线程和进程的区别

本文介绍了多进程和多线程的概念。进程是资源分配基本单位,Linux系统可在父进程创建子进程实现并发;线程是程序执行最小单位,一个进程可包含多个线程,也能实现并发。还对比了两者区别与优劣,如进程开销大但更健壮,线程开销小、通信方便但编写难度高。

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多进程

多线程

线程和进程各自有什么区别和优劣呢?


多进程

进程是资源(CPU、内存等)分配的基本单位,它是程序执行时的一个实例。程序运行时系统就会创建一个进程,并为它分配资源,然后把该进程放入进程就绪队列,进程调度器选中它的时候就会为它分配CPU时间,程序开始真正运行。

Linux系统函数fork()可以在父进程中创建一个子进程,这样的话,在一个进程接到来自客户端新的请求时就可以复制出一个子进程让其来处理,父进程只需负责监控请求的到来,然后创建子进程让其去处理,这样就能做到并发处理。

# -*- coding:utf-8 -*-
import os

print('当前进程:%s 启动中 ....' % os.getpid())
pid = os.fork()
if pid == 0:
    print('子进程:%s,父进程是:%s' % (os.getpid(), os.getppid()))
else:
    print('进程:%s 创建了子进程:%s' % (os.getpid(),pid ))

输出结果:

当前进程:27223 启动中 ....
进程:27223 创建了子进程:27224
子进程:27224,父进程是:27223

fork函数会返回两次结果,因为操作系统会把当前进程的数据复制一遍,然后程序就分两个进程继续运行后面的代码,fork分别在父进程和子进程中返回,在子进程返回的值pid永远是0,在父进程返回的是子进程的进程id。

多线程

线程是程序执行时的最小单位,它是进程的一个执行流,是CPU调度和分派的基本单位,一个进程可以由很多个线程组成,线程间共享进程的所有资源,每个线程有自己的堆栈和局部变量。线程由CPU独立调度执行,在多CPU环境下就允许多个线程同时运行。同样多线程也可以实现并发操作,每个请求分配一个线程来处理。

线程和进程各自有什么区别和优劣呢?

  • 进程是资源分配的最小单位,线程是程序执行的最小单位。
  • 进程有自己的独立地址空间,每启动一个进程,系统就会为它分配地址空间,建立数据表来维护代码段、堆栈段和数据段,这种操作非常昂贵。而线程是共享进程中的数据的,使用相同的地址空间,因此CPU切换一个线程的花费远比进程要小很多,同时创建一个线程的开销也比进程要小很多。
  • 线程之间的通信更方便,同一进程下的线程共享全局变量、静态变量等数据,而进程之间的通信需要以通信的方式(IPC)进行。不过如何处理好同步与互斥是编写多线程程序的难点。
  • 但是多进程程序更健壮,多线程程序只要有一个线程死掉,整个进程也死掉了,而一个进程死掉并不会对另外一个进程造成影响,因为进程有自己独立的地址空间。
### 线程进程区别详解 #### 1. 定义与包含关系 进程是一个独立的执行环境,拥有完整的资源分配,包括内存空间、文件描述符等。线程进程中的一个执行单元,多个线程可以存在于同一个进程中,并共享该进程的资源[^1]。每个线程是一个独立的执行流,能够单独参与CPU调度[^1]。 #### 2. 资源分配与共享 每个进程都有自己的独立资源,如内存空间文件描述符表。同一进程内的线程共享这些资源,这意味着它们可以访问相同的内存区域文件描述符[^1]。这种资源共享机制使得线程间的通信更为高效,但也可能引发线程安全问题。 #### 3. 创建与销毁开销 创建销毁一个进程的开销较大,因为需要分配释放独立的资源。相比之下,线程的创建销毁开销较小,因为它只需在现有进程中分配少量资源[^2]。以下是使用Python创建线程的一个示例: ```python import threading def task(): print("线程任务执行中") thread = threading.Thread(target=task) thread.start() ``` #### 4. CPU调度与执行效率 由于线程共享进程的资源,切换线程的开销小于切换进程的开销。因此,在多线程环境中,CPU调度线程的效率更高,尤其是在需要频繁切换任务的情况下[^3]。 #### 5. 并发性与安全性 尽管线程间的通信更高效,但这也增加了线程安全问题的可能性。如果多个线程同时访问修改共享资源,可能会导致数据不一致或竞争条件[^1]。为了解决这一问题,通常需要使用锁或其他同步机制来保护共享资源。 #### 6. 异常处理 当一个进程中的某个线程抛出异常时,可能会导致整个进程中的所有线程都被终止。这是因为线程共享进程的资源,一旦资源被破坏,所有线程都会受到影响[^1]。而进程之间的隔离性更强,一个进程的异常通常不会影响到其他进程。 #### 7. 应用场景 对于需要大量资源隔离的任务,通常使用进程模型。而对于需要高效通信协作的任务,线程模型更为合适[^1]。 ### 示例代码:多线程并发执行 以下代码展示了如何通过多线程实现并发任务执行: ```python import threading import time def count_down(name, delay): counter = 5 while counter: time.sleep(delay) print(f"线程 {name}: 倒计时 {counter}") counter -= 1 thread1 = threading.Thread(target=count_down, args=("A", 1)) thread2 = threading.Thread(target=count_down, args=("B", 0.5)) thread1.start() thread2.start() thread1.join() thread2.join() ```
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