Python:线程与并发、Threading、线程安全、daemon线程

本文介绍了并发的基本概念,区分了并发与并行的区别,并探讨了解决并发问题的常见策略。在Python的线程开发部分,讲解了线程的启动、退出、传参以及Threading模块的相关属性和方法。重点讨论了线程安全和daemon线程,包括join方法的使用,还介绍了threading.local和定时器Timer的应用。

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目录

 并发:基本概念

并发和并行区别

并发的解决

进程和线程

线程的状态

Python的线程开发

线程的启动

线程退出

线程的传参

threading的属性和方法

Thread实例的属性和方法

线程中start方法和run方法

多线程

线程安全

daemon线程和non-daemon线程

join方法

daemon线程应用场景

threading.loacl类

 定时器Timer/延迟执行


 并发:基本概念

并发和并行区别

  • 并行(parallel):同时做某些事,可以互不干扰的同一个时刻做几件事
  • 并发(concurrency):也是同时做某些事,但是强调,一个时间段内有事情处理

举例:乡村公路一条车道,半幅路面出现了坑,交警指挥交通。众多车辆在这一时段通过路面的事件,这就是并发。交警指挥,车辆排队通过另外半幅路面,一个方向放行3分钟,停止该方向通行,换另一个方向放行

高速公路的车道,双向4车道,所有车辆(数据)可以互不干扰的在自己的车道上奔跑(传输)。在同一个时刻,每条车道上可能同时有车辆在跑,时同时发生的概念,这就是并行

 

并发的解决

"食堂打饭模型"

  • 中午12点,开饭啦,大家都涌向食堂,这就是并发。这就是高并发

 

1、队列、缓冲区

假设队列只有一个窗口,陆续涌入食堂的人,排队打菜时比较好的方式。所以,排队(队列)是一种天然解决并发的办法。

排队就是把人排成队列,先进先出,解决了资源使用的问题。排队的队列,其实就是一个缓冲地带,就是缓冲区。

假设女生优先,那么这个窗口就得是两队,只要是女生来就可以先打饭,男生队列等着,女生队伍就是一个优先队列

例如:queue模块的类queue、LifoQueue(后入先出队列)、PriorityQueue(优先队列)

 

2、预处理

如果排长队的原因,是由于每个人等候时间长,因为要吃的菜没有,需要先做,没打着饭不走开,锁定着窗口。

食堂可以提前统计大多数人最爱吃的菜品,将最爱吃的80%的热们菜,提前做好,保证供应,20%的冷门菜,现做,这样大多数人,就算锁定窗口,也很快就是释放窗口了,一种提前加载用户需要的数据的思路,预处理思想,缓存常用 

 

3、争抢

只开一个窗口,有可能没有秩序,也就是谁挤进去就给谁打饭
挤到窗口的人占据窗口,直到打到饭菜离开
其他人继续争抢,会有一个人占据窗口,可以视为锁定窗口,窗口就不能未其他人提供服务了,这是一种锁机制

 

4、并行

成百上千人同时来吃饭,一个队伍搞不定的,多开窗口形成多个队列,如同开多个车道一样,并行打菜

开窗口就得扩大食堂,得多雇人在每一个窗口提供服务,造成成本上升

日常可以通过购买更多服务器,或多开线程、线程实现并行处理,来解决并发问题

注意这些是水平扩展思想

注:
如果线程在单CPU上处理,就不是并行
但是多数服务器都是多CPU的,服务的部署往往是多机的,分布式的,这都是并行处理

 

5、提速

提高单个窗口的打饭速度,也是解决并发的方式

打饭人员提高工作技能,或为单个窗口配备更多的服务人员,都是提速的办法

提高单个CPU的性能,或单个服务器安装更多的CPU

这是一种重置思想

 

6、消息中间件

上地、沙河地铁站外的九曲回肠的走廊,缓冲人流,进去之后再更多安检进站。

常见的消息中间件有RabbitMQ、ActiveMQ(Apache)、RocketMQ(阿里Apacahe)、Kafka(Apache)等

当然还有其他手段解决并发问题,但是已经列举除了最常见的解决方案,一般来说不同的并发场景不同的策略,而策略可能是多种方式的优化组合

例如多开食堂(多地)、也可以把食堂建设到宿舍生活区(就近)  

进程和线程

在实现线程的操作系统中,线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位,它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位,一个程序的执行实例就是进程

进程(Process)是计算机的程序关于某数据集合上的一次运动活动,是系统进行资源分配和调度基本单位,是操作系统结构的基础

进程与线程的关系

  • 进程是源代码编译后的文件,而这些文件存放在磁盘上,当程序被操作系统加载到内存够中,就是进程,进程存放指令+数据(资源),它也是线程的容器

Linux进程有父进程、子进程,Windows的进程是平等关系

线程,有时被称为轻量级进程(Lightweight Process LWP),是程序执行流的最小单位。

  • 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
  • 在许多系统中,创建一个线程比创建一个进程快10-100倍

进程、线程的理解

  • 现代操作系统提出进程的概念,每一个进程都认为自己独立所有的计算机硬件资源
  • 进程是一个独立王国,进程间不可以随便的共享数据
  • 线程就是省份,同一个进程内的线程可以共享进程的资源,每一个线程拥有自己独立的堆栈

线程的状态

 

状态 含义
就绪(Ready) 线程能够运行,但在等待被调度,可能线程刚创建启动,或刚刚从阻塞中恢复,或者被其他线程抢占
运行(Running) 线程正在运行
阻塞(Blocked) 线程等待外部时间发生而无法运行,如I/O操作
终止(Terminated) 线程完成,或退出,或被取消

Python的线程开发

Python中的进程和线程:进程会启动一个解释器进程,线程共享一个解释器进程

python中的线程开发:python的线程开发使用标准库Threadin

    def __init__(self, group=None, target=None, name=None,
                 args=(), kwargs=None, *, daemon=None):
 
参数名 含义
target 线程调用的对象,就是目标函数
name 为线程起个名字
args 为目标函数传递实参,元组
kwargs 为目标函数关键字传参,字典

线程的启动

import threading

#最简单的线程
def work():
    print("I am Working")
    print("Fineshed")

t = threading.Thread(target=work,name="work")
t.start()       

结果:
I am Working
Fineshed
  • 通过threading.Thread 创建一个线程对象,target是目标函数,name可以指定名称
  • 但是线程没有启动,需要调用star方法
  • 线程之所以函数,是因为线程中就是执行代码的,而最简单的封装就是函数,所以还是函数
  • 函数执行完,线程也就退出了

那么,如果不让线程退出,或者让线程一直工作怎么办?

import threading
import time

#最简单的线程
def work():
    while True:
        time.sleep(1)
        print("I am Working")
    print("Finished")
t = threading.Thread(target=work,name="work")
t.start()

结果:
I am Working

线程退出

  • Python中没有提供线程退出的方法,线程在下面情况时退出

  • 1、线程函数内语句执行完毕

  • 2、线程函数中执行出未处理的异常

import threading
import time

def worker():
    count = 0
    while True:
        if (count) > 5:
            #raise RuntimeError(count)
            #return
            break
        time.sleep(1)
        print("I am working")
        count +=1
t = threading.Thread(target=worker,name="worker")
t.start()

print("=====End======")

结果:
=====End======
I am working
I am working
I am working
I am working
I am working
I am working

Python的线程没有优先级、没有线程组的概念、也不能被销毁、停止、挂起,那也就是没有恢复、中断了

 

线程的传参

  • 线程传参和函数传参没有什么区别,本质上就是函数传参
import threading
import time

def add(x,y):
    print("{} + {} = {}  id = {} ".format(x,y,x+y,threading.current_thread().ident))

t1 = threading.Thread(target=add,name="add1",args=(4,5))
t1.start()
time.sleep(1)

t2 =threading.Thread(target=add,name="add2",kwargs={"x":5,"y":6})
t2.start()
time.sleep(1)

t3 = thre
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