多进程

多进程(multiprocessing模块) 多进程 一 多进程的概念 multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module. The multiprocessing package offers both local and remote concurrency,effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads. Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows. 由于GIL的存在，python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包

什么是多任务？ 简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。实现多任务有多种方式， 线程、进程、协程。 并行和并发的区别？ 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，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：指的是任务数小于等于cpu核数，即任务真的是一起执行的 真的多任务叫并行，假的多任务叫并发 。 我们来了解下python中的进程，线程以及协程！ 从计算机硬件角度： 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。 从操作系统的角度： 进程和线程，都是一种CPU的执行单元。 进程：表示一个程序的上下文执行活动（打开、执行、保存...） 线程：进程执行程序时候的最小调度单位（执行a，执行b...)，可以简单理解为同一进程中有多个计数器，每个线程的执行时间不确定，而每个进程的时间片相等， 线程是操作系统调度执行的最小单位 一个程序至少有一个进程，一个进程至少有一个线程。 多进程/多线程： 表示可以同时执行多个任务，进程和线程的调度是由操作系统自动完成。 进程：每个进程都有自己独立的内存空间，不同进程之间的内存空间不共享。 进程之间的通信有操作系统传递，导致通讯效率低，切换开销大。 进程是系统进行资源分配的最小单位 线程：一个进程可以有多个线程

注意：多线程和多线程编程是不同的！！！ 第一点：一个进程相当于一个要执行的程序，它会开启一个主线程，多线程的话就会再开启多个子线程；而多进程的话就是一个进程同时在多个核上进行； 第二点：多线程是一种并发操作（伪并行），它相当于把CPU的时间片分成一段一段很小的片段，然后分给各个线程交替进行，由于每个片段都很短，所以看上去像平行操作； （1）多线程操作案例： import threading class MyThread(threading.Thread): def __init__(self , thread_ID , thread_name , person_list): threading.Thread.__init__(self) self.thread_ID = thread_ID self.thread_name = thread_name self.person_list = person_list def run(self): print("开始进程：" + self.thread_name) main(self.person_list , self.thread_name) #main是自定义要进行多线程操作的函数 print("结束进程：" + self.thread_name) def main(person_list , thread_name): .....

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使用 GDB 调试多进程程序 来源 https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-gdbmp/index.html GDB 是 linux 系统上常用的 c/c++ 调试工具，功能十分强大。对于较为复杂的系统，比如多进程系统，如何使用 GDB 调试呢？考虑下面这个三进程系统： 进程 Proc2 是 Proc1 的子进程，Proc3 又是 Proc2 的子进程。如何使用 GDB 调试 proc2 或者 proc3 呢？ 实际上，GDB 没有对多进程程序调试提供直接支持。例如，使用GDB调试某个进程，如果该进程fork了子进程，GDB会继续调试该进程，子进程会不受干扰地运行下去。如果你事先在子进程代码里设定了断点，子进程会收到SIGTRAP信号并终止。那么该如何调试子进程呢？其实我们可以利用GDB的特点或者其他一些辅助手段来达到目的。此外，GDB 也在较新内核上加入一些多进程调试支持。 接下来我们详细介绍几种方法，分别是 follow-fork-mode 方法，attach 子进程方法和 GDB wrapper 方法。 follow-fork-mode 在2.5.60版Linux内核及以后，GDB对使用fork/vfork创建子进程的程序提供了follow-fork-mode选项来支持多进程调试。 follow-fork

1.多进程： 启动多个进程，每个进程执行和一个客户端交互的程序 accept（）创建子进程，由子进程和客户端通讯，父进程继续接受客户端连接 启动多个进程，每个进程执行和一个客户端交互的程序 父进程完成与客户端的连接工作，完成后，创建子进程，子进程与客户端具体交互 子进程继承父进程打开的文件描述符（accept返回的文件描述符） 父进程必须关闭文件描述符 代码实现： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include <string.h> #include <assert.h> #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <arpa/inet.h> #include <netinet/in.h> void CommClient(int c) { while(1) { char buff[128] = {0}; int n =recv(c,buff,127,0); if(n<=0) { close(c); printf("%d over\n",c); break; } printf("%d:%s\n",c,buff); } } int main() { int sockfd = socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0)

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>>   事件驱动编程是一种编程范式，这里程序的执行流由外部事件来决定。它的特点是包含一个事件循环，当外部事件发生时使用回调机制来触发相应的处理。多线程是另一种常用编程范式，并且更容易理解。   高性能通用型C++网络框架 Nebula 是基于事件驱动的多进程网络框架（适用于即时通讯、数据采集、实时计算、消息推送等应用场景），已有即时通讯、埋点数据采集及实时分析的生产应用案例。经常有人问Nebula的每个进程里是单线程还是多线程的？又问为什么不用多线程？不用多线程又怎么处理并发问题？   最近 Nebula 将会用于一个新的生产项目——推荐引擎，在此之前团队已有使用某知名度较高的RPC框架多线程版推荐引擎（业界许多推荐引擎都用了目前比较知名的开源RPC框架来开发）。本文不做Nebula与各知名RPC框架的比较，也无意说明哪个框架更适合做推荐引擎，只说明Nebula可以用于推荐引擎，且有信心效果会很好。最终结果如何，等推荐引擎研发出来，拭目以待。   为什么是事件驱动而不是多线程？事件驱动无须多线程。我们先来回顾一下服务器编程范式。 1. 服务器程序设计范式   《UNIX网络编程》卷一里介绍了9种服务器设计范式：   九种服务器设计范式并不是全都有实用价值，在《UNIX网络编程

　　进程（Process）是计算机中的软件程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是 操作系统 结构的基础。 　　在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体，在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。软件程序是对指令、数据及其组织形式的描述，而进程是程序的实体，通常而言，把运行在系统中的软件程序称之为进程。 　　除了进程，读者通常会听到线程的概念，线程也被称为轻量级进程(Lightweight Process，LWP），是程序执行流的最小单元。一个标准的线程由线程ID，当前指令 指针 (PC）， 寄存器 集合和 堆栈 组成。 线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有操作系统资源，但是该线程可与同属进程的其它线程共享该进程所拥有的全部资源。 程序、进程、线程三者区别如下： 程序 ：程序并不能单独执行，是静止的，只有将程序加载到内存中，系统为其分配资源后才能够执行； 进程 ：程序对一个数据集的动态执行过程，一个进程包含一个或者更多的线程，一个线程同时只能被一个进程所拥有，进程是分配资源的基本单位。进程拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而提高了应用程序的运行效率。 线程 ：线程是进程内的基本调度单位，线程的划分尺度小于进程，并发性更高，线程本身不拥有系统资源,

PHP 多进程和多线程的优缺点 多进程 1.使用多进程, 子进程结束以后, 内核会负责回收资源 2.使用多进程, 子进程异常退出不会导致整个进程Thread退出. 父进程还有机会重建流程. 3.一个常驻主进程, 只负责任务分发, 逻辑更清楚. 4.多进程方式更加稳定，另外利用进程间通信（IPC）也可以实现数据共享。 5.共享内存，这种方式和线程间读写变量是一样的，需要加锁，会有同步、死锁问题。 6.消息队列，可以采用多个子进程抢队列模式，性能很好 多线程 1.线程是在同一个进程内的，可以共享内存变量实现线程间通信 2.线程比进程更轻量级，开很大量进程会比线程消耗更多系统资源 3.多线程也存在一些问题： 4.线程读写变量存在同步问题，需要加锁 5.锁的粒度过大存在性能问题，可能会导致只有1个线程在运行，其他线程都在等待锁 6.同时使用多个锁，逻辑复杂，一旦某个锁没被正确释放，可能会发生线程死锁 7.某个线程发生致命错误会导致整个进程崩溃 以上是文章全部内容，有需要学习交流的友人请加入交流群的咱们一起，有问题一起交流，一起进步！前提是你是学技术的。感谢阅读！ 点击加入此群 来源： https://www.cnblogs.com/heyue0117/p/11989558.html

1. 多进程读写公共数据，多进程并行 import multiprocessing , os , time import numpy as np #公共数据 temp = np . zeros ( ( 4 , 12 ) ) # 回调函数，用于多进程读写公共数据的，我的理解：多进程在回调函数这里是串行的，否则同时读写会乱掉 # 回调函数必须只有一个输入参数 def mycallback ( index ) : i , j = index [ 0 ] , index [ 1 ] temp [ i , j ] = i + j # 多进程处理的耗时的算法函数 def multiprocess ( i , j ) : print ( "子进程开始执行>>> pid={},ppid={},编号{}" . format ( os . getpid ( ) , os . getppid ( ) , i ) ) time . sleep ( 2 ) return ( i , j ) if __name__ == '__main__' : time_start = time . time ( ) MultiP = multiprocessing . Pool ( 2 ) # 多进程 for i in range ( 3 ) : for j in range ( 4 ) : print (