进程与线程的一个简单解释

本文通过生动的类比,详细解释了计算机操作系统中进程和线程的概念。将进程比作工厂车间,线程则为车间内的工人,以此形象地阐述了它们在任务执行中的角色与作用。

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https://www.cnblogs.com/dreamroute/p/5207813.html

进程(process)和线程(thread)是操作系统的基本概念,但是它们比较抽象,不容易掌握。

最近,我读到一篇材料,发现有一个很好的类比,可以把它们解释地清晰易懂。

1.

计算机的核心是CPU,它承担了所有的计算任务。它就像一座工厂,时刻在运行。

2.

假定工厂的电力有限,一次只能供给一个车间使用。也就是说,一个车间开工的时候,其他车间都必须停工。背后的含义就是,单个CPU一次只能运行一个任务。

3.

进程就好比工厂的车间,它代表CPU所能处理的单个任务。任一时刻,CPU总是运行一个进程,其他进程处于非运行状态。

4.

一个车间里,可以有很多工人。他们协同完成一个任务。

5.

线程就好比车间里的工人。一个进程可以包括多个线程。

6.

车间的空间是工人们共享的,比如许多房间是每个工人都可以进出的。这象征一个进程的内存空间是共享的,每个线程都可以使用这些共享内存。

7.

可是,每间房间的大小不同,有些房间最多只能容纳一个人,比如厕所。里面有人的时候,其他人就不能进去了。这代表一个线程使用某些共享内存时,其他线程必须等它结束,才能使用这一块内存。

8.

一个防止他人进入的简单方法,就是门口加一把锁。先到的人锁上门,后到的人看到上锁,就在门口排队,等锁打开再进去。这就叫"互斥锁"(Mutual exclusion,缩写 Mutex),防止多个线程同时读写某一块内存区域。

9.

还有些房间,可以同时容纳n个人,比如厨房。也就是说,如果人数大于n,多出来的人只能在外面等着。这好比某些内存区域,只能供给固定数目的线程使用。

10.

这时的解决方法,就是在门口挂n把钥匙。进去的人就取一把钥匙,出来时再把钥匙挂回原处。后到的人发现钥匙架空了,就知道必须在门口排队等着了。这种做法叫做"信号量"(Semaphore),用来保证多个线程不会互相冲突。

不难看出,mutex是semaphore的一种特殊情况(n=1时)。也就是说,完全可以用后者替代前者。但是,因为mutex较为简单,且效率高,所以在必须保证资源独占的情况下,还是采用这种设计。

11.

操作系统的设计,因此可以归结为三点:

(1)以多进程形式,允许多个任务同时运行;

(2)以多线程形式,允许单个任务分成不同的部分运行;

(3)提供协调机制,一方面防止进程之间和线程之间产生冲突,另一方面允许进程之间和线程之间共享资源。

(完)

转:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/04/processes_and_threads.html

 

这里有一段知乎上的解释:

看见上面几位的回答我真的是醉了。说几句我的理解。

首先来一句概括的总论:进程和线程都是一个时间段的描述,是CPU工作时间段的描述。

下面细说背景
CPU+RAM+各种资源(比如显卡,光驱,键盘,GPS, 等等外设)构成我们的电脑,但是电脑的运行,实际就是CPU和相关寄存器以及RAM之间的事情。

一个最最基础的事实:CPU太快,太快,太快了,寄存器仅仅能够追的上他的脚步,RAM和别的挂在各总线上的设备完全是望其项背。那当多个任务要执行的时候怎么办呢?轮流着来?或者谁优先级高谁来?不管怎么样的策略,一句话就是在CPU看来就是轮流着来。

一个必须知道的事实:执行一段程序代码,实现一个功能的过程介绍 ,当得到CPU的时候,相关的资源必须也已经就位,就是显卡啊,GPS啊什么的必须就位,然后CPU开始执行。这里除了CPU以外所有的就构成了这个程序的执行环境,也就是我们所定义的程序上下文。当这个程序执行完了,或者分配给他的CPU执行时间用完了,那它就要被切换出去,等待下一次CPU的临幸。在被切换出去的最后一步工作就是保存程序上下文,因为这个是下次他被CPU临幸的运行环境,必须保存。

串联起来的事实:前面讲过在CPU看来所有的任务都是一个一个的轮流执行的,具体的轮流方法就是:先加载程序A的上下文,然后开始执行A,保存程序A的上下文,调入下一个要执行的程序B的程序上下文,然后开始执行B,保存程序B的上下文。。。

========= 重要的东西出现了========

进程和线程就是这样的背景出来的,两个名词不过是对应的CPU时间段的描述,名词就是这样的功能。

  • 进程就是包换上下文切换的程序执行时间总和 = CPU加载上下文+CPU执行+CPU保存上下文

线程是什么呢?
进程的颗粒度太大,每次都要有上下的调入,保存,调出。如果我们把进程比喻为一个运行在电脑上的软件,那么一个软件的执行不可能是一条逻辑执行的,必定有多个分支和多个程序段,就好比要实现程序A,实际分成 a,b,c等多个块组合而成。那么这里具体的执行就可能变成:

程序A得到CPU =》CPU加载上下文,开始执行程序A的a小段,然后执行A的b小段,然后再执行A的c小段,最后CPU保存A的上下文。

这里a,b,c的执行是共享了A的上下文,CPU在执行的时候没有进行上下文切换的。这里的a,b,c就是线程,也就是说线程是共享了进程的上下文环境,的更为细小的CPU时间段。

到此全文结束,再一个总结:


进程和线程都是一个时间段的描述,是CPU工作时间段的描述,不过是颗粒大小不同。

 

来自 https://www.zhihu.com/question/25532384

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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