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python基础-线程和进程

2015-10-31 21:44 549 查看
一、多进程：

　　1、multiprocessing：提供跨平台的多进程支持

　　2、Pool:进程池.

　　3、进程间通信：multiprocessing.Queue;multiprocessing.Pipes

二、多线程：

　　1、Lock：线程锁.

　　2、多核CPU：

　　3、ThreadLocal：每个线程使用自己的局部变量.提高性能.

三、线程 vs 进程：

　　1、线程切换：效率,性能问题.

　　2、计算密集型 vs. IO密集型：

　　3、异步IO：协程.

四、分布式进程：

------------------

一、多进程

　　线程是最小的执行单元，而进程由至少一个线程组成。

　　python中os模块中的fork()可以复制当前进程，并且子进程返回0，父进程返回子进程的PID。那么子进程可以用getppid()得到父进程的PID :

# multiprocessing.py
import os

print 'Process (%s) start...' % os.getpid()
pid = os.fork()　　　　　　#windows系统下没有fork()调用,so,只能在posix的系统下执行(Unix,Linux,Mac,BSD...)
if pid==0:
print 'I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid())
else:
print 'I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid)


Process (876) start...
I (876) just created a child process (877).
I am child process (877) and my parent is 876.


　　常见的Apache服务就是由父进程监听端口，然后fork()出子进程来处理http请求.

　　1、multiprocessing:提供跨平台的多进程支持

　　　　Python中有multiprocessing模块提供跨平台的多进程支持：

from multiprocessing import Process
import os

# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
print 'Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid())

if __name__=='__main__':
print 'Parent process %s.' % os.getpid()
p = Process(target=run_proc, args=('test',))
print 'Process will start.'
p.start()　　　　#启动进程
p.join()　　　　 #等待子进程结束后再继续往下运行，通常用于进程间的同步。
print 'Process end.'


　　2、Pool ：进程池.

　　　　要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程：

from multiprocessing import Pool
import os, time, random

def long_time_task(name):
print 'Run task %s (%s)...' % (name,os.getpid())
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 3)　　#随机暂停
end = time.time()
print 'Task %s runs %0.2f seconds.' % (name,(end-start))

if __name__=='__main__':
print 'Parent process %s.' % os.getpid()
p = Pool()　　　　　　#创建一个进程池.
for i in range(5):
p.apply_async(long_time_task,args=(i,))　　#将要执行的函数加入进程池
print 'Waiting for all subprocesses done....'
p.close()
p.join()    #等待所有子进程执行完毕,之前必须先调用close(),然后不能添加新的Process.
print 'All subprocessesdone.'


Parent process 1356.
Waiting for all subprocesses done....
Run task 3 (6296)...
Task 3 runs 0.52 seconds.
Run task 2 (4244)...
Task 2 runs 1.58 seconds.
Run task 0 (5720)...
Task 0 runs 1.48 seconds.
Run task 1 (7692)...
Task 1 runs 2.55 seconds.
Run task 4 (1860)...
Task 4 runs 2.96 seconds.
All subprocessesdone.
[Finished in 3.3s]


　　
Pool
的默认大小是CPU的核数,当然，你也可以改变：

p = Pool(5)


　　3、进程间通信：

　　　　
multiprocessing
模块包装了底层的机制，提供了
Queue
、
Pipes
等多种方式来交换数据，以Queue为例：参考：这里

from multiprocessing import Process,Queue
import os, time, random

#写数据进程执行的代码：
def write(q):
for value in ['A','B','C']:
print 'Put %s to queue...'  % value
q.put(value)
time.sleep(random.random())

#读数据进程执行的代码：
def read(q):
while True:
if q.empty():
return
else:
value = q.get()
print value,'from Queue'

if __name__=='__main__':
#父进程创建Queue，并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write,args=(q,))
pr = Process(target=read,args=(q,))
#启动子进程pw,写入:
pw.start()
#启动子进程pr，读取：
pr.start()
#等待pw,pr结束：
pw.join()
pr.terminate()


二、多线程：

　　任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成.

　　 python 提供thread和theading两个线程模块,thread较底层，threading较方便.大多数情况下使用theading就足够了.

#theading_test
import time, threading

# 新线程执行的代码:
def loop():
print 'thread %s is running...' % threading.current_thread().name #返回当前线程的实例
n = 0
while n < 5:
n = n + 1
print 'thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n)
time.sleep(1)
print 'thread %s ended.' % threading.current_thread().name

print 'thread %s is running...' % threading.current_thread().name
t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')　　#在创建线程时指定名字LoopThread,否则默认为Thread-1,Thread-2....
t.start()
t.join()
print 'thread %s ended.' % threading.current_thread().name


　　1、Lock

　　　　多进程中，每个进程都有变量的拷贝，而多线程中，共享进程中的变量，所以需要lock来限定变量的修改.

　　　　Threading.Lock()可以实现同一时间只能有一个线程拥有锁，然后可以修改变量,因为锁只有一把，其他线程则需要等待该线程释放锁后才能进行操作:

balance = 0
lock = threading.Lock()

def run_thread(n):
for i in range(100000):
# 先要获取锁:
lock.acquire()　　　#当多个线程同时执行[code]lock.acquire()
时，只有一个线程能成功地获取锁，然后继续执行代码，其他线程就继续等待直到获得锁为止
try:
# 放心地改吧:
change_it(n)
finally:
# 改完了一定要释放锁:
lock.release()[/code]

　　　　锁的好处就是确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行.

　　　　但是同时也阻止了多线程并发执行，

　　　　其次，由于可以存在多个锁，操作不当可能导致多个线程全部挂起(pause),只能又操作系统强制终止.

　　2、多核CPU:

　　　　如果你不幸拥有一个多核CPU，你肯定在想，多核应该可以同时执行多个线程。

　　　　如果写一个死循环的话，会出现什么情况呢？

　　　　打开Mac OS X的Activity Monitor，或者Windows的Task Manager，都可以监控某个进程的CPU使用率。

　　　　我们可以监控到一个死循环线程会100%占用一个CPU。

　　　　如果有两个死循环线程，在多核CPU中，可以监控到会占用200%的CPU，也就是占用两个CPU核心。

　　　　要想把N核CPU的核心全部跑满，就必须启动N个死循环线程。

　　　　试试用Python写个死循环：

import threading, multiprocessing

def loop():
x = 0
while True:
x = x ^ 1

for i in range(multiprocessing.cpu_count()):
t = threading.Thread(target=loop)
t.start()


　　　　启动与CPU核心数量相同的N个线程，在4核CPU上可以监控到CPU占用率仅有160%，也就是使用不到两核。

　　　　即使启动100个线程，使用率也就170%左右，仍然不到两核。

　　　　但是用C、C++或Java来改写相同的死循环，直接可以把全部核心跑满，4核就跑到400%，8核就跑到800%，为什么Python不行呢？

　　　　因为Python的线程虽然是真正的线程，但解释器执行代码时，有一个GIL锁：Global Interpreter Lock，任何Python线程执行前，必须先获得GIL锁，然后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁，所以，多线程在Python中只能交替执行，即使100个线程跑在100核CPU上，也只能用到1个核。

　　　　GIL是Python解释器设计的历史遗留问题，通常我们用的解释器是官方实现的CPython，要真正利用多核，除非重写一个不带GIL的解释器。

　　　　所以，在Python中，可以使用多线程，但不要指望能有效利用多核。如果一定要通过多线程利用多核，那只能通过C扩展来实现，不过这样就失去了Python简单易用的特点。

　　　　不过，也不用过于担心，Python虽然不能利用多线程实现多核任务，但可以通过多进程实现多核任务。多个Python进程有各自独立的GIL锁，互不影响。

　　3、ThreadLocal：

　　　　每个线程使用自己的局部变量.提高性能.

import threading

# 创建全局ThreadLocal对象:
local_school = threading.local()

def process_student():
print 'Hello, %s (in %s)' % (local_school.student, threading.current_thread().name)

def process_thread(name):
# 绑定ThreadLocal的student:
local_school.student = name
process_student()

t1 = threading.Thread(target= process_thread, args=('Alice',), name='Thread-A')
t2 = threading.Thread(target= process_thread, args=('Bob',), name='Thread-B')
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()


Hello, Alice (in Thread-A)
Hello, Bob (in Thread-B)
[Finished in 0.1s]


　　　　全局变量
local_school
就是一个
ThreadLocal
对象，每个
Thread
对它都可以读写
student
属性，但互不影响。可以把
local_school
看成全局变量，但每个属性如
local_school.student
都是线程的局部变量，可以任意读写而互不干扰，也不用管理锁的问题，
ThreadLocal
内部会处理。

三、进程 vs. 线程：

　　　　多进程和多线程，是实现多任务最常用的两种方式。

　　　　首先，要实现多任务，通常会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。

　　　　如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。

　　　　如果用多线程实现Master-Worker，主线程就是Master，其他线程就是Worker。

　　　　多进程模式最大的优点就是稳定性高，因为一个子进程崩溃了，不会影响主进程和其他子进程。（当然主进程挂了所有进程就全挂了，但是Master进程只负责分配任务，挂掉的概率低）著名的Apache最早就是采用多进程模式。

　　　　多进程模式的缺点是创建进程的代价大，在Unix/Linux系统下，用
fork
调用还行，在Windows下创建进程开销巨大。另外，操作系统能同时运行的进程数也是有限的，在内存和CPU的限制下，如果有几千个进程同时运行，操作系统连调度都会成问题。

　　　　多线程模式通常比多进程快一点，但是也快不到哪去，而且，多线程模式致命的缺点就是任何一个线程挂掉都可能直接造成整个进程崩溃，因为所有线程共享进程的内存。在Windows上，如果一个线程执行的代码出了问题，经常可以看到这样的提示：“该程序执行了非法操作，即将关闭”，其实往往是某个线程出了问题，但是操作系统会强制结束整个进程。

　　　　在Windows下，多线程的效率比多进程要高，所以微软的IIS服务器默认采用多线程模式。由于多线程存在稳定性的问题，IIS的稳定性就不如Apache。为了缓解这个问题，IIS和Apache现在又有多进程+多线程的混合模式。

　　1、线程切换：

　　　　无论是多进程还是多线程，只要数量一多，效率肯定上不去，为什么？

　　　　打个比方，假设你不幸正在准备中考，每天晚上需要做语文、数学、英语、物理、化学这5科的作业，每项作业耗时1小时。

　　　　如果你先花1小时做语文作业，做完了，再花1小时做数学作业，这样，依次全部做完，一共花5小时，这种方式称为单任务模型，或者批处理任务模型。

　　　　假设你打算切换到多任务模型，可以先做1分钟语文，再切换到数学作业，做1分钟，再切换到英语，以此类推，只要切换速度足够快，这种方式就和单核CPU执行多任务是一样的了，以幼儿园小朋友的眼光来看，你就正在同时写5科作业。

　　　　但是，切换作业是有代价的，比如从语文切到数学，要先收拾桌子上的语文书本、钢笔（这叫保存现场），然后，打开数学课本、找出圆规直尺（这叫准备新环境），才能开始做数学作业。操作系统在切换进程或者线程时也是一样的，它需要先保存当前执行的现场环境（CPU寄存器状态、内存页等），然后，把新任务的执行环境准备好（恢复上次的寄存器状态，切换内存页等），才能开始执行。这个切换过程虽然很快，但是也需要耗费时间。如果有几千个任务同时进行，操作系统可能就主要忙着切换任务，根本没有多少时间去执行任务了，这种情况最常见的就是硬盘狂响，点窗口无反应，系统处于假死状态。

　　　　所以，多任务一旦多到一个限度，就会消耗掉系统所有的资源，结果效率急剧下降，所有任务都做不好。

　　2、计算密集型 vs. IO密集型：

　　　　是否采用多任务的第二个考虑是任务的类型。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。

　　　　第二种任务的类型是IO密集型，涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，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。

　　3、异步IO：

　　　　考虑到CPU和IO之间巨大的速度差异，一个任务在执行的过程中大部分时间都在等待IO操作，单进程单线程模型会导致别的任务无法并行执行，因此，我们才需要多进程模型或者多线程模型来支持多任务并发执行。

　　　　现代操作系统对IO操作已经做了巨大的改进，最大的特点就是支持异步IO。如果充分利用操作系统提供的异步IO支持，就可以用单进程单线程模型来执行多任务，这种全新的模型称为事件驱动模型，Nginx就是支持异步IO的Web服务器，它在单核CPU上采用单进程模型就可以高效地支持多任务。在多核CPU上，可以运行多个进程（数量与CPU核心数相同），充分利用多核CPU。由于系统总的进程数量十分有限，因此操作系统调度非常高效。用异步IO编程模型来实现多任务是一个主要的趋势。

　　　　对应到Python语言，单进程的异步编程模型称为协程，有了协程的支持，就可以基于事件驱动编写高效的多任务程序

四、分布式进程：

　　在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。

　　Python的
multiprocessing
模块不但支持多进程，其中
managers
子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于
managers
模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程程序。

　　举个例子：如果已经有一个通过
Queue
通信的多进程程序在同一台机器上运行，现在，由于处理任务的进程任务繁重，希望把发送任务的进程和处理任务的进程分布到两台机器上。怎么用分布式进程实现？

　　原有的
Queue
可以继续使用，但是，通过
managers
模块把
Queue
通过网络暴露出去，就可以让其他机器的进程访问
Queue
了。

　　先看服务进程，服务进程负责启动
Queue
，把
Queue
注册到网络上，然后往
Queue
里面写入任务：

# taskmanager.py

import random, time, Queue
from multiprocessing.managers import BaseManager

# 发送任务的队列:
task_queue = Queue.Queue()
# 接收结果的队列:
result_queue = Queue.Queue()

# 从BaseManager继承的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
pass

# 把两个Queue都注册到网络上, callable参数关联了Queue对象:
QueueManager.register('get_task_queue', callable=lambda: task_queue)
QueueManager.register('get_result_queue', callable=lambda: result_queue)
# 绑定端口5000, 设置验证码'abc':
manager = QueueManager(address=('', 5000), authkey='abc')
# 启动Queue:
manager.start()
# 获得通过网络访问的Queue对象:
task = manager.get_task_queue()
result = manager.get_result_queue()
# 放几个任务进去:
for i in range(10):
n = random.randint(0, 10000)
print('Put task %d...' % n)
task.put(n)
# 从result队列读取结果:
print('Try get results...')
for i in range(10):
r = result.get(timeout=10)
print('Result: %s' % r)
# 关闭:
manager.shutdown()


　　　　请注意，当在一台机器上写多进程程序时，创建的
Queue
可以直接拿来用，但是，在分布式多进程环境下，添加任务到
Queue
不可以直接对原始的
task_queue
进行操作，那样就绕过了
QueueManager
的封装，必须通过
manager.get_task_queue()
获得的
Queue
接口添加。

　　　　然后，在另一台机器上启动任务进程（本机上启动也可以）：

# taskworker.py

import time, sys, Queue
from multiprocessing.managers import BaseManager

# 创建类似的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
pass

# 由于这个QueueManager只从网络上获取Queue，所以注册时只提供名字:
QueueManager.register('get_task_queue')
QueueManager.register('get_result_queue')

# 连接到服务器，也就是运行taskmanager.py的机器:
server_addr = '127.0.0.1'
print('Connect to server %s...' % server_addr)
# 端口和验证码注意保持与taskmanager.py设置的完全一致:
m = QueueManager(address=(server_addr, 5000), authkey='abc')
# 从网络连接:
m.connect()
# 获取Queue的对象:
task = m.get_task_queue()
result = m.get_result_queue()
# 从task队列取任务,并把结果写入result队列:
for i in range(10):
try:
n = task.get(timeout=1)
print('run task %d * %d...' % (n, n))
r = '%d * %d = %d' % (n, n, n*n)
time.sleep(1)
result.put(r)
except Queue.Empty:
print('task queue is empty.')
# 处理结束:
print('worker exit.')


　　　　任务进程要通过网络连接到服务进程，所以要指定服务进程的IP。

　　　　现在，可以试试分布式进程的工作效果了。先启动
taskmanager.py
服务进程：

$ python taskmanager.py
Put task 3411...
Put task 1605...
Put task 1398...
Put task 4729...
Put task 5300...
Put task 7471...
Put task 68...
Put task 4219...
Put task 339...
Put task 7866...
Try get results...


　　　　taskmanager进程发送完任务后，开始等待
result
队列的结果。现在启动
taskworker.py
进程：

$ python taskworker.py 127.0.0.1
Connect to server 127.0.0.1...
run task 3411 * 3411...
run task 1605 * 1605...
run task 1398 * 1398...
run task 4729 * 4729...
run task 5300 * 5300...
run task 7471 * 7471...
run task 68 * 68...
run task 4219 * 4219...
run task 339 * 339...
run task 7866 * 7866...
worker exit.


　　　　taskworker进程结束，在taskmanager进程中会继续打印出结果：

Result: 3411 * 3411 = 11634921
Result: 1605 * 1605 = 2576025
Result: 1398 * 1398 = 1954404
Result: 4729 * 4729 = 22363441
Result: 5300 * 5300 = 28090000
Result: 7471 * 7471 = 55815841
Result: 68 * 68 = 4624
Result: 4219 * 4219 = 17799961
Result: 339 * 339 = 114921
Result: 7866 * 7866 = 61873956


　　　　Queue对象存储在哪？注意到
taskworker.py
中根本没有创建Queue的代码，所以，Queue对象存储在
taskmanager.py
进程中。

　　　　而
Queue
之所以能通过网络访问，就是通过
QueueManager
实现的。由于
QueueManager
管理的不止一个
Queue
，所以，要给每个
Queue
的网络调用接口起个名字，比如
get_task_queue
。

　　　　authkey
有什么用？这是为了保证两台机器正常通信，不被其他机器恶意干扰。如果
taskworker.py
的
authkey
和
taskmanager.py
的
authkey
不一致，肯定连接不上。

　　　　分布式进程接口简单，封装良好，适合需要把繁重任务分布到多台机器的环境下。

　　　　注意Queue的作用是用来传递任务和接收结果，每个任务的描述数据量要尽量小。比如发送一个处理日志文件的任务，就不要发送几百兆的日志文件本身，而是发送日志文件存放的完整路径，由Worker进程再去共享的磁盘上读取文件。　　
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