GIL全局解释器锁,线程池进程池

本文介绍了Python中GIL(全局解释器锁)的作用及其实现原理,探讨了GIL如何影响多线程并发,并提供了多进程和多线程并发模型的适用场景。此外,还涉及了定时器Timer、线程queue、进程池与线程池的基本概念。

一:GIL全局解释器锁

       1, 什么是GIL(这是cpython解释器特有的)

                  GIL本质就是一把互斥锁,那既然是互斥锁,原理都是一样,都是让多个并发线程同一时间只能有一个执行。

                  即:有了GIL的存在,同一进程内的多个线程同一时刻只能只能有一个在运行,这就意味着在cpython中:一个进程下的多线程无法实现并行,意味着无法利用多核优势,但不影响并发的实现。

                   GIL可以被比喻成执行权限,同一时间下的所有线程,要想执行都需要先抢到执行权限即GIL

        2,GIL存在的意义:

                    因为cpythonjie'解释器自带的垃圾回收机制不是线程安全的

        3,用法:

                     GIL  vs  自定义的互斥锁

                            GIL相当于执行权限,会在任务无法执行的情况,被强行释放

                            自定义互斥锁即便是无法执行,也不会自动释放

         4,有两种并发解决方案:

                    多进程:计算密集型

                    多线程:IO密集型

          例子:

                  在IO密集型的场所:

                   

在IO密集型的场所:

二:定时器Timer

三:线程queue

四:进程池与线程池

          1,池的功能

                 池主要是用来限制启动进程数或者线程数

                 当并发任务数远远超过计算机的承受能力时,即无法一次性开启过多的进程数或者线程数时,就应该用池的概念,将开启的进程数或线程数限制在计算机可承受的范围内。

           2,同步或异步

                 同步或者异步指定是提交文件的两种方式

                 同步:提交完任务后,就在原地等待,直到任务运行完毕后拿到任务的返回值,在继续运行下一行代码

                 异步:提交完任务(绑定一个回调函数),根本不再原地等待,直接运行下一行代码,等任务有返回值之后会自动触发回调函数。

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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