day38 并发编程(理论)
一、操作系统发展史
参考博客即可:https://www.cnblogs.com/Dominic-Ji/articles/10929381.html
二、多道技术
1 单核实现并发的效果
并发
看起来像是同时运行的可以称之为并发
并行
真正意义上的同时执行
总结:
并行肯定是并发
单核的计算机不能实现并行,但是可以实现并发
补充:我们直接假设单核就是一个核,干活的就一个人,不要考虑cpu里面的内核数
2 多道技术图解
3 多道技术重点
- 空间上的复用
- 多个程序共用一套计算机硬件
- 时间上的复用
只需要做时间长的那个,可以节省切换时间
保存状态,用户态和内核态的切换
切换+保存状态
切换(CPU)分为两种情况
1.当一个程序遇到IO操作的时候,操作系统会剥夺该程序的CPU执行权限
作用:提高了CPU的利用率 并且也不影响程序的执行效率
原因:在io延迟的时候程序对cup没有任何执行的空间,所以剥夺了也不会影响程序运行
2.当一个程序长时间占用CPU的时候,操作吸引也会剥夺该程序的CPU执行权限
弊端:降低了程序的执行效率(原本时间+切换时间)
三、进程理论
1 必备知识点
'''
程序和进程的区别
程序是一堆躺在硬盘上的代码,是‘死’的
进程则是表示正在执行的过程,是‘活’的
'''
2 进程调度
- 先来先服务调度算法
- 对执行时间长的作业有利,对短作业无益。
- 因为一个长作业先到的话,后面一个短作业就得等长作业执行完毕才能把cup空间空给短作业
- 短作业优先算法
- 对短作业优先
- 如果一个长作业正在运行,来了一个短作业,这时候会先暂停长作业,把短作业运行完毕后回到长作业继续执行
- 时间片轮转法+多级反馈队列
- 不管长作业还是短作业都先放到一个队列中,统一执行一个规定的单位时间
- 如果没在规定时间执行完,会掉入第二优先级队列,再执行一个较长的单位时间
- 此时来了一个作业会直接暂停第二梯队去执行第一梯队的工作
- 总结:活用了切换和保存状态,优化了不同大小作业的执行效率
3 进程的三状态
在了解其他概念之前,我们首先要了解进程的几个状态。在程序运行的过程中,由于被操作系统的调度算法控制,程序会进入几个状态:就绪,运行和阻塞。
(1)就绪(Ready)状态
当进程已分配到除CPU以外的所有必要的资源,只要获得处理机便可立即执行,这时的进程状态称为就绪状态。
(2)执行/运行(Running)
状态当进程已获得处理机,其程序正在处理机上执行,此时的进程状态称为执行状态。
(3)阻塞(Blocked)状态
正在执行的进程,由于等待某个事件发生而无法执行时,便放弃处理机而处于阻塞状态。引起进程阻塞的事件可有多种,例如,等待I/O完成、申请缓冲区不能满足、等待信件(信号)等。
4 两对重要概念
描述的是任务提交的方式
- 同步
- 解释:任务提交之后,在原地等待任务的返回结果,等待的过程中不去做任何事情,看上去像是程序卡住了
- 异步
- 解释:任务提交之后,不等待任务的返回结果,直接去做别的事情
- 任务的返回结果会有一个异步回调机制自动处理
就像要把一份作业交给老师批改,小红交给老师了,站在原地等老师批改完,小红的行为叫做同步。而小李交给老师后就跑去完了,这种行为叫做异步。
描述的是程序运行的状态
- 阻塞(阻塞态)
- 是我们程序运行基本都会遇到的状态,等待io操作
- 非阻塞(就绪态,运行态)
- 是我们程序运行的理想状态,只在就绪态和运行态之间切换,减少io延迟
四、开启进程的两种方式
# 方式一
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print(f'{name} is running')
time.sleep(3)
print(f'{name} is over')
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task, args=('hz',))
p.start()
print('^(* ̄(oo) ̄)^')
# 方式二 类的继承
from multiprocessing import Process
import time
class MyProcess(Process):
def run(self):
print('hell 1')
time.sleep(3)
print('hello 2')
if __name__ == '__main__':
p = MyProcess()
p.start()
print('^(* ̄(oo) ̄)^')
总结
"""
创建进程就是在内存中申请一块内存空间将需要运行的代码丢进去
一个进程对应在内存中就是一块独立的内存空间
多个进程对应在内存中就是多块独立的内存空间
进程与进程之间数据默认情况下是无法直接交互,如果想交互可以借助于第三方工具、模块
"""
join方法
join是让主进程等待子进程代码运行结束之后,再继续运行。不影响其他子进程的执行
具体使用:在进程开始后,进程对象.join()
进程之间的数据相互隔离
from multiprocessing import Process
import time
a = 100
def task(name):
print(f'{name} is running')
time.sleep(3)
global a
a = 101
print(a)
print(f'{name} is over')
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task, args=('hz',))
p.start()
print(a)
p.join()
print('^(* ̄(oo) ̄)^')
'''
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