Process, Thread, Coroutine Relationship

最新推荐文章于 2024-12-02 00:15:00 发布

转载最新推荐文章于 2024-12-02 00:15:00 发布 · 479 阅读

Coroutine 同时被 3 个专栏收录

3 篇文章

订阅专栏

threading

3 篇文章

订阅专栏

Multiprocess

3 篇文章

订阅专栏

本文深入探讨了进程、线程及协程的概念与区别，包括它们的数据共享方式、调度机制及其性能影响，并通过具体代码示例展示了不同场景下的表现。

进程、线程和协程的理解

进程、线程和协程之间的关系和区别也困扰我一阵子了，最近有一些心得，写一下。

进程拥有自己独立的堆和栈，既不共享堆，亦不共享栈，进程由操作系统调度。

线程拥有自己独立的栈和共享的堆，共享堆，不共享栈，线程亦由操作系统调度(标准线程是的)。

协程和线程一样共享堆，不共享栈，协程由程序员在协程的代码里显示调度。

进程和其他两个的区别还是很明显的。

协程和线程的区别是：协程避免了无意义的调度，由此可以提高性能，但也因此，程序员必须自己承担调度的责任，同时，协程也失去了标准线程使用多CPU的能力。

打个比方吧，假设有一个操作系统，是单核的，系统上没有其他的程序需要运行，有两个线程 A 和 B ，A 和 B 在单独运行时都需要 10 秒来完成自己的任务，而且任务都是运算操作，A B 之间也没有竞争和共享数据的问题。现在 A B 两个线程并行，操作系统会不停的在 A B 两个线程之间切换，达到一种伪并行的效果，假设切换的频率是每秒一次，切换的成本是 0.1 秒(主要是栈切换)，总共需要 20 + 19 * 0.1 = 21.9 秒。如果使用协程的方式，可以先运行协程 A ，A 结束的时候让位给协程 B ，只发生一次切换，总时间是 20 + 1 * 0.1 = 20.1 秒。如果系统是双核的，而且线程是标准线程，那么 A B 两个线程就可以真并行，总时间只需要 10 秒，而协程的方案仍然需要 20.1 秒。

一个实际一点的例子：thread.py

    #!/usr/bin/python
    # python thread.py
    # python -m gevent.monkey thread.py

    import threading

    class Thread(threading.Thread):

        def __init__(self, name):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.name = name

        def run(self):
            for i in xrange(10):
                print self.name

    threadA = Thread("A")
    threadB = Thread("B")

    threadA.start()
    threadB.start()

运行：

python thread.py

如果你的输出是均匀的:

A
B
A
B
...

那么总共发生了 20 次切换：主线程 -> A -> B -> A -> B …

再看一个协程的例子：gr.py

    #!/usr/bin/python
    # python gr.py

    import greenlet

    def run(name, nextGreenlets):
        for i in xrange(10):
            print name
        if nextGreenlets:
            nextGreenlets.pop(0).switch(chr(ord(name) + 1), nextGreenlets)

    greenletA = greenlet.greenlet(run)
    greenletB = greenlet.greenlet(run)

    greenletA.switch('A', [greenletB])

greenlet 是 python 的协程实现。

运行：

python gr.py

此时发生了 2 次切换：主协程 -> A -> B

可能你已经注意到了，还有一个命令：

python -m gevent.monkey thread.py

gevent 是基于 greenlet 的一个 python 库，它可以把 python 的内置线程用 greenlet 包装，这样在我们使用线程的时候，实际上使用的是协程，在上一个协程的例子里，协程 A 结束时，由协程 A 让位给协程 B ，而在 gevent 里，所有需要让位的协程都让位给主协程，由主协程决定运行哪一个协程，gevent 也会包装一些可能需要阻塞的方法，比如 sleep ，比如读 socket ，比如等待锁，等等，在这些方法里会自动让位给主协程，而不是由程序员显示让位，这样程序员就可以按照线程的模式进行线性编程，不需要考虑切换的逻辑。

gevent 版的命令发生了 3 次切换：主协程 -> A -> 主协程 -> B

假设代码质量相同，用原生的协程实现需要切换 n 次，用协程包装后的线程实现，就需要 2n - 1 次，姑且算是两倍吧。很显然，单纯从效率上来说，代码质量相同的前提下，用 gevent 永远也不可能比用 greenlet 快，然而，问题往往不那么单纯，比方说，单纯从效率上来说，代码质量相同的前提下，用 C 实现的程序永远不可能比汇编快。

再来说说 python 的线程，python 的线程不是标准线程，在 python 中，一个进程内的多个线程只能使用一个 CPU 。

重新来看一下协程和线程的区别：协程避免了无意义的调度，由此可以提高性能，但也因此，程序员必须自己承担调度的责任，同时，协程也失去了标准线程使用多CPU的能力。

如果使用 gevent 包装后的线程，程序员就不必承担调度的责任，而 python 的线程本身就没有使用多 CPU 的能力，那么，用 gevent 包装后的线程，取代 python 的内置线程，不是只有避免无意义的调度，提高性能的好处，而没有什么坏处了吗？

答案是否定的。举一个例子，有一个 GUI 程序，上面有两个按钮，一个运算一个取消，点击运算，会有一个运算线程启动，不停的运算，点击取消，会取消这个线程，如果使用 python 的内置线程或者标准线程，都是没有问题的，即便运算线程不停的运算，调度器仍然会给 GUI 线程分配时间片，用户可以点击取消，然而，如果使用 gevent 包装后的线程就完蛋了，一旦运算开始，GUI 就会失去相应，因为那个运算线程(协程)霸着 CPU 不让位。不单是 GUI ，所有和用户交互的程序都会有这个问题。

［from］:http://blog.leiqin.name/2012/12/02/%E8%BF%9B%E7%A8%8B%E3%80%81%E7%BA%BF%E7%A8%8B%E5%92%8C%E5%8D%8F%E7%A8%8B%E7%9A%84%E7%90%86%E8%A7%A3.html