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  • 多任务的目的:提升程序的执行效率,更充分利用cpu的资源 并行:当任务数小于或者等于cpu核数时,每一个任务都有对应的cpu处理执行,即任务真的是一起执行的 并发:当任务数多于cpu核数,通过操作系统的各种任务...

    多任务:

    计算机的核心是CPU,承担了所有的计算任务。一个CPU在一个时间切片里只能运行一个程序。

    多任务的目的:提升程序的执行效率,更充分利用cpu的资源

    并行:当任务数小于或者等于cpu核数时,每一个任务都有对应的cpu来处理执行,即任务真的是一起执行的

    并发:当任务数多于cpu核数,通过操作系统的各种任务调度算法,实现用多个任务串行执行(实际上总有一些任务不在执行,因为切换任务的速度相当快,看上去像一起执行而已)

    运行的程序即进程,进程包含线程(>=1),线程包含协程(>=1)

    切换开销:进程>线程>协程(并发量更高)

    区别:

    进程:多进程利用多核CPU完成任务,是操作系统资源分配的最小单位,进程拥有自己独立的内存空间,所以进程间数据不共享,进程之间的通信由操作系统传递,导致通讯效率低,切换开销大,创建或销毁进程时系统开销大

    线程:是CPU调度的最小单位,所有线程共享进程的内存空间,通讯效率高,切换开销小,但共享意味着竞争=>GIL(CPython全局解释器锁,同时只能运行一个线程,无法利用多核 CPU),在I/O阻塞的时候,解释器会释放GIL

    协程:一个可以挂起的函数,协程的调度完全由用户控制,用函数切换,开销极小。genvent,monkey.patchall自动捕捉耗时点

    场景:

    线程,协程:IO密集(网络IO、磁盘IO、数据库IO)大量时间花在数据传输

    进程:连续密集的计算(C10K)大量时间花在计算

    一般开发中:多进程(cpu的核数)+多协程

    业余时间用过多线程写爬虫,提升效率=》获取所有url,并发爬取

    在多个用户同时发起对同一个商品的下单请求时,会出现资源竞争问题,导致库存的最终结果出现异常=》乐观锁

    进程池:https://www.cnblogs.com/dong-/p/9525697.html

    线程池:https://www.jianshu.com/p/6d6e4f745c27

    协程池:https://blog.csdn.net/shykevin/article/details/90338809

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  • 作用:使用多任务就能充分利用CPU资源,提高程序的执行效率,让你的程序具备处理多个任务的能力。 二、并发和并行 多任务的执行方式: 并发:指的是任务数多余cpu核数,通过操作系统的各种任务调度算法,...

    一、什么是多任务

    概念:多任务是指操作系统同一时间内执行多个任务,例如: 现在电脑安装的操作系统都是多任务操作系统,可以同时运行着多个软件,你一边在用浏览器上网,一边在听MP3,一边在用Word赶作业

    作用:使用多任务就能充分利用CPU资源,提高程序的执行效率,让你的程序具备处理多个任务的能力。

    二、并发和并行

    多任务的执行方式
    并发:指的是任务数多余cpu核数,通过操作系统的各种任务调度算法,操作系统轮流让各个软件交替执行,实现用多个任务“一起”执行。(单核cpu并发执行多任务)
    并行:对于多核cpu处理多任务,这时多个任务间是并行关系。并行才是多个任务真正意义一起执行

    • 现在,多核CPU已经非常普及了,但是,即使过去的单核CPU,也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的,那么,单核CPU是怎么执行多任务的呢?答案就是操作系统轮流让各个任务交替执行,任务1执行0.01秒,切换到任务2,任务2执行0.01秒,再切换到任务3,执行0.01秒……这样反复执行下去。表面上看,每个任务都是交替执行的,但是,由于CPU的执行速度实在是太快了,我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。
    • 真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现,但是,由于任务数量远远多于CPU的核心数量,所以,操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。

    多任务的实现

    • 多进程
    • 多线程

    三、多进程编程

    概念

    • 进程:一个正在运行的程序或者软件就是一个进程,它是操作系统进行资源分配的基本单位,也就是说每启动一个进程,操作系统都会给其分配一定的运行资源(内存资源)保证进程的运行。

    • 进程和线程的区别:https://blog.csdn.net/weixin_45455015/article/details/100121958

    • 进程和程序区别:
      进程:程序在计算机中运行一次的过程,是一个动态的过程描述;占有CPU内存等计算机资源,具有一定的生命周期
      程序:静态的可执行文件,占有磁盘,不占有计算机的运行资源;磁盘不属于计算机资源
      备注:同一个程序的不同执行过程,分配的计算机资源不同,属于不同的进程

    • 进程的创建流程:
      ①用户空间运行一个程序,发起进程创建
      ②操作系统接受用户请求,开启进程创建
      ③操作系统分配系统资源,确认进程状态
      ④将创建好的进程提供给应用层使用

    创建进程方法一

    使用os.fork()函数创建子进程
    python的os模块封装了常⻅的系统调⽤,其中就包括fork,可以在Python程序中轻松创建⼦进程:

    在OS模块中,创建子进程时常用到的函数有:

    • os.fork( )
    • os.getpid( ) 获取当前进程的pid (process id)
    • os.getppid( ) 获取当前进程的父进程pid (parent process id)

    需要注意的是
    1.执⾏到os.fork()时,操作系统会创建⼀个新的进程复制⽗进程的所有信息到⼦进程中。
    2.普通的函数调⽤,调⽤⼀次,返回⼀次,但是fork()调⽤⼀次,返回两次。
    3.⽗进程和⼦进程都会从fork()函数中得到⼀个返回值,⼦进程返回是0,⽽⽗进程中返回⼦进程的 id号。
    4.多进程中,每个进程中所有数据(包括全局变量)都各有拥有⼀份,所以遇到多进程修改全局变量的情况时互不影响。

    import os
    import time
    
    # 定义一个全局变量money
    money = 100
    print("当前进程的pid:", os.getpid())
    print("当前进程的父进程pid:", os.getppid())
    
    p = os.fork()
    # 子进程返回的是0
    if p == 0:
        money = 200
        print("子进程返回的信息, money=%d" %(money))
    # 父进程返回的是子进程的pid
    else:
        print("创建子进程%s, 父进程是%d" %(p,  os.getppid()))
        print(money)
    

    注意,fork函数,只在Unix/Linux/Mac上运⾏,windows不可以 。

    创建进程方法二
    使用multiprocessing模块
    ①将任务封装为函数;
    ②使用multiprocessing中提供的Process类创建进程对象并制定任务
    ③启动进程,会自动执行相关联函数
    ④事件完成后回收进程
    通常使用multiprocessing创建进程,父进程只用作进程的创建和回收,不做其他工作。

    Process类

    Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
    参数说明:

    • group:指定进程组,目前只能使用None
    • target:执行的目标任务名
    • name:进程名字
    • args:以元组方式给执行任务传参
    • kwargs:以字典方式给执行任务传参

    Process创建的实例对象的常用方法和属性:

    方法:

    • start():启动子进程实例(创建子进程)
    • join():等待子进程执行结束
    • terminate():不管任务是否完成,立即终止子进程

    属性:

    • pname:当前进程的别名,默认为Process-N,N为从1开始递增的整数
    • p.pid:创建进程的PID
    • p.daemon 默认False,父进程退出,不会影响子进程的运行;设置为True时,父进程退出,子进程也将退出, daemon 的设置必须在start前

    进程执行任务并传参有两种方式:
    元组方式传参(args): 元组方式传参一定要和参数的顺序保持一致。
    字典方式传参(kwargs): 字典方式传参字典中的key一定要和参数名保持一致。

    import multiprocessing
    import time
    
    # 跳舞任务
    def dance(count):
        for i in range(count):
            print("跳舞中...")
            time.sleep(0.2)
    
    # 唱歌任务
    def sing(count):
        for i in range(count):
            print("唱歌中...")
            time.sleep(0.2)
    
    if __name__ == '__main__':
        # name: 进程名称, 默认是Process-1, .....
        dance_process = multiprocessing.Process(target=dance, name="myprocess1", args=(5,))
        sing_process = multiprocessing.Process(target=sing, kwargs={'count': 3})
    
        # 启动子进程执行对应的任务
        dance_process.start()
        sing_process.start()
    
    # 输出结果
    跳舞中...
    唱歌中...
    跳舞中...
    唱歌中...
    跳舞中...
    唱歌中...
    跳舞中...
    跳舞中...
    
    

    进程的注意点:
    ①进程之间不共享全局变量
    原因:创建子进程会对主进程资源进行拷贝,也就是说子进程是主进程的一个副本,好比是一对双胞胎,之所以进程之间不共享全局变量,是因为操作的不是同一个进程里面的全局变量,只不过不同进程里面的全局变量名字相同而已,单操作的不是同一个进程里面的全局变量。

    ②主进程会等待所有的子进程执行结束再结束
    主进程如果执行完了,会等待子进程执行结束再结束。如果我们想让主进程执行结束之后子进程就销毁不再执行,那怎么办呢?我们可以设置守护主进程 或者 在主进程退出之前 销毁子进程

    • 设置守护主进程方式: 子进程对象.daemon = True
    • 销毁子进程方式: 子进程对象.terminate()

    ③进程之间执行是无序的
    它是由操作系统调度决定的,操作系统调度哪个进程,哪个进程就先执行,没有调度的进程不能执行

    四、多线程编程

    概念
    线程是进程中执行代码的一个分支,每个执行分支(线程)要想工作执行代码需要cpu进行调度 ,也就是说线程是cpu调度的基本单位,每个进程至少都有一个线程,而这个线程就是我们通常说的主线程。

    创建线程的方法

    Thread类

    Thread([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
    参数说明:

    • group: 线程组,目前只能使用None
    • target:执行的目标任务名
    • name:进程名字
    • args:以元组方式给执行任务传参
    • kwargs:以字典方式给执行任务传参

    启动线程使用start方法

    线程执行任务并传参有两种方式:
    元组方式传参(args) :元组方式传参一定要和参数的顺序保持一致。
    字典方式传参(kwargs):字典方式传参字典中的key一定要和参数名保持一致。

    import threading
    import time
    
    # 唱歌任务
    def sing():
        # 扩展: 获取当前线程
        # print("sing当前执行的线程为:", threading.current_thread())
        for i in range(3):
            print("正在唱歌...%d" % i)
            time.sleep(1)
    
    # 跳舞任务
    def dance():
        # 扩展: 获取当前线程
        # print("dance当前执行的线程为:", threading.current_thread())
        for i in range(3):
            print("正在跳舞...%d" % i)
            time.sleep(1)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        # current_thread()获取当前线程
        print("当前执行的线程为:", threading.current_thread())
        # 创建唱歌的线程
        # target: 线程执行的函数名
        sing_thread = threading.Thread(target=sing)
        # 创建跳舞的线程
        dance_thread = threading.Thread(target=dance)
        # 开启线程
        sing_thread.start()
        dance_thread.start()
    

    线程的注意点:

    ①线程之间执行是无序的
    线程之间执行是无序的,它是由cpu调度决定的 ,cpu调度哪个线程,哪个线程就先执行,没有调度的线程不能执行。
    进程之间执行也是无序的,它是由操作系统调度决定的,操作系统调度哪个进程,哪个进程就先执行,没有调度的进程不能执行。

    ②主线程会等待所有的子线程执行结束再结束
    主线程执行完代码后,会等待所有的子线程执行结束再结束
    假如我们就让主线程执行1秒钟,子线程就销毁不再执行,那怎么办呢?
    我们可以设置守护主线程,就是主线程退出子线程销毁不再执行
    设置守护主线程方式:
    1.threading.Thread(target=show_info, daemon=True)
    2.线程对象.setDaemon(True)

    ③ 线程之间共享全局变量

    ④线程之间共享全局变量数据出现错误问题
    线程之间共享全局变量可能会造成线程之间资源竞争,导致数据出现错误问题,可以使用线程同步方式来解决这个问题。(线程同步:一个任务执行完成以后另外一个任务才能执行,同一个时刻只有一个任务在执行)
    线程同步的方式:
    1.线程等待(join)
    2.互斥锁

    线程的互斥锁:

    互斥锁的概念: 对共享数据进行锁定,保证同一时刻只能有一个线程去操作。

    互斥锁是多个线程一起去抢,抢到锁的线程先执行,没有抢到锁的线程需要等待,等互斥锁使用完释放后,其它等待的线程再去抢这个锁。
    互斥锁的作用
    保证同一时刻只能有一个线程去操作共享数据,保证共享数据不会出现错误问题
    使用互斥锁的好处确保某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地去执行

    使用互斥锁弊端
    会影响代码的执行效率,多任务改成了单任务执行
    互斥锁如果没有使用好容易出现死锁的情况

    互斥锁的使用
    threading模块中定义了Lock变量,这个变量本质上是一个函数,通过调用这个函数可以获取一把互斥锁。

    # 互斥锁使用步骤:
    # 创建锁
    mutex = threading.Lock()
    
    # 上锁
    mutex.acquire()
    
    ...这里编写代码能保证同一时刻只能有一个线程去操作, 对共享数据进行锁定...
    
    # 释放锁
    mutex.release()
    

    例子:使用互斥锁完成2个线程对同一个全局变量各加100万次的操作

    import threading
    # 定义全局变量
    g_num = 0
    # 创建全局互斥锁
    lock = threading.Lock()
    
    # 循环一次给全局变量加1
    def sum_num1():
        # 上锁
        lock.acquire()
        for i in range(1000000):
            global g_num
            g_num += 1
    
        print("sum1:", g_num)
        # 释放锁
        lock.release()
    
    # 循环一次给全局变量加1
    def sum_num2():
        # 上锁
        lock.acquire()
        for i in range(1000000):
            global g_num
            g_num += 1
        print("sum2:", g_num)
        # 释放锁
        lock.release()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        # 创建两个线程
        first_thread = threading.Thread(target=sum_num1)
        second_thread = threading.Thread(target=sum_num2)
        # 启动线程
        first_thread.start()
        second_thread.start()
    
        # 提示:加上互斥锁,那个线程抢到这个锁我们决定不了,那线程抢到锁那个线程先执行,没有抢到的线程需要等待
        # 加上互斥锁多任务瞬间变成单任务,性能会下降,也就是说同一时刻只能有一个线程去执行
        
    # 执行结果
    sum1: 1000000
    sum2: 2000000
    

    死锁:

    死锁:一直等待对方释放锁的情景就是死锁

    死锁的结果:会造成应用程序的停止响应,不能往下执行,要在合适的地方注意释放锁。

    使用互斥锁的时候需要注意死锁的问题,要在合适的地方注意释放锁。

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  • 2、每个CPU在同一时间只能执行一个线程(在单核CPU下的线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念。但并发和并行又有区别,并行是指两个或者个事件在同一时刻发生;而...

    1、GIL是什么?GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定。

    2、每个CPU在同一时间只能执行一个线程(在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念。但并发和并行又有区别,并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生;而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。)

    在Python多线程下,每个线程的执行方式:
    1.获取GIL
    2.执行代码直到sleep或者是python虚拟机将其挂起。
    3.释放GIL

    可见,某个线程想要执行,必须先拿到GIL,我们可以把GIL看作是“通行证”,并且在一个python进程中,GIL只有一个。拿不到通行证的线程,就不允许进入CPU执行。

    在python2.x里,GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks计数达到100(ticks可以看作是python自身的一个计数器,专门做用于GIL,每次释放后归零,这个计数可以通过 sys.setcheckinterval 来调整),进行释放。

    而每次释放GIL锁,线程进行锁竞争、切换线程,会消耗资源。并且由于GIL锁存在,python里一个进程永远只能同时执行一个线程(拿到GIL的线程才能执行),这就是为什么在多核CPU上,python的多线程效率并不高。

    那么是不是python的多线程就完全没用了呢?

    在这里我们进行分类讨论:

    1、CPU密集型代码(各种循环处理、计数等等),在这种情况下,ticks计数很快就会达到阈值,然后触发GIL的释放与再竞争(多个线程来回切换当然是需要消耗资源的),所以python下的多线程对CPU密集型代码并不友好。

    2、IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等),多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待,造成不必要的时间浪费,而开启多线程能在线程A等待时,自动切换到线程B,可以不浪费CPU的资源,从而能提升程序执行效率)。所以python的多线程对IO密集型代码比较友好。

    而在python3.x中,GIL不使用ticks计数,改为使用计时器(执行时间达到阈值后,当前线程释放GIL),这样对CPU密集型程序更加友好,但依然没有解决GIL导致的同一时间只能执行一个线程的问题,所以效率依然不尽如人意。

    多核多线程比单核多线程更差,原因是单核下多线程,每次释放GIL,唤醒的那个线程都能获取到GIL锁,所以能够无缝执行,但多核下,CPU0释放GIL后,其他CPU上的线程都会进行竞争,但GIL可能会马上又被CPU0拿到,导致其他几个CPU上被唤醒后的线程会醒着等待到切换时间后又进入待调度状态,这样会造成线程颠簸(thrashing),导致效率更低

    回到最开始的问题:经常我们会听到老手说:“python下想要充分利用多核CPU,就用多进程”,原因是什么呢?

    原因是:每个进程有各自独立的GIL,互不干扰,这样就可以真正意义上的并行执行,所以在python中,多进程的执行效率优于多线程(仅仅针对多核CPU而言)。

    所以我们能够得出结论:多核下,想做并行提升效率,比较通用的方法是使用多进程,能够有效提高执行效率

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  • 什么叫“多任务”呢?简单地说,就是操作系统可以同时运行多个任务。 再打个比方,你一边在浏览器上网,一边在听MP3,一边在Word赶作业,这就是多任务,至少同时有3个任务正在运行。 并行执行多任务只能在多核...

    什么叫“多任务”呢?简单地说,就是操作系统可以同时运行多个任务。

    再打个比方,你一边在用浏览器上网,一边在听MP3,一边在用Word赶作业,这就是多任务,至少同时有3个任务正在运行。

    并行执行多任务只能在多核CPU上实现,但是,由于任务数量远远多于CPU的核心数量,所以,操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。

    • 并发:交替处理多个任务的能力。指的是任务数多于cpu核数,通过操作系统的各种任务调度算法,实现用多个任务“一起”执行(实际上总有一些任务不在执行,因为切换任务的速度相当快,看上去一起执行而已)
    • 并行:同时处理多个任务的能力,指的是任务数小于等于cpu核数,任务真的是一起执行的。

    多线程共享全局变量:

    • 如果多个线程同时对同一个全局变量操作,会出现资源竞争问题,从而数据结果会不正确。
    • 线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源,最简单的同步机制是引入互斥锁。
    • 某个线程要更改共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为“锁定”,其他线程不能更改;直到该线程释放资源,将资源的状态变成“非锁定”,其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性。

    当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时,锁就进入“locked”状态。

    每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁,该线程就会变为“locked”状态,称为“阻塞”,直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后,锁进入“unlocked”状态。

    线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁,并使得该线程进入运行(running)状态。

    在线程间共享多个资源的时候,如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源,就会造成死锁。 

     

    2. 避免死锁

    • 程序设计时要尽量避免(银行家算法)
    • 添加超时时间等

    进程线程的对比:

    定义的不同

    • 进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位.

    • 线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源.

    区别

    • 一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.
    • 线程的划分尺度小于进程(资源比进程少),使得多线程程序的并发性高。
    • 进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率
    • 线线程不能够独立执行,必须依存在进程中
    • 可以将进程理解为工厂中的一条流水线,而其中的线程就是这个流水线上的工人

    优缺点

    线程和进程在使用上各有优缺点:线程执行开销小,但不利于资源的管理和保护;而进程正相反。

    GIL(全局解释器锁) 

    通过代码可以发现 多进程可以充分使用cpu的两个内核 而多线程却不能充分使用cpu的两个内核

    问题 : 通过验证我们发现多线程并不能真正的让多核cpu实现并行

    原因 : cpython解释器中存在一个GIL(全局解释器锁),他的作用就是保证同一时刻只有一个线程可以执行代码,因此造成了我们使用多线程的时候无法实现并行

    解决方案法 :

    1:更换解释器 比如使用jpython(java实现的python解释器)

    2:使用多进程完成多任务的处理

     

    结论:

    1. 在 处理像科学计算 这类需要持续使用cpu的任务的时候 单线程会比多线程快

    2. 在 处理像IO操作等可能引起阻塞的这类任务的时候 多线程会比单线程快

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  • 什么并发编程?

    千次阅读 2019-08-25 00:48:17
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    2018-08-18 17:59:45
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    2020-12-29 00:02:52
    Java:线程:到底什么时候该用多线程 请你说一下进程和线程的使用场景 线程与进程的使用场景 IO 操作不占用CPU(从硬盘、从网络、从内存读数据都算IO ) 计算占用CPU(如1+1计算) 使用场景 高并发 系统...
  • 什么是线程

    2016-03-12 17:35:02
    线程或者线程执行本质上就是一串命令(也是程序代码),然后我们把它发送给操作系统执行。...多核处理与单核多任务处理的实质 上面我说的是一般情况,并不是所有的描述都是一定正确的。因为单核也可以多任务
  • 处理,这样把任务放入工作线程中执行,不会占用主线程的时间片,所以主线程会及时响应用户的操作,如果使用new Thread来执行任务,那么如果需要中途取消任务执行或者需要返回任务执行结果,就需要我们自己维护很...
  • 裸机运行的程序代码,一般由一个main函数中的while死循环和各种中断服务程序组成,平时CPU执行while循环中的代码,出现其他事件时,跳转到中断服务程序进行处理,没有多任务、线程的概念。 而引入操作系统后,程序...
  • 1、什么是线程 线程是操作系统进行运算调度的最小单位,它被包含在... 多步骤的任务处理:可根据步骤特征选用不同个数和特征的线程来协作处理,多任务的分割,由一个主线程分割给多个线程完成 多线程的本质是...
  • 什么是分布式系统  分布式系统是由一组通过... 首先需要明确的是,只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候,且硬件的提升(加内存、加磁盘、使用更好的CPU)高昂到得不偿失的时候,...
  • 什么是java异步

    2016-06-10 09:41:25
     通常同步意味着一个任务的某个处理过程会对个线程在串行化处理,而异步则意味着某个处理过程可以允许个线程同时处理。  异步通常代表着更好的性能,因为它很大程度上依赖于缓冲,是典型的使用空间换时间...
  • 最近python的正则表达式处理了一些文本数据,需要把结果写到文件里面,但是由于文件比较大,所以运行起来花费的时间很长。...既然线程没有什么用处,那就可以使用进程来处理,毕竟进程是可以不...
  • 使用多任务操作系统(windows,ios)等,都可以最大限度的利用CPU空闲时间来出来其他任务,比如一边让操作系统处理打印机正在打印的数据,一边使用Word编辑文档。而CPU在这些任务之间不停的切换,由于切换的速度非常...
  • 3)强相关的处理用线程,若相关的处理用进程。 什么叫强相关、弱相关?理论上很难定义,给个简单的例子就明白了。 一般的server需要完成如下任务:消息收发和消息处理。消息收发和消息处理就是.
  • 一种具有分散作用(多任务)功能的CPU。与人类相比,大脑就是CPU,PIC 共享的部分相当于人的神经系统。 PIC 单片机是一个小的计算机 PIC单片机有计算功能和记忆内存像CPU并由软件控制允行。然而,处理能力—...
  • 既然线程没有什么用处,那就可以使用进程来处理,毕竟进程是可以不受GIL影响的。Python提供了一个multiprocessing的进程库,但是进程也有一些问题,比如,如果进程都需要写入同一个文件,那么就会出现个...
  • 什么是分布式系统

    2020-05-02 17:20:44
    分布式系统的出现是为了廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务,其目的利用更的机器处理的数据 首先需要明确的是,只有单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候,...
  • Java线程与JUC

    2020-07-23 00:17:21
    在我们的计算机中,如果你的CPU是多核的,这个核的数量就是处理任务的线程的数量,比如你是双核的,那你的计算机便能并行处理两个任务。如果你只有单核,但又有任务或者双核有两个以上的任务,这时候怎么办呢?...
  • 线程还是进程的选择及区别 1)需要频繁创建销毁的优先用线程 ...3)强相关的处理用线程,弱相关的处理用进程 什么叫强相关、弱相关?理论上很难定义,给个简单的例子就明白了。 一般的Server需要完成如下任务:消
  • JUC高并发线程线程池详解为什么用线程池一池自定义线程一池一线程一池N线程线程池的7大参数线程池哪个?生产中如设置合理参数线程池的决绝策略是什么?JDK内置的拒绝策略在工作中单一的/固定数的/可变的三种创建...

空空如也

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