进程vs线程vs协程

背景

1.CPU执行代码都是顺序执行的
2.真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现
3.单核CPU执行多任务:操作系统轮流让各个任务交替执行
4.多进程、多线程以及异步IO要解决的问题:CPU高速执行能力和IO设备的龟速严重不匹配

进程

对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(Process),比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程,打开一个记事本就启动了一个记事本进程

线程

有些进程还不止同时干一件事,比如Word,它可以同时进行打字、拼写检查、打印等事情。在一个进程内部,要同时干多件事,就需要同时运行多个“子任务”,我们把进程内的这些“子任务”称为线程(Thread)
由于每个进程至少要干一件事,所以,一个进程至少有一个线程。当然,像Word这种复杂的进程可以有多个线程,多个线程可以同时执行,多线程的执行方式和多进程是一样的,也是由操作系统在多个线程之间快速切换,让每个线程都短暂地交替运行,看起来就像同时执行一样。当然,真正地同时执行多线程需要多核CPU才可能实现。

线程是最小的执行单元,而进程由至少一个线程组成。如何调度进程和线程,完全由操作系统决定,程序自己不能决定什么时候执行,执行多长时间

多任务的实现

有3种方式:
多进程模式;
多线程模式;
多进程+多线程模式(实际采用较少)。

多进程和多线程的优缺点

首先,要实现多任务,通常我们会设计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,你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。

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。
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。
无论是多进程还是多线程,只要数量一多,效率肯定上不去。

计算密集型 vs IO密集型

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。

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。

另一个办法是:当代码需要执行一个耗时的IO操作时,它只发出IO指令,并不等待IO结果,然后就去执行其他代码了。一段时间后,当IO返回结果时,再通知CPU进行处理。

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。

异步IO模型需要一个消息循环,在消息循环中,主线程不断地重复“读取消息-处理消息”这一过程

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。

协程

协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。

子程序,或者称为函数,在所有语言中都是层级调用,比如A调用B,B在执行过程中又调用了C,C执行完毕返回,B执行完毕返回,最后是A执行完毕。

所以子程序调用是通过栈实现的,一个线程就是执行一个子程序。

子程序调用总是一个入口,一次返回,调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。

协程看上去也是子程序,但执行过程中,在子程序内部可中断,然后转而执行别的子程序,在适当的时候再返回来接着执行。

注意,在一个子程序中中断,去执行其他子程序,不是函数调用,有点类似CPU的中断。

协程的特点在于是一个线程执行

协程优势

最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,因此,没有线程切换的开销,和多线程比,线程数量越多,协程的性能优势就越明显。

第二大优势就是不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在协程中控制共享资源不加锁,只需要判断状态就好了,所以执行效率比多线程高很多。

协程如何利用多CPU

最简单的方法是多进程+协程,既充分利用多核,又充分发挥协程的高效率,可获得极高的性能

Donald Knuth的一句话总结协程的特点:“子程序就是协程的一种特例。”

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