线程(Thread)

线程概述

1. 概念：
   【1】线程被称为轻量级的进程，也是多任务编程方式
   【2】也可以利用计算机的多CPU资源
   【3】线程可以理解为进程中再开辟的分支任务
2. 线程特征
   【1】一个进程可以包含多个线程
   【2】线程也是一个运行行为，消耗计算资源
   【3】一个进程中所有线程共享这个进程的资源
   【4】多个线程之间的运行同样互不影响各自运行
   【5】线程的创建和销毁消耗资源远小于进程

多线程编程

• 线程模块 threading
  1. 创建方法
     1. 创建线程对象from threading import Thread
     t = Thread
     功能：创建线程对象
     参数：target 绑定线程函数
     args 元组 给线程函数键值传参
     kwargs 字典 给线程函数键值传参
     daemon bool值，主线程退出时该分支线程也推出
     2. 启动线程t.start()
     3. 等待分支线程结束p.join([timeout])
     功能：阻塞等待分支线程退出
     参数：最长等待时间

创建线程类

1. 创建步骤
   【1】继承Thread类
   【2】重写__ init __方法添加自己的属性，使用super()加载父类属性【3】重写run()方法
2. 使用方法
   【1】实例化对象
   【2】调用start自动执行run方法

线程同步互斥

1. 线程通信方法：线程间使用全局变量进行通信
2. 共享资源争夺
   • 共享资源：多线程都可以操作的资源称为共享资源。对共享资源的操作代码段称为临界区。
   • 影响： 对共享资源的无序操作可能会带来数据的混乱，或者操作错误。此时往往需要同步互斥机制协调操作顺序。
3. 同步互斥机制
   • 同步：同步是一种协作关系，为完成操作，线程间形成一种协调，按照必要的步骤有序执行操作。
   • 互斥：互斥是一种制约关系，当一个进程或者线程占有资源时会进行加锁处理，此时其他进程线程就无法操作该资源，直到解锁后才能操作。
4. 线程Event
   from threading import Event
   e = Event() 创建线程event对象
   e.wait([timeout]) 阻塞等待e被set
   e.set() 设置e,使wait结束阻塞
   e.clear() 使e回到未被设置状态
   e.is_set() 查看当前e是否被设置
5. 线程锁 Lock
   from threading import Lock
   lock = Lock() 创建锁对象
   lock.acquire() 上锁 如果lock已经上锁再调用会阻塞
   lock.release() 解锁

死锁

1. 两个或两个以上的线程在执行过程中，由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象，若无外力作用，它们将无法推进下去。此时系统处于死锁状态或系统生产了死锁。
2. 死锁产生条件
   • 互斥条件：线程使用了互斥方法，使用一个资源时其他线程无法使用
   • 请求和保持条件：指线程已经保持至少一个资源，但又提出了新的资源请求，在获取到新的资源前不会释放自己保持的资源。
   • 不剥夺条件：不会受到线程外部的干扰，如系统强制终止线程等。
   • 环路等待条件：在发生死锁时，必须存在一个线程------资源的环形链，如T0正在等待一个T1占用的资源.....Tn正在等待已被T0占用的资源。
3. 如何避免死锁
   • 逻辑清晰，不要同进出现上述死锁产生的四个条件
   • 通过测试工程师进行死锁检测

GIL问题

1. 什么是GIL问题(全局解释器锁)由于python解释器设计中加入了解释器锁，导致python解释器同一时间只能解释执行一个线程，大降低了线程的执行效率。
2. 后果遇阻塞线程会主动让出解释器，去解释其他线程。python多线程在执行多阻塞任务时可以提升程序效率，其他情况并不能对效率有所提升。
3. 处理* 尽量使用进程完成无阻塞的并发行为
   * 不使用c作为解释器 （可以用Java C#）
   * Guido的声明：<http://www.artima.com/forums/flat.jsp?forum=106&thread=214235>
4. 结论
   • GIL问题与Python语言本身没什么关系，属于解释器设计的历史问题。
   • 在无阻塞状态下，多线程程序执行效率并不高，甚至还不如单线程效率。
   • Python多线程只适用于执行有阻塞延迟的任务情形

进程、线程特点对比

• 对比：
  1. 两者都是多任务编程方式，都能使用计算机多核资源
  2. 进程的创建删除消耗的计算机资源比线程多
  3. 进程空间独立，数据互不干扰，有专门通信方法；线程使用全局变量通信
  4. 一个进程可以有多个分支线程，两者都有包含关系
  5. 多个线程共享进程资源，在共享资源操作时往往需要同步互斥处理
  6. Python线程存在GIL问题，但是进程没有。
• 使用场景
  1. 任务场景 ：大型服务，多个独立任务模块，整个项目有多个进程，每个进程又有多个线程。
  2. 编程语言：Java,C#之类编程语言在执行多任务时一般都 是用线程完成，因线程资源消耗少；而Python由于GIL问题往往使用多进程 。