并发编程基础概念

相关概念

并行

并行是指同一个时刻，多个任务同时进行。只有在多核CPU下才会发生。

并发

并发是指单个CPU在不同任务之间来换切换工作，但是同一时刻只有一个任务在工作。由于CPU的切换速度很快，给人的感受是多个任务在一起运行。

串行

串行是指单个CPU根据任务队列顺序执行任务，只有前面的任务完成后才会执行后面的任务。

进程

进程是程序在计算机中运行的具体实现。进程一般由程序段，数据集和控制块组成。

• 程序段是指任务的指令集
• 数据集是指任务执行过程中需要的变量，函数，类等数据
• 控制块是记录CPU处理任务时用到的控制模块

在操作系统中进程使用pid(process identification)表示。pid由进程创建时，操作系统分配得到。并且在进程运行过程中pid不会发生改变。

 import os
 ​
 # 获取当前进程的pid
 print(os.getpid())
 # 获取当前进程的父进程pid
 print(os.getppid())

线程

进程内的一个任务执行的独立单元，是任务调度和系统执行的最小单位。

协程

用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制，主要为单线程下模拟多线程。

一个程序可以由一到多个进程，一个进程可以有一到多个线程，一个线程下可以有一到多个协程。

进程状态

在操作系统创建进程，到销毁进程的过程中，进程一般存在三个状态就绪，运行，阻塞

• 就绪：进程获取了除CPU外的及其资源，一旦获取CPU资源就可以工作的状态
• 运行：CPU在工作，且进程工作的状态
• 阻塞：CPU没有工作，且进程工作的状态，往往是在执行IO操作

同步/异步

同步和异步是多任务处理过程中的不同方式或手段。

同步

同步就是多任务发生时，系统按照任务顺序依次执行，只有前面的任务结束后，才会执行后面的任务。

异步

异步就是多任务发生时，系统会以并行或并发的方式处理多任务，让多任务之间不必相关等待。

案例说明

同步：某人去商场购买洗衣机然后回家做饭。她必须要等商场配好洗衣机后，然后带着洗衣机，回家做饭。

异步：某人去商场相中洗衣机后，网上下单，然后回家做饭。此时她不需要等待商场配好洗衣机后才回家，网上下单后就可以直接回家了。

阻塞/非阻塞

阻塞和非阻塞是进程处于阻塞状态时，CPU的工作方式。

阻塞

当任务处于阻塞时，CPU处于等待状态，不能处理其他任务。

非阻塞

当任务处于阻塞时，CPU不必等待，能够处理其他任务。

同步阻塞

当系统以同步方式处理多任务时，如果任务A发生了阻塞状态，则任务A后面的所有任务都必须要等待任务A结束阻塞状态，且完成后才能执行。

 import time
 ​
 ​
 def taska():
     print("task a started")
     time.sleep(5)
     print("task a ended")
 ​
 ​
 def taskb():
     print("task b started")
     time.sleep(5)
     print("task b ended")
 ​
 ​
 if __name__ == "__main__":
     queue = [taska, taskb]
     for task in queue:
         task()

异步阻塞

当系统以异步方式处理多任务时，如果任务A发生阻塞状态，系统需要等待，而不会切换至其他任务进行处理。

 """
 @Time: 2024/6/28 20:18
 @Author: 'Ethan'
 @Email: ethanzhou4406@outlook.com
 @File: 1. 同步阻塞.py
 @Project: python
 @Feature:
 """
 import time
 import multiprocessing
 ​
 ​
 def taska():
     print("task a started")
     time.sleep(5)
     print("task a ended")
 ​
 ​
 def taskb():
     print("task b started")
     time.sleep(5)
     print("task b ended")
 ​
 def taskc():
     print("task c started")
     time.sleep(5)
     print("task c ended")
 ​
 if __name__ == "__main__":
     processa = multiprocessing.Process(target=taska)
     processb = multiprocessing.Process(target=taskb)
     processc = multiprocessing.Process(target=taskc)
     queue = [processa, processb, processc]
     for process in queue:
         process.start()
         process.join() # 阻塞
 ​

同步非阻塞

当系统以同步方式处理多任务时，如果前面的任务A出现阻塞状态，则后面的任务B不必等待，直接运行。

异步非阻塞

当系统以异步方式处理多任务时，如果前面的任务A出现阻塞状态，则不需等待切换至任务B运行。

 """
 @Time: 2024/6/28 20:18
 @Author: 'Ethan'
 @Email: ethanzhou4406@outlook.com
 @File: 1. 同步阻塞.py
 @Project: python
 @Feature:
 """
 import time
 import multiprocessing
 ​
 ​
 def taska():
     print("task a started")
     time.sleep(5)
     print("task a ended")
 ​
 ​
 def taskb():
     print("task b started")
     time.sleep(5)
     print("task b ended")
 ​
 def taskc():
     print("task c started")
     time.sleep(5)
     print("task c ended")
 ​
 if __name__ == "__main__":
     processa = multiprocessing.Process(target=taska)
     processb = multiprocessing.Process(target=taskb)
     processc = multiprocessing.Process(target=taskc)
     queue = [processa, processb, processc]
     for process in queue:
         process.start()

发布于 2024-06-28 21:30・IP 属地江苏