知识积累---CPU架构与进程线程关系
1.cpu架构和工作原理
计算机有5大基本组成部分，运算器，控制器，存储器，输入和输出。
运算器和控制器封装到一起，加上寄存器组和cpu内部总线构成中央处理器（CPU）。cpu的根本任务，就是执行指令，对计算机来说，都是0，1组成的序列，cpu从逻辑上可以划分为3个模块：控制单元、运算单元和存储单元。这三个部分由cpu总线连接起来。
CPU的运行原理就是：控制单元在时序脉冲的作用下，将指令计数器里所指向的指令地址(这个地址是在内存里的)送到地址总线上去，然后CPU将这个地址里的指令读到指令寄存器进行译码。对于执行指令过程中所需要用到的数据，会将数据地址也送到地址总线，然后CPU把数据读到CPU的内部存储单元(就是内部寄存器)暂存起来，最后命令运算单元对数据进行处理加工。周而复始，一直这样执行下去。
1.1多核cpu和多cpu
1.1.1架构
多个物理CPU，CPU通过总线进行通信，效率比较低。
多核CPU，不同的核通过L2 cache进行通信，存储和外设通过总线与CPU通信
1.1.2 cpu的缓存
CPU缓存是位于CPU与内存之间的临时数据交换器，它的容量比内存小的多但是交换速度却比内存要快得多。CPU缓存一般直接跟CPU芯片集成或位于主板总线互连的独立芯片上。
随着多核CPU的发展，CPU缓存通常分成了三个级别：L1，L2，L3。级别越小越接近CPU，所以速度也更快，同时也代表着容量越小。L1 是最接近CPU的, 它容量最小（例如：32K），速度最快，每个核上都有一个 L1 缓存，L1 缓存每个核上其实有两个 L1 缓存, 一个用于存数据的 L1d Cache（Data Cache），一个用于存指令的 L1i Cache（Instruction Cache）。L2 缓存 更大一些（例如：256K），速度要慢一些, 一般情况下每个核上都有一个独立的L2 缓存; L3 缓存是三级缓存中最大的一级（例如3MB），同时也是最慢的一级, 在同一个CPU插槽之间的核共享一个 L3 缓存。
读取数据过程。就像数据库缓存一样，首先在最快的缓存中找数据，如果缓存没有命中(Cache miss) 则往下一级找, 直到三级缓存都找不到时，向内存要数据。一次次地未命中，代表取数据消耗的时间越长。
计算过程。程序以及数据被加载到主内存；指令和数据被加载到CPU的高速缓；CPU执行指令，把结果写到高速缓存；高速缓存中的数据写回主内存
1.1.3 进程和线程
进程
进程是程序的一次执行过程，是一个动态概念，是程序在执行过程中分配和管理资源的基本单位，
线程
线程是CPU调度和分派的基本单位，它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。
- 联系
线程是进程的一部分，一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程。
- 区别：理解它们的差别，从资源使用的角度出发。（所谓的资源就是计算机里的中央处理器，内存，文件，网络等等）
根本区别：进程是操作系统资源分配的基本单位，而线程是任务调度和执行的基本单位
在开销方面：每个进程都有独立的代码和数据空间（程序上下文），程序之间的切换会有较大的开销；线程共享代码和数据空间，每个线程都有自己独立的运行栈和程序计数器（PC），线程之间切换的开销小。
所处环境：在操作系统中能同时运行多个进程（程序）；而在同一个进程（程序）中有多个线程同时执行（通过CPU调度，在每个时间片中只有一个线程执行）
内存分配方面：系统在运行的时候会为每个进程分配不同的内存空间；而对线程而言，除了CPU外，系统不会为线程分配内存（线程所使用的资源来自其所属进程的资源），线程组之间只能共享资源。
包含关系：没有线程的进程可以看做是单线程的，如果一个进程内有多个线程，则执行过程不是一条线的，而是多条线（线程）共同完成的；线程是进程的一部分，所以线程也被称为轻量级进程。
1.1.4进程和线程在多核cpu，多cpu中的运行关系
操作系统会拆分CPU为一段段时间的运行片，轮流分配给不同的程序。对于多cpu，多个进程可以并行在多个cpu中计算，当然也会存在进程切换；对于单cpu，多个进程在这个单cpu中是并发运行，根据时间片读取上下文+执行程序+保存上下文。同一个进程同一时间段只能在一个cpu中运行，如果进程数小于cpu数，那么未使用的cpu将会空闲。
多线程的概念主要有两种：一种是用户态多线程；一种是内核态多线程，对于内核态多线程（java1.2之后用内核级线程），在操作系统内核的支持下可以在多核下并行运行；
对于多核cpu，进程中的多线程并行执行。对于单核cpu，多线程在单cpu中并发执行，根据时间片切换线程。同一个线程同一时间段只能在一个cpu内核中运行，如果线程数小于cpu内核数，那么将有多余的内核空闲。
2. 线程、进程、协程
1)对象：
进程是资源分配的最小单位(系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础,申请和拥有系统资源)，
线程是CPU调度的最小单位(被系统独立调度和分派的基本单位, 线程有就绪、阻塞和运行三种基本状态。)
2)组成：
进程具有自己的地址空间的实体，包括文本区域（text region）、数据区域（data region）和堆栈（stack region）
线程是进程中的一个实体，由线程ID，当前指令指针(PC），寄存器集合和堆栈组成，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。
3)数据空间：
多进程中子进程和父进程有不同的代码和数据空间,
多线程则共享数据空间
2.1 GIL全局锁
前言：Python中多线程并不是真正意义上的多线程。那为什么在Python中多线程的威力没有像其他语言那样大呢？
· GIL全称是全局解释器锁，保证了同一时刻只有一个线程在执行。
· 作用：在单核的情况下实现多任务！这在当时非常厉害的技术。
· 产生问题的原因：一个CPU分配给一个进程，进程的线程使用GIL进行资源抢夺。在多核情况下，会使其他核空闲，CPU的利用率不高。
线程全局锁(Global Interpreter Lock),即Python为了保证线程安全而采取的独立线程运行的限制,说白了就是一个核只能在同一时间运行一个线程.对于io密集型任务，python的多线程起到作用，但对于cpu密集型任务，python的多线程几乎占不到任何优势，还有可能因为争夺资源而变慢。
GIL是什么呢？仍然用篮球比赛的例子来帮助理解：把篮球场看作是CPU，一场篮球比赛看作是一个线程，如果只有一个篮球场，多场比赛要排队进行，就是一个简单的单核多线程的程序；如果有多块篮球场，多场比赛同时进行，就是一个简单的多核多线程的程序。然而python有着特别的规定：每场比赛必须要在裁判的监督之下才允许进行，而裁判只有一个。这样不管你有几块篮球场，同一时间只允许有一个场地进行比赛，其它场地都将被闲置，其它比赛都只能等待。
2.2 进程
进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体；在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。
进程是一个具有独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它可以申请和拥有系统资源，是一个动态的概念，是一个活动的实体。它不只是程序的代码，还包括当前的活动，通过程序计数器的值和处理寄存器的内容来表示。
进程的概念主要有两点：第一，进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间，一般情况下，包括文本区域（text region）、数据区域（data region）和堆栈（stack region）。文本区域存储处理器执行的代码；数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存；堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量。第二，进程是一个“执行中的程序”。程序是一个没有生命的实体，只有处理器赋予程序生命时（操作系统执行之），它才能成为一个活动的实体，我们称其为进程。
2.3 线程
线程，有时被称为轻量级进程(Lightweight Process，LWP），是程序执行流的最小单元。一个标准的线程由线程ID，当前指令指针(PC），寄存器集合和堆栈组成。另外，线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。由于线程之间的相互制约，致使线程 在运行中呈现出间断性。线程也有就绪、阻塞和运行三种基本状态。就绪状态是指线程具备运行的所有条件，逻辑上可以运行，在等待处理机；运行状态是指线程占有处理机正在运行；阻塞状态是指线程在等待一个事件（如某个信号量），逻辑上不可执行。每一个程序都至少有一个线程，若程序只有一个线程，那就是程序本身。
线程是程序中一个单一的顺序控制流程。进程内一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分派CPU的基本单位,运行中的程序的调度单位。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程。
2.4 协程
一个程序可以包含多个协程，可以对比与一个进程包含多个线程，因而下面我们来比较协程和线程。我们知道多个线程相对独立，有自己的上下文，切换受系统控制；而协程也相对独立，有自己的上下文，但是其切换由自己控制，当前协程切换到其他协程由当前协程来控制。
2.5 计算密集型 vs. IO密集型
I/O密集型 (CPU-bound)
I/O bound 指的是系统的CP效能 相对 硬盘/内存效能 要好很多，此时，系统运作，大部分的状况是 CPU 在等 I/O (硬盘/内存) 的读/写，此时 CPU Loading 不高。
计算密集型 (CPU-bound)
在多重程序系统中，大部份时间用来做计算、逻辑判断等CPU动作的程序称之CPU bound。CPU bound 指的是系统的 硬盘/内存效能 相对 CPU效能 要好很多，此时，系统运作，大部分的状况是 CPU Loading 100%，CPU 要读/写 I/O (硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而 CPU 还有许多运算要处理，CPU Loading 很高。
是否采用多任务的第二个考虑是任务的类型。我们可以把任务分为计算密集型和IO密集型。
计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。
计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，因此，代码运行效率至关重要。Python这样的脚本语言运行效率很低，完全不适合计算密集型任务。对于计算密集型任务，最好用C语言编写。
IO密集型任务，涉及到网络、磁盘IO的任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。常见的大部分任务都是IO密集型任务，比如Web应用。
IO密集型任务执行期间，99%的时间都花在IO上，花在CPU上的时间很少，因此，用运行速度极快的C语言替换用Python这样运行速度极低的脚本语言，完全无法提升运行效率。对于IO密集型任务，最合适的语言就是开发效率最高（代码量最少）的语言，脚本语言是首选，C语言最差。
