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) ̄)^') '''

day38 并发编程(理论)的更多相关文章

  1. Python并发编程理论篇

    Python并发编程理论篇 前言 其实关于Python的并发编程是比较难写的一章,因为涉及到的知识很复杂并且理论偏多,所以在这里我尽量的用一些非常简明的语言来尽可能的将它描述清楚,在学习之前首先要记住 ...

  2. python学习之并发编程(理论部分)

    第一章 操作系统 管理控制协调计算机中硬件与软件的关系. 操作系统的作用? 第一个作用: 将一些对硬件操作的复杂丑陋的接口,变成简单美丽的接口. open函数. 第二个作用: 多个进程抢占一个(CPU ...

  3. python之并发编程初级篇8

    一.进程理论 1)进程介绍 .什么是进程 一个正在进行的过程,或者说是一个程序的运行过程 其实进程是对正在运行的程序的一种抽象/概括的说法 进程的概念起源操作系统,进程是操作最核心的概念之一 操作系统 ...

  4. Python开发【第九篇】: 并发编程

    内容概要 操作系统介绍 进程 线程 协程 二. 进程 python并发编程之多进程理论部分 在python程序中的进程操作 运行中的程序就是一个进程.所有的进程都是通过它的父进程来创建的.因此,运行起 ...

  5. Java 并发编程:核心理论

    并发编程是Java程序员最重要的技能之一,也是最难掌握的一种技能.它要求编程者对计算机最底层的运作原理有深刻的理解,同时要求编程者逻辑清晰.思维缜密,这样才能写出高效.安全.可靠的多线程并发程序.本系 ...

  6. [Java并发编程(四)] Java volatile 的理论实践

    [Java并发编程(四)] Java volatile 的理论实践 摘要 Java 语言中的 volatile 变量可以被看作是一种 "程度较轻的 synchronized":与 ...

  7. 【转】Java 并发编程:核心理论

    并发编程是Java程序员最重要的技能之一,也是最难掌握的一种技能.它要求编程者对计算机最底层的运作原理有深刻的理解,同时要求编程者逻辑清晰.思维缜密,这样才能写出高效.安全.可靠的多线程并发程序.本系 ...

  8. (转)Java并发编程:核心理论

    原文链接:https://www.cnblogs.com/paddix/p/5374810.html Java并发编程系列: Java 并发编程:核心理论 Java并发编程:Synchronized及 ...

  9. Java 并发编程:核心理论(一)

    前言......... 并发编程是Java程序员最重要的技能之一,也是最难掌握的一种技能.它要求编程者对计算机最底层的运作原理有深刻的理解,同时要求编程者逻辑清晰.思维缜密,这样才能写出高效.安全.可 ...

随机推荐

  1. ASP.NET Core 3.1 WebApi+JWT+Swagger+EntityFrameworkCore构建REST API

    一.准备 使用vs2019新建ASP.NET Core Web应用程序,选用api模板: 安装相关的NuGet包: 二.编码 首先编写数据库模型: 用户表 User.cs: public class ...

  2. C# .net framework .net core 3.1 请求参数校验, DataAnnotations, 自定义参数校验

    前言 在实际应用场景中我们常常要对接口的入参进行校验, 例如分页大小是否正确, 必填参数是否已经填写等等. 最简单的实现方式如下图, 这种在实际开发中代码过于冗余, 而且不灵活. 今天介绍一种统一参数 ...

  3. rust 函数-生命周期

    记录一下自己理解的生命周期. 每个变量都有自己的生命周期. 在c++里生命周期好比作用域, 小的作用域的可以使用大作用域的变量. 如果把这里的每个作用域取个名,那么就相当于rust里的生命周期注解. ...

  4. 西门子S7-300 PLC视频教程(百度网盘)收集于网络-供参考学习

    百度网盘地址: 西门子300 PLC视频教程 群文件里面可以找到. 下载: https://blog.csdn.net/txwtech/article/details/93016190

  5. RabbitMQ巩固学习一

    说起RabbitMQ大家第一时间应该想到的就是异步队列,关于异步队列的话题简直太多了,各位同学在园子里一搜便知.我第一次听异步队列这个名词感觉非常高大上

  6. Andrew Ng - 深度学习工程师 - Part 1. 神经网络和深度学习(Week 3. 浅层神经网络)

     =================第3周 浅层神经网络=============== ===3..1  神经网络概览=== ===3.2  神经网络表示=== ===3.3  计算神经网络的输出== ...

  7. 多语言工作者の十日冲刺<3/10>

    这个作业属于哪个课程 软件工程 (福州大学至诚学院 - 计算机工程系) 这个作业要求在哪里 团队作业第五次--Alpha冲刺 这个作业的目标 团队进行Alpha冲刺--第三天(05.02) 作业正文 ...

  8. Github删除分支下所有提交记录

    [本文版权归微信公众号"代码艺术"(ID:onblog)所有,若是转载请务必保留本段原创声明,违者必究.若是文章有不足之处,欢迎关注微信公众号私信与我进行交流!] 有时候,我们提交 ...

  9. gerapy 爬虫web调度可视化工具(基于scrapyd)

    web 基于scrapyd 提供主机管理功能 基于scrapyd管理已安装服务的主机. 进入具体主机管理页面,会自动加载所有已知爬虫任务: 可直接可以调度.运行.查看日志. 提供项目管理功能 将已知项 ...

  10. intellij配置github

    一.在IDEA中设置Git,在File-->Setting->Version Control-->Git-->Path to Git executable选择你的git安装后的 ...