操作系统: 多道技术背景: 提高工作效率(充分利用IO阻塞的时间) 同时执行多个任务 多道技术 空间复用:充分的利用内存空间 时间复用:充分利用IO阻塞时间 分时系统: 并发:提高了程序的工作效率 两项工作: 1:进程之间的切换 2:保护现场,保留你进程执行的状态 并行 应用多核,多个任务在同时执行 同步 异步 阻塞 非阻塞…

目录 一堆锁 死锁现象(*****) 递归锁 RLock (了解) 信号量 (了解) GIL(*****) 什么时GIL锁 为什么需要GIL锁 Cpython解释器与GC的问题 GIL锁带来的问题 多线程与多进程性能对比 进程池与线程池 同步异步(*****) Event事件 一堆锁 死锁现象(*****) ​ 死锁指的是,某个资源被占用之后,一直得不到释放,导致其他需要这个资源的线程进入阻塞状态 产生死锁的情况 对同一把互斥锁,进行了多次加锁 一个共享资源,在访问时必须具备多把锁,但是这些锁被…

第15章 原子变量与非阻塞同步机制 近年来,在并发算法领域的大多数研究都侧重于非阻塞算法,这种算法用底层的原子机器指令(例如比较并交换指令)代替锁老确保数据在并发访问中的一致性. 15.1 锁的劣势 这个不多说了,详细见p262 15.2 硬件对并发的支持 独占锁是一项悲观的技术,它假设最坏的情况.对于细粒度的操作,还有一种乐观的方法,通过这种方法可以在不发生干扰的情况下完成更新操作.这种方法需要借助冲突检查机制来判断在更新过程中是否存在来自其他线程的干扰,如果存在,这个操作将失败,并且可以重试…

1 引言 并发.并行.串行.同步.异步.阻塞.非阻塞.进程.线程.协程是并发编程中的常见概念,相似却也有却不尽相同,令人头痛,这一篇博文中我们来区分一下这些概念. 2 并发与并行 在解释并发与并行之前,我们必须先明确:单个处理器(一个单核CPU)在某一个时刻只能处理一个线程. 并发是指在同一个处理器上通过时间片轮转的方式在多个线程之间频繁切换,由于切换速度极快,所以看似多个线程似乎被同时执行,但实际上每一个时刻都只有一个线程被执行,其他的线程出于阻塞状态. 并行是指多个处理器在同一时刻同时处理了…

一: 进程的概念:(Process) 进程就是正在运行的程序,它是操作系统中,资源分配的最小单位. 资源分配:分配的是cpu和内存等物理资源 进程号是进程的唯一标识 同一个程序执行两次之后是两个进程 进程和进程之间的关系: 数据彼此隔离,通过socket通信 二:并行和并发 并发:一个cpu同一时间不停执行多个程序 并行:多个cpu同一时间不停执行多个程序 三:cpu的进程调度方法 # 先来先服务fcfs(first come first server):先来的先执行 # 短作业优先算法:分配的…

一.理论概念 1.定义 进程(Process 也可以称为重量级进程)是程序的一次执行.在每个进程中都有自己的地址空间.内存.数据栈以及记录运行的辅助数据,它是系统进行资源分配和调度的一个独立单位. 2.并行和并发 并行:并行是指多个任务同一时间执行: 并发:是指在资源有限的情况下,两个任务相互交替着使用资源: 3.同步和异常 同步是指多个任务在执行时有一个先后的顺序,必须是一个任务执行完成另外一个任务才能执行: 异步是指多个任务在执行时没有先后顺序,多个任务可以同时执行: 4.同步/异步/阻塞/…

Python之进程 进程 本节目录 一 背景知识 二 什么是进程 三 进程调度 四 并发与并行 五 同步\异步\阻塞\非阻塞 六 进程的创建与结束 七 multiprocess模块 八 进程池和mutiprocess.Poll 一 背景知识 顾名思义,进程即正在执行的一个过程.进程是对正在运行程序的一个抽象. 进程的概念起源于操作系统,是操作系统最核心的概念,也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一.操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的. 所以想要真正了解进程,必须事先了解操作…

一.理论基础 进程的概念起源于操作系统,是操作系统最核心的概念,也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一.操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的. 即使可以利用的cpu只有一个(早期的计算机确实如此),也能保证支持(伪)并发的能力.将一个单独的cpu变成多个虚拟的cpu(多道技术:时间多路复用和空间多路复用+硬件上支持隔离),没有进程的抽象,现代计算机将不复存在. 必备的理论基础: #一 操作系统的作用: 1:隐藏丑陋复杂的硬件接口,提供良好的抽象接口 2:管理.调度进程,并且将…

进程.线程和协程的调度和运行原理总结. 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程.进程.协程通信(五) python并发编程之进程.线程.协程的调度原理(六) python并发编程之multiprocessing进程windows和linux环境的对比(七) 进程.线程的调度策略介绍…

9.11 进程池与线程池 池子使用来限制并发的任务数目,限制我们的计算机在一个自己可承受的范围内去并发地执行任务 池子内什么时候装进程:并发的任务属于计算密集型 池子内什么时候装线程:并发的任务属于IO密集型 进程池: from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor import time,os,random ​ def task(x): print('%s 接客' %os.getpid()) time.…