进程、线程和协程--自己的理解

1. IO 操作不占用CPU（从硬盘读数据，从网络读数据，从内存读取数据）

    计算占用CPU，例如1+1=2的计算就是占用CPU的。

    python 多线程，不适合CPU密集操作系统的任务，适合IO操作密集型的任务。

2.

进程、线程和协程之间的关系和区别也困扰我一阵子了，最近有一些心得，写一下。

进程拥有自己独立的堆和栈，既不共享堆，亦不共享栈，进程由操作系统调度。

线程拥有自己独立的栈和共享的堆，共享堆，不共享栈，线程亦由操作系统调度(标准线程是的)。

协程和线程一样共享堆，不共享栈，协程由程序员在协程的代码里显示调度。

进程和其他两个的区别还是很明显的。

协程和线程的区别是：协程避免了无意义的调度，由此可以提高性能，但也因此，程序员必须自己承担调度的责任，同时，协程也失去了标准线程使用多CPU的能力。

打个比方吧，假设有一个操作系统，是单核的，系统上没有其他的程序需要运行，有两个线程 A 和 B ，A 和 B 在单独运行时都需要 10 秒来完成自己的任务，而且任务都是运算操作，A B 之间也没有竞争和共享数据的问题。现在 A B 两个线程并行，操作系统会不停的在 A B 两个线程之间切换，达到一种伪并行的效果，假设切换的频率是每秒一次，切换的成本是 0.1 秒(主要是栈切换)，总共需要 20 + 19 * 0.1 = 21.9 秒。如果使用协程的方式，可以先运行协程 A ，A 结束的时候让位给协程 B ，只发生一次切换，总时间是 20 + 1 * 0.1 = 20.1 秒。如果系统是双核的，而且线程是标准线程，那么 A B 两个线程就可以真并行，总时间只需要 10 秒，而协程的方案仍然需要 20.1 秒。

 

3.从硬件发展来看，从最初的单核单CPU，到单核多CPU，多核多CPU，似乎已经到了极限了，但是单核CPU性能却还在不断提升。server端也在不断的发展变化。如果将程序分为IO密集型应用和CPU密集型应用，二者的server的发展如下：
IO密集型应用: 多进程->多线程->事件驱动->协程
CPU密集型应用:多进程-->多线程

如果说多进程对于多CPU，多线程对应多核CPU，那么事件驱动和协程则是在充分挖掘不断提高性能的单核CPU的潜力。
以下的讨论如无特别说明，不考虑cpu密集型应用。

异步 vs 同步

无论是线程还是进程，使用的都是同步进制，当发生阻塞时，性能会大幅度降低，无法充分利用CPU潜力，浪费硬件投资，更重要造成软件模块的铁板化，紧耦合，无法切割，不利于日后扩展和变化。不管是进程还是线程，每次阻塞、切换都需要陷入系统调用(system call)，先让CPU跑操作系统的调度程序，然后再由调度程序决定该跑哪一个进程(线程)。多个线程之间在一些访问互斥的代码时还需要加上锁，这也是导致多线程编程难的原因之一。

 

现下流行的异步server都是基于事件驱动的（如nginx）。事件驱动简化了编程模型，很好地解决了多线程难于编程，难于调试的问题。异步事件驱动模型中，把会导致阻塞的操作转化为一个异步操作，主线程负责发起这个异步操作，并处理这个异步操作的结果。由于所有阻塞的操作都转化为异步操作，理论上主线程的大部分时间都是在处理实际的计算任务，少了多线程的调度时间，所以这种模型的性能通常会比较好。

 

总的说来，当单核cpu性能提升，cpu不在成为性能瓶颈时，采用异步server能够简化编程模型，也能提高IO密集型应用的性能。

 

协程 vs 线程

 

之前说道，协程是一种用户级的轻量级线程。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。

 

在并发编程中，协程与线程类似，每个协程表示一个执行单元，有自己的本地数据，与其它协程共享全局数据和其它资源。目前主流语言基本上都选择了多线程作为并发设施，与线程相关的概念是抢占式多任务（Preemptive multitasking），而与协程相关的是协作式多任务。

 

不管是进程还是线程，每次阻塞、切换都需要陷入系统调用(system call)，先让CPU跑操作系统的调度程序，然后再由调度程序决定该跑哪一个进程(线程)。
而且由于抢占式调度执行顺序无法确定的特点，使用线程时需要非常小心地处理同步问题，而协程完全不存在这个问题（事件驱动和异步程序也有同样的优点）。

 

我们在自己在进程里面完成逻辑流调度，碰着i\o我就用非阻塞式的。那么我们即可以利用到异步优势，又可以避免反复系统调用，还有进程切换造成的开销，分分钟给你上几千个逻辑流不费力。这就是协程。

 

协程 vs 事件驱动

 

以nginx为代表的事件驱动的异步server正在横扫天下，那么事件驱动模型会是server端模型的终点吗？
我们可以深入了解下，事件驱动编程的模型。
事件驱动编程的架构是预先设计一个事件循环，这个事件循环程序不断地检查目前要处理的信息，根据要处理的信息运行一个触发函数。其中这个外部信息可能来自一个目录夹中的文件，可能来自键盘或鼠标的动作，或者是一个时间事件。这个触发函数，可以是系统默认的也可以是用户注册的回调函数。

 

事件驱动程序设计着重于弹性以及异步化上面。许多GUI框架（如windows的MFC，Android的GUI框架），Zookeeper的Watcher等都使用了事件驱动机制。未来还会有其他的基于事件驱动的作品出现。

 

基于事件驱动的编程是单线程思维，其特点是异步+回调。
协程也是单线程，但是它能让原来要使用异步+回调方式写的非人类代码,可以用看似同步的方式写出来。它是实现推拉互动的所谓非抢占式协作的关键。

 

总结

 

协程的好处：

 

• 跨平台
• 跨体系架构
• 无需线程上下文切换的开销
• 无需原子操作锁定及同步的开销
• 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：

 

• 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。
• 进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序：这一点和事件驱动一样，可以使用异步IO操作来解决

 

 

4.进程与线程的区别？ 

1- 线程共享内存空间，进程的内存是独立的。（Word不能访问QQ） 

2-两个进程之间是相互独立的。同一个进程下的多个线程直接的数据是共享的，因为他们隶属于同一个进程，所以共享一份数据。 

3. 隶属于同一个进程的线程之间，可以直接交流（数据共享，信息传递） 

    但是两个进程之间想通信必须通过一个中间代理。 

4. 创建一个新线程很容易；创建一个新进程需要对其父进程进行一次克隆。 

5. 一个线程可以控制和操作同一进程里的其他线程，但是进程只能操作子进程。 

6. 对主线程的修改可能会影响其他属于同一进程的线程，对父进程的修改不会影响子进程

 

5.线程：threading。适用于IO密集带阻塞的任务。（尽管不能做到并行，却可以做到并发。在不同线程之间快速切换，看起来像并行。）。多线程之间共享内存空间。        室友共享看书

进程： process。适用于CPU密集型的。不同进程之间占用不同的内存空间。

协程：greenlet 是python 的协程实现。