Python 8.4 进程 vs 线程

进程 vs 线程
这一节我们讨论多进程和多线程的优缺点。
首先要实现多任务，我们需要设计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Wroker。
如何用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker.

如何使用多线程实现Master-Worker，主线程就是Master，其他线程就是Worker.
多进程最大的优点是稳定性高，因为一个子进程崩溃了不影响其他主进程和子进程。当然如果主进程挂掉，就都挂了。著名的Apache最早就采用的多进程模式。
多进程的缺点是创建进程的代价大，在Linux下采用fork调用还行，在Windows下创建进程开销巨大。另外，操作系统同时运行的进程数是有限的，在内存的CPU的限制下，同时有几千个进程在跑，操作系统调度都是问题。

多线程模式通常比多进程快一点，但是也快不到哪去。多线程最大的缺点是一个线程挂掉都可能直接造成整个进程的崩溃。因为所有线程共享进程的内存。在Windows上，如果一个线程的运行代码出现问题，你经常会看到这样的提示“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，操作系统强行关闭整个进程。

在windows下，多线程执行效率比多进程高，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问题，IIS的稳定性就不如Apache。为了解决这个问题，IIS和Apache又有多进程和多线程混合模式，真是越搞越复杂。

线程切换
无论多进程还是多线程，只要数量一多，效率肯定上不去，为什么呢？
我们打个比方，你正在准备中考，需要复习语文、数学、英语物理、化学这五科。每科需耗时1小时。
如果你先花一小时复习完语文，花一小时复习完数学，这样依次复习完全部课程，这种方式称为单任务模型或批处理模型。

假设你准备切换到多任务模型，先做1分钟语文，切换到数学，在做一分钟数学。这一种方式就像单核CPU执行多任务是一样的了。

但是切换有代价，操作系统切换线程，它需要先保存当前执行的现场环境（CPU寄存器状态、寄存页等），然后把新任务执行环境准备好，才能开始执行。如果要有几千个任务同时执行，操作系统可能就只忙着切换任务，根本没多少时间切换任务。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，多任务一旦到一个限度，就会消耗掉系统的所有资源，结果效率急剧下降，所有任务都做不好。

计算密集型 vs IO密集型
是否采用多任务的第二个考虑因素是任务的类型。我们可以把任务分为计算密集型和IO密集型。

计算密集型主要进行计算，如计算圆周率、对视频进行高清解码等。为了达到CPU高效利用率，计算密集型任务同时进行的数量应等于CPU的核心数。
计算密集型任务主要消耗CPU资源，因此，代码运行效率至关重要。Python这样的语言运行效率很低，完全不合适计算密集型任务，这种任务最好用C语言编写。

第二种是IO密集型，主要涉及到网络硬盘、磁盘IO读取的任务都是IO密集型。这种任务表现为CPU消耗的少，主要等待IO操作完成（IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。对于IO任务，任务越多，CPU利用率越高，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密集型任务运行期间，99%的时间都花费在IO上，花在CPU上的时间很少，因此用速度极快的C语言替换运行速度极低的Python完全起不到提升运行效率。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。

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是在等待IO，单进程单线程都会导致其他任务无法并行执行，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。
现代操作系统最大的改进就是支持异步IO。如果充分利用异步IO，就可以用单进程单线程来执行多任务，这种全新的模型成为事件驱动模型，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的执行多任务，在多核CPU上，可以运行多个进程（与CPU核数相同），充分利用多核CPU。
由于系统的进程数量十分有限，因此，操作系统调度非常有效，用异步IO编程模型来执行多任务是一个趋势。
对应到Python语言，单进程的异步编程成为协程，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。我们会在后边讨论如何编写协程。