多线程跑python

多线程跑python相关知识

• Python 多线程

  今天给大家说说多进程！梳理接下来的知识点：    1. 多进程的介绍    2. 多进程的特点    3. 多进程的简单使用    4. 进程直接数据交互    5. 进程直接的数据通信    6. 进程之间的内存共享    7. 进程同步 # 没写    8. 进程池 # 没写1.多进程的介绍在Python中，基本都知道多线程是 假的多线程.它是在一个核上跑，并没有达到多核运算。而且由于GIL这把超级大锁的原因，发生了很多让人无语的事情。而且当线程多的时候，效率
• 一台 Java 服务器可以跑多少个线程？

  一台Java服务器能跑多少个线程？这个问题来自一次线上报警如下图，超过了我们的配置阈值。 打出jstack文件，通过IBM Thread and Monitor Dump Analyzer for Java工具查看如下： 共计1661个线程，和监控数据得出的吻合。但这个数量应该是大了，我们都知道线程多了，就会有线程切换，带来性能开销。 当时就想到一台java服务器到底可以跑多少个线程呢？跟什么有关系？现整理如下。 每个线程都有一个线程栈空间通过-Xss设置，查了一下我们服务器的关于jvm内存的配置 -Xms4096m -Xmx4096
• 一台Java服务器如何跑多少个线程

  一台Java服务器能跑多少个线程？这个问题来自一次线上报警如下图，超过了我们的配置阈值。图：京东自研UMP监控分析打出jstack文件，通过IBM Thread and Monitor Dump Analyzer for Java工具查看如下：图：IBM Thread and Monitor Dump Analyzer for Java共计1661个线程，和监控数据得出的吻合。但这个数量应该是大了，我们都知道线程多了，就会有线程切换，带来性能开销。当时就想到一台Java服务器到底可以跑多少个线程呢？跟什么有关系？现整理如下。每个线程都有一个线程栈空间通过-Xss设置，查了一下我们服务器的关于jvm内存的配置123-Xms4096m-Xmx4096m-XX:MaxPermSize=1024m只有这三个，并没有-Xss 和-XX:ThreadStackSize的配置，因此是走的默认值。图：JVM的默认栈大小可以通过如下命令打印输出默认值的大小，命令：1jinfo -flag ThreadStackSize例如：
• Python 多进程与多线程

  图片来自 unsplash前言：为什么有人说 Python 的多线程是鸡肋，不是真正意义上的多线程？看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。问题：1、Python 多线程为什么耗时更长？2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？1 基础知识现在的 PC 都是多核的，使用多线程能充分利用 CPU 来提供程序的执行效率。1.1 线程线程是一个基本的 CPU 执行单元。它必须依托于进程存活。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个 CPU 执行时所需要的一串指令。1.2 进程进程是指一个程序在给定数据集合上的一次执行过程，是系统进行资源分配和运行调用的独立单位。可以简单地理解为操作系统中正在执行的程序。也就说，每个应用程序都有一个自己的进程。每一个进程启动时都会最先产生一个线程，即主线程。然后主线程会再创建其他的子线程。1.3 两者的区别线程必须在某个进行中执行。一个进程可包含多个线程，其中有且只有一个主线程。多线程共享同个地址空间、打开

多线程跑python相关课程

• 2小时搞定多线程概念 并发是程序员永恒的命题。并发易学难精，没有稳扎稳打的第一步，前路坎坷易弃坑。本课程涵盖线程、进程、多线程、并发、高并发、同步、异步、阻塞、非阻塞等，带大家快速构建清晰的理论基石。另有高频面试点拨，让你学懂、会用。

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多线程跑python相关教程

• 2. 多线程的基本使用 Python 的 threading 模块中提供了类 Thread 用于实现多线程，用户有两种使用多线程的方式:在线程构造函数中指定线程的入口函数。自定义一个类，该类继承类 Thread，在自定义的类中实现 run 方法。
• Java 多线程 本小节我们将学习 Java 多线程，通过本小节的学习，你将了解到什么是线程，如何创建线程，创建线程有哪几种方式，线程的状态、生命周期等内容。掌握多线程的代码编写，并理解线程生命周期等内容是本小节学习的重点。
• Ruby 的多线程 本章节让我们来学习 Ruby 的多线程。您将会了解到：什么是多线程，Ruby 中如何创建线程等知识。
• 4. 多 CPU 时代的多线程 如下图所示为双 CPU 配置，线程 A 和线程 B 各自在自己的 CPU 上执行任务，实现了真正的并行运行。在多线程编程实践中，线程的个数往往多于 CPU 的个数，所以一般都称多线程并发编程而不是多线程并行编程。
• 1. 多线程的基本概念 程序要完成两个任务：任务 1 进行一项复杂的计算，需要 1 秒才能完成。任务 2 读取磁盘，需要 1 秒才能完成。我们可以串行的执行这两项任务，先执行任务 1，再执行任务 2，完成这两项任务总共需要 2 秒，如下图所示：我们可以并行的执行这两项任务，同时执行这两项任务，完成这两项任务只需要 1 秒，如下图所示：显然，并行执行的时间小于串行执行的时间。很多场景下，我们希望程序能够同时执行多个任务，操作系统提供了多线程的机制用于实现并行执行多个任务。在操作系统中，线程是一个可以独立执行的任务。程序执行时至少包含一个线程，可以使用线程相关的 API 创建新的线程。Python 的 threading 模块提供了类 Thread，用户通过新建一个类 Thread 创建新的线程，本文描述了类 Thread 的基本使用。
• 4. 主从多线程模型 架构图分析：主要分为三个模块，分别为 Reactor 主线程、Reactor 子线程、Worker 线程池。其中 Reactor 主线程可以对应多个 Reactor 子线程，也就是说，一个 MainReactor 对应多个 SubReactor；Reactor 主线程的 MainReactor 对象通过 select 监听客户端连接事件，收到事件之后，通过 Acceptor 处理连接事件；当 Acceptor 处理连接事件之后，MainReactor 将连接事件分配给 Reactor 子线程的 SubReactor 进行处理；SubReactor 将连接加入到连接队列进行监听，并且创建 Handler 处理对应的事件。一旦有新的事件（非连接）则分配给 Handler 进行处理；Handler 通过 read () 方法读取数据，并且分发给 Worker 线程池去做业务处理；Worker 线程池分配线程去处理业务，处理完成之后把结果返回给 Handler；Handler 收到 Worker 线程返回的结果之后，再通过 send () 方法返回给客户端。方案的优点：责任明确，单一功能拆分的更细，Reactor 主线程负责接收请求，不负责处理请求；Reactor 子线程负责处理请求。并发量很高的情况，可以减轻单个 Reactor 的压力，并且提高处理速度；Reactor 子线程只负责读取数据和响应数据，耗时的业务处理则丢给 Worker 线程池去处理。这种通过把完整任务层层分发下去，每个组件需要处理的内容就会变的很简单，处理起来效率自然会很高。方案的缺点：编程复杂度非常的高；即使一个 Reactor 主线程对应多个 Reactor 子线程，Reactor 主线程还是会存在单节点故障问题，不过真实业务场景当中，如果考虑单节点故障问题的话，一般都是通过分布式集群（Netty 集群）的方式去解决，而不是靠单节点的线程模型去解决，这里大家了解一下即可。总的来说，主从多线程模型是应用比较多的一种线程模型，包括 Nginx 主从 Reactor 多线程模型、Memcached 主从多线程模型、Netty 主从多线程模型等知名开源框架的。

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