start()
    
    print('主',os.getpid())
    time.sleep(1000)


#2、在unix或linux系统上执行
[root@vm172-31-0-19 ~]# python3  test.py &
[1] 18652
[root@vm172-31-0-19 ~]# 主 18652
子 18653

[root@vm172-31-0-19 ~]# ps aux |grep Z
USER       PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TTY      STAT START   TIME COMMAND
root     18653  0.0  0.0      0     0 pts/0    Z    20:02   0:00 [python3] <defunct> #出现僵尸进程
root     18656  0.0  0.0 112648   952 pts/0    S+   20:02   0:00 grep --color=auto Z

[root@vm172-31-0-19 ~]# top #执行top命令发现1zombie
top - 20:03:42 up 31 min,  3 users,  load average: 0.01, 0.06, 0.12
Tasks:  93 total,   2 running,  90 sleeping,   0 stopped,   1 zombie
%Cpu(s):  0.0 us,  0.3 sy,  0.0 ni, 99.7 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem :  1016884 total,    97184 free,    70848 used,   848852 buff/cache
KiB Swap:        0 total,        0 free,        0 used.   782540 avail Mem 

  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                                                                                                                                        
root      20   0   29788   1256    988 S  0.3  0.1   0:01.50 elfin                                                                                                                      


#3、
等待父进程正常结束后会调用wait／waitpid去回收僵尸进程
但如果父进程是一个死循环，永远不会结束，那么该僵尸进程就会一直存在，僵尸进程过多，就是有害的
解决方法一：杀死父进程
解决方法二：对开启的子进程应该记得使用join，join会回收僵尸进程
参考python2源码注释
class Process(object):
    def join(self, timeout=None):
        '''
        Wait until child process terminates
        '''
        assert self._parent_pid == os.getpid(), 'can only join a child process'
        assert self._popen is not None, 'can only join a started process'
        res = self._popen.wait(timeout)
        if res is not None:
            _current_process._children.discard(self)

join方法中调用了wait，告诉系统释放僵尸进程。discard为从自己的children中剔除

 

四 守护进程

主进程创建守护进程

　　其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就终止

　　其二：守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children

注意：进程之间是互相独立的，主进程代码运行结束，守护进程随即终止

from multiprocessing import Process
import time
import random

class Piao(Process):
    def __init__(self,name):
        self.name=name
        super().__init__()
    def run(self):
        print('%s is piaoing' %self.name)
        time.sleep(random.randrange(1,3))
        print('%s is piao end' %self.name)


p=Piao('egon')
p.daemon=True #一定要在p.start()前设置,设置p为守护进程,禁止p创建子进程,并且父进程代码执行结束,p即终止运行
p.start()
print('主')

 

#主进程代码运行完毕,守护进程就会结束
from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import time
def foo():
    print(123)
    time.sleep(1)
    print("end123")

def bar():
    print(456)
    time.sleep(3)
    print("end456")


p1=Process(target=foo)
p2=Process(target=bar)

p1.daemon=True
p1.start()
p2.start()
print("main-------") #打印该行则主进程代码结束,则守护进程p1应该被终止,可能会有p1任务执行的打印信息123,因为主进程打印main----时,p1也执行了,但是随即被终止

 

五 进程同步(锁)

进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,

而共享带来的是竞争，竞争带来的结果就是错乱，如何控制，就是加锁处理

part1：多个进程共享同一打印终端

 

 

part2：多个进程共享同一文件

文件当数据库，模拟抢票

 

 

总结：

#加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行的修改，没错，速度是慢了，但牺牲了速度却保证了数据安全。
虽然可以用文件共享数据实现进程间通信，但问题是：
1.效率低（共享数据基于文件，而文件是硬盘上的数据）
2.需要自己加锁处理



#因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：1、效率高（多个进程共享一块内存的数据）2、帮我们处理好锁问题。这就是mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道。
1 队列和管道都是将数据存放于内存中
2 队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来，
我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性。

 

六 队列（推荐使用）

   进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信（IPC），multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道，这两种方式都是使用消息传递的

　创建队列的类（底层就是以管道和锁定的方式实现）：

1 Queue([maxsize]):创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。 

    参数介绍：

1 maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制。    

　 方法介绍：

    主要方法：

1 q.put方法用以插入数据到队列中，put方法还有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full异常。
2 q.get方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样，get方法有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常.
3  
4 q.get_nowait():同q.get(False)
5 q.put_nowait():同q.put(False)
6 
7 q.empty():调用此方法时q为空则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中又加入了项目。
8 q.full()：调用此方法时q已满则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中的项目被取走。
9 q.qsize():返回队列中目前项目的正确数量，结果也不可靠，理由同q.empty()和q.full()一样

 

   生产者消费者模型

在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题。该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。

    为什么要使用生产者和消费者模式

在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。

    什么是生产者消费者模式

生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。

基于队列实现生产者消费者模型

 

#生产者消费者模型总结

    #程序中有两类角色
        一类负责生产数据（生产者）
        一类负责处理数据（消费者）
        
    #引入生产者消费者模型为了解决的问题是：
        平衡生产者与消费者之间的工作能力，从而提高程序整体处理数据的速度
        
    #如何实现：
        生产者<-->队列<——>消费者
    #生产者消费者模型实现类程序的解耦和

 

此时的问题是主进程永远不会结束，原因是：生产者p在生产完后就结束了，但是消费者c在取空了q之后，则一直处于死循环中且卡在q.get()这一步。

解决方式无非是让生产者在生产完毕后，往队列中再发一个结束信号，这样消费者在接收到结束信号后就可以break出死循环

 

注意：结束信号None，不一定要由生产者发，主进程里同样可以发，但主进程需要等生产者结束后才应该发送该信号

 

但上述解决方式，在有多个生产者和多个消费者时，我们则需要用一个很low的方式去解决

 

其实我们的思路无非是发送结束信号而已，有另外一种队列提供了这种机制

 #JoinableQueue([maxsize])：这就像是一个Queue对象，但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理。通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。

   #参数介绍：
    maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制。    
　 #方法介绍：
    JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外还具有：
    q.task_done()：使用者使用此方法发出信号，表示q.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量，将引发ValueError异常
    q.join():生产者调用此方法进行阻塞，直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用q.task_done（）方法为止

 

九 信号量(了解）

 

十 事件(了解)

 

十一 进程池

在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一，需要注意的问题是：

1. 很明显需要并发执行的任务通常要远大于核数
2. 一个操作系统不可能无限开启进程，通常有几个核就开几个进程
3. 进程开启过多，效率反而会下降（开启进程是需要占用系统资源的，而且开启多余核数目的进程也无法做到并行）

例如当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个。。。手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。

我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目，比如httpd的进程模式，规定最小进程数和最大进程数... 
ps：对于远程过程调用的高级应用程序而言，应该使用进程池，Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，就重用进程池中的进程。

    创建进程池的类：如果指定numprocess为3，则进程池会从无到有创建三个进程，然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务，不会开启其他进程

1 Pool([numprocess  [,initializer [, initargs]]]):创建进程池 

    参数介绍：

1 numprocess:要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()的值
2 initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None
3 initargs：是要传给initializer的参数组

　 方法介绍：

    主要方法：

1 p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()
2 p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。
3    
4 p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成
5 P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用

   其他方法（了解部分）

 

     应用：

 

 

 

 

练习2：使用进程池维护固定数目的进程（重写练习1）

 

 

发现：并发开启多个客户端，服务端同一时间只有3个不同的pid，干掉一个客户端，另外一个客户端才会进来，被3个进程之一处理

 

　　回掉函数：

需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数

我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果。

 

 

如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后，再统一处理结果，则无需回调函数