多线程同步、异步

python:一文搞懂多线程,多进程,异步协程的使用场景 案例一代表纯CPU计算------进程池完胜 案例二代表CPU耗时=IO耗时------协程异步完胜 案例三代表少量CPU计算, 大量IO操作(相对于CPU计算的时间是大量的)------线程池完胜 案例四代表极少量CPU计算------单线程完胜 阅读详情

1、首先明确一点,对于单核CPU,任意一个时刻只有一个线程在运行。那么既然这样,多线程还有什么意义呢? 举例来说,现在只有一个人,要做好几个任务。单线程就是,任务一个一个地做,必须做完一个任务后,再去做另一个任务。多线程就是一会做这个任务,一会做那个任务,每个任务做一会,不停的切换。显然,最后把所有的任务做完,多线程必定比单线程更耗费时间。为什么?因为,多线程要在不同的任务之间切换,切换肯定是要耗费时间的。那么问题来了,既然多线程比单线程更耗费时间,为什么还要多线程? 单线程有一个致命的问题,就是一个线程运行的整个过程中,其他线程必须等待,不能响应用户的命令,用户体验太差,好像电脑死机一样。假如单线程,你能想象一下,用户在听歌的时候不能写文档,这种体验也太差了。多线程的时候,单核CPU一会做这个任务,一会做那个任务,切换的时间是毫秒级的,用户完全感觉不出来。从而给用户照成错觉,感觉这些任务并行的运行。

2、同步的使用场景:多个线程同时访问一块数据,也叫共享区。对于多个线程同时访问一块数据的时候,必须使用同步,否则可能会出现不安全的情况。比如数据库中的脏读。但是,多个线程同时访问一块数据,有一种情况不需要同步技术,那就是原子操作,也就是说操作系统在底层保证了操作要么全部做完,要么不做。

3、异步的使用场景:只有一个线程访问当前的数据。比如,观察者模式,没有共享区,主题发生变化,通知观察者更新,主题继续做自己的事情,不需要等待观察者更新完成后再工作。

同步与异步 线程与多线程 概念 1:同步可以看做是一个单线程操作,只要客户端请求了,在服务器没有反馈信息之前是一个线程阻塞状态(就是假死状态,不能操作其他方法)。 2:异步肯定是个多线程。在客户端请求时,可以执行其他线程,并且在把这个线程存放在他的队列里面,有序的执行。(可以设置线程的数量,当超过最大时会显示等待状态)。 简单来说:同步必须执行到底之后才能执行其他操作,而异步可以任意操作 阅读详情

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