• 线程


    1.2 有了进程为什么要有线程

    进程有很多优点,它提供了多道编程,让我们感觉我们每个人都拥有自己的CPU和其他资源,可以提高计算机的利用率。很多人就不理解了,既然进程这么优秀,为什么还要线程呢?其实,仔细观察就会发现进程还是有很多缺陷的,主要体现在两点上:

    • 进程只能在一个时间干一件事,如果想同时干两件事或多件事,进程就无能为力了。
    • 进程在执行的过程中如果阻塞,例如等待输入,整个进程就会挂起,即使进程中有些工作不依赖于输入的数据,也将无法执行。

    如果这两个缺点理解比较困难的话,举个现实的例子也许你就清楚了:如果把我们上课的过程看成一个进程的话,那么我们要做的是耳朵听老师讲课,手上还要记笔记,脑子还要思考问题,这样才能高效的完成听课的任务。而如果只提供进程这个机制的话,上面这三件事将不能同时执行,同一时间只能做一件事,听的时候就不能记笔记,也不能用脑子思考,这是其一;如果老师在黑板上写演算过程,我们开始记笔记,而老师突然有一步推不下去了,阻塞住了,他在那边思考着,而我们呢,也不能干其他事,即使你想趁此时思考一下刚才没听懂的一个问题都不行,这是其二。

    现在你应该明白了进程的缺陷了,而解决的办法很简单,我们完全可以让听、写、思三个独立的过程,并行起来,这样很明显可以提高听课的效率。而实际的操作系统中,也同样引入了这种类似的机制——线程。

    1.3 线程的出现

    因此在80年代,出现了能独立运行的基本单位——线程(Threads)。

    注意:进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。每一个进程中至少有一个线程。

    进程和线程的区别

    线程与进程的区别可以归纳为以下4点:

    1. 地址空间和其它资源(如打开文件):进程间相互独立,同一进程的各线程间共享。某进程内的线程在其它进程不可见。
    2. 通信:进程间通信IPC,线程间可以直接读写进程数据段(如全局变量)来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助,以保证数据的一致性。
    3. 调度和切换:线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。
    4. 在多线程操作系统中,进程不是一个可执行的实体。
        

    通过漫画了解线程和进程

    二、线程的特点

    1. 轻型实体

      • 线程中的实体基本上不拥有系统资源,只是有一点必不可少的、能保证独立运行的资源。

      • 线程的实体包括程序、数据和TCB。线程是动态概念,它的动态特性由线程控制块TCB(Thread Control Block)描述,TCB用于指示被执行指令序列的程序计数器、保留局部变量、少数状态参数和返回地址等的一组寄存器和堆栈。

        TCB包括以下信息

        1. 线程状态。
        2. 当线程不运行时,被保存的现场资源。
        3. 一组执行堆栈。
        4. 存放每个线程的局部变量主存区。
        5. 访问同一个进程中的主存和其它资源。
    2. 独立调度和分派的基本单位

    在多线程OS中,线程是能独立运行的基本单位,因而也是独立调度和分派的基本单位。由于线程很“轻”,故线程的切换非常迅速且开销小(在同一进程中的)。

    1. 共享进程资源

    线程在同一进程中的各个线程,都可以共享该进程所拥有的资源,这首先表现在:所有线程都具有相同的进程id,这意味着,线程可以访问该进程的每一个内存资源;此外,还可以访问进程所拥有的已打开文件、定时器、信号量机构等。由于同一个进程内的线程共享内存和文件,所以线程之间互相通信不必调用内核。

    1. 可并发执行

    在一个进程中的多个线程之间,可以并发执行,甚至允许在一个进程中所有线程都能并发执行;同样,不同进程中的线程也能并发执行,充分利用和发挥了处理机与外围设备并行工作的能力。

    GIL全局解释器

    Python代码的执行由Python虚拟机(也叫解释器主循环)来控制。Python在设计之初就考虑到要在主循环中,同时只有一个线程在执行。虽然 Python 解释器中可以“运行”多个线程,但在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。

    对Python虚拟机的访问由全局解释器锁(GIL)来控制,正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。

    在多线程环境中,Python 虚拟机按以下方式执行:

    1. 设置 GIL;
    2. 切换到一个线程去运行;
    3. 运行指定数量的字节码指令或者线程主动让出控制(可以调用 time.sleep(0));
    4. 把线程设置为睡眠状态;
    5. 解锁 GIL;
    6. 再次重复以上所有步骤。

    在调用外部代码(如 C/C++扩展函数)的时候,GIL将会被锁定,直到这个函数结束为止(由于在这期间没有Python的字节码被运行,所以不会做线程切换)编写扩展的程序员可以主动解锁GIL。

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