【3.0】知识点小结（线程相关）

Dream-Z / 2023-06-26 / 原文

【3.0】知识点小结（线程相关）

【一】什么是线程

进程
- 资源单位
线程
- 执行单位
将操作系统比喻成大的工厂
- 进程相当于工厂里面的车间
- 线程相当于车间里面的流水线

每一个进程必定自带一个线程

进程：资源单位

起一个进程仅仅只是在内存空间中开辟出一块独立的空间

线程：执行单位

真正被CPU执行的其实是进程里面的线程，线程指的就是代码的执行过程，执行代码中所需要使用到的资源都找所在的进程索要

进程和线程都是虚拟单位，只是为了我们更加方便的描述问题

【二】为何要有线程

开设进程
- 申请内存空间 -- 耗资源
- 拷贝代码 - 耗资源
开设线程
- 一个进程内可以开设多个线程
- 在一个进程内开设多个线程无需再次申请内存空间及拷贝代码操作
总结线程的优点
- 减少了资源的消耗
- 同一个进程下的多个线程资源共享

案例需求：开发一款文本编辑器

获取用户输入的功能

实时展示到屏幕的功能

自动保存数据到硬盘的功能

针对上述功能进程合适还是线程合适？

开三个线程更加合理

【三】开启线程的两种方式

开启线程不需要在main下面执行代码，直接书写即可

但是我们还是习惯性的将启动命令写在main下面

【1】方式一：直接调用

进程与线程的对比

【2】方式二：继承父类

【四】如何实现TCP服务端并发效果

【1】基础版1.0

服务端只能接待一个客户端

客户端

服务端

【2】升级版2.0

封装函数：启用多线程

服务端

客户端

【五】线程对象的 join 方法

【六】同一个进程下的多个线程之间数据是共享的

【七】线程对象属性及其他方法

同一个进程下的进程号相同

current_thread

获取当前进程的名字

active_count

统计当前活跃的线程数

这里统计的线程数 2 个
- 可能已经有一个子线程已经死了

这里统计的活跃进程数是 3 个
- 让我们第一个子进程晚一点死

【八】守护线程

【1】主线程死亡，子线程未死亡

主线程结束运行后不会马上结束，而是等待其他非守护子线程结束之后才会结束

如果主线程死亡就代表者主进程也死亡，随之而来的是所有子线程的死亡

【2】主线程死亡，子线程也死亡

【3】迷惑性例子

分析

t1 是守护线程，会随着主线程的死亡而死亡

当多线程开启时，主线程运行，开启子线程

再开启主线程

主线程结束后会等待非守护子线程结束，所以需要等待3s，等待func结束运行

所以执行顺序是子线程1---子线程2---主线程---子线程1结束---子线程2结束

【九】线程的互斥锁

【1】问题

所有子线程都会进行阻塞操作，导致最后的改变只是改了一次

【2】解决办法

在数据发生变化的地方进行加锁处理

【十】GIL全局解释器锁

In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple
native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly

because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL
exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

结论：在Cpython解释器中，同一个进程下开启的多线程，同一时刻只能有一个线程执行，无法利用多核优势

Python解释器其实有多个版本
- Cpython
- Jpython
- Pypypython
但是普遍使用的都是Cpython解释器
在 Cpython 解释器中 GIL 是一把互斥锁，用来阻止同一个进程下的多个线程的同时进行
- 同一个进程下的多个线程无法利用这一优势？
  - Python的多线程是不是一点用都没有？
因为在 Cpython 中的内存管理不是线程安全的
- ps:内存管理（垃圾回收机制）
  - 应用计数
  - 标记清除
  - 分代回收