18、Python多线程编程：原理、实践与性能优化

Python多线程编程：原理、实践与性能优化

1. 多线程编程概述

在多线程（MT）编程出现之前，计算机程序的运行由主机中央处理器（CPU）按同步顺序执行一系列步骤。无论任务本身是否需要顺序执行，还是程序实际上是多个子任务的集合，这种执行方式都是常态。然而，如果这些子任务相互独立，没有因果关系，那么同时运行这些独立任务是合乎逻辑的，这种并行处理可以显著提高整体任务的性能，这就是多线程编程的核心。

多线程编程适用于异步性质、需要多个并发活动且每个活动的处理可能是不确定的编程任务。这些编程任务可以组织或划分为多个执行流，每个执行流有特定的任务要完成。根据应用的不同，这些子任务可能计算中间结果，最终合并为一个输出。

对于CPU密集型任务，将其划分为子任务并按顺序或多线程方式执行相对简单，但管理具有多个外部输入源的单线程进程则不那么容易。在没有多线程的情况下，顺序程序必须使用一个或多个定时器并实现多路复用方案。顺序程序需要对每个I/O终端通道进行采样以检查用户输入，但重要的是，程序在读取I/O终端通道时不能阻塞，因为用户输入的到达是不确定的，阻塞会阻止其他I/O通道的处理。顺序程序必须使用非阻塞I/O或带定时器的阻塞I/O（使阻塞只是暂时的）。

使用顺序程序处理这类编程任务通常会导致控制流程复杂的程序，难以理解和维护。而使用具有共享数据结构（如队列）的多线程程序，可以将编程任务组织为几个具有特定功能的线程：
- UserRequestThread ：负责读取客户端输入，可能来自I/O通道。程序会为每个当前客户端创建一个线程，并将请求放入队列。
- RequestProcessor