多线程

一个CPU在同一个时间片，只能执行一个任务。
并行 ： 多个CPU同时执行多个任务（CPU >= 任务数）
C10K
Intel 超线程 ： 一个CPU核心，可以有两个任务执行单元
AMD

并发 ： 单个CPU需要执行多个任务 （CPU < 任务数）
多进程 ：multiprocessing 并行
每个进程都有自己独立的内存空间，不同进程不能共享内存空间，所以多进程的任务开销太大。
多线程 ：threading、并发
多个线程共享同一个进程的内存空间，数据通信、信号、切换开销极小。 抢占式获取系统资源
互斥锁：让多个线程安全有序的访问内存空间的机制。

GIL 全局解释器锁：在一个解释器环境下，一次只能运行一个线程。
从根本上杜绝了多个线程访问内存空间的安全问题。

GIL 在IO阻塞的时候，会自动释放，尝试让其他线程工作。

多协程 ： 并发
协程 本质是 函数/方法，由程序员调度。
gevent
gevent.monkey.patch_all()
将Python底层的网络库(socket、select)打个补丁，让他们在处理网络IO的时候，按异步的方式执行。
同步、异步 : 执行方式
阻塞、非阻塞 ： 执行状态

1 迭代list的每个元素，并将元素做为参数传递给func执行，最后将所有的返回值统一保存在 resutl_list
result_list = pool.map(func, list, list)

2 迭代list的每个元素，并将元素做为参数传递给func执行，最后将所有的返回值的列表一起传递给callback处理
pool.map_async(func, list, callback)

3 将args做为参数传递给func执行（apply是同步阻塞方式执行，不是异步）
result = pool.apply(func, args)

4 将args做为参数传递给func执行，并将返回值传递给callback执行
pool.apply_async(func, args, callback)

协程池不需要close
pool.close()
pool.join()